随着近三十年来通信行业的飞速发展,各种通信设备大量涌现,发射机和接收机作为通信系统中不可缺的环节,支撑着现代通信技术不断创新。但发射机和接收机自身的非线性特性,会大大降低整个系统的通信质量和通信效率。发射端常采用的多载波调制技术,如QPSK、QAM、OFDM会产生较高的峰均比(PAPR),使发射机中的功率放大器工作在饱和点以下,非线性失真严重。接收机前端由放大器、ADC、混频器等构成,其非线性特性会给信号带来严重的非线性失真,影响信号的正确接收。因而对线性化技术提出了高要求。在结合非线性系统模型和自适应算法基础上,本文主要针对数字接收机端非线性补偿技术做深入研究,主要工作为:1.对国内外现有的线性化技术做了分类,针对每种技术做了相应的介绍。2.归纳了非线性系统的基本理论。以放大器为例,分析了非线性特性、交调失真、记忆效应等;并列举出了无记忆非线性模型和记忆非线性模型,针对常见的记忆模型进行了建模对比;最后列出了衡量非线性失真的指标。3.考虑接收机中,强信号产生的非线性失真分量可能会淹没弱信号,导致接收终端无法正确解调出弱信号的情况,引入了先进的盲识别和补偿技术,同时对盲识别的准则及自适应补偿技术中非线性记忆补偿模型参数的更新做了全面的分析。最后通过多个测试信号,验证了自适应补偿算法的可行性。4.考虑接收机中,除了信号的自身非线性失真外,信号间相互作用产生的互调失真也会对有用信号的接收产生影响。同样采用自适应补偿技术,结合去嵌入线性项重建无记忆多项式模型,构建了非线性失真的补偿算法。仿真对比了信号补偿前后的功率谱和星座图,同时对信号在不同输入功率下,补偿前后的EVM值做了分析,说明了算法的有效性。