RF功放的线性化是设计WCDMA等第三代移动通信系统的关键技术之一。目前,相对于前馈和反馈等线性化技术,基带数字预失真技术是性价比较好的解决方案。在考虑记忆效应的神经网络基带预失真器的设计过程中,功放系统的建模是其关键技术。由于功放系统是一个复杂的带记忆效应的非线性时变系统,为了能够实现实时校正,采用级连相关算法进行在线神经网络建模。首先选用残差相关性判别方法来确定神经网络功放模型的结构和初始参数,然后使用带遗忘因子的递推最小二乘法对神经网络模型参数进行在线自适应调整。对实测数据的验证表明,建立的神经网络模型完全能达到给定的性能指标要求。本文首先介绍项目的背景和几种功放线性化方法,然后介绍了系统辨识和神经网络的相关知识,接着具体阐述本课题核心部分RF功放系统的神经网络建模以及相关DSP系统的硬件实现,最后对项目进行总结和展望。