基于双阶段注意力神经网络的降采样DPD方法及装置

本发明公开了一种基于双阶段注意力神经网络的降采样DPD方法及装置，方法包括：采用记忆多项式法确定粗估计DPD参数；基于多个输入样本信号以及每个输入样本信号对应的粗估计DPD信号构建样本集；其中，每个输入样本信号对应的粗估计DPD信号基于该输入样本信号和粗估计DPD参数确定；利用样本集训练DPD神经网络模型，并根据训练后的模型实现降采样DPD信号估计；利用样本集训练模型包括：将输入样本信号输入模型，以使模型输出该输入样本信号对应的输出DPD信号；根据输入样本信号对应的输出DPD信号和粗估计DPD信号之间的差异对DPD神经网络模型进行增量训练，减小了计算成本，提高了功率放大器非线性校正效率。