The digital pre-distortion (DPD) signal processing is an effective way to mitigate the power amplifier (PA) nonlinearity effect. For communication systems containing DPD and PA, it is difficult to acquire performance metrics closed-forms for any DPD architecture since there was no mathematical expression for each DPD coefficient. Usually, researchers look for more efficient DPD algorithms for DPD coefficients (compared to the existing ones) in terms of computational complexity, delay, power consumption, etc. Consequently, the performance is evaluated through intensive simulation. In this paper, we show how one can exploit the results of our recent work to mathematically model the indirect learning architecture (ILA) DPD and efficiently derive important measures in communication systems, e.g. normalized mean square error (NMSE), achievable rate, and signal-to-noise plus distortion ratio (SNDR). The author would like to clarify that this work might be the first one to provide closed-form analysis for DPD systems. We think the provided framework/analysis will open the door to other researchers/engineers to plug their own assumptions and derive the performance metrics. The derived expressions of the performance metrics (NMSE, SNDR, and achievable rate) are validated through Monte Carlo simulations. We also derive a closed-form expression for the achievable rate bound for the transmit chain. Moreover, we analytically study the effect of the thermal noise and the quantization noise, in the analog-digital conversion (ADC) process, on the NMSE and achievable rate. The analytical expressions are validated through numerical simulations.

数字预失真 (DPD) 信号处理是减轻功率放大器 (PA) 非线性效应的有效方法。对于包含 DPD 和 PA 的通信系统，很难获得任何 DPD 架构的性能指标封闭形式，因为每个 DPD 系数都没有数学表达式。通常，研究人员在计算复杂度、延迟、功耗等方面寻找更有效的 DPD 系数（与现有算法相比）的 DPD 算法。因此，通过密集模拟来评估性能。在本文中，我们展示了如何利用我们最近的工作成果对间接学习架构 (ILA) DPD 进行数学建模，并有效地推导出通信系统中的重要度量，例如归一化均方误差 (NMSE)、可实现速率、和信噪加失真比 (SNDR)。作者想澄清一下，这项工作可能是第一个为 DPD 系统提供封闭式分析的工作。我们认为所提供的框架/分析将为其他研究人员/工程师打开大门，以插入他们自己的假设并得出性能指标。性能指标（NMSE、SNDR 和可实现速率）的派生表达式通过蒙特卡罗模拟进行验证。我们还推导出传输链的可实现速率界限的封闭式表达式。此外，我们分析研究了模数转换 (ADC) 过程中热噪声和量化噪声对 NMSE 和可实现速率的影响。通过数值模拟验证解析表达式。作者想澄清一下，这项工作可能是第一个为 DPD 系统提供封闭式分析的工作。我们认为所提供的框架/分析将为其他研究人员/工程师打开大门，以插入他们自己的假设并得出性能指标。性能指标（NMSE、SNDR 和可实现速率）的派生表达式通过蒙特卡罗模拟进行验证。我们还推导出传输链的可实现速率界限的封闭式表达式。此外，我们分析研究了模数转换 (ADC) 过程中热噪声和量化噪声对 NMSE 和可实现速率的影响。通过数值模拟验证解析表达式。作者想澄清一下，这项工作可能是第一个为 DPD 系统提供封闭式分析的工作。我们认为所提供的框架/分析将为其他研究人员/工程师打开大门，以插入他们自己的假设并得出性能指标。性能指标（NMSE、SNDR 和可实现速率）的派生表达式通过蒙特卡罗模拟进行验证。我们还推导出传输链的可实现速率界限的封闭式表达式。此外，我们分析研究了模数转换 (ADC) 过程中热噪声和量化噪声对 NMSE 和可实现速率的影响。通过数值模拟验证解析表达式。我们认为所提供的框架/分析将为其他研究人员/工程师打开大门，以插入他们自己的假设并得出性能指标。性能指标（NMSE、SNDR 和可实现速率）的派生表达式通过蒙特卡罗模拟进行验证。我们还推导出传输链的可实现速率界限的封闭式表达式。此外，我们分析研究了模数转换 (ADC) 过程中热噪声和量化噪声对 NMSE 和可实现速率的影响。通过数值模拟验证解析表达式。我们认为所提供的框架/分析将为其他研究人员/工程师打开大门，以插入他们自己的假设并得出性能指标。性能指标（NMSE、SNDR 和可实现速率）的派生表达式通过蒙特卡罗模拟进行验证。我们还推导出传输链的可实现速率界限的封闭式表达式。此外，我们分析研究了模数转换 (ADC) 过程中热噪声和量化噪声对 NMSE 和可实现速率的影响。通过数值模拟验证解析表达式。和可实现的速率）通过蒙特卡罗模拟进行验证。我们还推导出传输链的可实现速率界限的封闭式表达式。此外，我们分析研究了模数转换 (ADC) 过程中热噪声和量化噪声对 NMSE 和可实现速率的影响。通过数值模拟验证解析表达式。和可实现的速率）通过蒙特卡罗模拟进行验证。我们还推导出传输链的可实现速率界限的封闭式表达式。此外，我们分析研究了模数转换 (ADC) 过程中热噪声和量化噪声对 NMSE 和可实现速率的影响。通过数值模拟验证解析表达式。