表2對(duì)比了傳統(tǒng)RLS算法與并行RLS算法在加法和乘法運(yùn)算量上的差異。相對(duì)于傳統(tǒng)RLS算法，并行RLS算法的最大優(yōu)勢(shì)在于降低了矩陣維數(shù)，故減小了運(yùn)算復(fù)雜度。

從表2可知，并行RLS算法的q值越大，算法復(fù)雜度的優(yōu)化程度越高。然而，多次仿真實(shí)驗(yàn)證明隨著q值的增加，并行RLS算法的收斂速度會(huì)變慢，性能也會(huì)受到影響。經(jīng)過(guò)綜合權(quán)衡后，本文使用q=2時(shí)的并行RLS算法，并采用雙核Nios II進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，其架構(gòu)如圖2所示。

在并行RLS算法中，主要的濾波過(guò)程和算法更新過(guò)程都是完全獨(dú)立的，可以在CPU1和CPU2中并發(fā)執(zhí)行。并行RLS算法涉及到的交互數(shù)據(jù)放在共享存儲(chǔ)區(qū)內(nèi)，雙核可以通過(guò)互斥機(jī)制訪問(wèn)。

圖3為基于查找表的DPD在雙核Nios II系統(tǒng)中的實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)。該系統(tǒng)的工作狀態(tài)可以經(jīng)歷如下階段：

(1)DPD學(xué)習(xí)過(guò)程：DPD不加入傳輸鏈路，基帶信號(hào)直接上變頻后輸送至PA，雙核Nios II收集基帶信號(hào)和PA反饋信號(hào)。

(2)并行RLS算法處理過(guò)程：雙核Nios II按照?qǐng)D2的步驟求解出DPD模型參數(shù)向量a.(3)查找表更新過(guò)程：將a的元素值代入方程式，通過(guò)雙核Nios II計(jì)算出查找表的表項(xiàng)值，并將表項(xiàng)值寫入查找表RAM中，完成更新。

(4)DPD工作過(guò)程：DPD加入傳輸鏈路，構(gòu)成DPD+PA的完整預(yù)失真系統(tǒng)?；鶐盘?hào)通過(guò)查表完成預(yù)失真操作。