【无线通信领域】基于DGRU的宽带功率放大器数字预失真端到端学习框架：OpenDPD的设计与实现（含详细代码及解释）

内容概要：该论文介绍了一个名为OpenDPD的开源端到端学习框架，旨在解决宽带功率放大器（PA）建模和数字预失真（DPD）研究中缺乏标准化评估平台的问题。OpenDPD基于PyTorch开发，提出了一种密集门控循环单元（DGRU）-DPD模型，该模型采用新型端到端学习架构，在200MHz OFDM信号上实现了-44.69/-44.47dBc的ACPR和-35.22dB的EVM。论文详细描述了数据预处理、DGRU-DPD模型架构、训练流程以及评估指标的实现，并通过与现有DPD模型对比，展示了其优越性能。此外，OpenDPD提供了完整的代码、数据集和文档，支持研究的可重复性。 适合人群：从事无线通信、信号处理领域的研究人员和技术人员，尤其是对PA建模和DPD技术感兴趣的工程师和学者。 使用场景及目标：①为宽带PA建模和DPD研究提供标准化的评估平台；②通过端到端学习架构提高DPD模型的性能，特别是在处理宽带信号时的表现；③支持学术界和工业界进行相关领域的研究和开发工作。 其他说明：OpenDPD框架不仅限于理论研究，还提供了详细的代码实现，便于读者理解和复现实验结果。同时，论文强调了框架的灵活性和扩展性，鼓励社区贡献更多PA数据集和支持更多的应用场景。