1.一种低复杂度数字预失真系统，其特征在于，所述数字预失真系统至少包括信号发射通路、信号反馈通路及数据处理模块，其中，信号发射通路包括数模转换器、上变频、功率放大器，用于获取数据处理模块输出的数字信号，数字信号经数模转换器转换为模拟信号,通过上变频到指定频率，再由功率放大器进行信号放大；

信号反馈通路包括耦合器、功率衰减器、下变频及模数转换器，功率放大器输出信号y(t)通过耦合器产生反馈通路，通过功率衰减器进行信号衰减，经下变频器变频后，由模数转换器进行模拟信号转换，反馈到自适应模块；

数据处理模块包括数字预失真器和自适应模块，采用FPGA实现，其中，数字预失真器采用记忆多项式模型对初始输入信号进行预失真处理，产生预失真信号Z(n)；自适应模块选取间接学习结构，其一输入端连接数字预失真器的输出，另一输入端连接反馈通路的模数转换器输出，利用记忆多项式模型对功率放大器的非线性行为进行建模，通过Neumann级数近似求逆算法求解功放的逆模型，取样部分主要样本通过RLS算法迭代更新，生成迭代预失真参数传送至数字预失真器。

2.根据权利要求1所述的低复杂度数字预失真系统，其特征在于，采用记忆多项式模型对功放非线性行为建模，具体包括：将功率放大器视为“黑盒”模型，设定记忆多项式的记忆深度为M，非线性阶数为K，其中，M、K均为正整数，根据不同功率放大器线性程度进行调整，输出信号y(n)与输入信号x(n)之间的离散函数关系可表示为，各输入信号的K次项和M阶时延的累加：

3.根据权利要求1或2所述的低复杂度数字预失真系统，其特征在于，功率放大器逆模型采用Neumann级数近似求解，Neumann级数将矩阵求逆转换为级数求和，求解过程如下：步骤S1、选择X

步骤S2、通过Neumann级数近似展开：

步骤S3、将矩阵Z分解为由对角元素组成的可逆矩阵D和其他元素组成的矩阵E，那么

4.根据权利要求1或2所述的低复杂度数字预失真系统，其特征在于，自适应模块采用RLS自适应算法，通过预失真输出信号和自适应模块输出信号构建目标函数：其中，λ为遗忘因子，取略小于1的正实数，e(n)为迭代误差，Z(n)为数字预失真器输出信号，其自适应迭代过程如下：

步骤S11、初始化，设定n＝0，w(0)＝[1,0,…,0]步骤S12、当n＝1,2,..更新增益矢量：

U(n)为自适应模块的输入信号向量；

步骤S13、更新可逆矩阵P(n):

P(n)＝λ

步骤S14、迭代输出预失真参数：

w(n+1)＝w(n)+k(n)e