1.一种自适应预失真系统，其特征在于，包括第一预失真模块、第二预失真模块、功放模块、衰减模块和自适应模块；

所述第一预失真模块用于对输入信号x(n)进行预失真处理，得到预失真输出信号y(n)；

所述功放模块用于对所述预失真输出信号y(n)进行功率放大处理，得到功放输出信号z(n)；

所述衰减模块用于对所述功放输出信号z(n)进行衰减处理，所述第二预失真模块用于对衰减处理后的功放输出信号z(n)进行预失真处理，得到预失真输出信号z1(n)；

所述自适应模块用于对所述预失真输出信号z1(n)进行自适应处理，得到自适应信号d(n)；

根据所述预失真输出信号y(n)和所述自适应信号d(n)的差值信号e(n)，对所述自适应模块进行调整；

其中，所述自适应模块采用自适应算法，所述自适应算法为最小均方算法LMS；

其中，所述自适应模块根据所述差值信号e(n)和所述预失真输出信号z1(n)，向所述第一预失真模块和第二预失真模块反馈复增益系数w(n+1)。

2.根据权利要求1所述自适应预失真系统，其特征在于，所述最小均方算法LMS通过下列公式表示：H

其中，w(n) 为w(n)的复共轭转置，u为步长。

3.根据权利要求1所述自适应预失真系统，其特征在于，所述自适应模块包括权值更新控制模块和线性滤波器。

4.根据权利要求1所述自适应预失真系统，其特征在于，所述第一预失真模块和所述第二预失真模块均采用交叉记忆多项式模型，所述交叉记忆多项式模型融合Hammerstein模型和DDMP模型的交叉项，所述Hammerstein模型即记忆多项式MP模型；

所述交叉记忆多项式模型包括DDMP模型的交叉项和Hammerstein模型的奇数阶项。

5.根据权利要求4所述自适应预失真系统，其特征在于，所述的DDMP模型为非线性度更强的功放模型，所述的Hammerstein模型保留了Volterra模型的对角项。

6.根据权利要求4所述自适应预失真系统，其特征在于，所述交叉记忆多项式模型采用下列公式表示：其中，x(n)为输入信号，y(n)为预失真器输出信号，aq,k为Hammerstein模型的参数，bq,k为DDMP模型的参数，odd表示奇数阶，K为非线性阶数，Q为记忆深度，q∈[1，Q]，k∈[1，K]，n∈[1，N]，N为正整数。

7.一种自适应预失真方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：对输入信号x(n)进行预失真处理，得到预失真输出信号y(n)；

步骤S2：所述预失真输出信号y(n)进行功率放大处理，得到功放输出信号z(n)；

步骤S3：对所述功放输出信号z(n)进行衰减处理，并对衰减处理后的功放输出信号z(n)进行预失真处理，得到预失真输出信号z1(n)；

步骤S4：通过最小均方算法LMS对所述预失真输出信号z1(n)进行自适应处理，得到自适应信号d(n)；

步骤S5：根据所述预失真输出信号y(n)和所述自适应信号d(n)的差值信号e(n)，调整所述最小均方算法LMS；

其中，根据所述差值信号e(n)和所述预失真输出信号z1(n)，同时向步骤S1和步骤S3中的预失真处理过程反馈复增益系数w(n+1)。