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宽带通信中有记忆射频功率放大器的建模与预失真方法

摘要第1-9页
Abstract第9-11页
英文缩略语对照第11-14页
第一章 绪论第14-23页
   ·课题背景第14-15页
   ·相关研究进展第15-20页
     ·放大器建模技术的研究进展第15-17页
     ·预失真技术的研究与应用第17-20页
     ·其它线性化技术的研究与应用第20页
   ·课题来源及意义第20-21页
   ·论文的组织结构与主要内容第21-22页
   ·本章小结第22-23页
第二章 射频功率放大器的非线性特性与无记忆模型第23-45页
   ·引言第23-24页
   ·无线通信中的射频功率放大器第24页
   ·功率放大器的非线性第24-29页
     ·谐波失真第24-25页
     ·互调失真第25-27页
     ·AM-AM 与 AM-PM 变换第27-29页
   ·放大器非线性对通信系统的影响第29-33页
     ·非线性对信号星座和功率谱的影响第29-30页
     ·功率效率、频谱效率与线性度第30-33页
   ·放大器的物理模型简介第33-35页
   ·放大器的无记忆模型第35-44页
     ·无记忆模型的基本理论第35-38页
     ·幂级数模型第38-39页
     ·Saleh 模型第39-41页
     ·人工神经网络模型第41-44页
   ·本章小结第44-45页
第三章 射频功率放大器的记忆效应与有记忆模型第45-65页
   ·引言第45页
   ·放大器的记忆效应第45-49页
     ·记忆效应的定义及表现第46-48页
     ·记忆效应产生的原因第48-49页
   ·放大器的有记忆模型第49-56页
     ·Hammerstein 模型第49-52页
     ·延时神经网络模型第52页
     ·Volterra 级数模型第52-56页
   ·记忆效应的分析方法第56-64页
     ·Hammerstein 模型与有记忆功放的特性曲线第56-59页
     ·Volterra 模型与 IMD 不对称现象第59-64页
   ·本章小结第64-65页
第四章 射频功率放大器的小波网络模型第65-91页
   ·引言第65-66页
   ·小波网络的基本理论第66-69页
     ·小波与小波变换第66页
     ·小波网络的构造第66-68页
     ·小波网络与前馈神经网络的关系第68-69页
   ·放大器的小波网络模型第69-81页
     ·模型的构造第69-72页
     ·参数的初始化第72-76页
     ·参数训练算法第76-81页
   ·仿真验证第81-88页
     ·WCDMA 信号的估计第81-82页
     ·仿真过程与结果第82-88页
   ·Hammerstein 模型、Volterra 模型与小波网络模型的比较第88-89页
   ·本章小结第89-91页
第五章 射频功率放大器的线性化技术第91-104页
   ·引言第91页
   ·功率放大器的线性化技术概述第91-96页
     ·负反馈第92-93页
     ·前馈第93-94页
     ·LINC第94-96页
   ·预失真线性化技术第96-103页
     ·基本原理第96-97页
     ·射频预失真与基带预失真第97-99页
     ·查询表预失真与工作函数预失真第99-103页
   ·本章小结第103-104页
第六章 基于简化 Volterra 级数的预失真方法第104-131页
   ·引言第104-105页
   ·基于简化 Volterra 级数的预失真器第105-113页
   ·预失真系统的实现方案第113-115页
   ·预失真器参数的辨识算法第115-118页
   ·仿真验证(一)第118-121页
   ·仿真验证(二)第121-128页
     ·OFDM 信号的描述第121-123页
     ·仿真过程第123-124页
     ·仿真结果第124-128页
   ·关于记忆效应的一点讨论第128页
   ·小波网络预失真与 Volterra 预失真的对比第128-129页
   ·本章小结第129-131页
第七章 总结与展望第131-133页
   ·总结第131-132页
   ·未来工作展望第132-133页
参考文献第133-145页
攻读博士学位期间发表和录用的论文第145页
攻读博士学位期间参与的科研项目第145页
作者简介第145-146页
致谢第146页

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