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面向载波聚合的数字预失真技术研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第12-16页
    1.1 课题研究背景与意义第12-13页
    1.2 国内研究现状和进展第13-14页
        1.2.1 功放线性化技术研究现状第13页
        1.2.2 数字预失真技术研究现状第13-14页
    1.3 论文的工作与结构第14-16页
第2章 载波聚合技术和数字预失真技术简介第16-30页
    2.1 载波聚合技术第16-20页
    2.2 载波聚合场景下的发射机结构第20-23页
    2.3 多波段功放介绍第23-24页
    2.4 数字预失真技术介绍第24-27页
        2.4.1 直接学习结构第25-26页
        2.4.2 间接学习结构第26-27页
        2.4.3 数字预失真技术在载波聚合场景下的应用第27页
    2.5 常见的双波段数字预失真模型第27-29页
        2.5.1 2D-MP模型第28页
        2.5.2 2D-MMP模型第28-29页
    2.6 本章小结第29-30页
第3章 频率选择性谐波抑制的数字预失真方法第30-46页
    3.1 谐波失真第30-32页
        3.1.1 载波聚合场景下的谐波抑制问题第30-31页
        3.1.2 认知无线电场景下的谐波抑制问题第31-32页
    3.2 频率选择性谐波抑制的数字预失真结构第32-37页
    3.3 目标函数的构造与求解第37-40页
        3.3.1 预失真目标函数的构造第37-38页
        3.3.2 粒子群算法求解目标函数第38-40页
    3.4 仿真结果第40-45页
    3.5 本章小结第45-46页
第4章 基于自组织映射网络的二维分段预失真方法第46-76页
    4.1 自组织映射网络方法简介第46-50页
    4.2 传统二维数字预失真方法第50-51页
    4.3 基于矢量量化的数字预失真第51-56页
        4.3.1 一维矢量量化数字预失真第52-53页
        4.3.2 二维矢量量化数字预失真第53-56页
    4.4 基于自组织映射网络的数字预失真第56-64页
        4.4.1 基于自组织映射网络的分段数字预失真结构第57-59页
        4.4.2 分段处理过程第59-62页
        4.4.3 降维及预失真过程第62-64页
    4.5 测试结果第64-75页
        4.5.1 测试平台第64-65页
        4.5.2 测试结果以及结果分析第65-75页
    4.6 本章小结第75-76页
第5章 结论与展望第76-78页
    5.1 总结与创新第76-77页
    5.2 后期展望第77-78页
参考文献第78-84页
致谢第84-86页
攻读硕士学位期间发表的论文及参与的工作第86页

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