基于神经网络的导航信号射频通道建模和预失真技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 主要研究工作及本文结构 | 第12-13页 |
| 2 功率放大器模型及预失真方法 | 第13-27页 |
| 2.1 传统的功放模型 | 第13-17页 |
| 2.1.1 无记忆模型 | 第13-14页 |
| 2.1.2 有记忆模型 | 第14-17页 |
| 2.2 神经网络功放模型 | 第17-23页 |
| 2.2.1 多层感知机功放模型 | 第17-20页 |
| 2.2.2 径向基神经网络功放模型 | 第20-22页 |
| 2.2.3 循环神经网络功放模型 | 第22-23页 |
| 2.3 数字预失真原理及方法 | 第23-26页 |
| 2.3.1 数字预失真原理 | 第24页 |
| 2.3.2 预失真参数辨识方法 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 导航信号射频通道载荷建模及预失真 | 第27-41页 |
| 3.1 射频通道失真模型 | 第27-28页 |
| 3.2 基于RVTDNN的神经网络模型 | 第28-34页 |
| 3.2.1 网络模型结构 | 第29-31页 |
| 3.2.2 网络参数训练算法 | 第31-34页 |
| 3.3 建模和预失真评估方法 | 第34-39页 |
| 3.3.1 归一化均方误差 | 第35页 |
| 3.3.2 带外功率损耗 | 第35页 |
| 3.3.3 相关损耗 | 第35-36页 |
| 3.3.4 鉴别函数过零点偏移 | 第36页 |
| 3.3.5 鉴别函数过零点斜率失真 | 第36-37页 |
| 3.3.6 幅频响应和群时延 | 第37-39页 |
| 3.3.7 AM-AM和AM-PM | 第39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 4 射频通道建模和预失真仿真 | 第41-54页 |
| 4.1 射频通道建模仿真 | 第41-46页 |
| 4.2 射频通道预失真仿真 | 第46-53页 |
| 4.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第54-55页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
