摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5页 |
1. 绪论 | 第10-16页 |
1.1 无线通信技术的概述 | 第10-11页 |
1.1.1 无线终端的发展 | 第10页 |
1.1.2 WLAN的发展 | 第10-11页 |
1.2 国内外研究的现状 | 第11-13页 |
1.2.1 校准精度与时间的权衡 | 第11-12页 |
1.2.2 校准测量的动态范围 | 第12页 |
1.2.3 峰值功率的校准 | 第12页 |
1.2.4 温度补偿技术 | 第12-13页 |
1.3 高精度校准方案的应用 | 第13页 |
1.4 论文的研究内容与结构安排 | 第13-16页 |
2. 软硬件平台结构设计 | 第16-26页 |
2.1 Linux系统平台简介 | 第16-17页 |
2.1.1 源代码结构 | 第16页 |
2.1.2 内核配置 | 第16-17页 |
2.2 VISA和SCPI软件架构的简介 | 第17-21页 |
2.2.1 VISA软件库 | 第17-19页 |
2.2.2 SCPI可编程软件架构 | 第19-21页 |
2.3 硬件模块的设计 | 第21-24页 |
2.3.1 BCM通信模块的选型 | 第21-23页 |
2.3.2 主控平台的选型 | 第23-24页 |
2.4 本章小结 | 第24-26页 |
3. 无线射频系统数学模型的构建 | 第26-36页 |
3.1 射频指标分析 | 第26-30页 |
3.1.1 输出功率 | 第26-27页 |
3.1.2 带内功率 | 第27-28页 |
3.1.3 杂散信号干扰 | 第28页 |
3.1.4 相位噪声 | 第28-29页 |
3.1.5 调制质量(EVM) | 第29-30页 |
3.2 射频前端架构的分析 | 第30-31页 |
3.2.1 典型的无线射频前端架构 | 第30-31页 |
3.3 射频系统的建模方法 | 第31-32页 |
3.3.1 射频系统建模方法分析 | 第31-32页 |
3.4 射频架构到数学模型问题的转化 | 第32-34页 |
3.4.1 数理统计模型的构建 | 第32-33页 |
3.4.2 优化的数学模型 | 第33-34页 |
3.5 本章小结 | 第34-36页 |
4. 自适应滤波算法的设计 | 第36-50页 |
4.1 最小均方误差(MMSE)算法 | 第36-39页 |
4.1.1 自相关矩阵的特性 | 第36-37页 |
4.1.2 正交原理— Wiener-Hopf方程 | 第37-39页 |
4.1.3 最优滤波系数的特性 | 第39页 |
4.2 LMS自适应算法 | 第39-42页 |
4.2.1 LMS算法的性质 | 第39-40页 |
4.2.2 LMS算法的原理 | 第40-41页 |
4.2.3 LMS算法的简单实现过程 | 第41-42页 |
4.3 RLS自适应算法 | 第42-46页 |
4.3.1 RLS滤波模型 | 第42-43页 |
4.3.2 RLS滤波原理 | 第43-44页 |
4.3.3 RLS的FIR滤波系数 | 第44-45页 |
4.3.4 RLS滤波算法的总结 | 第45-46页 |
4.4 三种自适应滤波算法的对比分析 | 第46-48页 |
4.5 本章小结 | 第48-50页 |
5. 实验平台介绍及校准结果分析 | 第50-62页 |
5.1 自动校准实验平台分析 | 第50-52页 |
5.1.1 实验平台简介 | 第50-51页 |
5.1.2 重要实验配置分析 | 第51-52页 |
5.2 功率放大器参数分析 | 第52-53页 |
5.3 射频系统校准方法的对比分析 | 第53-57页 |
5.3.1 传统的出厂校准方法 | 第53-54页 |
5.3.2 MIMO/OFDM系统的自适应滤波校准方法 | 第54-57页 |
5.4 实验结果分析 | 第57-60页 |
5.4.1 Wi-Fi功能测试校准 | 第57-58页 |
5.4.2 发射功率电平校准精度分析 | 第58-60页 |
5.5 本章小结 | 第60-62页 |
6. 总结与展望 | 第62-64页 |
6.1 总结 | 第62页 |
6.2 展望 | 第62-64页 |
参考文献 | 第64-68页 |
附录A | 第68-70页 |
攻读硕士学位期间发表论文和专利清单 | 第70-72页 |
致谢 | 第72页 |