| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题来源及研究目的意义 | 第10-11页 |
| ·功率放大器模型的研究现状及进展 | 第11-12页 |
| ·射频电路仿真技术的发展 | 第12-14页 |
| ·论文的主要工作和内容安排 | 第14-15页 |
| 2. 功放非线性特性及记忆效应 | 第15-26页 |
| ·非线性特性 | 第15-20页 |
| ·非线性产生原理 | 第15-17页 |
| ·非线性失真 | 第17-18页 |
| ·非线性参数 | 第18-20页 |
| ·非线性特性仿真 | 第20-23页 |
| ·直流特性仿真 | 第20-21页 |
| ·功率增益及效率仿真 | 第21-22页 |
| ·非线性失真特性曲线 | 第22-23页 |
| ·功率放大器的记忆效应 | 第23-25页 |
| ·记忆效应产生的原因 | 第23-24页 |
| ·记忆效应的表现 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3. 基于Volterra 级数的功放行为模型 | 第26-36页 |
| ·无记忆行为模型 | 第26-30页 |
| ·无记忆模型理论基础 | 第26-28页 |
| ·Saleh 函数多项式模型 | 第28-29页 |
| ·Taylor 多项式模型 | 第29-30页 |
| ·线性记忆效应行为模型 | 第30-31页 |
| ·Hammerstein 模型 | 第30页 |
| ·Wiener 模型 | 第30-31页 |
| ·非线性记忆效应行为模型 | 第31-35页 |
| ·Wiener-Hammerstein 模型 | 第31-32页 |
| ·Volterra 模型 | 第32-33页 |
| ·并联Hammerstein（PH）模型 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4. 基于神经网络的行为模型 | 第36-51页 |
| ·神经网络理论基础 | 第36-38页 |
| ·神经网络训练算法 | 第38-43页 |
| ·BP 网络及训练算法 | 第38-40页 |
| ·RBF 网络及训练算法 | 第40-43页 |
| ·模型参数提取 | 第43-44页 |
| ·功放行为模型的实现 | 第44-49页 |
| ·基于BP 网络的模型实现 | 第44-46页 |
| ·基于RBF 网络的模型实现 | 第46-48页 |
| ·两种模型的比较 | 第48-49页 |
| ·RBF 网络模型与Volterra 级数模型比较 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 5. 射频电路仿真技术 | 第51-69页 |
| ·射频电路仿真技术基础 | 第51-54页 |
| ·元件的射频特性 | 第51-53页 |
| ·电路仿真过程 | 第53-54页 |
| ·射频线性电路分析方法 | 第54-56页 |
| ·待定导纳节点法 | 第54-55页 |
| ·S 矩阵法 | 第55-56页 |
| ·射频非线性电路分析方法 | 第56-63页 |
| ·幂级数分析法 | 第56-57页 |
| ·伏特拉级数法 | 第57-59页 |
| ·谐波平衡法 | 第59-61页 |
| ·改进的谐波平衡法 | 第61-63页 |
| ·仿真原型的实现 | 第63-68页 |
| ·S 矩阵法的实现 | 第63-65页 |
| ·谐波平衡法的实现 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 作者简历 | 第73页 |
| 在学期间从事的科研工作 | 第73-75页 |
| 学位论文数据集 | 第75-76页 |