| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-21页 |
| ·研究的背景及意义 | 第11-13页 |
| ·线性化技术的国内外研究现状 | 第13-19页 |
| ·本文研究内容和章节安排 | 第19-21页 |
| 2 数字接收前端输出噪声与非线性失真的定性分析 | 第21-44页 |
| ·射频接收前端的输出噪声与非线性失真 | 第21-23页 |
| ·模数转换器的误差来源及其影响 | 第23-39页 |
| ·数字接收前端的输出总噪声和失真 | 第39-42页 |
| ·失真误差与输出总噪声的影响程度对比 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 3 数字接收前端的非线性失真模型及其逆模型 | 第44-64页 |
| ·几类常用的记忆非线性模型 | 第45-51页 |
| ·Volterra模型的两种简化形式 | 第51-57页 |
| ·Volterra模型的逆模型 | 第57-61页 |
| ·Volterra模型简化形式的逆模型 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 4 数字接收前端非线性失真自适应辨识与补偿技术 | 第64-93页 |
| ·基于均方误差最小准则的非线性失真补偿算法 | 第65-73页 |
| ·基于峰度差异最小准则的非线性失真补偿算法 | 第73-81页 |
| ·基于二阶和三阶统计量组合的二阶Volterra模型辨识与失真补偿 | 第81-92页 |
| ·本章小结 | 第92-93页 |
| 5 数字接收前端非线性失真盲辨识补偿技术 | 第93-133页 |
| ·基于MPOB准则的数字接收前端盲辨识补偿算法 | 第93-121页 |
| ·基于MPOT准则的数字接收前端盲辨识补偿算法 | 第121-131页 |
| ·本章小结 | 第131-133页 |
| 6 并行Wiener-Hammerstein模型的混合辨识与数字接收前端非线性失真补偿 | 第133-148页 |
| ·Wiener模块辨识 | 第134-140页 |
| ·线性记忆模块的盲辨识与失真补偿技术 | 第140-142页 |
| ·算法性能分析 | 第142-146页 |
| ·本章小结 | 第146-148页 |
| 7 全文总结及展望 | 第148-150页 |
| ·全文总结 | 第148-149页 |
| ·展望 | 第149-150页 |
| 参考文献 | 第150-161页 |
| 致谢 | 第161-162页 |
| 附录 攻读学位期间发表论文目录 | 第162页 |