宽带数字预失真降采样技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 引言 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第11-16页 |
| 1.2.1 功放线性化技术研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 数字预失真方法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 反馈降采样方法研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.4 发展趋势 | 第15-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容和结构安排 | 第16-19页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第16页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第16-19页 |
| 第2章 功率放大器特性和行为建模 | 第19-35页 |
| 2.1 功放的非线性特性分析 | 第19-24页 |
| 2.1.1 谐波失真 | 第22-23页 |
| 2.1.2 互调失真 | 第23页 |
| 2.1.3 功放的记忆效应 | 第23-24页 |
| 2.2 功放线性性能的评价指标 | 第24-28页 |
| 2.2.1 1dB压缩点 | 第24-25页 |
| 2.2.2 误差矢量幅度 | 第25-26页 |
| 2.2.3 邻信道功率比 | 第26-27页 |
| 2.2.4 归一化均方误差 | 第27-28页 |
| 2.2.5 AM/AM、AM/PM曲线 | 第28页 |
| 2.3 宽带功放的行为模型 | 第28-33页 |
| 2.3.1 功放的行为建模 | 第28-29页 |
| 2.3.2 记忆效应功放模型 | 第29-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 数字预失真技术原理和实现 | 第35-53页 |
| 3.1 数字预失真原理 | 第35-36页 |
| 3.1.1 数字预失真系统框图 | 第35页 |
| 3.1.2 数字预失真原理 | 第35-36页 |
| 3.2 间接学习结构 | 第36-43页 |
| 3.2.1 P阶逆 | 第36-37页 |
| 3.2.2 间接学习结构原理 | 第37-38页 |
| 3.2.3 间接学习结构下的模型参数提取 | 第38-40页 |
| 3.2.4 间接学习结构的增益选择原则 | 第40-43页 |
| 3.3 直接学习结构 | 第43-45页 |
| 3.3.1 直接学习结构原理 | 第43页 |
| 3.3.2 直接学习结构下的模型参数提取 | 第43-45页 |
| 3.4 间接学习结构与直接学习结构的对比分析 | 第45-47页 |
| 3.5 基于直接学习结构数字预失真系统设计与仿真 | 第47-51页 |
| 3.5.1 数字预失真仿真系统设计 | 第47-49页 |
| 3.5.2 仿真结果与分析 | 第49-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 第4章 单比特反馈数字预失真方法 | 第53-67页 |
| 4.1 单比特反馈系统结构 | 第53-58页 |
| 4.1.1 理论分析 | 第54-55页 |
| 4.1.2 仿真结果与分析 | 第55-58页 |
| 4.2 单路反馈数字预失真方法 | 第58-64页 |
| 4.2.1 理论分析 | 第58-59页 |
| 4.2.2 单路反馈预失真参数提取算法 | 第59-61页 |
| 4.2.3 仿真结果与分析 | 第61-64页 |
| 4.3 时间对齐 | 第64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-67页 |
| 第5章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 总结 | 第67-68页 |
| 5.2 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 | 第77页 |
