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  • 認知無線電繫統功率放大器設計建模與預失真
    該商品所屬分類:研究生 -> 工學
    【市場價】
    982-1424
    【優惠價】
    614-890
    【作者】 高明明 
    【所屬類別】 圖書  教材  研究生/本科/專科教材  工學 
    【出版社】電子工業出版社 
    【ISBN】9787121440236
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    內容介紹



    包裝:平塑
    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787121440236

    作者:高明明
    出版社:電子工業出版社
    出版時間:2022年08月 


        
        
    "
    內容簡介
    本書收錄了著者及所在團隊在認知無線電繫統功率放大器設計建模與預失真方面所取得的成果,共4章,主要內容包括:功率放大器的研究與設計、功率放大器非線性分析、預失真技術原理與應用、壓縮感知框架下信號采集與預失真重構。本書介紹了GaN器件的平衡式逆F類功率放大器的研究與設計、Doherty功率放大器設計、並發多波段射頻功率放大器設計、可重構功率放大器仿真設計、功率放大器行為模型建立、功率放大器神經網絡逆向建模方法、數字預失真研究、壓縮感知框架下寬帶功率放大器預失真模型研究,並提出了應用於構建壓縮采樣及稀疏繫統辨識理論下的預失真繫統設計方法和創新結構,為智能無線電繫統的實現奠定了理論基礎和設計思路。讀者能夠通過本書的設計實例了解射頻功率放大器和預失真技術的創新性設計理論及設計方法,學習射頻功率放大器模塊的設計過程、步驟、實驗及仿真測試方法,分析不同射頻功率放大器行為模型的建模方法,進而理解和搭建認知無線電繫統功率放大器預失真智能繫統,為成為射頻電路和繫統工程師積累經驗。本書可作為高等學校電子信息工程、電子科學與技術、通信工程等本科高年級學生和電子信息類相關方向的研究生的學習參考書,也可供射頻電路與繫統工程師學習、參考。
    作者簡介
    高明明,女,博士,遼寧工程技術大學,副教授,電子與信息工程學院副院長,大連海事大學博士後,博士生導師,國家自然科學基金青年項目獲得者,電子學會會員,遼寧工程技術大學電子與信息工程學院副院長。研究方向:智能射頻技術,射頻電路與繫統,電磁兼容,功率放大器線性化技術,人工智能等。
    目錄
    目 錄

    第1章 功率放大器的研究與設計1
    1.1 基於GaN器件的平衡式
    逆F類功率放大器的
    研究與設計1
    1.1.1 平衡式功率放大器的原理1
    1.1.2 平衡式功率放大器2
    1.1.3 3dB定向耦合器2
    1.2 單級逆F類功率放大器的設計4
    1.2.1 逆F類功率放大器的
    工作原理4
    1.2.2 輸入匹配電路設計7
    1.3 平衡式逆F類功率放大器9目 錄



    第1章 功率放大器的研究與設計1

    1.1 基於GaN器件的平衡式

    逆F類功率放大器的

    研究與設計1

    1.1.1 平衡式功率放大器的原理1

    1.1.2 平衡式功率放大器2

    1.1.3 3dB定向耦合器2

    1.2 單級逆F類功率放大器的設計4

    1.2.1 逆F類功率放大器的

    工作原理4

    1.2.2 輸入匹配電路設計7

    1.3 平衡式逆F類功率放大器9

    1.3.1 平衡式逆F類功率

    放大器設計原理9

    1.3.2 平衡式逆F類功率

    放大器實物與測試10

    1.4 Doherty功率放大器設計14

    1.4.1 基於諧波抑制與補償線

    技術的非對稱Doherty

    功率放大器設計14

    1.4.2 基於雙向牽引技術

    與諧波抑制的Doherty

    功率放大器設計16

    1.5 並發雙波段射頻功率

    放大器設計18

    1.5.1 並發雙波段功率

    放大器的工作原理18

    1.5.2 並發雙波段功率

    放大器匹配電路設計19

    1.5.3 雙波段射頻功率

    放大器實物與測試19

    1.6 可重構功率放大器仿真設計21

    1.6.1 可重構多波段功率

    放大器的工作原理21

    1.6.2 多波段偏置電路設計23

    1.6.3 多波段功率放大器的

    匹配電路設計27

    1.6.4 可重構功率放大器

    實物與測試35

    參考文獻37

    第2章 功率放大器非線性分析41

    2.1 功率放大器的非線性41

    2.1.1 諧波失真41

    2.1.2 互調失真42

    2.1.3 AM/AM和AM/PM失真43

    2.2 功率放大器的記憶效應44

    2.2.1 記憶效應產生的原因44

    2.2.2 消除記憶效應的方法45

    2.3 功率放大器非線性

    對通信繫統的影響46

    2.3.1 鄰信道功率比(ACPR)46

    2.3.2 誤差矢量幅度(EVM)46

    2.4 功率放大器行為模型47

    2.4.1 Saleh模型、Rapp模型

    和冪級數模型47

    2.4.2 Volterra級數模型

    與記憶多項式模型48

    2.4.3 Hammerstein模型

    與Wiener模型50

    2.4.4 神經網絡模型52

    2.5 記憶效應非線性功率放大器

    擴展Volterra模型分析與構建57

    2.5.1 Volterra-Chebyshev

    模型推導與分析57

    2.5.2 Volterra-Laguerre

    模型分析與推導59

    2.5.3 模型仿真實驗61

    2.6 基於Volterra級數模型

    改進的自適應

    子空間追蹤算法63

    2.6.1 改進稀疏度估計算法63

    2.6.2 自適應子空間追蹤算法64

    2.6.3 仿真分析65

    2.6.4 小結66

    2.7 蟻獅算法優化的BP-RBF

    功率放大器行為模型66

    2.7.1 引言66

    2.7.2 蟻獅算法67

    2.7.3 優化的BP-RBF

    功率放大器行為模型67

    2.7.4 小結69

    2.8 Doherty功率放大器的

    貝葉斯正則化神經網絡

    逆向建模69

    2.8.1 引言69

    2.8.2 貝葉斯正則化

    神經網絡模型69

    2.8.3 應用貝葉斯正則化

    逆向建模方法71

    2.8.4 Doherty功率放大器

    逆向建模與仿真72

    2.8.5 小結73

    2.9 可重構功率放大器的新穎

    NARX神經網絡逆向建模73

    2.9.1 引言73

    2.9.2 NARX神經網絡模型73

    2.9.3 可重構功率放大器

    神經網絡逆向建模

    仿真及結果74

    2.9.4 小結76

    2.10 改進蟻群算法的BRBP

    神經網絡功率放大器

    逆向建模76

    2.10.1 引言76

    2.10.2 改進的蟻群算法76

    2.10.3 BRBP神經網絡功率

    放大器模型77

    2.10.4 功率放大器逆向建模

    及仿真分析78

    2.10.5 小結80

    參考文獻80

    第3章 預失真技術原理與應用83

    3.1 預失真技術的原理與分類83

    3.1.1 預失真技術的原理83

    3.1.2 預失真技術的分類84

    3.2 數字預失真主流技術85

    3.2.1 查找表與多項式預失真85

    3.2.2 自適應學習結構86

    3.3 功率放大器數字基帶預失真

    理論分析和仿真實現87

    3.3.1 數字基帶預失真結構88

    3.3.2 數字預失真器傳輸

    函數理論推導89

    3.3.3 數字基帶預失真的

    仿真實現89

    3.3.4 分裂增強型Hammerstein

    模型的研究分析91

    3.3.5 模型分析91

    3.3.6 功率放大器設計

    及參數提取93

    3.3.7 模型仿真實驗93

    3.3.8 新型Hammerstein

    動態非線性功率放大器

    模型及預失真應用96

    3.3.9 改進的Hammerstein模型96

    3.3.10 模型仿真與驗證97

    3.4 峰均比抑制與預失真在OFDM-ROF繫統中的應用100

    3.4.1 OFDM-ROF繫統分析100

    3.4.2 OFDM-ROF繫統非線性

    失真分析101

    3.4.3 聯合仿真繫統搭建102

    3.4.4 聯合仿真結果103

    3.5 改進算法的峰均比抑制聯合

    預失真技術105

    3.5.1 繫統模型105

    3.5.2 數字預失真繫統106

    3.5.3 預失真與峰均比

    抑制聯合107

    3.5.4 實驗結果與分析108

    3.6 寬帶功率放大器的PGSC

    建模和數字預失真研究111

    3.6.1 新型PGSC行為模型分析112

    3.6.2 PGSC模型的辨識113

    3.6.3 測試結果114

    3.7 雙環結構的數字

    預失真方法研究118

    3.7.1 雙環結構的預失真結構118

    3.7.2 實驗驗證及結果分析120

    3.8 雙頻功率放大器建模

    與預失真研究121

    3.8.1 引言121

    3.8.2 Volterra級數122

    3.8.3 新型欠采樣預

    失真模型結構124

    3.8.4 仿真結果與分析125

    3.8.5 小結126

    3.9 LMEC研究及預失真應用127

    3.9.1 LMEC行為模型描述127

    3.9.2 模型識別129

    3.9.3 模型性能評估129

    3.9.4 預失真應用131

    3.10 改進的動態記憶多項式

    功率放大器模型及

    預失真應用132

    3.10.1 改進的多支路組合

    功率放大器行為模型132

    3.10.2 功率放大器模型評估

    與驗證133

    3.10.3 預失真應用133

    參考文獻135

    第4章 壓縮感知框架下信號采集

    與預失真重構138

    4.1 自適應稀疏重構的雙頻

    預失真結構138

    4.1.1 自適應稀疏度重構算法138

    4.1.2 仿真分析142

    4.1.3 小結143

    4.2 基於CS的新型線性化技術144

    4.2.1 壓縮采樣匹配追蹤算法144

    4.2.2 算法仿真分析146

    4.2.3 小結148

    4.3 稀疏的歸一化功率放大器

    模型及預失真應用148

    4.3.1 模型描述149

    4.3.2 模型稀疏化及辨識150

    4.3.3 模型性能驗證151

    4.3.4 預失真應用152

    4.4 基於間接學習結構的

    自適應預失真研究154

    4.4.1 引言154

    4.4.2 三箱功率放大器

    行為模型154

    4.4.3 基於間接學習結構的

    GRLS_IVSSLMS

    自適應預失真算法155

    4.4.4 仿真結果與分析157

    4.4.5 小結159

    4.5 自適應稀疏重構的雙頻

    預失真結構159

    4.5.1 引言159

    4.5.2 CPWL非線性函數模型160

    4.5.3 雙頻功率放大器的

    自適應融合

    欠采樣預失真162

    4.5.4 仿真結果與分析163

    4.5.5 小結167

    4.6 壓縮感知框架下寬帶功率

    放大器預失真模型167

    4.6.1 引言167

    4.6.2 基於壓縮感知的預失真

    模型結構168

    4.6.3 基於SFM的MWC結構

    的信號采樣169

    4.6.4 仿真結果172

    4.6.5 小結174

    參考文獻175


     
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