认知无线电系统功率放大器设计建模与预失真
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作者高明明
出版社电子工业出版社
ISBN9787121440236
出版时间2021-05
装帧平装
开本16开
定价89元
货号1202712199
上书时间2024-06-28
商品详情
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作者简介
高明明，女，博士，辽宁工程技术大学，副教授，电子与信息工程学院副院长，大连海事大学博士后，博士生导师，国家自然科学基金青年项目获得者，电子学会会员，辽宁工程技术大学电子与信息工程学院副院长。研究方向：智能射频技术，射频电路与系统，电磁兼容，功率放大器线性化技术，人工智能等。
目录
目 录
第1章 功率放大器的研究与设计1
1.1 基于GaN器件的平衡式
逆F类功率放大器的
研究与设计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 单级逆F类功率放大器的设计4
1.2.1 逆F类功率放大器的
工作原理4
1.2.2 输入匹配电路设计7
1.3 平衡式逆F类功率放大器9
1.3.1 平衡式逆F类功率
放大器设计原理9
1.3.2 平衡式逆F类功率
放大器实物与测试10
1.4 Doherty功率放大器设计14
1.4.1 基于谐波抑制与补偿线
技术的非对称Doherty
功率放大器设计14
1.4.2 基于双向牵引技术
与谐波抑制的Doherty
功率放大器设计16
1.5 并发双波段射频功率
放大器设计18
1.5.1 并发双波段功率
放大器的工作原理18
1.5.2 并发双波段功率
放大器匹配电路设计19
1.5.3 双波段射频功率
放大器实物与测试19
1.6 可重构功率放大器仿真设计21
1.6.1 可重构多波段功率
放大器的工作原理21
1.6.2 多波段偏置电路设计23
1.6.3 多波段功率放大器的
匹配电路设计27
1.6.4 可重构功率放大器
实物与测试35
参考文献37
第2章 功率放大器非线性分析41
2.1 功率放大器的非线性41
2.1.1 谐波失真41
2.1.2 互调失真42
2.1.3 AM/AM和AM/PM失真43
2.2 功率放大器的记忆效应44
2.2.1 记忆效应产生的原因44
2.2.2 消除记忆效应的方法45
2.3 功率放大器非线性
对通信系统的影响46
2.3.1 邻信道功率比（ACPR）46
2.3.2 误差矢量幅度（EVM）46
2.4 功率放大器行为模型47
2.4.1 Saleh模型、Rapp模型
和幂级数模型47
2.4.2 Volterra级数模型
与记忆多项式模型48
2.4.3 Hammerstein模型
与Wiener模型50
2.4.4 神经网络模型52
2.5 记忆效应非线性功率放大器
扩展Volterra模型分析与构建57
2.5.1 Volterra-Chebyshev
模型推导与分析57
2.5.2 Volterra-Laguerre
模型分析与推导59
2.5.3 模型仿真实验61
2.6 基于Volterra级数模型
改进的自适应
子空间追踪算法63
2.6.1 改进稀疏度估计算法63
2.6.2 自适应子空间追踪算法64
2.6.3 仿真分析65
2.6.4 小结66
2.7 蚁狮算法优化的BP-RBF
功率放大器行为模型66
2.7.1 引言66
2.7.2 蚁狮算法67
2.7.3 优化的BP-RBF
功率放大器行为模型67
2.7.4 小结69
2.8 Doherty功率放大器的
贝叶斯正则化神经网络
逆向建模69
2.8.1 引言69
2.8.2 贝叶斯正则化
神经网络模型69
2.8.3 应用贝叶斯正则化
逆向建模方法71
2.8.4 Doherty功率放大器
逆向建模与仿真72
2.8.5 小结73
2.9 可重构功率放大器的新颖
NARX神经网络逆向建模73
2.9.1 引言73
2.9.2 NARX神经网络模型73
2.9.3 可重构功率放大器
神经网络逆向建模
仿真及结果74
2.9.4 小结76
2.10 改进蚁群算法的BRBP
神经网络功率放大器
逆向建模76
2.10.1 引言76
2.10.2 改进的蚁群算法76
2.10.3 BRBP神经网络功率
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 小结80
参考文献80
第3章 预失真技术原理与应用83
3.1 预失真技术的原理与分类83
3.1.1 预失真技术的原理83
3.1.2 预失真技术的分类84
3.2 数字预失真主流技术85
3.2.1 查找表与多项式预失真85
3.2.2 自适应学习结构86
3.3 功率放大器数字基带预失真
理论分析和仿真实现87
3.3.1 数字基带预失真结构88
3.3.2 数字预失真器传输
函数理论推导89
3.3.3 数字基带预失真的
仿真实现89
3.3.4 分裂增强型Hammerstein
模型的研究分析91
3.3.5 模型分析91
3.3.6 功率放大器设计
及参数提取93
3.3.7 模型仿真实验93
3.3.8 新型Hammerstein
动态非线性功率放大器
模型及预失真应用96
3.3.9 改进的Hammerstein模型96
3.3.10 模型仿真与验证97
3.4 峰均比抑制与预失真在OFDM-ROF系统中的应用100
3.4.1 OFDM-ROF系统分析100
3.4.2 OFDM-ROF系统非线性
失真分析101
3.4.3 联合仿真系统搭建102
3.4.4 联合仿真结果103
3.5 改进算法的峰均比抑制联合
预失真技术105
3.5.1 系统模型105
3.5.2 数字预失真系统106
3.5.3 预失真与峰均比
抑制联合107
3.5.4 实验结果与分析108
3.6 宽带功率放大器的PGSC
建模和数字预失真研究111
3.6.1 新型PGSC行为模型分析112
3.6.2 PGSC模型的辨识113
3.6.3 测试结果114
3.7 双环结构的数字
预失真方法研究118
3.7.1 双环结构的预失真结构118
3.7.2 实验验证及结果分析120
3.8 双频功率放大器建模
与预失真研究121
3.8.1 引言121
3.8.2 Volterra级数122
3.8.3 新型欠采样预
失真模型结构124
3.8.4 仿真结果与分析125
3.8.5 小结126
3.9 LMEC研究及预失真应用127
3.9.1 LMEC行为模型描述127
3.9.2 模型识别129
3.9.3 模型性能评估129
3.9.4 预失真应用131
3.10 改进的动态记忆多项式
功率放大器模型及
预失真应用132
3.10.1 改进的多支路组合
功率放大器行为模型132
3.10.2 功率放大器模型评估
与验证133
3.10.3 预失真应用133
参考文献135
第4章 压缩感知框架下信号采集
与预失真重构138
4.1 自适应稀疏重构的双频
预失真结构138
4.1.1 自适应稀疏度重构算法138
4.1.2 仿真分析142
4.1.3 小结143
4.2 基于CS的新型线性化技术144
4.2.1 压缩采样匹配追踪算法144
4.2.2 算法仿真分析146
4.2.3 小结148
4.3 稀疏的归一化功率放大器
模型及预失真应用148
4.3.1 模型描述149
4.3.2 模型稀疏化及辨识150
4.3.3 模型性能验证151
4.3.4 预失真应用152
4.4 基于间接学习结构的
自适应预失真研究154
4.4.1 引言154
4.4.2 三箱功率放大器
行为模型154
4.4.3 基于间接学习结构的
GRLS_IVSSLMS
自适应预失真算法155
4.4.4 仿真结果与分析157
4.4.5 小结159
4.5 自适应稀疏重构的双频
预失真结构159
4.5.1 引言159
4.5.2 CPWL非线性函数模型160
4.5.3 双频功率放大器的
自适应融合
欠采样预失真162
4.5.4 仿真结果与分析163
4.5.5 小结167
4.6 压缩感知框架下宽带功率
放大器预失真模型167
4.6.1 引言167
4.6.2 基于压缩感知的预失真
模型结构168
4.6.3 基于SFM的MWC结构
的信号采样169
4.6.4 仿真结果172
4.6.5 小结174
参考文献175
内容摘要
本书收录了著者及所在团队在认知无线电系统功率放大器设计建模与预失真方面所取得的成果，共4章，主要内容包括：功率放大器的研究与设计、功率放大器非线性分析、预失真技术原理与应用、压缩感知框架下信号采集与预失真重构。本书介绍了GaN器件的平衡式逆F类功率放大器的研究与设计、Doherty功率放大器设计、并发多波段射频功率放大器设计、可重构功率放大器仿真设计、功率放大器行为模型建立、功率放大器神经网络逆向建模方法、数字预失真研究、压缩感知框架下宽带功率放大器预失真模型研究，并提出了应用于构建压缩采样及稀疏系统辨识理论下的预失真系统设计方法和创新结构，为智能无线电系统的实现奠定了理论基础和设计思路。读者能够通过本书的设计实例了解射频功率放大器和预失真技术的创新性设计理论及设计方法，学习射频功率放大器模块的设计过程、步骤、实验及仿真测试方法，分析不同射频功率放大器行为模型的建模方法，进而理解和搭建认知无线电系统功率放大器预失真智能系统，为成为射频电路和系统工程师积累经验。本书可作为高等学校电子信息工程、电子科学与技术、通信工程等本科高年级学生和电子信息类相关方向的研究生的学习参考书，也可供射频电路与系统工程师学习、参考。
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