一、一种多项式形式自适应预失真线性化技术原理分析（论文文献综述）
汪力伟[1]（2021）在《一种分段线性化数字预失真技术实现与验证》文中进行了进一步梳理近年来移动通信快速发展,人们对通信系统的要求越来越高。射频功率放大器是无线通信系统必要的组件,它工作在非线性区时会带来严重的带内失真和带外频谱泄漏。在解决这类非线性失真的线性化技术中,数字预失真使用非常广泛。数字预失真系统中记忆非线性模型的选择将直接影响系统的性能,与传统记忆多项式模型不同,分段线性化技术是将非线性系统看成若干个线性系统的叠加,从而降低了模型的复杂度。考虑到分段线性化模型的优势,本文设计并实现了一种基于分段线性化模型的数字预失真系统。主要内容如下:第一,分析了射频功率放大器的失真特性和数字预失真原理。本文通过对比分析典型的非线性模型、预失真学习结构、常见的模型提取算法。确定选用分段线性化模型、预失真间接学习结构和反解方程的方式获取模型参数。第二,给出了分段线性化数字预失真系统的总体方案。对预失真参数计算模块和预失真模块进行了详细的说明。确定了FPGA（Field Programmable Gate Array）联合Micro Blaze软核实现参数计算的方式,预失真模块使用迭代结构实现,并通过仿真实验确定迭代次数为3次。并通过仿真实验验证了方案可行性。第三,完成了分段线性化数字预失真系统的FPGA实现。将分段线性化数字预失真系统的实现分为:预失真模块、信号源模块、数据选择模块、增益控制模块、软核接口模块和Micro Blaze软核等。详细的介绍各部分内部结构和工作流程。第四,进行了分段线性化数字预失真系统的测试与分析。在软件无线电平台上搭建测试环境,验证分段线性化数字预失真系统的性能。验证不同迭代次数的预失真效果差异。与LMS（Lowest Mean Square）算法实现的数字预失真进行性能对比。测试结果表明,随着迭代次数的增加ACLR（Adjacent Channel Leakage Radio）提升约15d B。与LMS算法实现的传统预失真系统相比,本方案的ACLR改善值提高了约20d B。本文设计的分段线性化系统取得了阶段性成果。
李草禹[2]（2021）在《宽带通信系统中的线性化技术研究》文中进行了进一步梳理无线通信系统的信道容量提升往往需要新技术的导入,能够直接提升系统信道容量的技术有多入多出技术,宽带高阶信号调制技术以及多带发射机技术等。这些新技术在带来更高信道容量的同时也会为线性化系统带来新挑战。多入多出系统需要集成大量的射频链路和天线,进一步提高天线的集成数量往往需要采用混合波束成形结构。混合波束成形结构中一条射频链路要驱动多个功放,使得数字预失真系统需要同时补偿多个功放的非线性失真,而功放之间的非线性一致性问题使得数字预失真难以同时补偿多个功放。宽带高阶调制的信号往往会带来更高的信号峰均比,这使得功率放大器需要工作在更高的回退区间。为了提高功率放大器的回退效率,当前商用基站多采用高回退效率的Doherty功放,而Doherty功放因为其特殊的电路结构表现出复杂的非线性特性。因此,针对采用Doherty的射频前端,需要针对Doherty功放的具体特性制定线性化方案。通常,频谱资源由国际电信联盟和各国政府机构统一管理和分配;面对日益紧缺的频谱资源,多带发射机前端成为无线运营商和设备供应商的解决方案之一。但是,多带发射机系统通常会因为功放的非线性而产生众多的互调失真分量,这些互调失真分量的频率分布与载波频率的选择直接相关。在无法避免互调失真分量出现在载波频率附近时,需要针对互调分量进行特定补偿抵消。针对以上问题,本文着重对多输入多输出系统,Doherty功放和多带通信系统的线性化技术展开研究。本文的主要工作和创新点总结如下:1.面对混合波束成形多入多出系统中的一对多线性化问题,提出了平均化群预失真解决方案。其中,利用模拟预失真器阵列调节功放静态非线性失真的一致性;在此基础上,数字预失真器同时校正多个功放的公共静态非线性失真和动态非线性失真。为了明确功放阵列的一致性,定义了互归一化均方误差作为衡量指标。通过调控模拟预失真器阵列的状态,取互归一化均方误差最小的状态为功放可得最佳一致性状态。不失一般性,基于平均化群预失真技术的一对二的功放线性化实验中,邻信道功率比（Adjacent Channel Power Ratio,ACPR）提高了20.5-22.0 dB,较传统的基于单一功放一对二线性化方案有7.1-8.8 dB的提升,显着改善了多入多出发射前端的线性度。而针对调控功放一致性耗时过长和难以直接迭代更新等问题,进一步提出了步进式优化的群预失真技术,在线性化性能不变的前提下,功放一致性调整需要的时间从跟随功放数量成指数增长降低为线性增长。而且,还可以根据功放非线性特性的变动进行持续迭代更新。2.宽带高阶调制技术显着提升了通信系统的信道容量,但使得功放80%的时间工作在5-15 dB的回退状态。这使得当前商业通信系统多采用高回退效率的Doherty架构,不可避免地引入了非线性时延差。针对上述现象,本文提出了记忆互调模型削弱非线性时延差引入的非线性状态。首先,根据带有非线性时延差的系统特性,推导出适用于这类非线性失真线性化的记忆互调模型。并给出了记忆互调模型的参数设置机制。同时,还进一步研究了记忆互调模型中基函数的简化策略。在非线性时延差系统的建模仿真中,相同参数规模下,记忆互调模型的建模精度比广义记忆多项式模型在归一化均方误差上有10 dB的提升。Doherty功放的线性化实验测试中,采用峰均比为7 dB,20 MHz带宽的长期演进（Long Term Evolution,LTE）信号激励下,记忆互调模型的ACPR改善了21 dB,较同规模广义记忆多项式ACPR仍有1.8-2.5 dB的提升。3.为了解决多带发射机中载波附近的互调失真问题,本文根据互调失真产生机理分别提出了多核补偿结构和联合补偿结构。考虑到多个频率进行补偿时预失真信号产生的互扰问题,提出了使用改进型直接学习结构的多核补偿预失真。仿真和实验均证明了这种补偿结构可以有效降低载波附近的互调失真。在双带预失真实验测试中,功率放大器出现互调失真的次邻信道的ACPR分别有16.1 dB和16.6dB的改善。而针对互调失真与载波信号出现频谱重叠现象时,多核补偿结构的非线性校正能力会出现一定程度的恶化。因此,本文进一步提出了联合补偿结构。对比于多核补偿结构,数字变频功能从采样过程移动至非线性基函数运算过程,可得到包含联合混叠互调失真的双带预失真模型。在互调失真混叠的双带线性化实验中,载波频率设置为0.7 GHz与1.375 GHz,出现二阶差频互调分量的频带一左邻信道的ACPR在经过联合补偿后提升了21.9 dB相比多核补偿提高4.2 dB。频带二载波在经过联合补偿后,出现二次谐波的右邻信道的ACPR提升了22.7 dB,比多核补偿提高了1.9 dB。
邵猛[3]（2021）在《基于正交切比雪夫多项式的跳频功放线性化技术研究》文中认为跳频技术具有抗干扰能力强、易于组网等特点,被广泛用于军事和民用通信中。作为跳频通信系统的重要组件,功率放大器的线性化程度影响着整个系统的传输效率、能耗和通信质量。现代跳频通信系统采用高阶调制来保证高频谱利用率,但同时将造成严重的功放非线性失真,降低通信质量。目前的功放线性化技术研究多集中于定频数字预失真领域。针对此问题,本文设计了一种跳频功放线性化技术方案,并基于FPGA进行工程实现。主要研究内容包括:第一,确定跳频通信场景下的数字预失真器模型。针对记忆多项式等模型中数据矩阵的条件数随模型阶数的提高而快速增长,导致数字预失真器不稳定的问题,采用正交切比雪夫多项式构造预失真器,保证算法的稳定性。同时采集实测功放的数据并分析其非线性特性,据此设计功放的模型维度,并与记忆多项式模型进行性能对比。第二,设计跳频功放线性化技术方案。根据功放在相邻频点工作特性类似的特点,采用相邻频点共用同组校正系数的分段方式,兼顾系统的性能和复杂度。同时跳频通信工作频点时刻改变,为降低求解校正系数时矩阵的病态程度,应用吉洪诺夫正则化算法计算校正系数。将拟合的功放模型加入到链路中进行仿真,验证方案的可行性和性能。第三,基于FPGA进行跳频功放线性化技术实现和工程验证。实现过程中吉洪诺夫正则化算法的开发使用高层次综合工具完成,提高开发效率。针对关键模块进行优化设计,评估资源消耗。实验结果验证了跳频功放线性化方案的可行性和校正系数分段的适用性。对于采用QPSK/16QAM调制方式的10MHz宽带信号,跳频功放线性化技术可将其ACPR指标从-33d Bc降低至-46d Bc。本文研究了跳频场景下的功放线性化方案,包括基于正交切比雪夫多项式的功放和预失真器建模方法及校正系数的提取算法。研究成果可应用于车载及背负式跳频电台、卫星通信等跳频通信场景中,以提高功率放大器的线性度,降低带外频谱增生。
郝鹏[4]（2021）在《面向5G的功放线性化技术研究》文中指出功率放大器（功放）的线性化技术是平衡功放效率与线性矛盾的关键。为了获得更高的传输速率,5G（第五代移动通信）系统采用了MIMO（多入多出）架构,且信号的频率提高,带宽增加,调制方式愈加复杂,峰均比进一步增大,这些复杂场景对线性化技术提出了更高的性能需求。模拟线性化器与数字预失真相比,实现方式更简单、工作带宽更宽、功耗和成本更低,但是传统线性化器在复杂场景中低下的线性化能力制约了其在通信系统中的广泛应用。本文围绕5G系统对线性化器提出的性能需求展开研究,探索适用于5G系统的线性化器设计理论与创新架构。本文的主要内容及创新点如下:1.对传统线性化器的工作模式（幅度与相位扩张）进行扩展,提出了基于多种工作模式（幅度或相位压缩）之间幅相自补偿特性的设计理论,实现了幅度/相位特性可以独立且连续调整的线性化器,改善了传统线性化器的幅度/相位特性在偏置调节时的相关性较高,难以对功放的幅度/相位失真同时进行精确补偿的问题。设计的线性化器在3.4 GHz～3.6 GHz的频率范围内可获得超过3 d B/30?的幅/相独立调整范围,在多种应用场景下均实现了良好的线性化效果,最大信号带宽为55MHz时可以将功放输出的邻信道功率比改善至-40 d Bc以下,且在载波功率回退以后也表现出良好的功率动态范围。该线性化器不需要与功放进行联合设计即可提供非线性特性的精确补偿,而且与传统线性化器相比有相近的功耗与更简便的控制逻辑,在设计和使用上有良好的普适性。2.证明了功放的非线性特性与激励信号频率的关系,静态非线性主要与载波频率相关,记忆效应主要与包络频率相关,并根据这种关系提出了一种模拟/数字混合的双域线性化技术,实现了线性化器与数字预失真分别对宽带/多带信号激励下功放的静态非线性与记忆效应进行补偿。该技术弥补了线性化器难以补偿记忆效应的缺陷并降低了信号处理的开销,实验结果表明该技术相比数字预失真改善了2 d B的邻信道功率比和归一化均方误差,且基带模型的参数数量从32降至20。3.利用两个幅相自补偿的线性化器实现了灵活配置回退量的Doherty线性化器架构,改善了现有线性化器难以精确补偿Doherty功放的复杂非线性特性的问题。实验结果表明在3.5 GHz中心频率,信号带宽为20 MHz时,使用该架构可以获得12 d B的邻信道功率比改善。幅相自补偿的特性使该线性化器可以对各段非线性特性进行独立调节,简化了控制逻辑,且不依赖与Doherty功放联合设计,可以灵活地应用于复杂调制的通信系统中。4.对传统线性化器的带宽受限因素进行了分析,提出了一种基于宽带负载匹配网络的线性化器结构,通过设计负载匹配网络的参数,实现了恒压偏置的宽带线性化器;并提出了一种恒压偏置线性化器目标函数的设计空间扩展理论,在保证线性化器宽带性能的同时,扩展了设计空间,降低了设计复杂度;两种方案改善了传统线性化器的宽带特性调整依赖于非线性器件的偏置调节的问题,有效缓解了线性化器带宽、性能与控制成本之间的矛盾。分别设计了两款工作在29 GHz～31 GHz和40 GHz～43 GHz的恒压偏置宽带线性化器,线性化后功放在宽带内的输出1 d B压缩功率改善超过1.2 d B和1.7 d B,100 MHz双音信号的三阶交调失真改善超过12.2 d B和8.6 d B。
马思敏[5]（2020）在《一种功放分段线性化数字预失真方法与验证》文中提出在通信系统中,射频功率放大器用来放大发射信号的功率,增加通信距离。射频功率放大器的性能好坏直接决定着发射信号的质量。然而,在高效率工作状态下,射频放大器固有的非线性特征会导致发射信号被放大的同时产生非线性失真,恶化通信质量,并造成带外频谱扩展等问题。为了让功率放大器可以在高效工作的同时,降低其非线性失真带来的不良影响,需要对射频功率放大器进行数字预失真处理。本文通过分段线性化的非线性拟合模型,来实现一种数字预失真的方法并完成实验验证。首先利用MATLAB软件作为数字预失真参数计算平台,实现射频功率放大器非线性建模与校正的软件仿真,然后采用现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array,FPGA）进行了数字预失真系统的设计和实现。论文工作内容如下:第一,对常见的射频功率放大器非线性失真行为模型进行了分析。从原理、参数训练结构、系统实现方式、评价指标、参数提取算法等五个方面对数字预失真技术进行了分析和对比。并最终确定采用直接计算法作为参数提取算法,MATLAB结合FPGA的方式作为实现形式。第二,分析数字预失真方案指标需求,给出数字预失真总体实现方案、系统模型及预失真流程。实现方案分MATLAB和FPGA两部分,按实物连接关系描述了方案中各功能模块的原理和具体实现方法。对非线性系统的分段线性表达公式进行推导,介绍了分段线性结合查找表的预失真器模型所需的参数。考虑到软硬件仿真的不同,经理论推导给出了一种易于工程实现的参数计算方式,即通过近似迭代来代替实时反馈数据。第三,搭建基带FPGA工程链路与半实物仿真平台,对功率放大器行为模型、预失真器参数以及基于分段线性化的数字预失真总体方案进行测试与结果分析。通过与经典预失真方法对比可知,本方案预失真处理后系统输入与输出的归一化均方误差可以改善8.5 dB,带外频谱泄漏改善约10dB。本文完成了基于分段线性化模型数字预失真技术方案的设计与实验验证,结果表明基于分段线性化的数字预失真方法对比传统方法,对射频功率放大器的非线性失真抑制改善达10dB,对射频功率放大器的非线性矫正工程实现具有一定的指导意义。
张悦鹏[6]（2020）在《功率放大器的新型线性化技术研究》文中研究指明随着无线通信技术的迅速发展,各种便携式移动通信终端得到了广泛应用。功率放大器作为无线通信系统的核心组件之一,其非线性特性会导致传输信号产生失真,从而影响通信系统的性能。同时,现代无线通信系统普遍采用了非恒包络调制技术和多载波传输技术,这些具有较高峰均比的信号更容易受到功放非线性失真的影响。因此,功放线性化的研究不可或缺。本文在上述背景下,研究了功放的线性化技术,分别在发端和收端实现功放非线性失真的抑制,主要创新点如下:（1）针对发射机,研究了数字预失真技术。传统LMS算法收敛速度较慢且收敛精度较低,为了解决上述问题,提出了一种基于DE搜索的LMS算法。该算法利用DE算法优异的寻优能力加快LMS算法的收敛速度并提高其收敛精度,同时能够解决DE算法的局部收敛问题。在此基础上,提出了一种基于DE搜索的RLS算法,加快了RLS算法的收敛速度,减小了稳态误差。（2）针对接收机,提出了一种接收机多维线性化算法。首先将接收信号映射到高维空间,将非线性问题转化为线性问题,之后求解多维线性化算法的滤波系数,最后利用估计出的滤波系数对高维空间信号进行加权。仿真结果表明,所提多维线性化算法可有效完成非线性失真的抑制。（3）在上述工作的基础上,将多维线性化算法推广至宽带通信系统。针对宽带通信系统中功放产生的记忆问题,提出了一种多维线性化和非线性干扰抵消联合处理算法。仿真结果表明,所提联合处理算法可以很好抑制记忆功放产生的非线性失真。
孙碧瑶[7]（2020）在《高速飞行器复杂电磁环境下信道畸变对消方法研究》文中指出近年来,高超声速飞行器成为世界航天强国竞相发展的研究热点,而可靠测控技术作为“耳目”也成为重点关注的技术之一。传统基于S频段的统一载波测控通信系统受工作频率低、频带窄等特点限制,无法满足未来高超声速飞行器对于高速数传、大带宽、安装空间、克服“黑障”及抗干扰性等方面的需求,Ka频段测控技术已经成为国际航天技术发展的新趋势。然而,高速飞行器在Ka通信频段下高速飞行时,其内部高功率放大器的非线性特性会引入码间干扰,造成信道非线性畸变。此外,高超声速飞行器飞行过程中将受到大动态多普勒频移、等离子鞘套深度衰落和多径效应的影响,信道呈现深衰落快速时变特性。复杂的电磁环境导致现有通信体制无法适应,难以实现可靠的测控通信。针对这一问题,本文以消除高速飞行器复杂电磁环境影响信道畸变为目标,开展了高速飞行器非线性信道畸变对消和高速移动移动信道畸变消等一系列工作,具体工作和贡献如下:1.基于多项式模型实现了Ka频段射频功放非线性失真模拟,采用LMS算法完成了Ka频段射频功放非线性畸变对消。详细分析了功率放大器的非线性特性和行为模型,在此基础上对高速飞行器Ka频段的功放失真模型进行了拟合;研究了功放非线性预失真学习结构和自适应对消算法,开展了Ka频段功放非线性信道畸变对消仿真研究。仿真结果表明:功放非线性特性会严重干扰传输信号,在无预失真校正时,系统的误码率为10-1,预失真之后误码可达到10-5,误码性能有3-4个数量级的提升,验证了所提出预失真方案的有效性。2.提出了一种多普勒信息辅助信道估计的迭代反馈信道均衡算法,完成了高速飞行器综合无线信道畸变对消。针对高速飞行器下信道的高速移动性特点,分析了传统信道估计均衡算法在处理归一化多普勒频移大于0.1的能力。在传统算法基础上提出一种多普勒信息辅助信道估计的迭代反馈信道均衡算法,通过运用多普勒信息对归一化多普勒频移大于0.1的快时变信道进行有效估计,同时通过迭代消除快时变的干扰项,最后加入扩频通信进一步提高系统的抗黑障干扰性能,仿真结果表明,所提出的算法通过三到四次迭代误码率性能就能达到通信要求,多普勒信息估计辅助信道估计后的算法性能相比未加入多普勒修正的算法性能提高了3-5d B。3.实现了综合信道环境的仿真模拟,并在此基础上完成了所提出信道对消方法实验验证。综合考虑Ka频段非线性信道、高速移动信道和等离子鞘套信道,仿真模拟了具有非线性、快时变特点的综合信道环境。对所提的两种畸变对消方法的有效性进行了综合评估,仿真结果表明,本文所提出的畸变对消方法可有效降低复杂信道环境造成的通信干扰,当归一化多普勒频移为0.1,等离子鞘套信道变化频率为100k Hz时,仿真结果表明,所提方法可将误码率降低到10-3以下,相较于传统算法系统性能得到明显改善,可有效提升通信质量。综上所述,本文通过高速飞行器复杂电磁环境下信道畸变对消方法的研究,可很大程度上消除复杂电磁环境造成的影响,明显提升通信的可靠性,对缓解“黑障”问题而言具有十分重要的意义。
杨新宇[8]（2020）在《基于深度学习的射频非线性系统建模与模型结构优化》文中认为射频功率放大器非线性问题是现代通信系统的核心问题之一。由于新一代通信系统的信号具有调制方式复杂,峰均功率比高,带宽大等特点,功放的非线性随之加重,这进一步影响了系统输出信号的效率与质量。与此同时,由于深度学习技术的日益成熟,能够更加高效地应对大规模的数据,并有效提取数据的高维特征,深度学习技术在无线通信物理层的应用受到了广泛关注。因此,本文针对通信系统中具有强非线性的射频功率放大器,提出了利用深度学习技术对射频系统建模与线性化的方法。本文的主要目的是利用深度学习技术完成一个基于查找表的自适应数字预失真方法。全文的基础是获取高精度的功放行为模型,因此本文首先研究了功率放大器的非线性特性,确定了功放的非线性对于输出信号的影响,对强记忆效应有针对性地进行建模与参数提取。其次,为了减弱被测功放在信号传输过程中出现的相位模糊问题,本文提出了基于一维卷积神经网络的相位校正模块,用于对数字预失真输入数据的预处理。之后,根据功放与数字预失真行为模型在外部特性上的互逆性,在对数字预失真参数提取的过程中,与功率放大器共享了相同的模型结构。最后,本文设计了以查找表方法为基础的自适应数字预失真方法。为了增加查找表中数字预失真行为模型的数量,本文使用ADS仿真软件获取了其他功放的信号并建立了对应的数字预失真行为模型。最终,以一维卷积神经网络为基础,完成了线性化系统的输入信号与查找表中模型的匹配方法,实现了对多种型号功率放大器输入信号的自适应数字预失真的目标。同时,本文提出的方法也为机器学习技术在无线通信物理层的应用进一步打下了基础。
谢旭东[9]（2019）在《宽带发射机线性化技术研究》文中研究说明当今时代是一个信息量爆增的年代,人们通信的信息量已经达到了一个空前的等级。随着无线通讯的不断演进,传播的信息量包括文字语音视频图像等越来越大。随着数据量的增大,通信系统对通信技术的要求也在不断提高。为了满足这些要求,学术界提出了越来越多不同制式的通信系统。然而不同通信制式的调制方法以及所在通信频带也不一样,使得设计宽带的无线发射机变得非常困难。为了支持宽带且具有多信号制式的通信系统,软件无线电应运而生。软件无线电主要思想就是将通信协议如加密调制,解调等放在软件端去实现,而其他硬件功能只需要搭建一个通用硬件平台即可完成整个系统的设计。功放是通信系统中功耗最大的部分之一,提高功放线性度进而提高功放效率,能够大大节省通信过程中的功耗,而且对信号质量、通信稳定性、宽带资源利用率的提升也是非常有意义的。论文针对软件无线电中的多频多制式的宽带无线发射机中射频功放的非线性问题,进行了非线性抑制的研究,并对射频功放的非线性进行了有效的抑制。通过对落在频段内的交调失真和落在频段外的谐波失真分别作了预失真处理和谐波消除处理。通过搭建预失真和谐波抑制系统,可以使信号在进入射频功放之后消除其产生的非线性失真。最后对谐波抑制记忆多项式进行改进,提出了一种简化的基于广义记忆多项式的改进谐波广义记忆多项式模型,对谐波进行消除。在Matlab仿真验证后,做浮点转定点化处理。最终在实验平台上验证,达到预期效果。仿真结果表明数字预失真能使ACPR降低22dB,而谐波消除方案也可以将谐波降低20dB左右。仿真验证后结果表明,本文提出的方案能极大地抑制射频功放的非线性,初步验证了所提出方案的有效性。之后搭建硬件实验平台,通过实际信号验证表明数字预失真技术能使ACPR降低20dB左右。而用Matlab搭建的硬件实验平台也证明提出的谐波抑制系统能使谐波干扰降低14dB左右,达到预期目标,表明了本文提出的改进谐波广义记忆多项式模型的正确性。
吴月[10]（2019）在《奈奎斯特欠采样下的功放预失真研究》文中认为在高宽带多频带的5G通信推动下,射频功率放大器作为核心器件,其非线性在高峰均比信号激励下,会恶化系统的误码率、提高能耗,从而影响整个系统的通信质量,所以功放线性化技术备受关注。本文对功放行为模型系数稀疏化和预失真反馈回路降采样技术进行研究。以欠采样压缩重构理论的应用为背景,结合功放的行为模型、预失真技术提出创新点,对高宽带通信系统的功放线性化技术研究意义深远。线性化技术中功放行为建模的精度及计算量仍需改善。基于Volterra级数行为模型核函数的稀疏性,本文提出运用一种自适应估计稀疏度的重构算法ASP,将稀疏系统的辨识等效为信号的重构问题,获得模型的核函数子集,减少模型的复杂系数。该算法根据信号特点动态调节稀疏度起始值来提高估计精度,并设定能量差阈值调整步长提高稀疏度估计速度,最后利用子空间追踪算法还原信号。仿真分析,ASP的运行时间与SP同处0.01秒量级,信号失真度从50dB增至250dB,修剪后的功放模型较MP、GMP模型的建模精度提升10.7dB、3.9dB,模型系数分别减少25%、57.65%。该算法在减少运算时间的同时提高重构精度,并得到复杂度低的功放行为模型。针对双频功放预失真反馈回路采样率过高的问题,本文提出一种基于调制宽带转换器的自适应稀疏双频预失真结构。该结构包含记忆效应补偿器和欠采样重构反馈回路两部分。补偿器采用简化的分段线性函数模型。欠采样重构指在预失真反馈回路中,先全盲点调制宽带转换器采样,再利用自适应稀疏算法重构遗失的五阶及高阶交调信号,使系数权值的最小均方解逼近最优,降低采集误差提升线性化效果。仿真表明,在提高系统的稳定性同时,NMSE显示较2D-MP、2D-DDR、2D-CPWL提高约2-3dB,ACPR比无预失真时提高15dBc。对降低预失真采样率同时提升功放线性度具有重大意义。该论文有图51幅,表4个,参考文献85篇。
二、一种多项式形式自适应预失真线性化技术原理分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一种多项式形式自适应预失真线性化技术原理分析（论文提纲范文）
（1）一种分段线性化数字预失真技术实现与验证（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文结构与安排 |
| 第二章 射频功率放大器与数字预失真技术概述 |
| 2.1 射频功率放大器特性 |
| 2.1.1 射频功率放大器的非线性 |
| 2.1.2 射频功率放大器的记忆性 |
| 2.1.3 评价指标 |
| 2.2 数字预失真技术 |
| 2.2.1 基本原理 |
| 2.2.2 数字预失真学习结构 |
| 2.3 典型记忆非线性模型 |
| 2.3.1 Volterra级数模型 |
| 2.3.2 记忆多项式模型 |
| 2.3.3 多盒模型 |
| 2.3.4 分段线性化模型 |
| 2.4 模型参数提取算法 |
| 2.4.1 最小均方误差算法 |
| 2.4.2 最小二乘算法 |
| 2.4.3 递归最小二乘算法 |
| 2.4.4 反解方程法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 预失真需求分析与总体方案设计 |
| 3.1 数字预失真系统的需求分析 |
| 3.2 总体方案 |
| 3.3 预失真参数计算器设计 |
| 3.3.1 分段线性化模型 |
| 3.3.2 分段线性化预失真算法 |
| 3.3.3 算法运行平台 |
| 3.4 预失真执行器设计 |
| 3.4.1 迭代方案原理 |
| 3.4.2 迭代次数的确定 |
| 3.4.3 基于查找表的预失真器 |
| 3.5 数字预失真Matlab仿真分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 数字预失真技术整体实现 |
| 4.1 FPGA实现模块总框图 |
| 4.2 数字预失真参数计算器 |
| 4.2.1 软核总体设计 |
| 4.2.2 数据存取模块 |
| 4.2.3 同步模块 |
| 4.2.4 参数计算模块 |
| 4.2.5 制表送表模块 |
| 4.3 数字预失真执行器 |
| 4.3.1 时钟模块 |
| 4.3.2 信号源模块 |
| 4.3.3 数据选择模块 |
| 4.3.4 增益控制模块 |
| 4.3.5 预失真模块 |
| 4.3.6 数据缓存模块 |
| 4.3.7 软核接口模块 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 测试与分析 |
| 5.1 测试环境介绍 |
| 5.2 测试与分析 |
| 5.2.1 模块测试 |
| 5.2.2 系统测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（2）宽带通信系统中的线性化技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与挑战 |
| 1.2 宽带通信系统线性化技术理论基础与相关研究现状 |
| 1.2.1 功率放大器的非线性指标 |
| 1.2.2 数字预失真的常用结构 |
| 1.2.3 传统数字预失真的常见模型 |
| 1.2.4 多带系统中非线性互调失真的补偿技术的研究现状 |
| 1.2.5 面向Doherty功放的线性化技术研究现状 |
| 1.2.6 混合波束成形多入多出系统中的线性化问题与研究现状 |
| 1.3 本论文的主要贡献 |
| 1.4 本论文的主要研究内容与结构安排 |
| 第二章 面向混合波束成形多入多出系统的群线性化技术 |
| 2.1 一对多功放线性化问题 |
| 2.2 功率放大器的非线性特性 |
| 2.3 功率放大器的非线性一致性 |
| 2.4 平均化群预失真技术 |
| 2.4.1 连续可调的模拟预失真器的结构及功耗 |
| 2.4.2 可调节一致性的条件 |
| 2.4.3 平均数字预失真的处理 |
| 2.4.4 仿真分析与验证 |
| 2.4.5 双路群预失真实验验证 |
| 2.5 步进式优化群预失真技术 |
| 2.5.1 步进式优化群预失真的理论基础 |
| 2.5.2 时间消耗与可迭代性分析 |
| 2.5.3 步进式优化群预失真仿真验证 |
| 2.5.4 步进式优化群预失真实验结果 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 Doherty功放的记忆互调模型研究 |
| 3.1 功率放大器的记忆效应 |
| 3.2 非线性时延差 |
| 3.3 记忆互调模型的原理推导 |
| 3.4 记忆互调模型结构与性能研究 |
| 3.4.1 非线性阶数的对模型性能的影响 |
| 3.4.2 记忆深度对模型性能的影响 |
| 3.4.3 时延差对模型性能的影响 |
| 3.4.4 参数对模型性能的影响总结 |
| 3.4.5 记忆互调模型中不同基函数对模型性能的影响 |
| 3.5 验证实验及测试结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 多带系统中非线性互调失真的补偿技术 |
| 4.1 双带发射机的非线性失真分析 |
| 4.2 多带信号激励下非载波频率互调失真的非线性模型 |
| 4.3 双带发射机互调失真的多核补偿结构 |
| 4.3.1 互调失真的多核补偿结构与预失真算法 |
| 4.3.2 互调失真补偿时的互扰分析 |
| 4.3.3 互调失真的多核补偿性能验证 |
| 4.4 非载波频率互调失真的联合补偿结构 |
| 4.4.1 互调失真联合补偿结构 |
| 4.4.2 互调失真联合补偿结构的仿真 |
| 4.4.3 互调失真联合补偿结构实验验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 未来科研展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的成果与荣誉 |
（3）基于正交切比雪夫多项式的跳频功放线性化技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词表 |
| 主要数学符号表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究工作与贡献 |
| 1.3 论文结构与安排 |
| 第二章 跳频功放线性化技术研究现状 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 数字预失真原理概述 |
| 2.2.1 功放非线性特性 |
| 2.2.2 功放非线性模型 |
| 2.2.3 数字预失真原理 |
| 2.2.4 预失真校正系数提取算法 |
| 2.2.5 预失真性能评价指标 |
| 2.3 跳频功放线性化需求分析与现状 |
| 2.3.1 跳频通信原理 |
| 2.3.2 跳频通信对功放线性化的需求分析 |
| 2.3.3 跳频功放线性化技术研究现状 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于正交切比雪夫多项式的跳频功放线性化技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 正交切比雪夫多项式模型 |
| 3.3 跳频功放线性化方案设计 |
| 3.3.1 基带数字信号处理 |
| 3.3.2 跳频参数控制 |
| 3.3.3 射频信号观测 |
| 3.3.4 多相数字下变频 |
| 3.3.5 系数计算与存储 |
| 3.4 跳频功放线性化方案仿真验证 |
| 3.4.1 仿真链路参数 |
| 3.4.2 跳频发射信号仿真 |
| 3.4.3 跳频功放非线性模型仿真 |
| 3.4.4 跳频功放线性化性能仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 跳频功放线性化技术实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 跳频功放线性化技术实现平台及架构 |
| 4.2.1 工程实现平台 |
| 4.2.2 线性化技术实现架构 |
| 4.3 跳频功放线性化关键技术实现 |
| 4.3.1 可编程逻辑端模块实现 |
| 4.3.2 HLS开发工具 |
| 4.3.3 基于HLS的校正系数计算实现 |
| 4.4 资源消耗 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 跳频功放线性化技术实验验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验验证平台 |
| 5.3 验证结果 |
| 5.3.1 数据同步性能 |
| 5.3.2 数字预失真性能 |
| 5.3.3 全频段测试结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 下一步工作的建议 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（4）面向5G的功放线性化技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 线性化技术的发展历史 |
| 1.2.1 基于恒包络信号的线性发射机结构 |
| 1.2.2 外部线性化技术 |
| 1.2.3 5G通信系统对线性化技术的需求 |
| 1.3 线性化器的研究现状 |
| 1.3.1 基于非线性器件的线性化器的性能改善 |
| 1.3.2 记忆效应补偿以及结合数字信号处理的线性化器 |
| 1.3.3 Doherty线性化的相关研究 |
| 1.4 本论文的主要内容 |
| 第二章 幅相特性自补偿的线性化器研究 |
| 2.1 功率放大器的非线性特性 |
| 2.1.1 功放的静态非线性 |
| 2.1.2 常见的功放线性指标 |
| 2.2 传统二极管线性化器的传输特性分析 |
| 2.2.1 传统二极管线性化器的幅相特性 |
| 2.2.2 二极管线性化器传输特性的导数因子表征方法 |
| 2.2.3 传统二极管线性化器的幅相相关性分析 |
| 2.3 幅相特性自补偿的线性化器 |
| 2.3.1 二极管的等效功率-阻抗函数 |
| 2.3.2 二极管线性化器的工作模式扩展 |
| 2.3.3 幅相特性自补偿的线性化器的设计与仿真 |
| 2.3.4 幅相特性自补偿的线性化器的实验测试 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 高阶宽带调制信号的线性化方案扩展 |
| 3.1 功放的双域混合线性化技术 |
| 3.1.1 功放非线性的双域分解 |
| 3.1.2 双域混合线性化技术 |
| 3.1.3 双域混合线性化在多带场景的应用 |
| 3.2 适用Doherty功放的可配置线性化器 |
| 3.2.1 Doherty功放的非线性特性分析 |
| 3.2.2 可配置的Doherty线性化器设计 |
| 3.2.3 可配置的Doherty线性化器的实验测试 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 恒压偏置的宽带线性化器研究 |
| 4.1 线性化器的带宽限制因素 |
| 4.1.1 增益特性的三段简化拟合 |
| 4.1.2 线性化器的带宽限制因素分析 |
| 4.2 基于宽带负载匹配网络的毫米波线性化器 |
| 4.2.1 基于宽带负载匹配网络的线性化器的实现原理 |
| 4.2.2 基于宽带负载匹配网络的毫米波线性化器的设计 |
| 4.2.3 基于宽带负载匹配网络的毫米波线性化器的实验测试 |
| 4.3 宽带线性化器的设计空间扩展 |
| 4.3.1 放大器1 d B压缩点的定义扩展 |
| 4.3.2 宽带线性化器的设计空间扩展 |
| 4.3.3 基于设计空间扩展的线性化器设计与仿真 |
| 4.3.4 毫米波宽带线性化器的实验测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本论文工作总结 |
| 5.2 下一步工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（5）一种功放分段线性化数字预失真方法与验证（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 论文内容及结构安排 |
| 第二章 数字预失真技术 |
| 2.1 数字预失真技术概述 |
| 2.1.1 功率放大器特性 |
| 2.1.2 数字预失真原理 |
| 2.1.3 预失真参数训练结构 |
| 2.1.4 数字预失真系统实现方式 |
| 2.1.5 数字预失真效果评价指标 |
| 2.2 常见的功率放大器行为模型 |
| 2.3 算法介绍 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 需求分析及总体方案 |
| 3.1 分段线性化数字预失真方案需求分析 |
| 3.2 分段线性化数字预失真总体方案 |
| 3.2.1 非线性系统的分段线性原理分析 |
| 3.2.2 分段线性化数字预失真方案整体框图 |
| 3.3 确定查找表长度 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 分段线性化数字预失真方案详细设计 |
| 4.1 数字预失真方案模块详细设计及FPGA实现 |
| 4.1.1 时钟产生模块 |
| 4.1.2 信号源模块 |
| 4.1.3 增益控制模块 |
| 4.1.4 预失真器模块 |
| 4.2 确定迭代次数 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 方案验证及测试 |
| 5.1 基于MATLAB的方案对比验证 |
| 5.1.1 与记忆多项式模型对比 |
| 5.1.2 测试结果 |
| 5.2 FPGA实现过程分析及结果 |
| 5.2.1 测试环境 |
| 5.2.2 PWL功放行为模型测试与分析 |
| 5.2.3 预失真器模型参数测试与分析 |
| 5.2.4 预失真系统整体测试与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作建议 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（6）功率放大器的新型线性化技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要工作与章节安排 |
| 第二章 功率放大器的行为建模 |
| 2.1 功率放大器的非线性特性 |
| 2.1.1 谐波失真 |
| 2.1.2 互调失真 |
| 2.1.3 交调失真 |
| 2.2 功率放大器的性能评价指标 |
| 2.2.1 1dB功率压缩点 |
| 2.2.2 误差矢量幅度 |
| 2.2.3 归一化均方误差 |
| 2.2.4 相邻信道功率比 |
| 2.3 功率放大器的行为模型 |
| 2.3.1 无记忆非线性功放模型 |
| 2.3.2 有记忆非线性功放模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于差分进化的数字预失真参数学习算法 |
| 3.1 数字预失真系统学习结构 |
| 3.1.1 直接学习结构 |
| 3.1.2 间接学习结构 |
| 3.2 数字预失真系统的参数学习算法 |
| 3.2.1 LS算法 |
| 3.2.2 LMS算法 |
| 3.2.3 RLS算法 |
| 3.3 差分进化算法 |
| 3.3.1 差分进化算法的起源与背景 |
| 3.3.2 差分进化算法的基本原理 |
| 3.4 基于DE搜索的LMS算法 |
| 3.4.1 算法原理 |
| 3.4.2 仿真结果与分析 |
| 3.5 基于DE搜索的RLS算法 |
| 3.5.1 算法原理 |
| 3.5.2 仿真结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 接收机多维线性化算法 |
| 4.1 接收机后级失真技术 |
| 4.1.1 接收机后级失真系统模型 |
| 4.1.2 多维线性化算法 |
| 4.2 带有理想导频序列的多维线性化算法 |
| 4.2.1 基于LS算法的多维线性化参数估计 |
| 4.2.2 基于RLS算法的多维线性化参数估计 |
| 4.3 基于判决反馈的多维线性化算法 |
| 4.3.1 LS算法判决反馈迭代求解 |
| 4.3.2 RLS算法判决反馈迭代求解 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 宽带通信系统中的多维线性化算法 |
| 5.1 带有记忆效应的功放系统模型 |
| 5.2 宽带通信系统中的多维线性化算法 |
| 5.2.1 算法原理 |
| 5.2.2 仿真分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）高速飞行器复杂电磁环境下信道畸变对消方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 Ka频段射频非线性畸变对消方法研究 |
| 1.2.2 高速移动信道畸变对消研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 文章结构安排 |
| 第二章 高速飞行器复杂电磁环境传输理论基础 |
| 2.1 信道非线性畸变相关基础知识 |
| 2.1.1 功率放大器的非线性特性 |
| 2.1.2 功率放大器的记忆失真特性 |
| 2.1.3 非线性失真的量化指标 |
| 2.1.4 功率放大器的行为模型 |
| 2.1.5 数字预失真模型 |
| 2.2 高速飞行器综合信道相关基础知识 |
| 2.2.1 高速移动信道特性 |
| 2.2.2 等离子鞘套信道特性 |
| 2.2.3 等离子鞘套和高速移动信道耦合信道 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 Ka频段射频信道非线性畸变对消 |
| 3.1 预失真基础理论 |
| 3.1.1 数字预失真学习结构 |
| 3.1.2 预失真器参数提取自适应算法 |
| 3.2 Ka频段功放非线性信道畸变对消 |
| 3.2.1 功放失真曲线的拟合 |
| 3.2.2 经典预失真方法 |
| 3.2.3 Ka功放预失真预模拟 |
| 3.2.4 Ka射频非线性信道畸变对消效果 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 高速飞行器综合无线信道畸变对消 |
| 4.1 传统算法的适用性分析 |
| 4.1.1 信道估计算法思路 |
| 4.1.2 传统均衡算法分析 |
| 4.2 空间无线信道畸变对消方法 |
| 4.2.1 发送端数据传输模式设计 |
| 4.2.2 接收端信道畸变对消方案设计 |
| 4.2.3 多普勒辅助信道估计迭代反馈均衡算法 |
| 4.2.4 仿真结果 |
| 4.3 高速飞行器综合信道畸变对消 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 存在的问题和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）基于深度学习的射频非线性系统建模与模型结构优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外在该方向的研究现状及分析 |
| 1.2.1 功放行为模型的建模方法研究 |
| 1.2.2 数字预失真方法研究 |
| 1.2.3 国内外文献综述的简析 |
| 1.3 主要研究内容与章节安排 |
| 第2章 功放的非线性特性和数字预失真简介 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 功率放大器非线性的表现 |
| 2.3 查找表数字预失真方法 |
| 2.4 实测数据的非线性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 功放的行为模型建模方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 有记忆的功放行为模型 |
| 3.2.1 Wiener模型 |
| 3.2.2 Hammerstein模型 |
| 3.2.3 Wiener-Hammerstein模型 |
| 3.2.4 Volterra级数模型 |
| 3.2.5 记忆多项式模型 |
| 3.3 基于深度学习的建模方法与参数提取 |
| 3.3.1 基于MLP的参数提取 |
| 3.3.2 基于RNN的参数提取 |
| 3.3.3 基于LSTM的参数提取 |
| 3.3.4 基于Bi LSTM的参数提取 |
| 3.3.5 建模方法横向比较与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 数字预失真行为模型的参数提取 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于CNN的相位校正模型 |
| 4.3 功放系统与预失真系统的可交换性原理 |
| 4.4 基于BILSTM的预失真模型参数提取 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于查找表的自适应数字预失真方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 自适应数字预失真方法设计 |
| 5.3 基于ADS仿真软件的功放信号提取 |
| 5.4 数字预失真行为模型的参数提取 |
| 5.5 基于CNN的功放型号识别 |
| 5.6 自适应数字预失真方法的性能分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（9）宽带发射机线性化技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外发展及研究现状 |
| 1.3 本论文的主要工作及创新点 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 数字预失真通信系统的相关技术 |
| 2.1 带通采样定律 |
| 2.2 低通等效定理 |
| 2.3 射频PA的非线性特性 |
| 2.3.1 谐波干扰 |
| 2.3.2 交调干扰 |
| 2.4 射频PA的非线性衡量标准 |
| 2.4.1 1DB压缩点 |
| 2.4.2 邻信道功率比ACPR |
| 2.4.3 误差向量幅度 |
| 2.5 射频PA非线性抑制方法 |
| 2.5.1 模拟技术 |
| 2.5.2 数字方法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 数字预失真与谐波消除算法方案研究 |
| 3.1 数字预失真算法的原理 |
| 3.2 数字预失真的基本模型 |
| 3.3 数字预失真算法架构 |
| 3.3.1 间接型数字预失真算法 |
| 3.3.2 直接型数字基带预失真算法 |
| 3.4 数字预失真的自适应算法 |
| 3.4.1 LS算法 |
| 3.4.2 其他自适应算法 |
| 3.5 数字预失真整体模型架构 |
| 3.6 谐波干扰分析 |
| 3.6.1 谐波消除意义 |
| 3.6.2 谐波干扰模型 |
| 3.7 谐波抑制系统 |
| 3.8 仿真建模效果对比 |
| 3.9 本章小结 |
| 第4章 数字预失真与谐波消除系统的搭建 |
| 4.1 数字预失真与谐波消除系统的实现 |
| 4.2 数字预失真关键模块 |
| 4.3 数字预失真定点化 |
| 4.3.1 Matlab代码的定点化 |
| 4.3.2 FPGA定点化方案 |
| 4.4 试验环境 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 预失真算法设计与仿真验证 |
| 5.1 预失真算法Verilog代码实现环境介绍 |
| 5.2 verilog代码的编写实现 |
| 5.2.1 数字预失真顶层模块 |
| 5.2.2 数字预失真引擎模块 |
| 5.2.3 参数传递模块 |
| 5.2.4 查找表模块 |
| 5.2.5 数据四舍五入模块 |
| 5.3 控制流部分代码编写与实现 |
| 5.3.1 LMK04828 时钟配置模块 |
| 5.3.2 ADC芯片配置模块 |
| 5.3.3 DAC芯片配置模块 |
| 5.3.4 功率矫正模块 |
| 5.3.5 RLSP板卡SPI配置模块 |
| 5.4 预失真算法的verilog仿真 |
| 5.5 预失真算法的FPGA验证 |
| 5.6 谐波抑制算法的实现 |
| 5.7 谐波抑制实验平台搭建 |
| 5.8 谐波消除算法的效果 |
| 5.9 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间申请的软件着作权 |
（10）奈奎斯特欠采样下的功放预失真研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究主要内容及结构安排 |
| 2 功率放大器预失真关键技术 |
| 2.1 预失真基础理论 |
| 2.2 功率放大器行为模型 |
| 2.3 评价指标 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 奈奎斯特欠采样方法研究 |
| 3.1 传统采样与欠采样理论 |
| 3.2 压缩感知采样基础理论 |
| 3.3 信号的稀疏表示 |
| 3.4 观测矩阵的设计 |
| 3.5 信号的重构算法 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 功放模型的自适应稀疏重构算法研究 |
| 4.1 Volterra级数模型的稀疏分析 |
| 4.2 子空间追踪重构算法 |
| 4.3 现有稀疏度估计方法 |
| 4.4 基于Volterra级数模型改进的自适应子空间追踪算法 |
| 4.5 仿真对比分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于奈奎斯特欠采样的双频预失真系统研究 |
| 5.1 双频功放非线性失真及预失真结构 |
| 5.2 基于调制宽带转换器的自适应双频预失真结构 |
| 5.3 仿真实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
四、一种多项式形式自适应预失真线性化技术原理分析（论文参考文献）
- [1]一种分段线性化数字预失真技术实现与验证[D]. 汪力伟. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]宽带通信系统中的线性化技术研究[D]. 李草禹. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]基于正交切比雪夫多项式的跳频功放线性化技术研究[D]. 邵猛. 电子科技大学, 2021(01)
- [4]面向5G的功放线性化技术研究[D]. 郝鹏. 电子科技大学, 2021(01)
- [5]一种功放分段线性化数字预失真方法与验证[D]. 马思敏. 电子科技大学, 2020(01)
- [6]功率放大器的新型线性化技术研究[D]. 张悦鹏. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [7]高速飞行器复杂电磁环境下信道畸变对消方法研究[D]. 孙碧瑶. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [8]基于深度学习的射频非线性系统建模与模型结构优化[D]. 杨新宇. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [9]宽带发射机线性化技术研究[D]. 谢旭东. 湖南大学, 2019(07)
- [10]奈奎斯特欠采样下的功放预失真研究[D]. 吴月. 辽宁工程技术大学, 2019(07)