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本书首先对传统射频功放和多波段射频功放的结构和类型进行了系统的介绍，然后对传统射频功放的非线性行为模型和线性化技术进行了系统的介绍，接着对宽带信号驱动下射频功放的强非线性建模和线性化进行深入的研究，在记忆多项式模型的基础上提出了改进型广义分数阶记忆多项式以及改进型并行两厢广义记忆多项式模型，降低模型复杂度的同时保证了建模精度。在神经网络模型的基础上提出了基于径向基函数的实数时延神经网络和改进型径向基函数神经网络模型，并构建了相应的预失真器。后对射频功放在多个波段射频信号同时驱动下，射频功放的复杂非线性进行了理论分析和实验研究，探索了子载波聚合双波段功放的建模和线性化方法，研究了非子载波聚合并发双波段功放的建模和数字预失真方法，针对子载波聚合双波段功放提出了双分支预失真方法和子带分离型子载波聚合双波段线性化方法，上述方法能够显著降低对模数转换器采样速率的需求，而无法降低数模转换器速率，为此，提出了子带分离型并发双波段数字预失真方法，该方法显著降低了对数模和模数转换器速率的要求，为多频带融合架构无线系统的实现奠定了基础。
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| 內容簡介： |
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本书系统地研究了功率放大器的非线性行为模型和预失真线性化技术，特别是宽带射频功放和多波段多模式射频功放的非线性行为模型和数字预失真线性化技术。
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| 目錄：
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目 录
引 言 1
第1章 绪论 3
1.1 无线通信系统 3
1.2 射频功放非线性建模和数字预失真技术 4
第二章
射频功率放大器 7
2.1放大器的分类 7
2.1.1
A类放大电路 7
2.1.2
B类放大电路 7
2.1.3
AB类放大电路 8
2.1.4
C类放大电路 9
2.1.5
Doherty 功率放大器 9
2.1.6
多波段多模式功率放大器 12
2.2 射频功率放大器的主要特性 14
2.2.1小信号增益（S21） 14
2.2.2集电极效率和功率附加效率 14
2.2.3 1dB压缩点输出功率 15
2.2.4动态范围 15
2.2.5交调失真 16
2.2.6邻信道功率比 19
2.2.7噪声系数 19
2.3本章小结 20
第三章
射频功率放大器的非线性 21
3.1非线性失真对信号的影响 21
3.2射频功率放大器非线性的描述指标 22
3.3 射频功率放大器的非线性行为模型 23
3.3.1无记忆多项式模型 24
3.3.2 Volterra级数模型 24
3.3.3记忆多项式模型 25
3.3.4 Winner模型 27
3.3.5改进型的Hammerstein模型 28
3.3.6射频功率放大器带内、带外失真影响 29
3.4线性化技术 30
3.4.1包络消除和恢复技术 31
3.4.2反馈线性化技术 31
3.4.3前馈线性化技术 32
3.4.4 LINC线性化技术 33
3.4.5预失真线性化技术 33
3.4.6 各种线性化技术比较 34
3.5 本章小结 35
第四章
单波段宽带射频功放行为模型和数字预失真研究 36
4.1基于记忆多项式模型的多载波多模式射频功放线性化 36
4.1.1记忆多项式模型 36
4.1.2基于记忆多项式的预失真器 37
4.1.3实验测试设置 38
4.1.4测试结果 39
4.2基于改进型广义分数阶记忆多项式的Doherty功放线性化器 41
4.2.1改进型广义分数阶记忆多项式非线性模型 42
4.2.2预失真器的系数提取 45
4.2.3实验测试平台和测试信号 46
4.2.4建模结果及讨论 46
4.2.5线性化实验结果及讨论 51
4.2.6本节小结 52
4.3改进型并行两厢广义记忆多项式模型 53
4.3.1改进型并行两厢广义记忆多项式模型 54
4.3.2实验测试平台和测试信号 55
4.3.3建模结果及讨论 56
4.3.4本节小结 58
4.4本章小结 58
第五章
单波段射频功放的神经网络类行为模型和数字预失真器 60
5.1实数时延径向基函数神经网络模型 60
5.1.1拓扑结构 61
5.1.2模型参数训练过程 63
5.1.3实验测量设置 64
5.1.4建模结果及讨论 65
5.1.5动态AMAM和AMPM曲线 67
5.1.6线性化结果及讨论 69
5.1.7本节小结 73
5.2递归实数时延径向基函数神经网络 73
5.2.1拓扑结构 73
5.2.2实验测试设置 75
5.2.3实验结果分析 75
5.2.4本节小结 77
5.3改进型径向基函数神经网络 77
5.3.1拓扑结构 77
5.3.2实验测试设置 79
5.3.3建模结果和讨论 80
5.3.4线性化结果和分析 82
5.3.5本节小结 83
5.4本章小结 83
第六章 多波段多模式功放的非线性捕获和数字预失真同步性 85
6.1并发双波段射频功放非线性特性 85
6.2并发三波段射频功放非线性特性 88
6.3并发双波段射频功放数字预失真同步性研究
91
6.3.1并发双波段射频信号的同步问题 92
6.3.2实验测试平台和测试信号 94
6.3.3测试结果及分析 95
6.3.4本节小结 97
6.4 子波段分离型基带信号捕获方法 97
6.5本章小结 100
第七章
并发多波段射频功放非线性建模及其数字预失真技术研究 100
7.1双分支非线性建模和预失真方法 100
7.1.1特殊子载波聚合双波段射频功放非线性特性及双分支建模 101
7.1.2双分支预失真方法 103
7.1.3实验测试设置 104
7.1.4线性化结果分析和讨论 105
7.1.5本节小结 106
7.2子带分离型子载波聚合双波段的数字预失真方法
106
7.2.1子载波聚合双波段射频信号 106
7.2.2子带分离型子载波聚合双波段的数字预失真器离线训练方法 107
7.2.3实验测试设置 108
7.2.4线性化结果分析和讨论 109
7.2.5本节小结 110
7.3子带分离型并发双波段的数字预失真方法
111
7.3.1非子载波聚合并发双波段射频信号 112
7.3.2两矢量信号发生器的主从同步 112
7.3.3子带分离型并发双波段的数字预失真方法离线系数辨识 113
7.3.4实验测试设置 117
7.3.5线性化结果分析和讨论 119
7.3.6本节小结 122
7.4并发多波段非线性系统子带分离型互耦建模方法
123
7.4.1方法流程图 124
7.4.2互耦递归径向基函数神经网络非线性行为模型
125
7.4.3实验测试设置 128
7.4.4建模结果及讨论 129
7.5本章小结 130
第八章
其他非线性系统的非线性建模 131
8.1基于改进型并行双非线性模型的ROF系统非线性建模 131
8.1.1改进型并行双非线性广义记忆效应模型 132
8.1.2实验测试平台和测试信号 133
8.1.3 测试结果及分析 134
8.1.4 本节小结 135
8.2基于改进型并行双非线性模型的ROF系统非线性建模 136
8.2.1辛格脉冲信号 138
8.2.2时间功率混合分段非线性模型 139
8.2.3实验测试平台和测试信号 141
8.2.4 测试结果及分析 142
8.2.5 本节小结 145
8.3 本章小结 145
总结与展望 146
总结 146
展望 148
参考文献 150
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| 內容試閱：
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前 言
多波段无线技术是多频带融合架构无线系统的关键技术，该技术能够大大减小系统体积，降低能耗，有效利用现有不连续频谱资源和实现系统无缝升级。而多波段多模式射频功放是多频带融合架构无线系统耗能多、非线性强的关键部件。因此，高效超线性多波段多模式射频功放是多频带融合架构无线系统实现小体积、低能耗，绿色通信和长期可持续发展的关键。为此，本书主要对多波段多模式射频功率放大器的非线性模型和数字预失真技术这两个研究内容展开阐述。
本书可供从事非线性电路和系统非线性建模和矫正研究的科研人员了解单波段宽带射频功放、多波段多模式射频功放和非线性系统的非线性建模和矫正思路
、方法和新模型。
本书共分为8章，第1章绪论部分详细介绍了无线通信系统的发展情况，并介绍了当前无线通信系统重要组成部分的射频功率放大器的非线性建模和数字预失真技术的研究现状和趋势。
第二章对功率放大器的种类和功率放大器的主要特性进行了介绍。并对A类（甲类）功放、B类（乙类）功放、AB类（甲乙类）功放、C类（丙类）功放和Doherty功放的小信号增益、效率、1dB压缩点、动态范围、交调失真、邻信道功率比和噪声系数等技术参数进行详细的介绍和分析。
第三章对射频功放的非线性失真进行了详细的介绍，并对已有的无记忆多项式模型、Volterra级数模型、记忆多项式模型、 Winner模型、改进型的Hammerstein模型等射频功放非线性行为模型进行详细的介绍。然后分析了射频功率放大器带内、带外失真对星座图带来带的影响。后对现有功放线性进行矫正的方法进行详细的介绍，比较了各种矫正技术的优缺点，包括：包络消除和恢复技术、反馈线性化技术、前馈线性化技术、LINC线性化技术和预失真线性化技术
第四章对单波段射频功放的多项式类行为模型和数字预失真技术进行了研究，通过实验验证了记忆多项式模型对单波段射频功放在多种模式信号的驱动下非线性的建模和矫正能力，提出了改进型广义分数阶记忆多项式模型，实验结果表明改进型广义分数阶记忆多项式模型相比广义记忆多项式模型系数数量减少30%，建模和线性化性能降低不到1dB。为了进一步降低多项式模型的阶数，采用改进型并行两厢广义记忆多项式模型，该模型避免了传统两厢模型需要分两次求解模型系数的问题。在对宽带Doherty功放的强非线性进行建模时，实验结果表明模型系数数量相比记忆多项式模型降低50%，而模型的归一化均方误差提高近0.5dB。
第五章对单波段射频功放的神经网络类行为模型和数字预失真技术进行了研究，为简化神经网络的复杂结构，提高收敛速度，提出了基于径向基函数的实数时延神经网络模型。该神经网络的训练时间相比基于BP的实数时延神经网络模型大大降低，但是它无法精确的描述射频功放的强非线性。为了解决宽带Doherty强记忆效应和静态非线性线性化问题，提出了改进型径向基函数神经网络模型，所提出的模型比传统神经网络模型能够更好地补偿宽带Doherty射频功放强非线性，并具有结构简单和训练速度快的优点。
第六章首先针对并发双波段和并发三波段射频信号驱动下射频功放的非线性进行理论分析和实验研究，对并发双波段射频功放的非线性进行了分类，分析了并发三波段射频功放的波段间隔选择的重要性，并将波段间隔划分为两种情况。接着，针对低频和高子频波段的同步性对线性化的影响进行了研究，验证了两子波段同步的重要性，采用新型的双波段同步方法。然后，针对并发多波段射频功放的非线性捕获方法开展研究，采用子波段分离的并发多波段基带信号捕获方法。
第七章首先基于新型双波段同步方法，获得了子载波聚合双波段射频信号，对子载波聚合双波段射频信号驱动下射频功放的线性化展开了研究，采用双分支预失真方法，以线性化特殊子载波聚合双波段射频功放的非线性；针对普适子载波聚合双波段射频功放的线性化，采用子带分离型子载波聚合双波段的数字预失真方法。后提出子带分离型互耦建模方法，避免了复杂的数字处理，并通过实验验证了互耦递归径向基函数神经网络非线性行为模型建模并发双波段功放非线性的能力。
第八章针对其他非线性系统的非线性建模进行了研究，首先针对融合ROF链路和射频功放的ROF前传系统的非线性建模进行研究，由于包含光载无线通信ROF链路和射频功放的ROF前传系统存在严重的动态非线性，本章提出了改进型并行双非线性广义记忆效应模型，以准确建模ROF 前传系统的强动态非线性。然后，为了能够精确建模和描述功率高动态变化的磁共振功放的强分叉非线性，本章提出了时间功率混合分段模型，时间功率混合分段模型是针对磁共振功放的激励为辛格脉冲信号时的精确非线性模型。所提出的模型基于辛格脉冲信号的特点进行时域和幅度域分段，从而能够精确建模磁共振功放的分叉非线性。
后进行了总结和展望。
本书在博士论文和博士后研究的基础上编写而成，感谢中国博士后科学基金（2016M591741）、国家自然科学基金青年科学基金项目（61701262）和河南省科技攻关计划项目（182102410062和182102210114）的资助，感谢博士生导师刘太君教授和博士后合作导师朱晓维教授的指导和帮助。由于作者水平有限，时间紧张，书中难免出现疏漏，希望读者提出宝贵意见，以便再版时修正和完善，甚为感谢。
作者
2018年4月
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