一、数字移动通信发射接收系统中功率放大器线性化的几种方法（论文文献综述）
任佳鑫[1]（2021）在《基于深度学习的可见光通信系统非线性抑制算法研究》文中认为随着各种无线应用的不断涌现,无线网络对频谱资源的需求不断增多。而无线频谱资源的不足严重限制了无线网络的发展。可见光通信凭借其丰富的频谱资源、低廉的成本、超高的传播速度成为一个极具前景的无线传输技术。在可见光通信中广泛存在着由于器件非线性引起的非线性失真。而可见光通信系统通常采用的直流偏置光正交频分复用（DCO-OFDM）调制方式存在峰均功率比高的问题,信号容易进入非线性区域,产生非线性失真。当前对于非线性失真的研究主要侧重于通过减小信号的峰均功率比来缓解非线性失真。而缺乏针对可见光通信系统特性的抑制措施。对此,本文围绕可见光通信系统中的信号非线性失真这一关键问题,研究利用深度学习技术抑制传输中的非线性效应,具体涉及以下两方面。首先,本论文提出了一种基于长短时记忆网络（LSTM）的可见光通信信号线性化方法。主要思路是在具有非线性效应的可见光通信模块之前加入一个基于LSTM网络的预失真模块,使级联后的等效系统响应具有良好的线性度。一方面,利用神经网络的非线性表征能力,补偿光通信前端的非线性效应;另一方面,通过使用多级LSTM模块,抵消了光通信前端的记忆效应。该预失真方法将复杂的信号线性化功能部署在发射机侧,降低了接收机端的信号均衡的开销。同时,网络参数的训练仅针对发射机的非线性特性进行优化,无需接收机参与,能够进行离线训练,可以应用于广大的可见光通信系统。实验结果表明,相较于传统非线性抑制算法,本文所提出的基于LSTM的线性化方法能够达到更好的误符号率性能,证明了该算法的有效性。接下来,本论文提出了一种基于端到端训练的可见光通信非线性效应抑制算法。该方法在网络训练中考虑了可见光传播信道响应。在端到端训练过程中,一方面可以自适应地学习信号预处理的方法,避免了前述研究中需要预先设计理想系统响应的问题;另一方面,可以依据接收端的信号质量学习链路中记忆效应和非线性效应的补偿方法,实现对于光信号的线性化处理。本论文对神经网络结构和损失函数的进行了优化。实验结果表明,在考虑可见光多径效应的情况下,本算法相较于基于LSTM预失真网络的线性化算法以及基于自编码器（Auto-encoder）对于可见光系统非线性效应具有更好的抑制效果。通过对网络训练、信息反馈、时间复杂度、实际部署难度、非线性抑制能力等多个维度的分析表明,本论文所提出的基于端到端训练的非线性抑制算法具有较好的有效性和实用性。
李草禹[2]（2021）在《宽带通信系统中的线性化技术研究》文中指出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。
杨雅慧[3]（2021）在《降采样数字预失真系统关键技术研究》文中研究说明无线通信的快速发展需要更宽的带宽,而功率放大器（PA）输出信号的带宽还会将原始信号扩展3-5倍,这给数字预失真（DPD）系统反馈路径的ADC采样带来了困难。此外,基站系统小型化的发展趋势也对数字预失真系统实现过程中的信号处理算法提出了更高的效率要求。基于此背景,本文主要研究数字预失真系统中的环路延时估计算法以及降采样技术。本文首先介绍使用数字预失真技术对功放进行非线性补偿的过程,包括功放特征提取、DPD模型估计和信号预处理三个阶段。然后通过仿真分析了功放输入、输出反馈信号之间延时不匹配对数字预失真性能的影响,明确延时补偿步骤在DPD系统实现中的必要性。针对现有环路延时估计算法仍存在计算量大的问题,提出了一种基于滑动窗口的环路延时估计算法,即利用差分运算获取信号的一阶导数特征,并将其作为信号的相关性判据,同时结合滑动窗口运算方式建立的一种低复杂度的信号对齐算法。仿真和实验结果表明,即使对于100MHz的测试信号,该算法和传统的互相关法都能够成功地对齐输入和输出反馈信号。但在资源消耗方面,提出的整数延时估计算法可使乘法器减少100%,加法器减少约88.5%。本文分析了现有降采样技术,并对基于信号混叠的亚奈奎斯特采样DPD系统作出了改进。这种降采样DPD系统直接以低于输出信号奈奎斯特采样率的方式进行采样,然后以输入信号和混叠输出信号进行模型参数识别。由于输入和输出反馈信号的采样率不同,对齐算法更加复杂,本文提出了两种改进的降采样信号对齐算法。仿真结果表明,即使降采样倍数设置为80,这两种改进的算法都能成功对齐输入和低采样输出信号,且与参考文献中的对齐算法相比,计算复杂度更低。之后进一步基于间接学习结构生成预失真器,并通过仿真验证了这种降采样数字预失真方案的可行性。此外,基于FPGA平台以低速率采样输出反馈信号,结果表明,两种改进的降采样信号对齐算法与参考文献中的算法具有同等估计精度。使用20MHz的LTE信号驱动J类功放,基于VSG-VSA测试平台的实验结果表明,仅以12.288MSPS的ADC采样率捕获输出信号,DPD系统输出信号的ACPR也能达到-50d Bc以下。在FPGA平台上进一步实验验证,使用三种DPD模型完成对40MHz测试信号的2倍降采样DPD验证,其ACPR均低于-48d Bc。最后,本文实验也说明,当环路延时估计算法具有同等延时补偿效果时,可以达到同等的DPD效果。
陈长伟[4]（2020）在《并发双频通信发射机失真补偿技术研究》文中认为随着无线通信需求与技术的发展,新的通信体制不断涌现,而由于频谱资源的稀缺性,不同通信体制所分配到的频谱通常不连续。并发多频通信发射机的研制可以保证不同通信体制同时使用,同时能降低多体制/双频段集成通信系统的复杂度和成本,其中以并发双频系统最为常见。并发双频通信发射机的各种技术包括双频滤波技术、双频功率放大器匹配技术、双频天线技术和双频功率放大器失真补偿技术。然而,并发双频信号的组合峰均比高于单频信号,降低了双频通信发射机效率。信号通过双频通信发射机时产生更严重的非线性失真,不仅包括带内信号失真,而且不同频带间也会产生交调失真,与发射机调制器等失真结合起来,大大增加了失真补偿的难度和失真补偿的计算量,存在系统性能和复杂度不能兼顾等问题。本文为兼顾削峰效率、失真补偿性能和计算复杂度,将输入信号特性和发射机固有非线性特性与补偿结合起来,在峰均比抑制中考虑了双频信号的组合效应,在失真补偿中,结合发射机的固有失真特性和输入信号的概率分布特性,大大降低了计算复杂度而保持同等的失真补偿性能,兼顾了系统性能和复杂度。本文的具体创新如下:1)提出了一种基于输入双频信号优化匹配的二维峰均比抑制算法。并发双频信号较传统的单频信号更复杂,其双频组合效应造成了传统方法存在过剪切和欠剪切等问题,针对这些问题,本文提出了一种基于输入双频信号优化匹配的二维峰均比抑制方法。该算法通过对输入信号幅度优化剪切匹配,避免了过剪切和欠剪切问题,改善了削峰抑制法产生的失真。仿真结果表明,该算法和传统算法比较改善了双频信号的峰均功率比抑制和削峰引入的失真。2)提出了一种低复杂度的二维峰值对消法。传统削峰滤波法中滤波计算量非常高,同时峰值再生降低峰均比抑制的效果。针对该问题,本文提出一种低复杂度的二维峰值对消法,该方法通过将所需要剪切的峰值噪声视为双频抛物线的组合,从而根据双频信号组合效应构建所需削峰的信号,仿真结果表明,所提的二维峰值削峰法适用于中等削峰量,由于无需滤波或相关计算处理,极大的降低了计算复杂量,而所得到更优的峰均比抑制和近似的误码率性能。3)提出了一种可补偿PM-PM和PM-AM失真的实数多项式模型。传统方法利用记忆多项式对功率放大器进行建模,而忽视了在宽带情况下,输入信号的相位变化会在发射机线性宽带滤波器和功率放大器中引起失真。本文针对发射机的强非线性特性,分析发现了发射机存在的PM-PM和PM-AM失真规律,提出了一种可补偿PM-PM和PM-AM失真的实数多项式模型,所提的模型通过IQ分量的实数作为模型的输入不仅包含输入信号的幅度信息,还包含了其相位信号,可以表征并补偿在宽带信号输入下产生的PM-PM和PM-AM失真,解决了精度和计算量的平衡,测试结果和相关分析表明,实数多项式模型表征失真更完备,可以更精确的表征发射机的失真特性,同时实数的计算复杂度低于复数,带来了计算量的减少,兼顾了发射机失真补偿性能和计算复杂度的问题。4)提出了一种基于变阶插值函数的功率放大器查找表模型。传统的功率放大器模型均未结合功率放大器固有的非线性输入输出特性,利用通用模型如记忆多项式或者查找表模型来表征从而造成计算度复杂,计算资源的浪费。实际上功率放大器的固有非线性中,功率放大器在小信号驱动时呈线性,随着幅度的增加,非线性逐渐增强,针对这一现象,本文提出一种基于变阶插值函数的发射机LUT模型,在小信号时,利用线性插值来拟合功率放大器非线性特性,随着输入信号幅度的增加,增加插值函数的阶数以提供足够的自由度来拟合增加的非线性度。同时根据拟合函数的连续性和平滑性,提前分析函数系数之间的关系减少所需提取的模型参数数量,进一步大大降低了模型提取的复杂度。仿真结果表明,相对于传统的非线性补偿模型,本文提出的基于变阶插值函数的LUT模型在近似性能下大大降低了模型提取的复杂度。5)提出了一种基于信号和功率放大器特性的发射机加权记忆多项式模型,功率放大器的失真特性取决于输入信号的幅度,而传统的功率放大器模型未结合输入信号的分布特性,采用的通用等精度模型不能达到非线性补偿的最优效果。本文结合输入信号的特性,根据其幅度对失真的影响和幅度的分布,对传统的记忆多项式模型进行加权,在保持计算量不变的同时,通过对大信号和高概率信号的加权,减少其造成的非线性,从而改善整体非线性补偿的效果。测试和分析结果表明,相对于传统通用记忆多项式模型,本文所提的加权记忆多项式模型能兼顾算法的复杂度和非线性补偿的性能。
杨少华[5]（2020）在《OFDM系统功放前端峰均功率比抑制技术研究与应用》文中进行了进一步梳理正交频分复用系统具有抗干扰能力强、抗衰弱能力强、频谱利用率高等优点,因而在无线电信息传输方面有着广泛的应用。但是在当前OFDM技术的发展中,也存在着一个重要的瓶颈问题便是峰均功率比过大,使传输信号流超出功放工作区进入饱和区,引起较大程度的非线性失真,降低可靠性。如何降低峰均功率比已经成为了OFDM系统应用发展中所需要解决的一个重要问题。基于这一背景,本文研究了非线性功率放大器的预失真技术,并对OFDM系统应用中降低峰均功率比技术进行了研究。论文首先研究OFDM的技术的应用背景以及优缺点等等。然后分析OFDM系统中峰均比过高的产生机理及相关常用抑制方法。研究了编码类、概率类和PTS三种降低峰均功率比的主要技术,并探讨了几种技术在功放前端的抑制能力效果,重点对概率类技术中的PTS技术和SLM技术进行详细理论分析与技术研究。传统的概率类技术,包括SLM技术和PTS技术都有着复杂程度较高的缺点。通过研究SLM和PTS算法的原理,得出子载波波分组方式的不同可以影响计算复杂度和PAPR抑制能力。因此,论文通过对子载波分组方式的优化,已达到改善概率类峰均比抑制技术计算复杂的问题。论文分别采用引入混沌序列对传统的SLM方法和m序列法对传统PTS技术进行分组映射,以降低复杂度,减少冗余信息。测试结果表明,混沌序列SLM法可使PAPR降低约1.4d B,m序列PTS法可使PAPR降低约0.7d B,均可以达到在不增加计算复杂度的前提下,实现有效的峰均功率比抑制。
汤权[6]（2020）在《宽带功率放大器的数字预失真技术研究》文中提出由于数据用户量的不断增加,人们对无线通信速率的需求日益提高,无线通信系统也正在向着高速率、宽带化的方向发展,但是其在高速发展的同时也带来了前所未有的能量消耗。在无线通信网络中,移动通信基站能耗占通信网络能耗的50%以上,而微波功率放大器（Power Amplifier,PA）作为无线通信基站主设备的能量消耗主体,保证其线性、高效率工作对系统节能降耗具有十分重要的意义。为了同时兼顾功率放大器的效率和线性度,需要采用线性化技术来补偿功率放大器在高效率工作时所产生的非线性失真。数字预失真（Digital Predistortion,DPD）因其结构简单、实现灵活、性能卓越等优势,成为当前功率放大器线性化的主流技术。本文主要工作与创新点如下:1、针对宽带数字预失真技术反馈路径上ADC成本过高的问题,提出了降低反馈路径ADC数量的间接数字预失真结构。该结构仅需采集功放输出信号的单路分量（I分量或者Q分量）,因此在反馈路径上仅需使用一个ADC,从而减少了反馈路径上ADC的数量,降低了硬件成本。同时,由于该结构仅采集功放输出信号的I分量或者Q分量来计算预失真器系数,因此可以在一定程度上抑制系统中存在的I/Q不平衡。测试结果表明,在系统中不存在I/Q不平衡的条件下,本文所提结构和传统间接学习结构具有同等的线性化效果;系统中存在I/Q不平衡时,相较于传统的间接学习结构,本文所提出的方法的邻信道功率比（Adjacent Channel Power Ratio,ACPR）性能提升约4～6dB,说明其对系统中存在的I/Q不平衡具有抑制作用。2、对于宽带信号,数字预失真模型系数量随着非线性阶数和记忆深度的增加而大幅提升,但其中存在大量冗余项。这些冗余项不仅增加了模型的复杂度,还会增加计算误差,影响模型建模精度。针对该问题,提出了一种新的功率放大器行为模型裁剪方法,该方法将正则化子空间追踪（Regularized Subspace Pursuit,RSP）算法应用到数字预失真技术中用来裁剪功率放大器建模时行为模型中的冗余项。RSP算法将正则化过程引入到子空间追踪（Subspace Pursuit,SP）算法中,将正则化思想和回溯思想相结合,实现了对原子的二次筛选,提高了每次迭代中所选原子的可信赖性,模型裁剪性能较好。测试结果表明,在系数数量设置相等的情况下,和OMP和SP算法相比,使用RSP算法进行裁剪之后的模型具有更好的ACPR值和归一化均方误差（Normalized Mean Square Error,NMSE）值,所提方法比使用OMP算法和SP算法具有更好的数字预失真模型裁剪能力。和全GMP模型相比,使用所提方法对模型进行裁剪后,不仅使模型系数量减少了 83.7%,NMSE和ACPR性能也分别提升了约3.4dB和3dB。
熊洁[7]（2019）在《小型化Ka频段线性化通道放大器研制》文中研究指明随着移动通信的迅猛发展,高通量多信道的卫星通信需求日益增大,对于载荷设备的体积重量、性能指标等要求也更加严苛。其中微波功率放大器是卫星通信系统和移动通信系统中发射通道的关键单机,其中行波管功率放大器,输出功率大、工作频带宽,是卫星载荷中应用最多的关键单机,但是发射通道多载波工作时,功放的幅度和相位的非线性交调产物,极大影响了系统的使用效率和频谱利用率;另一方面为具有更大的带宽和数据处理容量以及较窄的波束覆盖,通信载荷正在逐步向更高频率发展,但是在Ka及以上频段存在较大雨衰,通过通道放大器进行增益在轨调控能够很好的解决这一问题。本文以具有线性度校正、增益控制功能、温度补偿功能等的线性化通道放大器为研究课题,重点研究了基于模拟预失真技术的线性化器。主要研究内容有以下几个方面:1.对目前卫星通信系统线性化功率放大器的需求进行分析,通过文献检索,简要概述了关于行波管、行波管电源、线性化技术发展起源、目前各国已经具备的先进技术基础和取得的科技成果,以及国内外关于线性化技术的发展现状对比。2.从原理上分析了功率放大器的非线性失真特性和几类数学模型,其中详细研究了当前几种常用的微波功放线性化技术,包括:功率回退法、反馈法、前馈法、预失真法、非线性器件法等线性化方法,分析了它们的原理,并对其适用范围和优缺点进行了比较。3.根据星上应用特点和行波管放大器模型,本文设计方案使用模拟预失真方法来实现,并针对模拟预失真器进行详细研究及仿真验证。4.本文给出了包含驱动放大器、预失真器和末级放大器的线性化通道放大器整机设计。线性化通道放大器采用先进的直流控制以及射频小型化集成的PCB工艺技术,实现了在同一个结构内的一体化设计,采用的FPGA技术具有增益控制、温补、非线性形状控制等功能,本文对该设计进行了实物试验验证,给出了验证符合性结果。
谢旭东[8]（2019）在《宽带发射机线性化技术研究》文中认为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。
于鸿[9]（2019）在《射频功率放大器的设计与实现》文中研究说明近些年无线通信技术发展迅速,移动通信技术由4G逐步向5G过渡,这也使得高可靠性和高有效性的通信系统成为国内外研究热点。作为发射机的核心器件,射频功率放大器输出功率的大小,效率的高低,线性度的好坏都将直接决定整个通信系统的性能和应用领域。因此,如何在要求的频率范围和输出功率下,尽可能的兼顾效率与线性度已经成为射频功率放大器的重点研究方向。本文旨在设计出一种高输出功率、高增益、高效率、高线性度、驻波比良好、稳定性良好、小型化的射频功率放大器,为此主要应用了负载牵引技术等关键微波技术。论文的内容主要涵盖以下几个方面:1.从过往的发展历程和国内外研究现状这两个方面详尽的介绍了功率放大器,阐明了本次设计的科研背景和意义。2.对功放的基本理论进行了讨论与分析,介绍了功放的技术参数、种类及相关设计理论。3.重点论述了阻抗匹配网络的设计,包括L型匹配网络,π型匹配网络以及多级匹配网络的构成、优缺点和设计方法。4.借助射频仿真软件ADS对射频功率放大器进行了设计、仿真与优化,其中主要包含稳定性分析、源负载牵引、输入输出匹配电路的建立、偏置电路的设计、版图的优化仿真等工作。然后通过Auto CAD绘制加工图纸,进而完成实物的加工。最后使用直流稳压源、信号源、频谱仪等仪器设备对实物进行反复测试与调试,并对收集的测试数据进行处理与分析,直至测试结果满足设计要求。5.对C波段发射模块进行原理分析与设计,主要包括射频功率放大器的设计、7阶发夹带通滤波器的设计、4阶发夹带通滤波器的设计、带阻滤波器的设计及微带定向耦合器的设计。6.对本次工作进行了分析与总结。
陆倩云[10]（2019）在《面向5G宽带射频功率放大器的数字预失真技术研究》文中提出本文针对5G移动通信系统中的数字预失真技术（DPD）进行研究,从通信频段、频带特点、功率放大器及发射机架构等多方面进行详细的介绍与分析,并提出了创新性的解决方案。具体来说,根据频段位置分为6 GHz以下低频段和毫米波段,根据频带特点分为共发多带和超宽带,根据架构分为Doherty、包络跟踪以及相控阵发射机。本文主要围绕以下四种场景中的非线性问题展开深入调研——共发双带Doherty功率放大器、共发双带包络跟踪功率放大器、毫米波超宽带功率放大器、毫米波相控阵发射机,提出了多种全新的行为模型,并进行了实验验证,均获得了出色的性能。本文的主要工作和成果如下:1)针对共发双带Doherty功率放大器,提出了包络预生成（EPF）模型,采用分段法和包络预生成法,解决了诸如2-D等记忆多项式模型的运算复杂度高和稳定性低的问题。经过实际测试,EPF模型可以有效抑制双带信号带外频谱增生、显着地提高带内的线性度。上述研究成果已在国际核心期刊IEEE Microwave and Wireless Components Letters上发表。2)针对共发双带Doherty功率放大器,提出了可配置多模（CMM）模型,对系统架构进行创新设计,通过双带分解矢量旋转（DVR）模型公式的变形,实现了子带之间线性化的相互独立,即线性化带#1不再需要采集带#2的功放输出信号。在5种不同场景下,对功放的失真进行补偿,获得了不错的线性化结果。和已有的DVR方法相比,节省了大量的硬件资源,具有极高的灵活度。上述研究成果已在2018年IEEE International Conference on Microwave and Millimeter Wave Technology（ICMMT）上发表。3)针对共发双带包络跟踪功率放大器,提出了带限（B-L）模型,通过在反馈回路中引入带限滤波器,在指定范围内进行非线性失真的补偿,既削减了射频通路的线性化带宽,又降低了包络通路的带宽要求,获得了较好的实验性能。上述研究成果已在2017年IEEE Asia-Pacific Conference on Antennas and Propagation（APCAP）上发表。4)针对共发双带包络跟踪功率放大器,提出了通用（UNF）模型,通过严谨的数学推导,获得了同时适用于均值包络、广义均值包络、峰值包络、加权峰值包络四种跟踪方法的通用模型公式,可以实现高精度建模。和已有的分布式记忆多项式（DMP）方案相比,形式简单、性能更好,而且资源耗费少、具有极强的通用性和灵活性。上述研究成果已在国际核心期刊IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques上发表。5)针对毫米波超宽带功率放大器,提出了有限处理带宽（LBW）模型,通过并行处理和线性分段,在指定范围内、用有限的处理带宽进行失真补偿。经过测试验证,LBW模型可以实现多个载波聚合宽带信号的线性化。与传统模型相比,LBW方案所获得性能相当,但所需处理带宽小,大大降低了数字预失真系统对采样率的要求。上述研究成果已经以共同作者的形式在国际核心期刊Wireless Communications and Mobile Computing上发表。6)针对毫米波共发双宽带相控阵发射机,提出了带内（I-B）模型,将并行处理和线性分段应用于共发双带场景,和相控阵天线相结合,利用有限的处理带宽,对Ka波段的双宽带信号波束进行线性化,成功地抑制了调制带宽内的非线性失真。同时,创新地提出了系数修剪方案,有效地缩减了系数规模,大幅降低了模型实现的复杂度。和传统模型相比,降低了系统对采样率的要求。上述研究成果已在国际核心期刊IEEE Microwave and Wireless Components Letters上发表。
二、数字移动通信发射接收系统中功率放大器线性化的几种方法（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、数字移动通信发射接收系统中功率放大器线性化的几种方法（论文提纲范文）
（1）基于深度学习的可见光通信系统非线性抑制算法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 可见光通信非线性建模方法 |
| 1.2.2 峰均功率比抑制方法 |
| 1.2.3 基于传统方法的可见光通信系统非线性抑制算法 |
| 1.2.4 基于机器学习方法的可见光通信系统非线性抑制算法 |
| 1.3 论文的研究内容 |
| 1.3.1 基于LSTM预失真网络的可见光通信系统线性化 |
| 1.3.2 基于端到端训练的可见光通信非线性抑制算法 |
| 1.4 论文的结构安排 |
| 2 相关技术 |
| 2.1 可见光通信技术概述 |
| 2.1.1 DCO-OFDM调制方式 |
| 2.1.2 Hammerstein建模 |
| 2.1.3 可见光通信中的非线性引起的信号失真 |
| 2.2 深度学习 |
| 2.2.1 深度神经网络 |
| 2.2.2 长短时记忆网络 |
| 2.2.3 端到端学习 |
| 2.2.4 自编码器 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于LSTM预失真网络的可见光通信系统线性化 |
| 3.1 系统建模 |
| 3.2 设计思路 |
| 3.3 基于预失真的线性化系统整体设计方案 |
| 3.3.1 非线性系统建模 |
| 3.3.2 理想输入-输出特性的设计 |
| 3.3.3 预失真网络设计 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 基于神经网络的可见光通信建模 |
| 3.4.2 最佳输入信号范围的设计 |
| 3.4.3 基于LSTM网络的非线性预失真 |
| 3.4.4 不同信噪比下还原后信号的干扰程度分析 |
| 3.4.5 不同方法下非线性抑制效果 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于端到端训练的非线性抑制算法 |
| 4.1 场景描述 |
| 4.2 端到端网络结构设计 |
| 4.2.1 损失函数的选择 |
| 4.2.2 神经网络结构的设计 |
| 4.3 Auto-encoder网络的设计 |
| 4.4 仿真结果与分析 |
| 4.4.1 损失函数的选取 |
| 4.4.2 端到端网络及Auto-encoder网络的训练 |
| 4.4.3 还原信号中的干扰分析 |
| 4.4.4 理想信道条件下误符号率性能分析 |
| 4.4.5 考虑可见光信道多径效应下误符号率性能分析 |
| 4.4.6 非线性抑制算法的对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 研究工作总结 |
| 5.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（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）降采样数字预失真系统关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.2.1 数字预失真技术的研究动态 |
| 1.2.2 环路延时估计算法的研究动态 |
| 1.3 本文研究重点及内容安排 |
| 第二章 数字预失真系统实现方案分析 |
| 2.1 数字预失真系统实现框图 |
| 2.2 测试功放的非线性特性 |
| 2.3 数字预失真常用模型 |
| 2.3.1 Volterra级数模型 |
| 2.3.2 MP模型 |
| 2.3.3 GMP模型 |
| 2.3.4 DDR模型 |
| 2.4 DPD学习结构 |
| 2.4.1 直接学习结构 |
| 2.4.2 间接学习结构 |
| 2.4.3 基于功放模型求逆结构 |
| 2.5 参数辨识算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 数字预失真系统中的环路延时估计算法 |
| 3.1 延时不匹配对数字预失真的影响 |
| 3.2 整数倍的环路延时估计 |
| 3.2.1 基于数据流的互相关函数法 |
| 3.2.2 基于平均处理的互相关函数法 |
| 3.2.3 基于幅度差的互相关函数法 |
| 3.2.4 基于欧氏距离的差分运算 |
| 3.2.5 基于幅度的绝对差分运算 |
| 3.3 分数倍的环路延时估计 |
| 3.3.1 典型的插值函数 |
| 3.3.2 基于自适应算法的分数倍延时估计 |
| 3.4 改进的环路延时估计算法 |
| 3.5 延时估计算法的仿真分析 |
| 3.5.1 仿真系统的结构 |
| 3.5.2 环路延时估计算法的性能 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 降采样数字预失真系统研究 |
| 4.1 降采样技术研究 |
| 4.1.1 频谱缝合法 |
| 4.1.2 带限数字预失真方法 |
| 4.1.3 频谱外推法 |
| 4.1.4 两盒级联形式的降采样技术 |
| 4.2 降采样数字预失真系统方案 |
| 4.2.1 基于信号混叠的亚奈奎斯特采样DPD |
| 4.2.2 降采样DPD系统信号对齐算法 |
| 4.3 降采样数字预失真方案可行性验证 |
| 4.3.1 降采样信号对齐算法的仿真分析 |
| 4.3.2 数字预失真基本原理验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统实现和测试验证 |
| 5.1 数字预失真系统测试验证平台 |
| 5.1.1 VSG-VSA测试平台 |
| 5.1.2 基于FPGA的测试平台 |
| 5.2 环路延时估计算法实验验证 |
| 5.2.1 延时补偿效果对比 |
| 5.2.2 资源消耗对比 |
| 5.2.3 数字预失真效果对比 |
| 5.3 降采样数字预失真系统方案实验验证 |
| 5.3.1 降采样信号对齐算法实验验证 |
| 5.3.2 降采样数字预失真实验验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（4）并发双频通信发射机失真补偿技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 双频发射机线性化方法的研究现状 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 高峰均比并发双频通信发射机失真及模型 |
| 2.1 通信信号特性 |
| 2.1.1 WCDMA系统模型 |
| 2.1.2 OFDM系统模型 |
| 2.1.3 双频系统信号特征 |
| 2.2 双频通信发射机失真模型 |
| 2.2.1 并发双频发射机结构 |
| 2.2.2 静态功率放大器失真 |
| 2.2.3 记忆功率放大器失真 |
| 2.2.4 正交调制器失真类型 |
| 2.2.5 双频功率放大器交调失真 |
| 2.2.6 群时延失真 |
| 2.2.7 相位噪声和载波频率偏移失真 |
| 2.3 并发双频发射机信号处理与失真补偿方法 |
| 2.3.1 峰均比抑制法 |
| 2.3.2 失真补偿技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 双频通信系统二维削峰技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 双频削峰法的PAPR公式推导 |
| 3.3 传统的双频削峰法 |
| 3.4 基于分段函数的双频削峰法 |
| 3.4.1 算法的提出 |
| 3.4.2 算法性能的分析 |
| 3.4.3 算法性能的分析 |
| 3.5 仿真结果 |
| 3.5.1 不同峰均比下PAPR削峰法性能评估 |
| 3.5.2 相似峰均比下二维削峰法性能评估 |
| 3.5.3 联合削峰法和数字预失真方法 |
| 3.6 本章小节 |
| 第四章 基于峰值消除的低复杂二维削峰技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 传统的剪切滤波法 |
| 4.3 所提的低复杂度峰均比抑制法 |
| 4.3.1 单频剪切噪声脉冲估计 |
| 4.3.2 过采样信号相关性 |
| 4.3.3 双频噪声块消剪 |
| 4.4 仿真 |
| 4.4.1 计算复杂度 |
| 4.4.2 性能分析 |
| 4.5 结论 |
| 第五章 基于迪卡尔坐标系的双频通信发射机的联合失真模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 传统并发双频发射机失真建模与补偿 |
| 5.3 基于笛卡尔坐标系的双频通信发射机记忆多项式模型 |
| 5.3.1 宽带发射机的PM-AM和 PM-PM失真 |
| 5.3.2 双频功率放大器完整Volterra模型 |
| 5.3.3 调制器失真模型 |
| 5.3.4 基于笛卡尔坐标系的双频通信发射机记忆多项式模型 |
| 5.3.5 模型的提取 |
| 5.4 测试 |
| 5.4.1 参数提取计算量估计 |
| 5.4.2 模型性能估计 |
| 5.5 结论 |
| 第六章 基于变阶插值的双频通信发射机查找表模型 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 传统同阶插值的LUT模型 |
| 6.2.1 二维双线性插值的双频功率放大器LUT模型 |
| 6.2.2 二次插值的功率放大器LUT模型 |
| 6.2.3 三次样条插值的双频功率放大器LUT模型 |
| 6.3 变阶插值函数的双频功率放大器LUT模型 |
| 6.3.1 算法的提出 |
| 6.3.2 变阶插值函数模型 |
| 6.3.3 变阶插值函数参数的提取 |
| 6.4 测试 |
| 6.4.1 函数提取的计算复杂度 |
| 6.4.2 所提模型性能对比 |
| 6.5 结论 |
| 第七章 双频通信发射机加权多项式模型 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 二维加权记忆非线性模型 |
| 7.2.1 双频信号和功率放大器特征 |
| 7.2.2 二维加权非线性双盒模型 |
| 7.2.3 双频功率放大器模型参数提取 |
| 7.3 测试 |
| 7.4 结论 |
| 第八章 全文总结与展望 |
| 8.1 全文总结 |
| 8.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（5）OFDM系统功放前端峰均功率比抑制技术研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外技术发展 |
| 1.2.2 国内技术发展 |
| 1.3 本文的相关关键技术 |
| 1.3.1 功放预失真技术 |
| 1.3.2 OFDM技术的优缺点 |
| 1.4 高峰均功率比对OFDM技术在工程应用中的影响 |
| 1.5 论文主要研究内容 |
| 第2章 功率放大器特性及功放预失真技术研究 |
| 2.1 含有功率放大器的OFDM系统非线性信道模型 |
| 2.1.1 功率放大器非线性特性的衡量指标及等效模型 |
| 2.1.2 非线性信道输出信噪比 |
| 2.2 非线性AWGN信道中多载波信号的SNR性能 |
| 2.3 非线性功率放大器线性化技术 |
| 2.3.1 非线性功率放大器线性化方法 |
| 2.3.2 理想预失真条件下OFDM系统性能分析 |
| 2.4 功放预失真技术及应用 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 峰均功率比抑制技术研究与分析 |
| 3.1 OFDM技术原理 |
| 3.1.1 OFDM系统框架 |
| 3.1.2 OFDM调制原理 |
| 3.1.3 OFDM的 IFFT/FFT实现 |
| 3.2 多载波系统中的峰均功率比 |
| 3.3 高峰均功率比所带来的问题和影响 |
| 3.4 降低峰均功率比的方法及对比 |
| 3.4.1 信号畸变类技术 |
| 3.4.2 编码类技术 |
| 3.4.3 概率类技术 |
| 3.4.4 三种技术对比 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于序列映射的PAPR抑制技术研究与测试 |
| 4.1 基于m序列的PTS-OFDM系统原理和性能分析 |
| 4.1.1 PTS技术原理 |
| 4.1.2 基于m序列的PTS-OFDM实现方法 |
| 4.1.3 基于m序列的PTS-OFDM系统性能分析 |
| 4.2 基于混沌序列的选择SLM算法实现 |
| 4.2.1 传统SLM算法基本原理 |
| 4.2.2 基于混沌序列的选择SLM实现方法 |
| 4.2.3 测试结果分析 |
| 4.2.4 混沌序列SLM法对非线性预失真的测试结果 |
| 4.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 致谢 |
（6）宽带功率放大器的数字预失真技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 宽带数字预失真技术的研究现状 |
| 1.2.1 降低宽带预失真ADC成本技术的研究现状 |
| 1.2.2 基于压缩感知理论的模型裁剪方法研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容与结构安排 |
| 第二章 降低ADC数量的间接数字预失真结构 |
| 2.1 数字预失真理论 |
| 2.1.1 数字预失真的基本原理 |
| 2.1.2 数字预失真结构 |
| 2.1.3 数字预失真模型 |
| 2.2 仅使用输出数据实数值的参数识别方法 |
| 2.3 降低ADC数量的间接数字预失真结构 |
| 2.4 测试验证 |
| 2.4.1 20MHz双载波WCDMA信号的性能验证 |
| 2.4.2 20MHz单载波WCDMA信号的性能验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于压缩感知理论的模型裁剪方法 |
| 3.1 压缩感知理论概述 |
| 3.2 部分已有模型裁剪算法 |
| 3.2.1 OMP算法 |
| 3.2.2 CoSaMP算法 |
| 3.2.3 SP算法 |
| 3.3 RSP模型裁剪算法 |
| 3.4 RSP算法的性能测试验证 |
| 3.4.1 20MHz四载波LTE信号的性能验证 |
| 3.4.2 80MHz四载波LTE信号的性能验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 硕士期间发表论文 |
（7）小型化Ka频段线性化通道放大器研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.2.1 功率放大器的发展状况 |
| 1.2.2 线性化技术的研究进展 |
| 1.3 本文的主要工作和内容安排 |
| 第二章 微波功率放大器失真特性分析及模型 |
| 2.1 功率放大器失真特性分析 |
| 2.1.1 幅度失真 |
| 2.1.2 相位失真 |
| 2.1.3 单音信号测试 |
| 2.1.4 双音测试 |
| 2.1.5 交调失真分析 |
| 2.1.6 相邻信道功率比 |
| 2.2 非线性放大器模型 |
| 2.2.1 多项式模型 |
| 2.2.2 极坐标模型 |
| 2.2.3 序列展开非线性模型 |
| 2.2.4 行波管放大器非线性模型 |
| 2.2.5 固态放大器模型 |
| 2.3 小结 |
| 第三章 功率放大器线性化技术研究 |
| 3.1 功率回退法 |
| 3.2 反馈法 |
| 3.2.1 直接反馈法 |
| 3.2.2 间接反馈法 |
| 3.2.3 极性反馈法 |
| 3.2.4 笛卡尔反馈法 |
| 3.3 前馈法 |
| 3.4 预失真线性法 |
| 3.5 非线性器件法 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 模拟预失真线性化器研究 |
| 4.1 模拟预失真原理概述 |
| 4.2 单二极管串联预失真器 |
| 4.3 反向并联二极管对预失真器 |
| 4.3.1 原理分析 |
| 4.3.2 电路设计 |
| 4.3.3 线性化器仿真验证 |
| 4.4 实物测试 |
| 第五章 线性化通道放大器设计 |
| 5.1 本功能组成及工作原理 |
| 5.2 线性化通道放大器技术指标 |
| 5.3 线性化通道放大器设计方案 |
| 5.4 增益可调放大模块设计 |
| 5.5 性化器设计 |
| 5.6 通滤波器设计 |
| 5.7 直流控制电路设计 |
| 5.8 整机链路预算 |
| 5.9 小型化集成技术 |
| 5.10 实物测试结果及指标符合性 |
| 第六章 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻硕期间取得的研究成果 |
（8）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 |
（9）射频功率放大器的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 射频功率放大器的研究背景与意义 |
| 1.2 功率放大器效率提升技术的研究现状 |
| 1.2.1 LINC技术 |
| 1.2.2 EER技术 |
| 1.2.3 Doherty技术 |
| 1.3 功率放大器线性化技术 |
| 1.3.1 功率回退技术 |
| 1.3.2 负反馈线性化技术 |
| 1.3.3 前馈线性化技术 |
| 1.3.4 预失真技术 |
| 1.4 论文的工作内容及章节结构 |
| 第二章 射频功率放大器相关基础理论 |
| 2.1 功率放大器的基本技术指标 |
| 2.1.1 输出功率 |
| 2.1.2 功率增益、增益平坦度及效率 |
| 2.1.3 非线性失真 |
| 2.2 功率放大器的种类 |
| 2.2.1 A类、B类及AB类放大器 |
| 2.2.2 C类放大器 |
| 2.2.3 D类及E类放大器 |
| 2.3 射频功率放大器的设计理论 |
| 2.3.1 负载牵引技术 |
| 2.3.2 影响功率放大器设计的因素 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 阻抗匹配网络设计 |
| 3.1 阻抗匹配理论 |
| 3.2 L型匹配网络 |
| 3.3 π型匹配网络 |
| 3.4 多级匹配网络 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 射频功率放大器的设计 |
| 4.1 设计步骤概述 |
| 4.2 设计指标 |
| 4.3 功率放大晶体管的选型 |
| 4.4 功率放大器的电路设计 |
| 4.4.1 静态工作点的确立 |
| 4.4.2 稳定性分析 |
| 4.4.3 匹配电路的设计 |
| 4.4.4 整体电路仿真 |
| 4.5 功放的实物加工与测试 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 C波段发射模块的设计 |
| 5.1 发射模块的设计指标 |
| 5.2 发射模块总体设计方案 |
| 5.3 功率放大器的选型 |
| 5.4 滤波器的设计 |
| 5.4.1 发夹带通滤波器的设计 |
| 5.4.2 带阻滤波器的设计 |
| 5.5 耦合器的原理与设计 |
| 5.5.1 耦合器的基本概念 |
| 5.5.2 耦合器的分类 |
| 5.5.3 定向耦合器的技术指标 |
| 5.5.4 耦合器的设计 |
| 5.6 发射模块的加工与测试 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）面向5G宽带射频功率放大器的数字预失真技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 术语与数学符号约定 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 数字预失真技术研究现状 |
| 1.3 本文研究内容及组织结构 |
| 第二章 非线性特性及系统架构 |
| 2.1 非线性指标与参数 |
| 2.1.1 AM/AM和 AM/PM |
| 2.1.2 PSD和 ACPR |
| 2.1.3 NMSE和 NRMSE |
| 2.1.4 P1dB和 PAPR |
| 2.2 功率放大器的非线性 |
| 2.3 Doherty功放架构 |
| 2.4 包络跟踪功放架构 |
| 2.5 相控阵发射机架构 |
| 2.6 数字预失真系统架构 |
| 第三章 共发双带Doherty功率放大器的数字预失真 |
| 3.1 应用背景与需求 |
| 3.1.1 基于记忆多项式的2-D模型 |
| 3.1.2 基于分段法的DVR模型 |
| 3.2 包络预生成数字预失真技术 |
| 3.2.1 模型原理与公式 |
| 3.2.2 测试结果与分析 |
| 3.3 可配置多模数字预失真技术 |
| 3.3.1 模型原理与公式 |
| 3.3.2 测试结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 共发双带包络跟踪功率放大器的数字预失真 |
| 4.1 应用背景与需求 |
| 4.2 带限数字预失真技术 |
| 4.2.1 模型原理与公式 |
| 4.2.2 测试结果与分析 |
| 4.3 通用数字预失真技术 |
| 4.3.1 模型原理与公式 |
| 4.3.2 测试结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 毫米波超宽带功率放大器的数字预失真 |
| 5.1 应用背景与需求 |
| 5.2 有限处理带宽数字预失真技术 |
| 5.2.1 模型原理与公式 |
| 5.2.2 测试结果与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 毫米波共发双宽带相控阵发射机的数字预失真 |
| 6.1 应用背景与需求 |
| 6.2 带内数字预失真技术 |
| 6.2.1 模型原理与公式 |
| 6.2.2 测试结果与分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
四、数字移动通信发射接收系统中功率放大器线性化的几种方法（论文参考文献）
- [1]基于深度学习的可见光通信系统非线性抑制算法研究[D]. 任佳鑫. 北京交通大学, 2021(02)
- [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]降采样数字预失真系统关键技术研究[D]. 杨雅慧. 电子科技大学, 2021(01)
- [4]并发双频通信发射机失真补偿技术研究[D]. 陈长伟. 电子科技大学, 2020(03)
- [5]OFDM系统功放前端峰均功率比抑制技术研究与应用[D]. 杨少华. 哈尔滨理工大学, 2020(02)
- [6]宽带功率放大器的数字预失真技术研究[D]. 汤权. 北京邮电大学, 2020(05)
- [7]小型化Ka频段线性化通道放大器研制[D]. 熊洁. 电子科技大学, 2019(12)
- [8]宽带发射机线性化技术研究[D]. 谢旭东. 湖南大学, 2019(07)
- [9]射频功率放大器的设计与实现[D]. 于鸿. 电子科技大学, 2019(01)
- [10]面向5G宽带射频功率放大器的数字预失真技术研究[D]. 陆倩云. 东南大学, 2019(06)