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| 內容簡介： |
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本书是著者及所带领团队近10年来在射频功放建模（包括神经Volterra级数建模，神经网络建模，X参数建模），非线性分析方法和功放预失真技术等方面取得的一系列成果总结。全书分10章，包括功放行为模型和预失真技术的研究现状概述、功率放大器非线性特性、功放行为模型与非线性分析基础、功放预失真概述、Volterra级数功放建模、神经网络功放建模、X参数功放建模、其他功放建模、非线性电路分析方法以及预失真算法与应用。本书全面总结了功放模型、建模方法及其算法，功放非线性分析谐波平衡法及其算法，预失真算法、技术及应用，为系统仿真分析、预失真系统搭建等提供了精确可靠的模型及其分析方法。
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| 關於作者： |
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南敬昌，1971，河南滑县，辽宁工程技术大学教授，博士生导师，北京邮电大学博士，辽宁省青年骨干教师，辽宁省优秀硕士论文指导教师，学报审稿人，半导体技术特邀编辑，辽宁省科协高层次科技专家库专家，国家自然科学基金函审专家，教育部第三轮学科评估专家，辽宁高校电子专业评价成员，ICNC-FSDK2013，CISP-BMEI2015组委会主席，硕士点学科信号与信息处理方向带头人；美国密西根大学高级访问学者。
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| 目錄：
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目录
第1章研究现状概述（1）
1.1功放行为模型研究现状及发展（2）
1.2预失真技术的研究现状及发展（7）
参考文献（9）
第2章功率放大器非线性特性（11）
2.1功率放大器的非线性（11）
2.1.1谐波失真（11）
2.1.2互调失真（12）
2.1.3AMAM和AMPM失真（13）
2.2功率放大器的记忆效应（14）
2.2.1记忆效应产生的原因（14）
2.2.2消除记忆效应的方法（16）
2.3功放非线性对通信系统的影响（16）
2.3.1邻信道功率比（ACPR）（16）
2.3.2误差矢量幅度（EVM）（17）
参考文献（18）
第3章功放行为模型与非线性分析基础（19）
3.1无记忆行为模型（19）
3.2有记忆行为模型（20）
3.2.1Volterra级数模型与记忆多项式模型（20）
3.2.2Hammerstein模型与Wiener模型（23）
3.2.3神经网络模型（24）
3.2.4非线性功放输入输出关系（30）
3.2.5支持向量机模型（31）
3.2.6X参数模型（34）
3.2.7动态X参数理论（36）
3.3非线性电路分析方法理论基础（36）
3.3.1谐波平衡法（36）
3.3.2拟牛顿法（39）
3.3.3蚁群算法（40）
3.3.4蜂群算法（41）
参考文献（42）
第4章功放预失真概述（44）
4.1预失真技术的原理与分类（44）
4.1.1预失真技术的原理（44）
4.1.2预失真技术的分类（45）
4.2数字预失真主流技术（46）
4.2.1查找表与多项式预失真（46）
4.2.2自适应学习结构（47）
参考文献（49）
第5章Volterra级数功放建模（50）
5.1记忆效应非线性功放扩展Volterra模型分析与构建（50）
5.1.1Volterra-Chebyshev模型推导与分析（51）
5.1.2Volterra-Laguerre模型分析与推导（53）
5.1.3模型仿真实验（55）
5.2宽带功率放大器的PGSC建模和数字预失真研究（56）
5.2.1新型PGSC行为模型分析（57）
5.2.2PGSC模型的辨识（59）
5.2.3测试结果（59）
5.3LMEC研究及预失真应用（63）
5.3.1LMEC行为模型描述（64）
5.3.2模型识别（66）
5.3.3模型性能评估（67）
5.3.4预失真应用（68）
5.4改进的动态记忆多项式功放模型及预失真应用（69）
5.4.1改进的多支路组合功放行为模型（70）
5.4.2功放模型评估与验证（71）
5.4.3预失真应用（71）
5.5分裂增强型Hammerstein模型的研究（74）
5.5.1模型分析（75）
5.5.2功放设计及参数提取（76）
5.5.3模型仿真实验（76）
5.6新型Hammerstein动态非线性功放模型及预失真应用（79）
5.6.1改进的Hammerstein模型（79）
5.6.2模型仿真与验证（81）
参考文献（84）
第6章神经网络功放建模（87）
6.1基于RBF神经网络射频功放行为模型研究（87）
6.1.1RBF神经网络结构和学习算法（87）
6.1.2基于RBF神经网络的功放建模（90）
6.2基于BP-RBF神经网络的射频功放行为模型研究（93）
6.2.1三种模型理论分析（93）
6.2.23G功放设计及数据提取（95）
6.2.3三种模型仿真实验（97）
6.3改进的简化粒子群算法优化模糊神经网络建模（99）
6.3.1模糊神经网络功放模型（100）
6.3.2改进的粒子群算法（102）
6.3.3功放建模仿真分析（105）
6.4基于改进粒子群算法的模糊小波神经网络建模（108）
6.4.1自适应模糊小波神经网络（108）
6.4.2改进粒子群算法（110）
6.4.3功放建模与仿真（111）
6.5基于粗糙集理论的PSO-IOIF-Elman神经网络建模（115）
6.5.1OIF-Elman神经网络模型（115）
6.5.2简化PSO优化OIF-Elman神经网络（117）
6.5.3基于粗糙集理论的功放预测值修正（117）
6.5.4功放建模仿真及结果（118）
6.6神经网络逆建模方法及其应用（121）
6.6.1逆建模方法（123）
6.6.2更新算法（124）
6.6.3应用实例及仿真分析（125）
参考文献（129）
第7章X参数功放建模（133）
7.1基于X参数晶体管模型的宽带功率放大器设计（133）
7.1.1X参数的提取（134）
7.1.2X参数模型描述（134）
7.1.3与负载无关的X参数提取方法（135）
7.1.4宽带功率放大器设计（136）
7.1.5仿真与测试（137）
7.2基于功放记忆效应的动态X参数模型的研究（138）
7.2.1动态X参数理论（139）
7.2.2改进的动态X参数模型（141）
7.2.3新模型核函数的提取（142）
7.2.4仿真和数据分析（143）
参考文献（144）
第8章其他功放建模（146）
8.1基于动态有理函数的功放模型及预失真应用（146）
8.1.1模型分析（146）
8.1.2模型确定与系数提取（148）
8.1.3模型性能评估（149）
8.1.4预失真应用（152）
8.2基于PSO_SVM的射频功率放大器模型（153）
8.2.1支持向量机（SVM）与粒子群算法（PSO）（153）
8.2.2仿真实验与结果分析（154）
参考文献（156）
第9章 非线性电路分析方法（158）
9.1基于Volterra级数改进的混合遗传算法在 谐波平衡中的应用（158）
9.1.1谐波平衡理论（159）
9.1.2改进的混合遗传算法（160）
9.1.3仿真与数据分析（164）
9.2拟牛顿粒子群算法在非线性电路谐波 平衡方程中的应用（167）
9.2.1谐波平衡分析（168）
9.2.2拟牛顿粒子群算法（169）
9.2.3实验仿真分析（171）
9.3混合蚁群算法在非线性谐波平衡分析中的应用（172）
9.3.1谐波平衡的基本原理（173）
9.3.2混合蚁群算法（174）
9.3.3实验仿真分析（176）
参考文献（178）
第10章预失真算法与应用（180）
10.1功放数字基带预失真理论分析和仿真实现（181）
10.1.1数字基带预失真结构（181）
10.1.2数字预失真器传输函数理论推导（182）
10.1.3数字基带预失真的仿真实现（183）
10.2双环结构的数字预失真方法研究（185）
10.2.1双环结构的预失真结构（185）
10.2.2实验验证及结果分析（187）
10.3峰均比抑制与预失真在OFDM-ROF系统中的应用（189）
10.3.1OFDM-ROF系统分析（189）
10.3.2OFDM-ROF系统非线性失真分析（191）
10.3.3联合仿真系统搭建（192）
10.3.4联合仿真结果（193）
10.4改进算法的峰均比抑制联合预失真技术（195）
10.4.1系统模型（196）
10.4.2数字预失真系统（197）
10.4.3预失真与峰均比抑制联合（198）
10.4.4实验结果与分析（200）
10.5稀疏的归一化功放模型及预失真应用（203）
10.5.1模型描述（204）
10.5.2模型稀疏化及辨识（205）
10.5.3模型性能验证（207）
10.5.4预失真应用（208）
10.6简化滤波器查找表与神经网络联合预失真方法（210）
10.6.1滤波器查找表预失真（210）
10.6.2改进的滤波器查找表与神经网络联合预失真（211）
10.6.3实验结果与分析（214）
10.7BP逆模型离线训练自适应预失真方法（216）
10.7.1基于BP神经网络离线训练自适应预失真方法（217）
10.7.2实验与比较分析（221）
10.8基于自适应模糊神经网络的功放预失真方法（224）
10.8.1模糊神经网络模型结构（224）
10.8.2自适应预失真新方法（225）
10.8.3实验验证分析（228）
参考文献（230）
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| 內容試閱：
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前 言
2009年以来，作者所在课题组获批了国家自然科学基金2项，分别是宽带射频功率放大器非线性及行为模型的研究（编号：60971048）和射频微波电路与系统非线性建模与分析方法研究（编号：61372058），还获批了辽宁省博士启动基金射频微波电路CAD仿真技术与射频读卡器的研究（编号：20091033），以及辽宁省高等学校优秀人才支持计划项目射频电路与系统（编号：LR2013012）等，同时，还参与了辽宁省普通高等学校本科工程人才培养模式改革试点专业（通信工程）省级教学质量工程项目，2018年又申报并获批了辽宁省高校重点实验室项目。在这些项目的支持下，课题组在射频微波模块（功率放大器、功分器、滤波器和天线等）设计、模块行为建模和逆向建模、射频微波非线性分析方法及功率放大器预失真等方面取得了一定的成果，以论文形式在各类期刊上发表，同时形成了年度报告和结题总结报告。一直以来，想把这些成果进行系统总结，加以分类并对每个成果进行创新点提炼，汇编成册，以书籍的形式展现出来，能够使读者对某个方向更深入地学习和更系统地研究，获得有价值的知识和经验，从中获益，同时感受、体会和分享课题组在研究过程中的艰辛和快乐。但由于事务繁多，一直未能实现这个愿望。随着时间的推移，团队逐渐壮大，研究生和本科生队伍都需要系统的资料，便决心实现长期以来的愿望。
根据各类基金结题形成的年度报告、结题报告及发表的学术论文编写了两本著作，分别是《高效宽带双频高线性射频模块设计与实现》和《射频功放非线性建模分析与预失真算法研究》。
本著作是南敬昌教授、高明明副教授及其指导的研究生近10年来在射频功放建模（包括神经Volterra级数建模，神经网络建模，X参数建模），非线性分析方法和功放预失真技术等方面取得的一系列成果的总结，主要内容包括Volterra级数功放建模、神经网络功放建模、X参数功放建模、其他功放建模、非线性分析方法及预失真算法及应用等。为了增加可读性，书中还增加了研究现状、功放非线性、功放模型、非线性分析与预失真理论基础部分。本书全面总结了功放模型与建模方法及其算法，功放非线性分析谐波平衡法及其算法，预失真算法、技术及应用，为系统仿真分析、预失真系统搭建等提供了精确可靠的模型及其分析方法。
本书第5～9章由南敬昌教授负责分类、编辑与总结，第1～4章和第10章由高明明副教授负责。感谢赵景梅，任建伟，黄丽娜，曲昀，李厚儒，李诗雨，许璟，王瑞娜，周丹，桑百行，刘月，孙丹平，田娜，王振霞，丛日静，张楠，陆亚男，张云雪，崔洪艳，湛素丽等为本书做出的贡献。在本书形成过程中，在读研究生崔洪艳、王梓琦、湛素丽、盛爽爽、胡婷婷、刘银玲、吴月、陶成健、臧净等投入了大量的精力，负责确定本书格式，校对本书内容，修改编辑图表等。团队其他教师在研究生培养、学术论文发表和成果取得方面都给予了具体的指导，并在本书编写的过程中，提出了许多宝贵的意见。同时，本人在带领射频微波研究小组从事研究的过程中，得到了家人的大力支持和充分的理解。在此，一同表示感谢，感谢大家为研究组付出的努力和心血，另外，也感谢能够阅读本书的读者，你们的支持是我们持续研究的不懈动力，愿我们共同发展，为国家射频微波行业的发展增添新的动力和新的方向。
本书由国家自然科学基金面上项目射频微波电路与系统非线性建模与分析方法研究，编号：61372058和辽宁特聘教授项目可重构多模多波段射频功放及无源模块设计与研究（编号：551710007004）特别资助，在此表示感谢。
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