基于压缩感知的宽带数字预失真模型简化技术研究

功率放大器论文 线性化论文 数字预失真论文 压缩感知论文
论文详情
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第9-13页
    1.1 课题研究背景和意义第9-10页
    1.2 国内外发展现状与趋势第10-12页
    1.3 论文的主要工作与内容安排第12-13页
2 功放非线性特性研究与预失真技术第13-27页
    2.1 引言第13页
    2.2 功放的非线性失真特性第13-16页
        2.2.1 功放的静态非线性第13-15页
        2.2.2 功放的记忆效应第15-16页
    2.3 功放的非线性评价指标第16-18页
        2.3.1 1dB压缩点第16-17页
        2.3.2 邻信道功率比第17页
        2.3.3 误差矢量幅度第17-18页
        2.3.4 归一化均方误差第18页
    2.4 无记忆功放行为模型第18-19页
        2.4.1 Rapp模型第18页
        2.4.2 Saleh模型第18页
        2.4.3 泰勒级数模型第18-19页
    2.5 有记忆功放行为模型第19-22页
        2.5.1 Volterra级数模型第19页
        2.5.2 Wiener模型与Hammerstein模型第19-21页
        2.5.3 Wiener-Hammerstein模型第21页
        2.5.4 记忆多项式模型第21-22页
        2.5.5 广义记忆多项式模型第22页
    2.6 预失真技术第22-26页
        2.6.1 预失真的基本原理第22-23页
        2.6.2 数字预失真实现的结构第23-25页
        2.6.3 行为模型辨识第25-26页
    2.7 本章小结第26-27页
3 基于压缩感知的功放稀疏模型第27-41页
    3.1 引言第27页
    3.2 压缩感知基本理论第27-28页
    3.3 基于功放行为模型的稀疏估计第28-32页
        3.3.1 基于SAMP算法的稀疏估计第29-30页
        3.3.2 基于RSAMP算法的稀疏估计第30-31页
        3.3.3 基于DSAMP算法的稀疏估计第31-32页
    3.4 稀疏模型仿真验证与性能比较第32-40页
        3.4.1 基于SAMP稀疏模型的仿真第32-34页
        3.4.2 基于RSAMP稀疏模型的仿真第34-36页
        3.4.3 基于DSAMP稀疏模型的仿真第36-38页
        3.4.4 稀疏模型的性能比较第38-40页
    3.5 本章小结第40-41页
4 功放行为模型自适应参数提取第41-55页
    4.1 引言第41页
    4.2 基于Newton的功放模型自适应参数提取第41-49页
        4.2.1 牛顿法第41-44页
        4.2.2 拟牛顿法第44-46页
        4.2.3 改进的拟牛顿法第46-49页
    4.3 基于DSMP贪婪算法的IQN功放模型裁剪第49-52页
    4.4 本章小结第52-55页
5 数字预失真系统设计及模型验证第55-73页
    5.1 引言第55页
    5.2 预失真线性化处理方案与仪器验证平台第55-59页
        5.2.1 数字预失真线性化处理方案第55-56页
        5.2.2 基于仪器平台的模型验证第56-59页
    5.3 基于双频带功放预失真的线性化测试第59-65页
        5.3.1 10M WCDMA信号测试第59-62页
        5.3.2 10M LTE信号测试第62-65页
    5.4 基于Doherty功放预失真的线性化测试第65-71页
        5.4.1 10M WCDMA信号测试第66-68页
        5.4.2 10M LTE信号测试第68-71页
    5.5 本章小结第71-73页
6 总结与展望第73-75页
    6.1 论文总结第73页
    6.2 展望第73-75页
致谢第75-77页
参考文献第77-81页
附录第81页
    A.作者在攻读学位期间发表的论文目录第81页
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