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159千字 字数
2019-08-01 发行日期
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主编推荐语

主编推荐：全面总结功放建模及预失真方法，助读者成为射频工程师。

内容简介

本书以功放建模及预失真线性化方法为主线，以多年来在该方面发表的学术论文为基础，对所取得的相关成果进行了详细的分类，对成果的创新性进行详细的总结，内容主要包括有：volterra级数功放建模、神经网络功放建模、X参数功放建模、有理函数功放建模、支持向量机功放建模、谐波平衡非线性分析方法、预失真算法及应用。使读者从中总结和吸收各类功放建模及预失真的方法，积累设计经验，尽快成为一名卓越的射频工程师。

目录

  • 封面
  • 书名页
  • 内容简介
  • 版权页
  • 前言
  • 目录
  • 第1章　研究现状概述
  • 1.1　功放行为模型研究现状及发展
  • 1.2　预失真技术的研究现状及发展
  • 参考文献
  • 第2章　功率放大器非线性特性
  • 2.1　功率放大器的非线性
  • 2.1.1　谐波失真
  • 2.1.2　互调失真
  • 2.1.3　AM/AM和AM/PM失真
  • 2.2　功率放大器的记忆效应
  • 2.2.1　记忆效应产生的原因
  • 2.2.2　消除记忆效应的方法
  • 2.3　功放非线性对通信系统的影响
  • 2.3.1　邻信道功率比（ACPR）
  • 2.3.2　误差矢量幅度（EVM）
  • 参考文献
  • 第3章　功放行为模型与非线性分析基础
  • 3.1　无记忆行为模型
  • 3.2　有记忆行为模型
  • 3.2.1　Volterra级数模型与记忆多项式模型
  • 3.2.2　Hammerstein模型与Wiener模型
  • 3.2.3　神经网络模型
  • 3.2.4　非线性功放输入输出关系
  • 3.2.5　支持向量机模型
  • 3.2.6　X参数模型
  • 3.2.7　动态X参数理论
  • 3.3　非线性电路分析方法理论基础
  • 3.3.1　谐波平衡法
  • 3.3.2　拟牛顿法
  • 3.3.3　蚁群算法
  • 3.3.4　蜂群算法
  • 参考文献
  • 第4章　功放预失真概述
  • 4.1　预失真技术的原理与分类
  • 4.1.1　预失真技术的原理
  • 4.1.2　预失真技术的分类
  • 4.2　数字预失真主流技术
  • 4.2.1　查找表与多项式预失真
  • 4.2.2　自适应学习结构
  • 参考文献
  • 第5章　Volterra级数功放建模
  • 5.1　记忆效应非线性功放扩展Volterra模型分析与构建
  • 5.1.1　Volterra-Chebyshev模型推导与分析
  • 5.1.2　Volterra-Laguerre模型分析与推导
  • 5.1.3　模型仿真实验
  • 5.2　宽带功率放大器的PGSC建模和数字预失真研究
  • 5.2.1　新型PGSC行为模型分析
  • 5.2.2　PGSC模型的辨识
  • 5.2.3　测试结果
  • 5.3　LMEC研究及预失真应用
  • 5.3.1　LMEC行为模型描述
  • 5.3.2　模型识别
  • 5.3.3　模型性能评估
  • 5.3.4　预失真应用
  • 5.4　改进的动态记忆多项式功放模型及预失真应用
  • 5.4.1　改进的多支路组合功放行为模型
  • 5.4.2　功放模型评估与验证
  • 5.4.3　预失真应用
  • 5.5　分裂增强型Hammerstein模型的研究
  • 5.5.1　模型分析
  • 5.5.2　功放设计及参数提取
  • 5.5.3　模型仿真实验
  • 5.6　新型Hammerstein动态非线性功放模型及预失真应用
  • 5.6.1　改进的Hammerstein模型
  • 5.6.2　模型仿真与验证
  • 参考文献
  • 第6章　神经网络功放建模
  • 6.1　基于RBF神经网络射频功放行为模型研究
  • 6.1.1　RBF神经网络结构和学习算法
  • 6.1.2　基于RBF神经网络的功放建模
  • 6.2　基于BP-RBF神经网络的射频功放行为模型研究
  • 6.2.1　三种模型理论分析
  • 6.2.2　3G功放设计及数据提取
  • 6.2.3　三种模型仿真实验
  • 6.3　改进的简化粒子群算法优化模糊神经网络建模
  • 6.3.1　模糊神经网络功放模型
  • 6.3.2　改进的粒子群算法
  • 6.3.3　功放建模仿真分析
  • 6.4　基于改进粒子群算法的模糊小波神经网络建模
  • 6.4.1　自适应模糊小波神经网络
  • 6.4.2　改进粒子群算法
  • 6.4.3　功放建模与仿真
  • 6.5　基于粗糙集理论的PSO-IOIF-Elman神经网络建模
  • 6.5.1　OIF-Elman神经网络模型
  • 6.5.2　简化PSO优化OIF-Elman神经网络
  • 6.5.3　基于粗糙集理论的功放预测值修正
  • 6.5.4　功放建模仿真及结果
  • 6.6　神经网络逆建模方法及其应用
  • 6.6.1　逆建模方法
  • 6.6.2　更新算法
  • 6.6.3　应用实例及仿真分析
  • 参考文献
  • 第7章　X参数功放建模
  • 7.1　基于X参数晶体管模型的宽带功率放大器设计
  • 7.1.1　X参数的提取
  • 7.1.2　X参数模型描述
  • 7.1.3　与负载无关的X参数提取方法
  • 7.1.4　宽带功率放大器设计
  • 7.1.5　仿真与测试
  • 7.2　基于功放记忆效应的动态X参数模型的研究
  • 7.2.1　动态X参数理论
  • 7.2.2　改进的动态X参数模型
  • 7.2.3　新模型核函数的提取
  • 7.2.4　仿真和数据分析
  • 参考文献
  • 第8章　其他功放建模
  • 8.1　基于动态有理函数的功放模型及预失真应用
  • 8.1.1　模型分析
  • 8.1.2　模型确定与系数提取
  • 8.1.3　模型性能评估
  • 8.1.4　预失真应用
  • 8.2　基于PSO_SVM的射频功率放大器模型
  • 8.2.1　支持向量机（SVM）与粒子群算法（PSO）
  • 8.2.2　仿真实验与结果分析
  • 参考文献
  • 第9章　非线性电路分析方法
  • 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
  • 9.1.1　谐波平衡理论
  • 9.1.2　改进的混合遗传算法
  • 9.1.3　仿真与数据分析
  • 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
  • 9.2.1　谐波平衡分析
  • 9.2.2　拟牛顿粒子群算法
  • 9.2.3　实验仿真分析
  • 9.3　混合蚁群算法在非线性谐波平衡分析中的应用
  • 9.3.1　谐波平衡的基本原理
  • 9.3.2　混合蚁群算法
  • 9.3.3　实验仿真分析
  • 参考文献
  • 第10章　预失真算法与应用
  • 10.1　功放数字基带预失真理论分析和仿真实现
  • 10.1.1　数字基带预失真结构
  • 10.1.2　数字预失真器传输函数理论推导
  • 10.1.3　数字基带预失真的仿真实现
  • 10.2　双环结构的数字预失真方法研究
  • 10.2.1　双环结构的预失真结构
  • 10.2.2　实验验证及结果分析
  • 10.3　峰均比抑制与预失真在OFDM-ROF系统中的应用
  • 10.3.1　OFDM-ROF系统分析
  • 10.3.2　OFDM-ROF系统非线性失真分析
  • 10.3.3　联合仿真系统搭建
  • 10.3.4　联合仿真结果
  • 10.4　改进算法的峰均比抑制联合预失真技术
  • 10.4.1　系统模型
  • 10.4.2　数字预失真系统
  • 10.4.3　预失真与峰均比抑制联合
  • 10.4.4　实验结果与分析
  • 10.5　稀疏的归一化功放模型及预失真应用
  • 10.5.1　模型描述
  • 10.5.2　模型稀疏化及辨识
  • 10.5.3　模型性能验证
  • 10.5.4　预失真应用
  • 10.6　简化滤波器查找表与神经网络联合预失真方法
  • 10.6.1　滤波器查找表预失真
  • 10.6.2　改进的滤波器查找表与神经网络联合预失真
  • 10.6.3　实验结果与分析
  • 10.7　BP逆模型离线训练自适应预失真方法
  • 10.7.1　基于BP神经网络离线训练自适应预失真方法
  • 10.7.2　实验与比较分析
  • 10.8　基于自适应模糊神经网络的功放预失真方法
  • 10.8.1　模糊神经网络模型结构
  • 10.8.2　自适应预失真新方法
  • 10.8.3　实验验证分析
  • 参考文献
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。