123,123,123

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書主要針對(duì)未來(lái)智能無(wú)線通信系統(tǒng)需要突破的關(guān)鍵問(wèn)題―寬頻帶、高效率和智能化，開展寬帶高效可重構(gòu)射頻電路模塊設(shè)計(jì)與研究，同時(shí)為了能夠高效開發(fā)射頻模塊，研究了射頻電路模塊逆向建模。本書收錄了著者及所帶團(tuán)隊(duì)在射頻微波電路模塊與器件設(shè)計(jì)，以及模塊建模方面所取得的成果，共分4章，分別為寬帶高效可重構(gòu)功率放大器、超寬帶多陷波天線、超寬帶濾波器設(shè)計(jì)與研究和射頻模塊建模。主要內(nèi)容包括寬帶高效E類功率放大器、可重構(gòu)多頻功率放大器、并發(fā)雙頻可重構(gòu)功率放大器、超寬帶多陷波天線、可重構(gòu)超寬帶天線、多陷波超寬帶濾波器、天線和濾波器逆向建模、功率放大器逆向建模等。本書提出了應(yīng)用于無(wú)線通信系統(tǒng)的關(guān)鍵電路模塊的設(shè)計(jì)方法和創(chuàng)新結(jié)構(gòu)，以及有源和無(wú)源模塊的逆向建模算法，為智能無(wú)線通信系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)奠定了理論基礎(chǔ)和設(shè)計(jì)思路。讀者能夠通過(guò)設(shè)計(jì)實(shí)例了解射頻微波模塊創(chuàng)新性的設(shè)計(jì)理論和設(shè)計(jì)方法，學(xué)習(xí)射頻微波模塊的設(shè)計(jì)過(guò)程、步驟、實(shí)驗(yàn)及仿真測(cè)試方法，以及分析不同頻率、不同結(jié)構(gòu)、不同類別射頻微波模塊設(shè)計(jì)之間的差異等，從中總結(jié)和吸收寬帶高效可重構(gòu)射頻模塊的設(shè)計(jì)方法，進(jìn)而理解和搭建智能無(wú)線通信系統(tǒng)，為成為射頻電路和系統(tǒng)工程師積累經(jīng)驗(yàn)。

作者簡(jiǎn)介

　　南敬昌，遼寧工程技術(shù)大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師，北京郵電大學(xué)博士，遼寧省青年骨干教師，遼寧省優(yōu)秀碩士論文指導(dǎo)教師，學(xué)報(bào)審稿人，半導(dǎo)體技術(shù)特邀編輯，遼寧省科協(xié)高層次科技專家?guī)鞂＜?，?guó)家自然科學(xué)基金函審專家，教育部第三輪學(xué)科評(píng)估專家，遼寧高校電子專業(yè)評(píng)價(jià)成員，ICNC-FSDK2013，CISP-BMEI2015組委會(huì)主席，碩士點(diǎn)學(xué)科信號(hào)與信息處理方向帶頭人；美國(guó)密西根大學(xué)高級(jí)訪問(wèn)學(xué)者。

圖書目錄

目錄

第1章寬帶高效可重構(gòu)功率放大器 1
1．1　平衡式E/F類功率放大器 1
1．1．1　引言 1
1．1．2　平衡式功率放大器原理 1
1．1．3　E/F類功率放大器設(shè)計(jì)與仿真 2
1．1．4　平衡式E/F類功率放大器仿真
與實(shí)測(cè)結(jié)果 6
1．1．5　結(jié)論 9
1．2　寬帶高效E類功率放大器 9
1．2．1　引言 10
1．2．2　寬帶高效E類功率放大器
原理 10
1．2．3　寬帶高效E類功率放大器的
設(shè)計(jì)與仿真 11
1．2．4　結(jié)論 14
1．3　可重構(gòu)多頻功率放大器 14
1．3．1　引言 15
1．3．2　可重構(gòu)多頻功率放大器原理 15
1．3．3　可重構(gòu)器件設(shè)計(jì)與仿真 19
1．3．4　可重構(gòu)多頻功率放大器設(shè)計(jì)與
仿真 21
1．3．5　可重構(gòu)多頻功率放大器的
實(shí)物與測(cè)試結(jié)果 27
1．3．6　結(jié)論 30
1．4　并發(fā)雙頻可重構(gòu)功率放大器 30
1．4．1　引言 31
1．4．2　并發(fā)雙頻可重構(gòu)功率放大器
原理 31
1．4．3　PIN開關(guān)的設(shè)計(jì) 32
1．4．4　并發(fā)雙頻匹配電路的設(shè)計(jì) 33
1．4．5　并發(fā)雙頻可重構(gòu)功率放大器的
設(shè)計(jì)與仿真 34
1．4．6　結(jié)論 37
1．5　雙頻射頻功率放大器 37
1．5．1　引言 37
1．5．2　雙頻匹配結(jié)構(gòu)原理 38
1．5．3　多頻偏置電路設(shè)計(jì)與仿真 41
1．5．4　雙頻射頻功率放大器實(shí)物與
測(cè)試結(jié)果 46
1．5．5　結(jié)論 48
參考文獻(xiàn) 48
第2章超寬帶多陷波天線 50
2．1　緊湊型超寬帶多陷波天線設(shè)計(jì)與
研究 50
2．1．1　超寬帶多陷波天線結(jié)構(gòu) 50
2．1．2　實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 51
2．1．3　結(jié)論 54
2．2　具有雙陷波特性的蜂窩結(jié)構(gòu)分形超寬帶
天線 54
2．2．1　引言 54
2．2．2　雙陷波蜂窩結(jié)構(gòu)分形超寬帶天線
結(jié)構(gòu) 54
2．2．3　實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 56
2．2．4　結(jié)論 59
2．3　具有三陷波特性的類Sierpinski分形
超寬帶天線 59
2．3．1　三陷波分形超寬帶天線結(jié)構(gòu) 59
2．3．2　實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 62
2．3．3　結(jié)論 65
2．4　具有可重構(gòu)特性陷波超寬帶天線 65
2．4．1　雙陷波超寬帶天線結(jié)構(gòu) 66
2．4．2　實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 67
2．4．3　結(jié)論 69
參考文獻(xiàn) 69
第3章超寬帶濾波器設(shè)計(jì)與研究 71
3．1　基于多模諧振器的陷波特性濾波器 71
3．1．1　引言 71
3．1．2　新型多模諧振器 71
3．1．3　多模諧振器理論分析與推導(dǎo) 71
3．1．4　超寬帶濾波器的仿真及分析 74
3．1．5　具有陷波特性的超寬帶濾波器
設(shè)計(jì) 75
3．1．6　具有陷波特性的超寬帶濾波器
仿真與實(shí)測(cè) 76
3．1．7　結(jié)論 77
3．2　緊湊型多陷波超寬帶濾波器 78
3．2．1　引言 78
3．2．2　加載開路枝節(jié)的多模諧振器
結(jié)構(gòu) 78
3．2．3　帶陷波特性階躍阻抗諧振器
設(shè)計(jì) 80
3．2．4　原理可行性分析 81
3．2．5　多陷波超寬帶濾波器仿真
測(cè)試 82
3．2．6　結(jié)論 84
3．3　基于耦合傳輸線多陷波超寬帶濾波器的
設(shè)計(jì) 84
3．3．1　引言 84
3．3．2　基于平行耦合傳輸線的設(shè)計(jì) 85
3．3．3　加載帶阻單元的環(huán)形諧振器
結(jié)構(gòu) 86
3．3．4　加載開路電容與短路枝節(jié)匹配線
結(jié)構(gòu) 87
3．3．5　基于耦合傳輸線多陷波超寬帶
濾波器的仿真測(cè)試 88
3．3．6　結(jié)論 90
參考文獻(xiàn) 90
第4章　射頻模塊建模 92
4．1　超寬帶濾波器的稀疏貝葉斯正則化神經(jīng)
網(wǎng)絡(luò)逆向建模 92
4．1．1　稀疏貝葉斯正則化逆向神經(jīng)
網(wǎng)絡(luò)迭代算法 92
4．1．2　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逆向建模過(guò)程 95
4．1．3　超寬帶濾波器模型及數(shù)據(jù)
提取 95
4．1．4　實(shí)驗(yàn)仿真及結(jié)果 97
4．2　稀疏正則化逆向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在雙陷波
超寬帶天線設(shè)計(jì)中的應(yīng)用 99
4．2．1　稀疏正則化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆向
算法 100
4．2．2　逆向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定天線關(guān)鍵
設(shè)計(jì)參數(shù) 101
4．2．3　稀疏正則化逆向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雙陷波
超寬帶天線仿真結(jié)果與分析 102
4．2．4　雙陷波超寬帶天線設(shè)計(jì)結(jié)果與
分析 107
4．3　Doherty功率放大器的貝葉斯正則化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆向建模研究 109
4．3．1　貝葉斯正則化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆向迭代
算法 109
4．3．2　Doherty功率放大器逆向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
建模過(guò)程 110
4．3．3　實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及仿真分析 114
4．4　可重構(gòu)功率放大器的新穎NARX神經(jīng)
網(wǎng)絡(luò)逆向建模研究 115
4．4．1　新穎NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆向模型
迭代算法 116
4．4．2　逆向建模方法 117
4．4．3　實(shí)驗(yàn)仿真及結(jié)果 120
4．5　改進(jìn)蟻群算法的BRBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功率
放大器逆向建模方法 122
4．5．1　建?；A(chǔ) 122
4．5．2　IACO-BRBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆向模型
迭代算法 123
4．5．3　逆向建模方法 126
4．5．4　實(shí)驗(yàn)仿真及結(jié)果 126
4．6　基于負(fù)載牽引和記憶效應(yīng)X參數(shù)功率
放大器建模 129
4．6．1　X參數(shù)理論基礎(chǔ) 129
4．6．2　 -X參數(shù)模型 131
4．6．3　模型提取和驗(yàn)證 135
參考文獻(xiàn) 141