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《哈尔滨工业大学》 2008年
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射频功率放大器大信号表征及频域非线性特征建模

华晓杰  
【摘要】: 射频/微波系统中的功率放大器作为通信系统中的核心元器件,放大器产生的非线性现象是影响射频/微波通信系统性能的重要因素,得到专家和学者们的普遍关注。人们对射频功率器件提出了更多的新要求,如更高的功率,更高效率和更小的体积。然而,传统的设计射频功率器件的逐次渐近法非常的耗时,而且需要有经验积累的过程,不利于快速地发布产品。在这种情况下,业界专家们把目光转向了更具发展潜力的新技术上,这就是计算机辅助设计技术。 非线性功率器件应用计算机辅助设计技术的基础是要求建立足够精确的非线性大信号射频模型。如果这些模型存在的话,就可以减少大量的重复性工作,使得设计工作更加简便和快捷。大信号网络分析仪的出现和大信号散射函数概念的提出,让射频和微波领域的工程师开始以一种全新的视角来审视现有建模方法所存在的各种问题。 本文首先介绍了现有的射频功率器件建模方法,指出了这些方法的局限性,提出了一种基于支持向量机的射频功率放大器建模方法,通过辨识大信号散射函数,精确的表征射频功率放大器的非线性特性。实验结果证实了这种方法的有效性,通过与国外基于神经网络的方法对比,在模型的精度相当的情况下,这种方法具有所需的数据量少,因而相应地使测试的时间减少的优点。这为发展射频微波功率器件的设计方法探索了一个新的途径。 基于大信号网络分析仪测量数据,本文设计了针对射频功率放大器的建模实验,提出了一种对散射函数一阶近似的射频功率放大器建模方法,并用压缩特性、大信号反射系数、AM-PM特性、谐波失真特性等多种应用实例验证了模型的有效性。 为了便于对射频功率器件进行集成研究,本文开发了一个射频功率放大器大信号表征及频域非线性特性建模平台,这个平台可以实现文中提出的两种建模方法:第一个模块可以实现散射函数的辨识,并通过辨识得到的散射函数分析射频功率放大器的压缩特性、AM-PM特性、谐波失真特性、时域电压电流。第二个功能可以实现:通过实测得到的射频功率放大器的频域数据,计算得到多谐波失真模型(Polyharmonic Distortion Modeling,PHD model),通过PHD模型分析其与经典S参数模型的区别,并分析功率放大器的压缩特性、AM-PM特性、大信号反射系数等非线性特性。 射频功率放大器大信号表征及频域非线性特性建模是当前的研究热点,各国学者都在不同方向上进行着探索,随着研究工作的深入,相信它的理论意义和实用价值会被更多的学者认识到。
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TN722.75

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 陈春雨;胡江;;支持向量机在射频功率器件建模中的应用[J];应用科技;2011年03期
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 胡江;支持向量机在射频功率器件建模中的应用研究[D];哈尔滨工程大学;2011年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于核偏最小二乘的简约最小二乘支持向量机及其应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
2 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于最小二乘支持向量机的Hammerstein-Wiener模型辨识[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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4 ;A Novel Proximal Support Vector Machine and Its Application in Radar Target Recognition[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 ;A CDMA Signal Receiver Based on LS-SVM[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 ;LS-SVM Based Stable Generalized Predictive Control[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
7 阎纲;梁昔明;龙祖强;李翔;;一种新的提前一步预测控制算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
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9 ;GA Based LS-SVM Classifier for Waste Water Treatment Process[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
10 柴伟;孙先仿;乔俊飞;;有监督的等距映射和k近邻分类结合用于集员辨识[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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4 陈志国;基于群体智能的机器视觉的关键技术研究[D];江南大学;2010年
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6 向国齐;支持向量回归机代理模型设计优化及应用研究[D];电子科技大学;2010年
7 徐跃杭;新型高频场效应器件特性与建模技术研究[D];电子科技大学;2010年
8 桑永胜;空间数据分析的神经计算方法[D];电子科技大学;2010年
9 渠瑜;基于SVM的高不平衡分类技术研究及其在电信业的应用[D];浙江大学;2010年
10 包鑫;稳健回归技术及其在光谱分析中的应用[D];浙江大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 曾传华;基于颜色和纹理特征的竹条分级方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 田文娟;基于支持向量机的人民币序列号识别方法的研究[D];山东科技大学;2010年
3 孟培培;基于3S的土地督察信息系统研究[D];山东科技大学;2010年
4 李海清;支持向量机在金融市场预测中的应用[D];辽宁师范大学;2010年
5 李光远;基于在线聚类和最小二乘支持向量机的模糊建模方法研究[D];郑州大学;2010年
6 王巧立;微生物发酵过程的建模与优化控制研究[D];郑州大学;2010年
7 曲昆鹏;基于支持向量机的杂草识别研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 王嘉钰;全电力推进船舶短期电力负荷预测研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
9 田向伟;基于参数优化LSSVM在转炉煤气系统预测中的应用[D];大连理工大学;2010年
10 穆大芸;多变量时间序列预测与储备池优化方法研究[D];大连理工大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 高学邦,蒋敬旗,高建军;GaAsFET大信号模型与参数提取[J];半导体情报;1997年05期
2 王睿;;关于支持向量机参数选择方法分析[J];重庆师范大学学报(自然科学版);2007年02期
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10 曾天志;张波;罗萍;蒲奎;赵露;;一种新颖的功率MOSFET SPICE宏模型[J];微电子学;2006年04期
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 田英杰;支持向量回归机及其应用研究[D];中国农业大学;2005年
2 李海生;支持向量机回归算法与应用研究[D];华南理工大学;2005年
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中国硕士学位论文全文数据库 前5条
1 倪峰;微波非线性散射函数仿真技术的研究[D];西安电子科技大学;2008年
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4 曹进;微波非线性散射函数理论分析和基于小波神经网络大信号建模技术的研究[D];西安电子科技大学;2008年
5 孙洪剑;射频功率放大器的多谐波失真特性建模[D];哈尔滨工业大学;2007年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前8条
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6 林茂六,许洪光;超越S参数的大信号射频网络分析测试技术概述[J];测控技术;2003年03期
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【相似文献】
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1 邱伟,蒋敬旗,高学邦;大信号有源器件S参数测试方法研究[J];半导体情报;1997年03期
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3 陈春雨;胡江;;支持向量机在射频功率器件建模中的应用[J];应用科技;2011年03期
4 林茂六,许洪光;超越S参数的大信号射频网络分析测试技术概述[J];测控技术;2003年03期
5 蒋建聪;;C波段5瓦GaAs场效应晶体管功率放大器[J];遥测遥控;1988年04期
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8 朱鲜芙;微波反馈振荡器分析与设计[J];无线电工程;1997年04期
9 Edward J.Lias ,曲成义;探索难以理解的KOPS[J];系统工程与电子技术;1981年11期
10 田盛丰,黄厚宽;基于支持向量机的数据库学习算法[J];计算机研究与发展;2000年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 林茂六;华晓杰;;基于支持向量机的大信号射频功率器件频域特征模型回归分析[A];第十七届全国测控计量仪器仪表学术年会(MCMI'2007)论文集(上册)[C];2007年
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4 黄淑云;孙兴玉;梁汝萍;邱建丁;;基于小波支持向量机预测蛋白质亚细胞定位研究[A];第十一届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集[C];2011年
5 谢湘;匡镜明;;支持向量机在语音识别中的应用研究[A];现代通信理论与信号处理进展——2003年通信理论与信号处理年会论文集[C];2003年
6 涂冬成;薛龙;刘木华;赵进辉;沈杰;吁芳;;基于支持向量机的鹅肉肉色客观评定研究[A];中国农业工程学会电气信息与自动化专业委员会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会论文摘要[C];2010年
7 杨凌;刘玉树;;基于支持向量机的坦克识别算法[A];第三届全国数字成像技术及相关材料发展与应用学术研讨会论文摘要集[C];2004年
8 师旭超;巴松涛;;基于支持向量机方法的深基坑变形预测[A];科技、工程与经济社会协调发展——河南省第四届青年学术年会论文集(上册)[C];2004年
9 张军;;支持向量机方法在地下水位干扰排除中的初步应用[A];2007年地震流体学术研讨会论文摘要集[C];2007年
10 许建生;盛立东;;基于改进的支持向量机和BP神经网络的识别算法[A];第八届全国汉字识别学术会议论文集[C];2002年
中国重要报纸全文数据库 前10条
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3 蒋乃瑶;关节炎有五大信号[N];农村医药报(汉);2007年
4 记者 张建松;“病态肥胖”有十大信号[N];新华每日电讯;2003年
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7 渤海投资 秦洪;耐心等待企稳信号出现[N];中国证券报;2008年
8 陈二厚、刘铮、王立彬;“计划”变“规划”,一字之差变化大[N];新华每日电讯;2005年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 华晓杰;射频功率放大器大信号表征及频域非线性特征建模[D];哈尔滨工业大学;2008年
2 杜小芳;基于CPFR的农产品采购模型研究[D];华中科技大学;2005年
3 刘育明;动态过程数据的多变量统计监控方法研究[D];浙江大学;2006年
4 栾锋;支持向量机(SVM)和径向基神经网络(RBFNN)方法在化学、环境化学和药物化学中的应用研究[D];兰州大学;2006年
5 孙薇;市场条件下抽水蓄能电站效益综合评价及运营模式研究[D];华北电力大学(河北);2007年
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7 朱燕飞;锌钡白回转窑煅烧过程智能建模研究[D];华南理工大学;2005年
8 田英杰;支持向量回归机及其应用研究[D];中国农业大学;2005年
9 燕忠;基于蚁群优化算法的若干问题的研究[D];东南大学;2005年
10 任东;基于支持向量机的植物病害识别研究[D];吉林大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘艳伟;支持向量机方法在感潮河段洪峰水位预报中的应用[D];浙江大学;2010年
2 杨镭;支持向量机算法设计及在高分辨雷达目标识别中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
3 童振;基于支持向量机的电解液成分预测[D];东北大学;2008年
4 聂小芳;模糊粗糙集与支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
5 鄢常亮;基于支持向量机的高炉向凉向热炉况预测研究[D];内蒙古科技大学;2010年
6 韩叙东;基于支持向量机的水电故障分类器的设计与实现[D];东北大学;2008年
7 冯杰;慢时变对象的支持向量机建模与在线校正方法研究[D];东北大学;2009年
8 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
9 王奇安;基于广泛内核的CVM算法研究及参数C的选择[D];南京航空航天大学;2009年
10 张永新;基于支持向量机和遗传算法相结合的模拟电路故障诊断方法研究[D];东北大学;2009年
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