本書主要闡述設計射頻與微波功率放大器所需的理論、方法、設計技巧，以及將分析計算與計算機輔助設計相結合的優化設計方法。這些方法提高了設計效率，縮短了設計周期。本書內容覆蓋非線性電路設計方法、非線性主動設備建模、阻抗匹配、功率合成器、阻抗變換器、定向耦合器、高效率的功率放大器設計、寬帶功率放大器及通信系統中的功率放大器設計。 本書適合從事射頻與微波動功率放大器設計的工程師、研究人員及高校相關專業的師生閱讀。 作者簡介 Andrei Grebennikov是M／A—COM TYCO電子部門首席理論設計工程師，他曾經任教于澳大利亞Linz大學、新加坡微電子學院、莫斯科通信和信息技術大學。他目前正在講授研究班課程，在該班上，本書作為國際微波年會論文集。 目錄 第1章 雙口網絡參數 1.1 傳統的網絡參數 1.2 散射參數 1.3 雙口網絡參數間轉換 1.4 雙口網絡的互相連接 1.5 實際的雙口電路 1.5.1 單元件網絡 1.5.2 π形和T形網絡 1.6 具有公共端口的三口網絡 1.7 傳輸線 參考文獻 第2章 非線性電路設計方法 2.1 頻域分析 2.1.1 三角恒等式法 2.1.2 分段線性近似法 2.1.3 貝塞爾函數法 2.2 時域分析 2.3 NewtOn.Raphscm算法 2.4 準線性法 2.5 諧波平衡法 參考文獻 第3章 非線性有源器件模型 3.1 功率MOSFET管 3.1.1 小信號等效電路 3.1.2 等效電路元件的確定 3.1.3 非線性I—V模型 3.1.4 非線性C.V模型 3.1.5 電荷守恒 3.1.6 柵一源電阻 3.1.7 溫度依賴性 3.2 GaAs MESFET和HEMT管 3.2.1 小信號等效電路 3.2.2 等效電路元件的確定 3.2.3 CIJrtice平方非線性模型 3.2.4 Curtice.Ettenberg立方非線性模型 3.2.5 Materka—Kacprzak非線性模型 3.2.6 Raytheon(Statz等)非線性模型 3.2.7 rrriQuint非線性模型 3.2.8 Chalmers(Angek)v)非線性模型 3.2.9 IAF(Bemth)非線性模型 3.2.10 模型選擇 3.3 BJT和HBT汀管 3.3.1 小信號等效電路 3.3.2 等效電路中元件的確定 3.3.3 本征z形電路與T形電路拓撲之間的等效互換 3.3.4 非線性雙極器件模型 參考文獻 第4章 阻抗匹配 4.1 主要原理 4.2 Smith圓圖 4.3 集中參數的匹配 4.3.1 雙極UHF功率放大器 4.3.2 M0SFET VHF高功率放大器 4.4 使用傳輸線匹配 4.4.1 窄帶功率放大器設計 4.4.2 寬帶高功率放大器設計 4.5 傳輸線類型 4.5.1 同軸線 4.5.2 帶狀線 4.5.3 微帶線 4.5.4 槽線 4.5.5 共面波導 參考文獻 第5章 功率合成器、阻抗變換器和定向耦合器 5.1 基本特性 5.2 三口網絡 5.3 四口網絡 5.4 同軸電纜變換器和合成器 5.5 wilkinson功率分配器 5.6 微波混合橋 5.7 耦合線定向耦合器 參考文獻 第6章 功率放大器設計基礎 6.1 主要特性 6.2 增益和穩定性 6.3 穩定電路技術 6.3.1 BJT潛在不穩定的頻域 6.3.2 MOSFET潛在不穩定的頻域 6.3.3 一些穩定電路的例子 6.4 線性度 6.5 基本的工作類別：A、AB、B和C類 6.6 直流偏置 6.7 推挽放大器 6.8 RF和微波功率放大器的實際外形 參考文獻 第7章 高效率功率放大器設計 7.1 B類過激勵 7.2 F類電路設計 7.3 逆F類 7.4 具有并聯電容的E類 7.5 具有并聯電路的E類 7.6 具有傳輸線的E類 7.7 寬帶E類電路設計 7.8 實際的高效率RF和微波功率放大器 參考文獻 第8章 寬帶功率放大器 8.1 Bode—Fan0準則 8.2 具有集中元件的匹配網絡 8.3 使用混合集中和分布元件的匹配網絡 8.4 具有傳輸線的匹配網絡 8.5 有耗匹配網絡 8.6 實際設計一瞥 參考文獻 第9章 通信系統中的功率放大器設計 9.1 Kahn包絡分離和恢復技術 9.2 包絡跟蹤 9.3 異相功率放大器 9.4 Doherty功率放大器方案 9.5 開關模式和雙途徑功率放大器 9.6 前饋線性化技術 9.7 預失真線性化技術 9.8 手持機應用的單片cMOS和HBT功率放大器 參考文獻
上傳時間： 2013-04-24
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本文的目的在于設計一個自適應噪音抵消系統,使其能消除含噪語音信號中的背景噪音,達到提高語音信號質量的目的.主要工作分為兩大部分.本文在第一部分介紹了自適應數字濾波器的基本理論思想,具體闡述了自適應噪聲抵消系統基本原理,并對自適應噪聲抵消系統的指標、抵消性能進行了計算分析.自適應濾波器的算法是整個系統的核心,在第一部分中,對兩種最基本的自適應算法,進行了詳細的介紹和分析,并針對兩種算法的優缺點進行了詳細的比較.這一部分中最關鍵的是對設計的噪聲抵消系統進行計算機仿真,驗證系統設計的合理性和算法的正確性.通過對自適應噪聲抵消器的MATLAB仿真及對仿真圖形的分析,驗證了系統設計和自適應算法的可行性.第二部分主要完成自適應噪聲抵消系統的硬件設計和軟件編程.在第一部分計算機仿真分析的基礎上,利用高速信號處理芯片DSP(TMS320LF2407)設計了一個噪聲干擾抵消系統,在高速信號處理芯片(TMS320LF2407)上開發實現了自適應LMS算法.
標簽： DSP
上傳時間： 2013-06-28
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自適應濾波器是統計信號處理的一個重要組成部分。在實際應用中，由于沒有充足的信息來設計固定系數的數字濾波器，或者設計規則會在濾波器正常運行時改變，因此我們需要研究自適應濾波器。凡是需要處理未知統計環境下運算結果所產生的信號或需要處理非平穩信號時，自適應濾波器可以提供一種吸引人的解決方法，而且其性能通常遠優于用常規方法設計的固定濾波器。此外，自適應濾波器還能提供非自適應方法所不可能提供的新的信號處理能力。 本論文從自適應濾波器研究的重要意義入手，介紹了線性自適應濾波器的基本原理、算法及設計方法，對幾種基于最小均方誤差準則或最小平方誤差準則的自適應濾波器算法進行研究，最終基于一改近的LMS算法設計復數自適應濾波器，并以VHDL語言編寫在maxplus平臺上進行仿真測試。
上傳時間： 2013-07-11
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自適應濾波器的硬件實現一直是自適應信號處理領域研究的熱點。隨著電子技術的發展，數字系統功能越來越強大，對器件的響應速度也提出更高的要求。 本文針對用通用DSP 芯片實現的自適應濾波器處理速度低和用HDL語言編寫底層代碼用FPGA實現的自適應濾波器開發效率低的缺點，提出了一種基于DSP Builder系統建模的設計方法。以隨機2FSK信號作為研究對象，首先在matlab上編寫了LMS去噪自適應濾波器的點M文件，改變自適應參數，進行了一系列的仿真，對算法迭代步長、濾波器的階數與收斂速度和濾波精度進行了研究，得出了最佳自適應參數，即迭代步長μ=0.0057，濾波器階數m=8，為硬件實現提供了參考。 然后，利用最新DSP Builder工具建立了基于LMS算法的8階2FSK信號去噪自適應濾波器的模型，結合多種EDA工具，在EPFlOKl00EQC208-1器件上設計出了最高數據處理速度為36.63MHz的8階LMS自適應濾波器，其速度是文獻[3]通過編寫底層VHDL代碼設計的8階自適應濾波器數據處理速度7倍多，是文獻[50]采用DSP通用處理器TMS320C54X設計的8階自適應濾波器處理速度25倍多，開發效率和器件性能都得到了大大地提高，這種全新的設計理念與設計方法是EDA技術的前沿與發展方向。 最后，采用異步FIFO技術，設計了高速采樣自適應濾波系統，完成了對雙通道AD器件AD9238與自適應濾波器的高速匹配控制，在QuartusⅡ上進行了仿真，給出了系統硬件實現的原理框圖，并將采樣濾波控制器與異步FIF0集成到同一芯片上，既能有效降低高頻可能引起的干擾又降低了系統的成本。
上傳時間： 2013-06-01
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語音通信是人類通信的重要組成部分，伴隨著數字通信技術和計算機技術的發展，特別是Internet的出現，基于因特網的數字語音通信技術得了到迅速的發展。由于設備、環境、人為操作等因素的影響，網絡上傳輸的語音信號可能出現忽大忽小的情況，為了得到較好的語音信號輸出效果，需要在接收端對語音信號進行處理。針對以上情況，本文研究并實現了基于ARM的網絡語音AGC系統。 本文結合嵌入式系統和AGC技術的發展，設計實現了一個基于ARM的網絡語音AGC系統。本文首先對AGC算法進行了深入研究，在對LMS算法進行研究的基礎上提出了一種基于LMS的數字語音AGC算法，通過Matlab軟件對算法進行了仿真；設計了一個由AT91RM9200微處理器、網絡控制器、音頻芯片構成的嵌入式AGC處理終端硬件平臺，構建了嵌入式Linux操作系統，并在此基礎上設計實現了網絡語音AGC系統的下位機終端。該終端主要實現了用基于LMS的數字語音AGC算法實時地處理從網絡上傳過來的忽大忽小的數字語音信號，取得良好的語音信號輸出，并且穩定性可靠；設計實現了上位PC機程序，上位機實現了通過網絡將數字語音信號實時地傳送到嵌入式終端的功能。 本設計采用高性能微處理器，配合嵌入式Linux強大支持功能的實現方案，具有高性能、低成本、小型化、實時性強等諸多優點。相比傳統的實現架構，該設計具有更好的靈活性和操作性，性價比更高，功能更強大，同時可擴展性和可移植性也更好，具有一定的技術先進性和廣泛的應用前景。
上傳時間： 2013-06-11
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本文深入研究基于美國德州儀器公司(TI)TMS320C5410DSP芯片的濾波器系統軟件實現方法,用窗冂設計法實現FIR濾波器,給出了MATLAB仿真結果,并在以TI TMS320C5410為微處理器的DSK上實現,實驗結果表明濾波結果效果良好,達到了預期的性能指標,用時間抽取法實現的FFT/IFFT算法,介紹了自適應濾波器的基本原理及應用,并對LMS算法進行了深入的研究。
上傳時間： 2013-06-29
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在無線通信系統中,信號在傳輸過程中由于多徑效應和信道帶寬的有限性以及信道特性的不完善性導致不可避免地產生碼間串擾(Intersymbol Interference).為了克服碼間串擾所帶來的信號畸變,則必須在接收端增加均衡器,以補償信道特性,正確恢復發送序列.盲均衡器由于不需要訓練序列,僅利用接收信號的統計特性就能對信道特性進行均衡,消除碼間串擾,成為近年來通信領域研究的熱點課題.本課題采用已經取得了很多研究成果的Bussgang類盲均衡算法,主要因為它的計算復雜度小,便于實時實現,具有較好的性能.本文探討了以FPGA(Field Programmable Gates Array)為平臺,使用Verilog HDL(Hardware Description Language)語言設計并實現基于Bussgang類型算法的盲均衡器的硬件系統.本文簡要介紹了Bussgang類型盲均衡算法中的判決引導LMS(DDLMS)和常模(CMA)兩種算法和FPGA設計流程.并詳細闡述了基于FPGA的信道盲均衡器的設計思想、設計結構和Verilog設計實現,以及分別給出了各個模塊的結構框圖以及驗證結果.本課題所設計和實現的信道盲均衡器,為電子設計自動化(EDA)技術做了有益的探索性嘗試,對今后無線通信系統中的單芯片可編程系統(SOPC)的設計運用有著積極的借鑒意義.
上傳時間： 2013-07-25
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自適應濾波器是智能天線技術中核心部分-自適應波束成形器的關鍵技術，算法的高效穩定性及硬件時鐘速率的快慢是判斷波束成形器性能優劣的主要標準。 首先選取工程領域最常用的自適應橫向LMS濾波算法作為研究對象，提出了利用最小均方誤差意義下自適應濾波器的輸出信號與主通道噪聲信號的等效關系，得到濾波器最佳自適應參數的方法。并分析了在平穩和非平穩環境噪聲下，濾波器的收斂速度、權系數穩定性、跟蹤輸入信號的能力和信噪比的改善等特性。 在分析梯度自適應格型算法的基礎上，提出利用最佳反射系數的收斂性和穩定性，得到了梯度自適應格型濾波器的定步長改進方法；并以改進的梯度自適應格型和線性組合器組成梯度自適應格型聯合處理算法，在同樣環境噪聲下，相比自適應橫向LMS算法，其各項性能指標都得到了極大地改善，而且有利于節省硬件資源。 設計了自適應橫向LMS濾波器和梯度自適應格型聯合處理濾波器的電路模型，并用馳豫超前技術對兩類濾波器進行了流水線優化。利用Altera公司的CycloneⅡ系列EP2C5T144C6芯片和多種EDA工具，完成了濾波器的FPGA硬件設計與仿真實現。并以FPGA實現的3節梯度自適應格型聯合處理器為核心，設計了一種TD-SCDMA系統的自適應波束成形器，分析表明可以很好地利用系統提供的參考信號對下行波束進行自適應成形。
上傳時間： 2013-07-16
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波束形成模塊是聲納信號處理系統中的核心部分，其作用為在空域上加強來自某一方向的信號，抑制干擾，同時探測目標的方位。因此，波束形成模塊的研究在水下探測器、水下武器引信等聲納系統中顯得尤為重要。本文基于陣列波束形成的原理對圓陣自適應波束形成展開了比較深入的研究。 首先，本文概述了聲納波束形成的研究背景和研究現狀。基于本課題所研究的主動聲納模型，分析了主動聲納信號，提出應用復基帶信號進行波束形成的方案；對接收波束形成的原理和方法進行了比較詳細的推導和論述。 其次，本文重點對均勻圓形陣列流形的波束形成作了詳細分析和波束圖函數推導，并且應用MATLAB軟件進行了仿真分析。然后對LMS自適應算法進行了介紹，由對LMS算法的分析推導了DLMS算法，并對LMS算法和DLMS算法進行了分析，并將DLMS算法應用于均勻圓陣波束形成。仿真結果表明，基于FIR濾波架構的DLMS算法以犧牲部分收斂速度為代價，可獲得高速并行處理能力。DLMS自適應波束形成方法能使目標方向信號加強，同時將干擾信號零陷。 最后，本文介紹了基于FPGA的并行度為2的8陣元DLMS自適應波束形成設計思路以及實現方法。系統的整體結構采用了并行處理架構，而在單個支路采用了流水線技術。并應用硬件描述(VHDL)語言在QuartusⅡ4.0環境下設計了各軟件模塊和功能仿真。
上傳時間： 2013-04-24
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本文結合目前國內外航電數據處理系統的發展概況，設計了一款集數據采集、處理、控制及傳輸于一體的航電處理系統。文章首先深入研究了自適應濾波器原理，分析了LMS算法性能，著重從影響算法性能的因素入手，通過分析仿真，改進...
上傳時間： 2013-07-18
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