本书主要针对未来智能无线通信系统需要突破的关键问题——宽频带、高效率和智能化，开展宽带高效可重构射频电路模块设计与研究，同时为了能够高效开发射频模块，研究了射频电路模块逆向建模。
本书收录了著者及所带团队在射频微波电路模块与器件设计，以及模块建模方面所取得的成果，共4章，分别为宽带高效可重构功率放大器、超宽带多陷波天线、超宽带滤波器设计与研究和射频模块建模。主要内容包括宽带高效E类功率放大器、可重构多频功率放大器、并发双频可重构功率放大器、超宽带多陷波天线、可重构超宽带天线、多陷波超宽带滤波器、天线和滤波器逆向建模、功率放大器逆向建模等。本书提出了应用于无线通信系统的关键电路模块的设计方法和创新结构，以及有源和无源模块的逆向建模算法，为智能无线通信系统的实现奠定了理论基础和设计思路。
通过设计实例，读者能够了解射频微波模块创新性的设计理论和设计方法，学习射频微波模块的设计过程、步骤、实验及仿真测试方法，以及分析不同频率、不同结构、不同类别射频微波模块设计之间的差异等，从中总结和吸收宽带高效可重构射频模块的设计方法，进而理解和搭建智能无线通信系统，为成为射频电路和系统工程师积累经验。
本书适用于电子信息工程、电子科学与技术、通信工程等本科高年级学生和电子信息类相关方向的研究生阅读，也适用于从事该方面设计的射频电路与系统工程师参考。

第1章 宽带高效可重构功率放大器
1.1 平衡式E/F类功率放大器
1.1.1 引言
1.1.2 平衡式功率放大器原理
1.1.3 E/F类功率放大器设计与仿真
1.1.4 平衡式E/F类功率放大器仿真与实测结果
1.1.5 结论
1.2 宽带高效E类功率放大器
1.2.1 引言
1.2.2 宽带高效E类功率放大器原理
1.2.3 宽带高效E类功率放大器的设计与仿真
1.2.4 结论
1.3 可重构多频功率放大器
1.3.1 引言
1.3.2 可重构多频功率放大器原理
1.3.3 可重构器件设计与仿真
1.3.4 可重构多频功率放大器设计与仿真
1.3.5 可重构多频功率放大器的实物与测试结果
1.3.6 结论
1.4 并发双频可重构功率放大器
1.4.1 引言
1.4.2 并发双频可重构功率放大器原理
1.4.3 PIN开关的设计
1.4.4 并发双频匹配电路的设计
1.4.5 并发双频可重构功率放大器的设计与仿真
1.4.6 结论
1.5 双频射频功率放大器
1.5.1 引言
1.5.2 双频匹配结构原理
1.5.3 多频偏置电路设计与仿真
1.5.4 双频射频功率放大器实物与测试结果
1.5.5 结论
参考文献
第2章 超宽带多陷波天线
2.1 紧凑型超宽带多陷波天线设计与研究
2.1.1 超宽带多陷波天线结构
2.1.2 实验结果与分析
2.1.3 结论
2.2 具有双陷波特性的蜂窝结构分形超宽带天线
2.2.1 引言
2.2.2 双陷波蜂窝结构分形超宽带天线结构
2.2.3 实验结果与分析
2.2.4 结论
2.3 具有三陷波特性的类Sierpinski分形超宽带天线
2.3.1 三陷波分形超宽带天线结构
2.3.2 实验结果与分析
2.3.3 结论
2.4 具有可重构特性陷波超宽带天线
2.4.1 双陷波超宽带天线结构
2.4.2 实验结果与分析
2.4.3 结论
参考文献
第3章 超宽带滤波器设计与研究
3.1 基于多模谐振器的陷波特性滤波器
3.1.1 引言
3.1.2 新型多模谐振器
3.1.3 多模谐振器理论分析与推导
3.1.4 超宽带滤波器的仿真及分析
3.1.5 具有陷波特性的超宽带滤波器设计
3.1.6 具有陷波特性的超宽带滤波器仿真与实测
3.1.7 结论
3.2 紧凑型多陷波超宽带滤波器
3.2.1 引言
3.2.2 加载开路枝节的多模谐振器结构
3.2.3 带陷波特性阶跃阻抗谐振器设计
3.2.4 原理可行性分析
3.2.5 多陷波超宽带滤波器仿真测试
3.2.6 结论
3.3 基于耦合传输线多陷波超宽带滤波器的设计
3.3.1 引言
3.3.2 基于平行耦合传输线的设计
3.3.3 加载带阻单元的环形谐振器结构
3.3.4 加载开路电容与短路枝节匹配线结构
3.3.5 基于耦合传输线多陷波超宽带滤波器的仿真测试
3.3.6 结论
参考文献
第4章 射频模块建模
4.1 超宽带滤波器的稀疏贝叶斯正则化神经网络逆向建模
4.1.1 稀疏贝叶斯正则化逆向神经网络迭代算法
4.1.2 神经网络的逆向建模过程
4.1.3 超宽带滤波器模型及数据提取
4.1.4 实验仿真及结果
4.2 稀疏正则化逆向神经网络在双陷波超宽带天线设计中的应用
4.2.1 稀疏正则化神经网络逆向算法
4.2.2 逆向神经网络确定天线关键设计参数
4.2.3 稀疏正则化逆向神经网络双陷波超宽带天线仿真结果与分析
4.2.4 双陷波超宽带天线设计结果与分析
4.3 Doherty功率放大器的贝叶斯正则化神经网络逆向建模研究
4.3.1 贝叶斯正则化神经网络逆向迭代算法
4.3.2 Doherty功率放大器逆向神经网络建模过程
4.3.3 实验验证及仿真分析
4.4 可重构功率放大器的新颖NARX神经网络逆向建模研究
4.4.1 新颖NARX神经网络逆向模型迭代算法
4.4.2 逆向建模方法
4.4.3 实验仿真及结果
4.5 改进蚁群算法的BRBP神经网络功率放大器逆向建模方法
4.5.1 建模基础
4.5.2 IACO-BRBP神经网络逆向模型迭代算法
4.5.3 逆向建模方法
4.5.4 实验仿真及结果
4.6 基于负载牵引和记忆效应X参数功率放大器建模
4.6.1 X参数理论基础
4.6.2 |Γ21|-X参数模型
4.6.3 模型提取和验证
参考文献