本书收录了著者及所在团队在认知无线电系统功率放大器设计建模与预失真方面所取得的成果，共4章，主要内容包括：功率放大器的研究与设计、功率放大器非线性分析、预失真技术原理与应用、压缩感知框架下信号采集与预失真重构。本书介绍了GaN器件的平衡式逆F类功率放大器的研究与设计、Doherty功率放大器设计、并发多波段射频功率放大器设计、可重构功率放大器仿真设计、功率放大器行为模型建立、功率放大器神经网络逆向建模方法、数字预失真研究、压缩感知框架下宽带功率放大器预失真模型研究，并提出了应用于构建压缩采样及稀疏系统辨识理论下的预失真系统设计方法和创新结构，为智能无线电系统的实现奠定了理论基础和设计思路。读者能够通过本书的设计实例了解射频功率放大器和预失真技术的创新性设计理论及设计方法，学习射频功率放大器模块的设计过程、步骤、实验及仿真测试方法，分析不同射频功率放大器行为模型的建模方法，进而理解和搭建认知无线电系统功率放大器预失真智能系统，为成为射频电路和系统工程师积累经验。本书可作为高等学校电子信息工程、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的学习参考书，也可供射频电路与系统工程师学习、参考。

第1章 功率放大器的研究与设计
1.1 基于GaN器件的平衡式逆F类功率放大器的研究与设计
1.1.1 平衡式功率放大器的原理
1.1.2 平衡式功率放大器
1.1.3 3dB定向耦合器
1.2 单级逆F类功率放大器的设计
1.2.1 逆F类功率放大器的工作原理
1.2.2 输入匹配电路设计
1.3 平衡式逆F类功率放大器
1.3.1 平衡式逆F类功率放大器设计原理
1.3.2 平衡式逆F类功率放大器实物与测试
1.4 Doherty功率放大器设计
1.4.1 基于谐波抑制与补偿线技术的非对称Doherty功率放大器设计
1.4.2 基于双向牵引技术与谐波抑制的Doherty功率放大器设计
1.5 并发双波段射频功率放大器设计
1.5.1 并发双波段功率放大器的工作原理
1.5.2 并发双波段功率放大器匹配电路设计
1.5.3 双波段射频功率放大器实物与测试
1.6 可重构功率放大器仿真设计
1.6.1 可重构多波段功率放大器的工作原理
1.6.2 多波段偏置电路设计
1.6.3 多波段功率放大器的匹配电路设计
1.6.4 可重构功率放大器实物与测试
参考文献
第2章 功率放大器非线性分析
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 功率放大器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）
2.4 功率放大器行为模型
2.4.1 Saleh模型、Rapp模型和幂级数模型
2.4.2 Volterra级数模型与记忆多项式模型
2.4.3 Hammerstein模型与Wiener模型
2.4.4 神经网络模型
2.5 记忆效应非线性功率放大器扩展Volterra模型分析与构建
2.5.1 Volterra-Chebyshev模型推导与分析
2.5.2 Volterra-Laguerre模型分析与推导
2.5.3 模型仿真实验
2.6 基于Volterra级数模型改进的自适应子空间追踪算法
2.6.1 改进稀疏度估计算法
2.6.2 自适应子空间追踪算法
2.6.3 仿真分析
2.6.4 小结
2.7 蚁狮算法优化的BP-RBF功率放大器行为模型
2.7.1 引言
2.7.2 蚁狮算法
2.7.3 优化的BP-RBF功率放大器行为模型
2.7.4 小结
2.8 Doherty功率放大器的贝叶斯正则化神经网络逆向建模
2.8.1 引言
2.8.2 贝叶斯正则化神经网络模型
2.8.3 应用贝叶斯正则化逆向建模方法
2.8.4 Doherty功率放大器逆向建模与仿真
2.8.5 小结
2.9 可重构功率放大器的新颖NARX神经网络逆向建模
2.9.1 引言
2.9.2 NARX神经网络模型
2.9.3 可重构功率放大器神经网络逆向建模仿真及结果
2.9.4 小结
2.10 改进蚁群算法的BRBP神经网络功率放大器逆向建模
2.10.1 引言
2.10.2 改进的蚁群算法
2.10.3 BRBP神经网络功率放大器模型
2.10.4 功率放大器逆向建模及仿真分析
2.10.5 小结
参考文献
第3章 预失真技术原理与应用
3.1 预失真技术的原理与分类
3.1.1 预失真技术的原理
3.1.2 预失真技术的分类
3.2 数字预失真主流技术
3.2.1 查找表与多项式预失真
3.2.2 自适应学习结构
3.3 功率放大器数字基带预失真理论分析和仿真实现
3.3.1 数字基带预失真结构
3.3.2 数字预失真器传输函数理论推导
3.3.3 数字基带预失真的仿真实现
3.3.4 分裂增强型Hammerstein模型的研究分析
3.3.5 模型分析
3.3.6 功率放大器设计及参数提取
3.3.7 模型仿真实验
3.3.8 新型Hammerstein动态非线性功率放大器模型及预失真应用
3.3.9 改进的Hammerstein模型
3.3.10 模型仿真与验证
3.4 峰均比抑制与预失真在OFDM-ROF系统中的应用
3.4.1 OFDM-ROF系统分析
3.4.2 OFDM-ROF系统非线性失真分析
3.4.3 联合仿真系统搭建
3.4.4 联合仿真结果
3.5 改进算法的峰均比抑制联合预失真技术
3.5.1 系统模型
3.5.2 数字预失真系统
3.5.3 预失真与峰均比抑制联合
3.5.4 实验结果与分析
3.6 宽带功率放大器的PGSC建模和数字预失真研究
3.6.1 新型PGSC行为模型分析
3.6.2 PGSC模型的辨识
3.6.3 测试结果
3.7 双环结构的数字预失真方法研究
3.7.1 双环结构的预失真结构
3.7.2 实验验证及结果分析
3.8 双频功率放大器建模与预失真研究
3.8.1 引言
3.8.2 Volterra级数
3.8.3 新型欠采样预失真模型结构
3.8.4 仿真结果与分析
3.8.5 小结
3.9 LMEC研究及预失真应用
3.9.1 LMEC行为模型描述
3.9.2 模型识别
3.9.3 模型性能评估
3.9.4 预失真应用
3.10 改进的动态记忆多项式功率放大器