宽带接收前端的非线性辨识补偿处理与应用

目录

声明

1 绪论

1.1 研究的背景及意义

1.2 线性化技术的国内外研究现状

1.2.1 传统线性化技术

1.2.2 功率回退技术

1.2.3 基于非线性模型的盲辨识补偿技术

1.3 机器学习在非线性系统辨识的国内外研究现状

1.4 物理层安全通信的国内外研究现状

1.5 本文研究结构

2 基于参数化模型的宽带接收前端非线性补偿技术

2.1 接收前端的非线性失真分析

2.2 记忆非线性模型

2.2.1 MP模型

2.2.2 Volterra模型

2.2.3 简化的Volterra模型

2.3 非线性盲辨识补偿算法原理

2.4 频域非线性盲辨识补偿算法

2.5 时域非线性盲辨识补偿算法

2.5.1 算法原理与步骤

2.5.2 非线性逆模型的构建和模型核系数的盲辨识

2.5.3 盲分离大、小信号

2.6 仿真与实验验证

2.6.1 性能指标定义

2.6.2 仿真验证

2.6.3 实验验证

2.7 本章小结

3 多通道阵列接收前端非线性补偿技术

3.1 引言

3.2 基于非线性补偿的阵列信号处理系统

3.3 阵列系统的非线性补偿算法

3.3.1 算法理论分析

3.3.2 算法结构与步骤

3.3.3 算法仿真验证

3.4 实验验证

3.4.1 多通道阵列接收前端非线性补偿

3.4.2 2-D DOA估计

3.5 本章小结

4 基于LS-SVM的宽带接收前端非线性补偿技术

4.1 LS-SVM

4.1.1 LS-SVM回归算法

4.1.2 核函数

4.1.3 模型超参数的优化

4.2 基于LS-SVM的宽带接收前端非线性补偿算法

4.2.1 宽带接收前端的LS-SVM逆模型构建

4.2.2 LS-SVM逆模型参数求解

4.2.3 算法的非线性失真补偿

4.3 仿真与实验验证

4.3.1 仿真验证

4.3.2 实验验证

4.4 本章小结

5 基于主动非线性变换的物理层加密技术

5.1 基于主动非线性变换的物理层加密算法

5.1.1 算法描述

5.1.2 主动非线性变换及其逆变换

5.2 加密算法的安全性分析

5.3 增强算法安全性的优化设计

5.4 仿真与实验验证

5.4.1 仿真验证

5.4.2 实验验证

5.5 本章小结

6 全文总结及展望

6.1 全文总结

6.2 展望

参考文献

致谢

附录1 攻读学位期间发表论文与专利目录

附录2 英文缩写及释义