【摘 要】
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随着无线通信领域的迅猛发展,设计射频微波电路的速度必然要加快,而使用传统的CAD(Computer Aided Design)辅助软件设计电路耗费的周期较长,同时伴随射频微波模块新需求的不断涌现,新型模块的设计都需要重新进行仿真和优化,过程繁琐。因此找到更加快速高效的模块建模设计方法迫在眉睫,将神经网络用于建模与优化设计射频微波模块是近年来的研究热点。本文对于射频模块的神经网络逆向建模方法的主要研
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随着无线通信领域的迅猛发展,设计射频微波电路的速度必然要加快,而使用传统的CAD(Computer Aided Design)辅助软件设计电路耗费的周期较长,同时伴随射频微波模块新需求的不断涌现,新型模块的设计都需要重新进行仿真和优化,过程繁琐。因此找到更加快速高效的模块建模设计方法迫在眉睫,将神经网络用于建模与优化设计射频微波模块是近年来的研究热点。本文对于射频模块的神经网络逆向建模方法的主要研究概括为以下三点:首先,提出一种L1/2范数的贝叶斯正则化神经网络逆向建模方法,L1/2正则子可以使网络稀疏化、规模缩小且训练速度加快,贝叶斯正则化方法可以平滑输出曲线、提高网络稳定性和泛化性。应用此方法逆向建模Doherty功率放大器,与直接逆向模型相比,此逆向模型求得的输出功率、与S11相对的f、与S21相对的/的均方误差分别减少8.83%、9.30%和9.00%,运行时间分别减少99.34%、99.40%和99.23%,可解决设计中的多解问题。然后,提出一种联合改进蚁群算法(Improved Ant Colony Optimization,IACO)与贝叶斯正则化算法(Bayesian Regularization,BR)的(Back-propagation)BP 神经网络逆向建模方法。此方法利用IACO算法,有利于蚁群快速有效的搜索到BRBP正向模型的最优权值并保持不变,而后使用L1/2范数的BR算法逆向迭代正向模型的输入,使网络更加稳定。应用于可重构功率放大器中,相比于直接逆向模型和自适应η逆向模型,该模型的平均建模精度分别提高99.77%、90.70%,平均运行时间分别减少35.76%、2.05%,验证了其高效性。最后,使用IACO-BRBP神经网络逆向模型与HFSS-MATLAB-API脚本文件联合设计了一款改进Koch雪花型分形超宽带(Ultra Wideband,UWB)天线。根据天线的回波损耗确定0阶边长尺寸,避免了天线的重复设计仿真。同时采用4阶改进八边雪花型分形结构及缺陷地结构使天线带宽得到有效拓展,具有良好的阻抗匹配特性。该天线在3.2~12GHz频段内全向性好且峰值增益超过2dBi。该论文有图38幅,表5个,参考文献78篇。
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