神经网络在微波CAD中的应用研究

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随着现代无线通信的迅速发展,为缩短射频微波领域的产品设计周期和提高其精度,对通信系统提出了更高的要求,尤其随着微波电路仿真技术与数字预失真技术的发展,研究微波器件的行为模型对提高仿真系统的性能有着重要的意义。采用神经网络有助于大幅度提高建模的精确性、设计的高效性和灵活性,是对传统的微波电路设计方法及建模的有效补充,也为有源/无源器件以及微电路CAD开辟了新途径。  本文基于国家自然科学基金项目—“宽带射频功率放大器非线性及行为模型的研究”、“射频微波电路与系统非线性建模与分析方法研究”,以及辽宁省博士科研启动基金项目—“射频微波电路CAD仿真技术与射频读卡器的研究”,对微波有源器件(功率放大器)和无源器件(微带天线)建模,分别利用ADS软件和HFSS软件仿真采样数据,然后使用Matlab软件进行模型验证。  主要研究成果有:  (1)射频放大器行为建模。首先阐述了射频功率放大器的行为模型研究以及神经网络的建模理论,然后构建GAPSO BP功放行为模型,利用Doherty结构的功放输入输出电压数据对模型进行仿真,最终验证了模型的正确性和精确性。  (2)微带天线的建模。首先利用HFSS软件设计了两款基于异向介质的微带天线,这两款天线的结构分别采用开环谐振环(CSRR)结构和复合左右手传输线结构。然后利用神经网络对这两款天线贴片尺寸和回波损耗参数S11建模,得出相关结论。
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