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          射頻功放的建模

          作者: 時間:2012-07-16 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

          標簽:電路 模糊邏輯

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/154422.htm

          隨著通信技術(shù)的發(fā)展,電路在通信系統(tǒng)中得到了廣泛的應(yīng)用。功率放大器的研究和設(shè)計一直是通信發(fā)展中的重要課題。近年來,基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的器件和電路的研究取得了巨大的成果,對大規(guī)模集成電路和復雜電路的有著巨大的啟發(fā)意義, 成為當今研究的熱點之一,本文將基于這個理論對射頻放大器進行和研究。

          1 建模方法的介紹

          本文將采用模糊邏輯網(wǎng)絡(luò)中的一階Sugeno模型, 為了實現(xiàn)Sugeno 模糊推理系統(tǒng)的學習過程, 一般將其轉(zhuǎn)化為一個自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò),即自適應(yīng)模糊神經(jīng)推理系統(tǒng), 如圖1所示。

          該自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)是一個多層前饋網(wǎng)絡(luò), 它可以分為5層, 其中的方形節(jié)點需要進行參數(shù)學習。下面分別介紹這五層。

          圖1 自適應(yīng)模

          圖1 自適應(yīng)模

          糊神經(jīng)推理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

          第1層 計算輸入變量的匹配度, 即模糊化過程。假設(shè)模糊集采用高斯函數(shù),那么該層輸出( Oi表示第j層的第i個輸出)為:

          公式1

          對y 的計算同理, ci, σ i 分別表示高斯函數(shù)的中心和寬度, 是模糊規(guī)則前提條件中需要調(diào)節(jié)的參數(shù)。

          第2 層 計算當前輸入對各條規(guī)則的激勵強度,采用對規(guī)則前件部分各模糊變量的隸屬度作乘積運算, 即:

          公式2

          第3層 對激勵強度進行歸一化:

          公式 3

          第4層 計算每條規(guī)則的輸出, 一條規(guī)則的輸出是給定輸入對該條規(guī)則的激勵強度與結(jié)論部分的乘積:

          公式4

          第5層 計算模糊系統(tǒng)的輸出, 總的輸出是所有規(guī)則輸出之和:

          公式5

          由此可見這一模糊邏輯系統(tǒng)定義了從x、y 到z之間的一個映射:

          公式6

          通過對模糊規(guī)則中各參數(shù)的精心選擇, 可準確地刻畫變量之間的關(guān)系。

          用 模糊邏輯建??梢园颜麄€建模過程分成兩步: 初始模型的建立和模型的后續(xù)訓練調(diào)整。初始模型的建立除了可根據(jù)該領(lǐng)域已有的一些經(jīng)驗、知識外,現(xiàn)在還可以根據(jù)一組訓練樣本數(shù)據(jù),運用一定的算法確定輸入變量與輸出變量的模糊集個數(shù)與相應(yīng)的隸屬度函數(shù)的形狀, 及一組模糊規(guī)則。有了這樣一個初始模型后,再用學習算法,如BP算法、DFP算法,來調(diào)整隸屬度函數(shù)中的參數(shù), 逐步減小系統(tǒng)的模糊輸出值跟實際輸出值之間的誤差,可取得較好的效果。

          2 建模過程

          在下面的實例中應(yīng)用ANFIS進行建模的步驟如下:

          ( 1)在ADS中對設(shè)計好的電路進行仿真,這里分別對輸入為單音信號、雙音信號以及調(diào)制信號的電路進行仿真,最終目的是建立一個描述輸入輸出端口關(guān)系的行為模型,故選擇輸入和輸出的電壓數(shù)據(jù)用以訓練之用。

          ( 2)編寫程序, 預設(shè)ANFIS中的參數(shù)值, 確定隸屬度函數(shù)的類型、模糊規(guī)則的條數(shù)、迭代次數(shù)、模糊集的個數(shù)等,建立初始模型,并完成對訓練數(shù)據(jù)的學習;( 3)利用檢測樣本數(shù)據(jù)檢驗所建立的模型; 采用最小二乘法和梯度下降法對模型的參數(shù)進行調(diào)整。

          ( 4)觀察檢測結(jié)果, 若檢測誤差滿足精度要求,建模結(jié)束, 若不滿足, 繼續(xù)調(diào)整。

          本 文采用一個三輸入單輸出的初始模型, 輸入變量選為Vin ( k ), Vin ( k- 1), Vout ( k- 1)三個輸入變量, 其中Vin ( k ) 為輸入電壓, 變量Vin ( k - 1 ) 用Vin ( k- 1) = Vin ( k ) - Vin ( k - 1)的差分形式來替換。Vout ( k- 1)為考慮記憶效應(yīng)而加入的項,即前一刻的輸出量。輸出變量為一單變量Vou t ( k )。這樣可以將整個需建模的電路輸入輸出的動態(tài)關(guān)系用式( 7)予以表達:

          公式7

          模型采用高斯隸屬度函數(shù), 模糊規(guī)則條數(shù)為[ 2 12], 共四條, 采用平均分割法。

          3 應(yīng)用實例

          以下是一個基于SM IC 技術(shù)設(shè)計的射頻功率放大器,如圖2所示。它的設(shè)計指標如下:

          S11 - 15 dB, S21> 20 dB, P1 dB > 20 dBm,PAE 30% , Pgain > 20 dB。

          圖2

          圖2

          電路中選用SM IC 庫中的NMOS管, 其他元件參數(shù)如表1~ 3所示。

          表1 元件參數(shù)

          表1 元件參數(shù)單位: pF

          表2 元件參數(shù)

          表2 元件參數(shù)單位: nH

          表2 元件參數(shù)

          表3 元件參數(shù)單位: kΩ

          電 路工作在2. 45 GHz下, 輸入功率為RF_input= - 20 dBm~ 10 dBm(間隔1 dBm)的信號,對電路進行HB仿真, 并選取時域下兩個周期的抽樣輸入輸出電壓抽樣數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù)。檢驗數(shù)據(jù)的選取與上述類似,可以選擇輸入功率RF_input= - 19. 5 dBm~10. 5 dBm (間隔為1 dBm )內(nèi)的一組或多組信號。


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