论文研究-动态负载均衡策略及相关模型研究.pdf

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为了设计和优化高线性功率放大器和通信子系统,在系统级仿真中,构建功率放大器精确的行为模型是极为重要的。应用实际功率放大器晶体管测试板,通过ADS(Advanced Design System)仿真得到大量功放输入输出数据,建立了一个基于RBF(Radial Basis Function)神经网络的行为模型,给出了RBF 神经网络的结构设计及K-均值聚类算法和共轭梯度优化算法,并进行了模型检验。结果表明,基于RBF神经网络的功放行为模型具有较高的精度,相对于BP 神经网络模型具有更高的逼近能力和速度。
南欹昌,赵景梅,袁杰:基于RBF神经网络的射频功放行为模型研究 2011,47(8)127 的MRF6S19060N晶体管测试板作为功率放大器s,为其建立的放大器输出信号值。采集的放大器输入和输出数据分别 行为模型。其工作电压为DC28V,输出平均功率为12W作为RBF神经网络的输入和期望输出的训练数据。通过调整 (31.08dBm),増益为16dB。该晶体管是 LDMOS功率管,具其权值建立功率放大器行为模型,RBF神经网络输出结果如 有增益高、输出功率大以及较高的性价比和高可靠性等特点,图4所示。 能够很好地应用于通信了系统仿真及线性化技术中。 期望输出·BP网络输出 在ADS中创建放大器底层电路,并利用已有的器件模型 符号来表征所建立的放大器原理图。连接其外围电路,同时 0.3 设置电路中元器件的相应参数。设置信号源输入为正弦信 把0. 号,其幅度为0.5V,频率为1960MHz,瞬时仿真停止时间为 3ns,时间间隔为0.05ns。正弦信号的幅度和频率都可以根据 电路要求而改变其值。功率放大器瞬时仿真原理图和仿真结 果如图2和图3所示 0.51.01 2.0 3.0 时间/ns V DC 图4基于RBF网绪输出与功放原始输出 R2 R R=50Ohn了 > Vdc=28V 分析图4可知,训练后的RBF网络输出结果与功率放大器 R3 R=50 Ohn Vout 真实的输出结果取得了很好的一致性。说明用RBF神经网终 R ITonc 完全可以逼近功率放大器的非线性特性,而且这里采用K-均 BRCI 6S1960NRI_ sample R5s0Ohm值聚类算法与共轭梯度优化算法可以很好地训练网终参数 V DO Freq=1960 MHz L-7.5 nH 通过用放大器实际输出与RBF神经网络输出的误差值进行 Vdc=2.7 V SRCS 评价,检验了所建立模型的性能。两者误差越小说明模型性能 Vdc=50V e TRANSIENT 越好,具体误差值如图5所示,可见误差随着两者波形的变化也 FSL TECH INCLUDE Tran Tran 1 有一定的波动,但都保持在了0006一个很小的范围内说明利 FSL TECH INCLUDE StartTime=0. ns FTI Stop Time=3 ns 用RBF神绎网络所建立的功放行为模型取得了良好的效果。 Max Time Step=0.05 Freq[1-1 960 Milz 0.010 图2功率放大器瞬时仿真原理图 0.008 0.500 团输入 0.300 E0.100 0.100 0.006 0.008 0.010 0300 输出 5101.52.02. 时间/ns 0.500十 图5RBF网络输出与功放原始输出误差值 时间/s 为了进一步说明应用RBF网终所建立的功放行为模型精 图3放大器输入、输出信号仿真结果图 确度,用同样的功放输入输出数据训练BP神经网络,建立了 由于功率放人器存在固有的非线性,而且功率放大电路络模型结果如图6所示。由图6发现BP络输出结果和 不是单纯地追求输出高电压和输出大电流,因此输出端得到期望值没有达到很好的拟合效果,尤其在波峰和波谷处差别 的信号在幅度和相位上相应于原输入信号发生了一定程度的更大。说明对于功率放大器瞬时非线性特性的逼近仿真,RBF 失真。通过以上电路的搭建及仿真可以从中采集训练神经网神经网络优丁BP网络,能够更好地用于建立功放输入输出关 络的输入输出数据,即用放大器的输入信号和采样间隔作为系模型,并且具有更高的模型精度。 神经网络的输入,放大器的输出信号即可作为神经网络的期 望输出。 期望输出·BP网络输」 32行为模型的建立及结果检验 0.3 用n和m表示RBF神经网络的输入和输出神经元个数,x 是一个包含输入信息的n阶向量,y是包含输出信息的m阶向 〓0.1 量,ω是包含所有权值参数的向量。定义输入、输出向量 p分别为: -0.2 其中C为信号幅度电压值,f为信号频率,t为仿真停止时 0.51.01.52 2.53.0 时间/ns 间,t为采样间隔。此次训练屮其值分别为:0.5V、1960MHz、 图6基于BP网络输出与功放原始输出 3ns、0.05ns。输出向量中yy2,…,yn分别对应于采样点处 (下转134页)

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