文件名称：论文研究-基于神经网络的射频功放行为模型研究.pdf
文件大小：543KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 13:03:40
反向传播、径向基核函数神经网络,反向传播—径向基核函数神经网络,功率放大器,拟合仿真
为了设计和优化高线性功率放大器，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。在ADS中基于飞思卡尔半导体芯片MRF5P21180进行功放电路设计，运用BP和RBF以及在这两种网络的基础上所提出的级联模型BP-RBF对从设计的功放中提取出的电压数据进行MATLAB拟合仿真，通过电压均方根误差（RMSE）大小的比较进行模型精确性的验证、训练次数多少及收敛时间长短进行模型训练速度的对比，最终得出BP-RBF较其他两种模型有更好的拟合功能，对于射频功放行为模型的研究具有重要的参考价值。