[發明專利]一種基于ELM的低噪聲放大器溫度特性建模方法

在審

• 申請號: 201810162286.1
• 申請日: 2018-02-27
• 公開（公告）號: CN108446451A
• 公開（公告）日: 2018-08-24
• 發明（設計）人: 馬建國;楊闖;傅海鵬
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 吳學穎

本發明公開了一種基于ELM的低噪聲放大器溫度特性建模方法：確定ELM模型的輸入變量和輸出變量；通過仿真和實驗測試，獲得ELM模型的訓練數據和測試數據；訓練數據導入ELM模型，對ELM模型訓練；測試數據導入已訓練好的ELM模型中，比較ELM模型輸出結果和實驗測試結果，計算測試誤差MSE；比較精度期望值和MSE大小，如果MSE小于精度期望值，則完成ELM模型訓練；如果MSE大于精度期望值，則調整參數，直到MSE小于精度期望值。本發明基于低噪聲放大器寬溫度范圍內的仿真數據和個別溫度點實驗測試數據，應用ELM建立性能指標測試仿真映射模型，可快速全面準確獲得寬溫度范圍內低噪聲放大器性能指標。

技術領域

本發明低噪聲放大器溫度特性建模領域，更具體的說，是涉及一種基于ELM的低噪聲放大器溫度特性建模方法。

背景技術

低噪聲放大器是射頻接收機系統最前端的有源模塊，其性能的好壞直接決定了整個系統的噪聲性能。由于組成低噪聲放大器的器件對溫度十分敏感，使得低噪聲放大器性能對溫度變化十分敏感。文獻調研表明：目前尚未建立完善的器件溫度模型，導致設計出來的低噪聲放大器的溫度特性無法被準確預測。當低噪聲放大器工作在寬溫度范圍時，其性能會發生較大變化，使得整個接收機系統的性能發生較大變化，因此獲得低噪聲放大器的溫度特性是實際應用的重要前提。

傳統獲得低噪聲放大器溫度特性的方法是溫度特性測試和基于器件溫度特性模型的電路溫度特性仿真。溫度特性測試方法具有精度高的優點，但是寬溫度范圍的測試時間成本高，使得實際測試過程中往往只測試個別溫度點的數據來表征低噪聲放大器的溫度特性，進而丟失了很多溫度特性信息?；谄骷囟忍匦阅Ｐ偷碾娐窚囟忍匦苑抡娣椒ň哂锌焖偃娴膬烖c，但是精度差。因此，如何快速準確全面獲得低噪聲放大器的溫度特性是一個迫切的需求。

發明內容

本發明的目的是為了克服現有技術中的不足，提供了一種基于ELM的低噪聲放大器溫度特性建模方法，基于低噪聲放大器寬溫度范圍內的仿真數據和個別溫度點實驗測試數據，應用Extreme Learning Machine(ELM)，建立低噪聲放大器性能指標(S參數和噪聲系數)測試仿真一一映射模型，可快速全面準確獲得寬溫度范圍內低噪聲放大器性能指標。

本發明的目的是通過以下技術方案實現的。

一種基于ELM的低噪聲放大器溫度特性建模方法，包括以下步驟：

步驟一，確定ELM模型的輸入變量(仿真S參數和噪聲系數)和輸出變量(實驗測試S參數和噪聲系數)；

步驟二，通過仿真和實驗測試，獲得ELM模型的訓練數據和測試數據；

步驟三，將訓練數據導入ELM模型中，對ELM模型進行訓練；

步驟四，將測試數據導入已經訓練好的ELM模型中，比較ELM模型輸出結果和實驗測試結果，并計算測試誤差MSE；

步驟五，比較ELM模型精度期望值和測試誤差MSE大小，如果MSE小于精度期望值，則完成ELM模型訓練；如果MSE大于精度期望值，則需要調整參數(激勵函數G和隱藏神經元個數N)重新訓練，直到MSE小于精度期望值，結束訓練，完成建模。

步驟四中測試誤差MSE按以下公式計算：

其中，t_i表示實驗測試結果，即ELM模型的理想輸出結果，o_i表示ELM模型的輸出結果，N表示樣本數量。

與現有技術相比，本發明的技術方案所帶來的有益效果是：