[發明專利]一種基于IALO-BP神經網絡的Doherty功率放大器逆向建模方法

在審

• 申請號: 202011233431.4
• 申請日: 2020-11-06
• 公開（公告）號: CN112329371A
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發明（設計）人: 南敬昌;杜晶晶;高明明;王金鈴
• 申請（專利權）人: 遼寧工程技術大學
• 主分類號: G06F30/367
• 分類號: G06F30/367;G06F30/27;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京華夏正合知識產權代理事務所(普通合伙) 11017
• 代理人: 韓登營;張麗萍

1.一種基于IALO-BP神經網絡的Doherty功率放大器逆向建模方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)、提取訓練數據，從ADS仿真軟件中的Doherty功率放大器電路中提取出其輸出功率與效率和回波損耗S11與頻率f的數據作為模型的輸入樣本；

(2)、對傳統的蟻獅算法進行改進，分別從三個方向進行了改進：對初始化種群改進；對邊界收縮因子改進；對蟻獅開發方式改進；

(3)、運用改進后的蟻獅算法訓練BP正向模型，保存優化后的權值和閾值；

(4)、保持權值閾值不變，在建立好的IALO-BP模型中輸入回波損耗S11和效率，求解對應的頻率f和輸出功率；

(5)、計算輸出參量與目標參量之間的評價函數F；

(6)、利用逆向迭代算法更新輸入參量。

2.如權利要求1所述的基于IALO-BP神經網絡的Doherty功率放大器逆向建模方法，其特征在于，在所述步驟(1)中，利用ADS仿真軟件對Doherty功率放大器進行射頻特性的建模仿真分析，當功放電路諧振在中心頻率處時，電路滿足回波損耗S11＜-10dB、整體電路的輸出功率P≤10W、功率附加效率PAE≥30％等參數指標，f取值在3.0～3.7GHz，從載波功率放大器中提取出輸出功率與效率、輸出匹配端回波損耗S11與f的數據，每個參數均提取3000組，從中分別選取1000組數據作為訓練數據，另分別取150組為測試數據。

3.如權利要求1所述的基于IALO-BP神經網絡的Doherty功率放大器逆向建模方法，其特征在于，所述步驟(5)的輸出參量與目標參量之間的評價函數其中Y為LMBP神經網絡正向模型的輸出，T為已知的目標電參數；該評價函數就是求其平方和誤差，E_p代表第p組數據所得平方和誤差。