基于模糊逻辑功放行为宏模型的研究

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时间:2019-05-16

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1、杭州电子科技大学硕士学位论文摘要射频功率放大器在无线通信的发射系统中有着重要的应用,是基站发射机中最重要的器件。射频功率放大器的设计和研究一直是无线通信发展中的重要课题,建立射频功率放大器的模型代替实际硬件电路模型来进行仿真,并且进行系统的评估,对于缩短研发时间,节省研究成本,有着极为重要的意义。同时,随着集成电路的发展,电路规模以及电路复杂性的加大和提高,对于建模的要求也随之提高,因此,对于建模技术的学习以及功放模型的研究有着深刻的意义。本论文研究的主要内容为建立功率放大器的行为模型,将模糊逻辑和神经网络综合的方法即自适应神经模糊推理系统应用在射频功放的建模当中。模糊逻辑与神经网络

2、相结合的建模技术也是当前建模技术发展的重要课题。传统的放大器行为模型,分为无记忆与有记忆两种,本文将学习和比较几种传统的行为模型,并且着重介绍有记忆多项式模型以及几种神经网络模型。本文将利用ADS软件设计功放电路,并且通过仿真提取建模所需的数据,利用模糊神经网络模型进行建模,并且对建立的功放模型进行测试,与电路的仿真结果进行比较,包括瞬态稳态波形,各阶频谱,功率压缩特性曲线,功率增益特性曲线等,从比较结果可以看出,建立的模型精度还是比较高的。该建模方法具有重要的意义,因为可以将这种建模的方法应用于不同电路的建模当中,提高建模的效率,而如何不断提高建模的效率,也将是建模技术的重要研究领

3、域以及建模发展的趋势。关键字:射频功放,模糊逻辑,神经网络,建模,行为模型I杭州电子科技大学硕士学位论文ABSTRACTRFpoweramplifierhasimportantapplicationintheemissionsystemofwirelesscommunication,andisthemostimportantapparatusofbasestationtransmitter.ThedesignandresearchofRFpoweramplifierhasalwaysbeenanimportantsubjectduringthedevelopmentofwireles

4、scommunication.TheestablishmentofRFpoweramplifiermodeltoreplacetheactualhardwarecircuitmodel,andtheconductofsystematicassessmenthasagreatsignificanceontheshorteningofdevelopmenttimeandthesavingofresearchcost.Meanwhile,withthedevelopmentofintegratedcircuit,thecircuitsizeincreasedandcircuitcomple

5、xityimproved,thusresultinginhigherrequirementformodeling.Therefore,thestudyofmodelingtechnicandamplifiermodelhasprofoundmeaning.ThispaperfocusesontheestablishmentofRFamplifierbehavioralmodel,andtheapplicationoftheintegratedapproachoffuzzylogicandneuralnetwork,aswecalledadaptiveNeuro-Fuzzyinfere

6、ncesystem(ANFIS),inthemodelingofRFpoweramplifier.Themodelingtechnologyofcombiningfuzzylogicwithneuralnetworkisanimportantsubjectincurrentmodelingtechnologydevelopment.Thetraditionalamplifierbehaviormodelcanbedividedintotwotypes,withmemoryandwithoutmemory.Thispaperwillstudyandcomparethetradition

7、albehaviormodel,focusingonthepolynomialmodelwithmemoryandseveraltypesofneutralnetworkmodel.ThispaperwillstudytheusageofADSsoftwaretodesignamplifiercircuit,extractionofrequireddataofmodelingthroughsimulation,usageoffuzzyneturalnetw

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