【摘 要】
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为了准确描述射频功率放大器特性,在仿真过程中,建立一个良好的功放行为模型就变得极其关键.文中提出了一种基于蚁狮算法(Ant Lion Optimizer,ALO)优化的BP-RBF级联神经网络
【机 构】
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辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,葫芦岛125105;大连海事大学信息科学技术学院,大连116026
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为了准确描述射频功率放大器特性,在仿真过程中,建立一个良好的功放行为模型就变得极其关键.文中提出了一种基于蚁狮算法(Ant Lion Optimizer,ALO)优化的BP-RBF级联神经网络射频功放行为模型,首先,采用飞思卡尔半导体芯片设计射频功放电路,对从设计的电路中提取出的电压数据进行处理,然后利用蚁狮种群中的多个个体并行寻优的能力,优化BP-RBF神经网络的权值和阈值,对改进优化后的ALOBP-RBF神经网络模型进行MATLAB仿真,通过比较电压均方根误差验证模型精确性.仿真结果表明,相比于BP-RBF、GABP-RBF模型,该模型具有更高的精度、更快的收敛速度,可以精确地模拟功率放大器的特性,对射频电路的建模具有重要意义.
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