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2012, No.411(19) 84-85

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一种基于矢量拟合及神经网络的贴片天线建模技术

郭志宇;

摘要(Abstract):

本文介绍了一种新的方法来创建一个快速的参数化神经网络模型,此模型在传统的神经网络基础上嵌入了SPICE兼容的等效电路模型[1-3]。此方法结合了矢量拟合技术[4,5]和空间映射[6,7]技术。此方法在贴片天线的建模过程中,首先我们用电磁仿真软件,例如HFSS或ADS等电磁仿真软件来产生神经网络训练所需要的Y参数。采用空间映射技术来完成器件几何尺寸参数到有理函数的系数零点和极点的映射。将得到的系数零点和极点转化为SPICE兼容的等效电路模型中,并提取出电路模型中的元件值。本技术的主要贡献是通过使用神经网络训练算法和空间映射技术解决了由零点和极点转化为等效电路模型时产生的负阻抗问题。此方法的优点是最终的神经网络模型可以表征一个很大的频率范围和很广的贴片天线几何尺寸。同时空间映射技术很好的解决负阻的问题。与电磁仿真器相比,此方法更加的快捷。与矢量拟合技术相比,此模型是以器件几何尺寸为变量的,最终的模型可用于做电路优化并可进行时域分析。

关键词(KeyWords): 神经网络;矢量拟合;空间映射

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基金项目(Foundation):

作者(Author): 郭志宇;

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