基于空间映射算法的微带滤波器优化设计

考虑到传统电磁优化仿真方法的低效性,在原始空间映射算法的基础上,构造一种有效的输入一输出空间映射算法,并用于优化设计一个微带带通滤波器,其替代模型和精确模型分别采用了基于电路原理的AgilentADS和基于矩量法的全波电磁仿真软件FEKO进行计算分析。仿真结果表明,该算法能够有效增加所设计器件的优化自由度,大大减少计算机优化时间,有效提高了微波器件的设计效率。     

多目标神经空间映射算法优化设计微带滤波器

提出了一种多目标形式的空间映射算法,并将其应用于微带滤波器的优化设计问题.该算法没有采用ADS仿真软件进行粗糙模型的计算,而是采用多目标粒子群算法结合矩阵数值计算的形式,优化计算微带线的S参数,并应用神经网络映射粗糙模型与精确模型的仿真结果,由粗糙模型和神经网络推测出精确模型的帕累托最优解集.     

渐进空间映射算法优化设计柱面矩形贴片天线

将空间映射算法推广到共形天线的优化设计之中,并设计了一个谐振频率在2.5 GHz的柱面矩形贴片天线.粗糙模型和精细模型分别采用腔模理论和全波电磁仿真软件HFSS进行分析,并通过渐进空间映射算法联系起来.计算结果表明,与直接优化精细模型相比,该方法可以大大减少计算时间,提高设计效率.     

无线通信射频功率放大器非线性失真优化设计

宽带无线通信系统中,功率放大器是重要组件,想要提高功率放大器功率就要选择高功率放大器(HPA)。HPA固有非线性特点,信号产生非线性失真,产生的非线性导致信号带失真、带外频谱扩大影响传输信号。因此,通过线性优化提升功率放大器的非线性失真具有重要作用,保证信号稳定、结构简单。鉴于此,笔者结合实践研究,就无线通信射频功率放大器非线性失真优化设计进行简要分析。     

空间映射算法优化八木天线

天线的最大增益是通过天线合理布局降低它们之间的干扰来实现的.工程中大多采用简单的数学模型并结合测试方法来进行天线布局设计的,但是这种方法效率低且不够精确.运用空间映射算法优化天线阵的位王参量,可以大大提高运算速率,节省时间.根据空间映射算法理论,提出并建立两种模型:一种是运算速度快,但不够精确的粗糙模型,另一种是运算速度较慢,但比较精确的精细模型.通过在这两种模型中建立映射,并利用遗传算法优化粗模型,兼顾精度和速度,从而得到最优解,为实际工程提供理论上的依据.     

主动空间映射算法设计滤波器

应用ADS和HFSS软件,分别建立了一种PCB(Printed Circuit Board)多层滤波器的粗糙模型和精确模型,采用主动空间映射算法,对其进行优化设计,制作出样品,并进行了检测。结果表明,该滤波器的中心频率为1.85 GHz,带宽为300 MHz,插入损耗小于2.3 dB,证明了主动空间映射算法的可行性。     

基于空间映射法的微带滤波器设计方法

针对传统全波电磁仿真工具耗费的时间成本和硬件资源高、电路仿真软件无法保证设计精度的问题,提出一种基于空间映射法的微带滤波器设计方法。首先使用电路仿真软件建立滤波器模型,优化电路模型,快速得到电路模型理想值;然后通过全波仿真软件建立相应模型,仿真得到响应结果,将该结果代入电路模型中,通过建立误差函数优化电路模型,使其响应接近于全波仿真响应,通过对比此时的电路模型与理想电路模型,推断得到全波仿真模型的优化方向。此方法无需扫参,大大减少了全波仿真次数,快速得到全波仿真模型最优解。利用该方法设计一款X频段微带滤波器,实测通带内插损小于1 dB,回波损耗小于-14 dB,进而验证了该方法的有效性。     

C波段GaN空间合成固态功率放大器

GaN功率器件具有高功率密度和高效率的优点,配合高合成密度和高合成效率的功率合成器,可以有效地提高功放的效率和减小功放的体积。开发了一种高密度、高效率的C波段空间功率合成技术,并且基于南京电子器件研究所自主研制的GaN功率器件进行了16路的功率合成,获得了800 W的输出功率和28%的功率附加效率,合成效率达到88%以上。     

空间映射粒子群算法用于电磁优化计算

将粒子群算法与空间映射算法相结合,提出了一种空间映射粒子群优化算法,并用于电磁问题的优化计算.算法实现过程中,将电磁仿真计算中精确网格剖分的计算模型作为精确模型,将粗糙网格剖分计算模型作为粗糙模型,在粒子群算法中计算粒子适应度前,使用粗糙模型结合基于卡尔曼滤波的映射关系,估计出粒子是否对算法最优解更新有效,并对有效的部分粒子做适应度计算,可以很大程度上减少算法的计算耗时.通过E型贴片天线和谐振腔缝隙天线的优化仿真说明了本算法的有效性.     

一种基于双滤波的空间图像色域映射算法

针对逐点色域映射方法在图像色域映射时出现的细节损失较大的问题,本文提出了一种新的空间图像色域映射方法。新方法采用双滤波技术将输入图像分解为对应边缘轮廓信息的基础层图像和对应纹理细节信息的细节层图像,先对基础层图像进行彩度优先的逐点色域裁剪,然后将细节层信息补偿给色域裁剪后的图像。最后对细节补偿后的图像进行亮度优先的色域裁剪,从而得到最终的映射图像。本文还分析了双滤波参数设置对色域映射结果和光晕的影响,得出了合理的双滤波参数设置。通过心理物理学实验可以验证：新方法的性能与经典的细节补偿类映射方法相当。另外,新方法在色域映射过程中还能更加有效地抑制光晕的产生。     

自适应预失真射频功率放大器的多方向搜索优化算法

通常功率放大器的特性会随环境温度、供电电压等多种因素发生变化,为了保证预失真功率放大器的稳定工作,预失真系统的自适应性能就显得非常重要.本文提出了一种新的高效射频预失真功率放大器自适应优化算法,其核心思想是提取放大器输出信号的带外分量作为系统自适应的优化目标,结合具有稳定收敛性的多方向搜索优化算法对预失真系统进行优化调整,使系统始终处于最优工作状态.仿真结果表明运用该算法的预失真系统自适应收敛速度比传统自适应优化算法有明显提高,带外分量可以获得大约15dB的改善.     

空间映射算法优化共形天线阵方向图特性

将空间映射算法推广到共形天线阵的优化设计之中,并首次使用该方法对天线的方向图特性进行优化。粗糙模型采用腔模理论结合圆形天线阵理论进行分析,精细模型采用全波电磁仿真软件HFSS整体建模仿真进行分析。计算结果表明,该方法对天线阵方向图特性的优化设计是可行的,并且只需对精细模型计算很少的次数就可以实现优化目标,具有很高的设计效率。     

功率放大器的可调增益预失真算法

为了满足不断发展的无线通信系统对功率放大器线性度的要求,对功率放大器的预失真算法进行了深入研究,提出了一种基于记忆多项式的变换拟合预失真算法,不仅有效提高了功率放大器的线性度,而且可根据需要调整预失真放大器的增益.同时给出了基于该算法的预失真器的行为模型及其实现结构.输入信号为64-QAM信号,码片速率为3.84 MHz时,在中心频率±5 MHz处带外失真改善20 dB,与原始输入信号仅相差不到2 dB.     

星载氮化镓功率放大器设计

介绍了星载L波段高效固态功率放大器设计。放大器由EPC电源和射频链系统组成。电源主要提供射频电路和低频控制电路所需工作电压,同时接受母线控制指令以及遥测数据。射频链由驱动级、中功率放大器和高功率电路组成,同时还包括控制电路、检波电路、隔离器等。为了获得大功率和高效率,整机中高功率模块采用CREE公司的CGH40045氮化镓器件为放大单元,利用其大信号模型和ADS电路设计软件,采用L型阻抗变换网络,把输出阻抗的虚部电抗结合到输出匹配电路中,完成基波匹配和二次谐波的调谐。设计中还包括消除低频和射频振荡的电路。在连续波测试中,末级放大器模块在Vds为28V、Vgs为-2.8V、工作频率1.2GHz条件下,模块输出功率58W,效率68%,增益为19dB。在100MHz带宽内,增益平坦度小于0.8dB。放大器整机在1.15~1.25GHz范围内输出功率大于50W,效率大于50%,整机增益大于47dB。在从-20~60°C全温范围内,放大器整机功率最大变化小于0.6dB。     

基于LMS算法的功率放大器控制系统

高频表面波雷达对发射功率要求很高,通常会采取功率空间合成的办法使数个较小功率的发射机合成一个较大的合成发射功率。首先介绍了子天线输入信号的幅相不一致对阵方向图产生的影响,然后讨论了不同的自适应算法的优缺点,选定了一种合适的算法并给出了硬件框图。选定的自适应控制算法具有较好的收敛性和稳态失调性,计算量小,实现简单,通过单片机及其外围模数、数模转换电路能够很方便的实现功放的幅相校准系统,使功放的输出信号的相位、幅度满足要求。     

OFDM功率放大器线性化快速算法

针对OFDM功率放大器线性化问题,本文采用数字预失真的方法来补偿功率放大器的非线性失真。预失真器采用Volterra序列来逼近,并提出一种重置BFGS算法来训练非线性预失真器。通过设定切换条件,使参数学习在梯度下降法与拟牛顿法之间切换。这既增加了新算法的数值稳定性,又可提高收敛速度。仿真采用数字基带预失真器对OFDM信号的功率放大器进行预失真,结果表明了新算法的高效性。并且,增加数字预失真模块可大大改善OFDM功率放大器的性能。      

Accelerated Microwave Design Optimization With Tuning Space Mapping

We introduce a tuning space-mapping technology for microwave design optimization. The general tuning space-mapping algorithm is formulated, which is based on a so-called tuning model, as well as on a calibration process that translates the adjustment of the tuning model parameters into relevant updates of the design variables. The tuning model is developed in a fast circuit-theory based simulator and typically includes the fine model data at the current design in the form of the properly formatted scattering parameter values. It also contains a set of tuning parameters, which are used to optimize the model so that it satisfies the design specification. The calibration process may involve analytical formulas that establish the dependence of the design variables on the tuning parameters. If the formulas are not known, the calibration process can be performed using an auxiliary space-mapping surrogate model. Although the tuning space mapping can be considered to be a specialized case of the standard space-mapping approach, it can offer even better performance because it enables engineers to exploit their experience within the context of efficient space mapping. Our approach is demonstrated using several microwave design optimization problems.