[发明专利]一种基于DNN的射频功放温度特性建模方法在审
| 申请号： | 201711409314.7 | 申请日： | 2017-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN108287941A | 公开（公告）日： | 2018-07-17 |
| 发明（设计）人： | 马建国;周绍华;傅海鹏 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N3/08;G06N3/10 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 吴学颖 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于DNN的射频功放温度特性建模方法：根据射频功率放大器温度特性的实测数据选取DNN模型的训练数据和测试数据；确定DNN模型的输入变量和输出变量；将训练数据导入DNN模型中，对DNN模型进行训练；将测试数据导入已训练好的DNN模型中，比较DNN模型输出结果和测试结果并计算二者的误差；比较DNN模型的测试误差MSE和DNN模型精度期望值的大小，如果MSE小于精度期望值，则训练完成；如果MSE大于精度期望值，调整参数重新训练，直到MSE小于精度期望值，训练结束。本发明建立射频功率放大器性能指标关于温度的相关模型，实现对给定温度区间内射频功率放大器性能指标变化情况的预测。 | ||
| 搜索关键词： | 射频功率放大器 温度特性 测试数据 射频功放 训练数据 建模 测试误差 调整参数 实测数据 输出变量 输出结果 输入变量 温度区间 指标变化 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于DNN的射频功放温度特性建模方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，根据所获得的射频功率放大器温度特性的实测数据选取DNN模型的训练数据和测试数据；步骤二，确定DNN模型的输入变量(输入功率、频率和温度)和输出变量(输出功率、S参数和PAE)；步骤三，将训练数据导入DNN模型中，对DNN模型进行训练；步骤四，将测试数据导入已经训练好的DNN模型中，比较DNN模型输出结果和测试结果并计算二者的误差，即DNN模型的测试误差MSE：![]()
其中，mi表示DNN模型的测试结果，即DNN模型的理想输出结果，oi表示DNN模型的输出结果，即DNN模型的实际输出结果，n表示样本数量；步骤五，比较DNN模型的测试误差MSE和DNN模型精度期望值的大小，如果测试误差MSE小于精度期望值，则DNN模型训练完成；如果测试误差MSE大于精度期望值，则需要通过调整参数(激励函数F(￡)、隐藏层数L和隐藏神经元个数N)进行重新训练，直到MSE小于精度期望值，训练结束。
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