[发明专利]一种基于BP-FDTD算法的多绞线串扰预测方法在审
| 申请号： | 201910328068.5 | 申请日： | 2019-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN110232204A | 公开（公告）日： | 2019-09-13 |
| 发明（设计）人： | 颜伟;赵阳;祝志博;周瑾;董颖华;姚广秀 | 申请（专利权）人： | 南京师范大学镇江创新发展研究院 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06F17/16;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京知识律师事务所 32207 | 代理人： | 汪旭东 |
| 地址： | 212000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种多绞线串扰预测方法，涉及了多绞线RLCG参数矩阵的提取方法和多绞线串扰的计算方法。包括如下步骤：步骤一：建立多绞线的物理模型，将多绞线视为由无限“短”的直导线级联成的平行多导体传输线；步骤二：提取多绞线上单个节距内不同位置上的”短”平行多导体传输线的RLCG参数矩阵；步骤三：使用back propagation(BP)神经网络对提取的RLCG参数矩阵学习和训练，得到基于BP神经网络的多绞线RLCG参数矩阵提取模型；步骤四：将基于BP神经网络的多绞线RLCG参数矩阵提取模型和Implicite Wendroff finite‑difference time‑domain(FDTD)算法相结合，求解多绞线单频点的时域串扰；步骤五：通过控制FDTD算法中的激励源频率，获得多绞线的频域串扰。 | ||
| 搜索关键词： | 绞线 参数矩阵 串扰 算法 传输线 多导体 平行 激励源频率 学习和训练 频域串扰 神经网络 物理模型 单频点 直导线 节距 求解 时域 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于BP‑FDTD算法的多绞线串扰预测方法，包括如下步骤：步骤一：以螺旋线为基础建立多绞线的物理模型；步骤二：提取多绞线上单个节距内不同位置上的“短”平行传输线的RLCG参数矩阵；步骤三：使用BP神经网络对提取的RLCG参数矩阵学习和训练，得到基于BP神经网络的多绞线RLCG参数矩阵提取模型；步骤四：将基于BP神经网络的多绞线RLCG参数矩阵提取模型和Implicite Wendroff FDTD算法相结合，求解多绞线的时域串扰；步骤五：通过控制改变FDTD算法的激励源频率，获得多绞线的频域串扰。
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