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申请/专利权人：天津大学青岛海洋技术研究院
摘要：一种基于人工神经网络的S参数去嵌入法，首次应用人工神经网络，去除射频功率放大器中晶体管外围匹配网络影响，进而获取晶体管的S参数；该发明可有效提取射频功率放大器中晶体管S参数，为由射频大信号导致性能退化的晶体管的可靠性建模提供有效的实验数据。
主权项：1.一种基于人工神经网络的S参数去嵌入法，其特征在于：包括如下步骤：1、设计一款单晶体管射频功率放大器，包括输入匹配网络、晶体管和输出匹配网络；2、测试不同偏置电压下，射频功率放大器的S参数，即SPA；将S参数转换成ABCD矩阵，转换公式为： 1其中，Z0是测试端口特征阻抗；3、设计一套晶体管TRL校准件，该校准件是传输线结构，不包含匹配网络，极大地节约了加工面积；4、将晶体管固定在“R”校准件上；测试不同偏置电压下，带有夹具晶体管的S参数，即SR；使用标准TRL校准算法提取晶体管的S参数，即St，将S参数转换成ABCD矩阵；5、建立神经网络模型：输入参数为射频功率放大器的ABCD矩阵，输出参数为对应偏置电压下晶体管的ABCD矩阵；由于两个矩阵之间存在如下关系，即 2转换得： 3其中，是射频功率放大器输入匹配网络ABCD矩阵，是射频功率放大器输出匹配网络ABCD矩阵；可得表征建立的神经网络的函数： 4使用多组偏置电压下，射频功率放大器和晶体管的S参数训练神经网络，直至模型测试误差满足既定要求；6、射频大信号加速晶体管性能退化后，将测试的射频功率放大器S参数转换成ABCD矩阵，并代入神经网络模型，提取晶体管性能退化后的ABCD矩阵，将晶体管ABCD矩阵转换成S参数 5以此得到S参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学青岛海洋技术研究院 一种基于人工神经网络的S参数去嵌入法
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