Doherty功率放大器的逆向建模：贝叶斯正则化神经网络方法

"该研究主要探讨了一种基于L1/2范数的贝叶斯正则化神经网络逆向建模方法在Doherty功率放大器设计中的应用，旨在解决传统逆向建模方法的精度和稳定性问题。通过L1/2正则化，神经网络结构变得更加稀疏，有助于减少网络规模，加速训练进程。同时，贝叶斯正则化能提升网络输出的平滑性，增强网络的稳定性和泛化性能。在已知Doherty主功放效率和输出匹配参数S11、S21的情况下，该模型能有效预测输出功率和频率f，简化设计流程。实验结果显示，相比于直接逆向建模，该方法在输出功率、与S11相关的f、与S21相关的f的均方误差上分别降低了8.83%、9.30%和9.00%，运行时间显著减少，解决了多解问题，对于射频微波器件设计具有实际应用价值。" 本文主要关注的是在Doherty功率放大器设计中的逆向建模技术。Doherty功率放大器是一种高效的功率放大器，广泛应用于射频和微波通信系统中，尤其在需要高效率和宽动态范围时。传统的逆向建模方法在预测放大器性能时可能存在精度低、稳定性差的问题，这限制了其在复杂设计中的应用。 为了解决这些问题，作者提出了一种新的逆向建模策略，即采用L1/2范数作为规则化函数的贝叶斯正则化神经网络。L1/2范数正则化引入了稀疏性，这意味着网络的权重可以被驱动至接近零，从而减小网络的复杂度，加快训练速度。此外，贝叶斯正则化通过对输出的平滑处理，提高了网络的稳定性和泛化能力，避免过拟合，使模型更适应未见过的数据。 在Doherty功率放大器的具体应用中，该模型能够在已知关键参数（如主功放效率、S参数）的情况下，准确预测出输出功率和频率f，简化了设计流程。实验对比显示，与传统的逆向建模方法相比，新方法在预测精度上有显著提升，均方误差下降，同时运行时间大幅缩短，这意味着设计效率得到了显著提高。更重要的是，该模型能够有效地解决多解问题，这是射频微波器件设计中的一个常见挑战。 该研究通过结合L1/2范数的正则化和贝叶斯方法，为Doherty功率放大器的逆向建模提供了一个高效且精确的工具，为射频微波器件的设计提供了新的思路和方法。这项工作不仅提升了逆向建模的性能，也为未来相关领域的研究奠定了基础。