基于遗传算法设计功放的宽带阻抗匹配网络

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当今社会,随着通信技术的全面普及与飞速发展,人们对射频功率放大器的带宽和工作.效率提出了更高的要求,宽带阻抗匹配网络作为宽带射频功率放大器的重要组成部分,其性能好坏直接影响信号源传输到天线的有效功率,因此对其设计方法进行研究和总结具有很高的应用价值。本文首先介绍了三种应用比较广泛的宽带功率放大器匹配网络设计方法:史密斯圆图法、实频法和经典智能搜索算法—退火法。在分析了现有算法的特点及不足之后,本文提出了改进型的分层遗传算法,该方法是在传统遗传算法的基础上,结合射频电路设计经验对其搜索效率进行了优化。改进点一是考虑到遗传算法可能出现的局部收敛情况,通过对元件参数的搜索范围进行分层,减少了早熟情况的发生;改进点二是结合射频领域中的设计方法,对生成的电路结构和参数进行评估和修正,并在初始种群中加入合理或可能性较高的结构和参数,提高搜索效率和运行结果的准确度。Matlab的仿真结果表明改进型的分层遗传算法运行时间低于100s,以MW6S004N功率场效应管为测试模型,1GHz带宽内转换功率增益可以达到70%以上,两项指标均优于现有算法指标。本文最后以INNOTION公司的YP3236W功放芯片为实际验证模型,完成了宽带阻抗匹配网络的设计,给出了实测数据,其性能达到了预期的设计要求,研究结果证明分层遗传算法在宽带匹配网络设计领域中具有一定的工程实用价值。
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