【摘要】：隨著電子技術(shù)的飛速發(fā)展,器件建模方法研究已經(jīng)成為微波設(shè)計(jì)領(lǐng)域重要的發(fā)展方向。封裝晶體管是當(dāng)代通信系統(tǒng)中不可代替的器件,精度高、速度快的晶體管模型為設(shè)計(jì)出規(guī)模更大、結(jié)構(gòu)更復(fù)雜的電路和系統(tǒng)提供了可能。電路系統(tǒng)中采用的晶體管既包含有源管芯電路,也包括無源內(nèi)匹配器件和鍵合線等封裝電路。已有的封裝晶體管建模方法主要針對(duì)封裝電路搭建模型,不包含非線性部分的建模,目前還沒有統(tǒng)一的方法對(duì)封裝晶體管整體建模。近年來,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network,ANN)被認(rèn)為是傳統(tǒng)建模方法的有效替代方法。本文利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別對(duì)封裝晶體管的直流、小信號(hào)和大信號(hào)特性建立模型。首先,根據(jù)已有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空間映射(Neuro-Space Mapping,Neuro-SM)結(jié)構(gòu)搭建封裝晶體管的直流模型,將訓(xùn)練好的直流模型導(dǎo)入仿真軟件中,對(duì)射頻功率場效應(yīng)晶體管的仿真結(jié)果表明,對(duì)封裝晶體管的直流信號(hào)建模是可行的。其次,針對(duì)封裝晶體管的小信號(hào)特性,本文提出了一種改進(jìn)的映射電路結(jié)構(gòu),將封裝晶體管分為三部分:輸入封裝電路、非線性電路、輸出封裝電路,并分別對(duì)這三部分建模。通過推導(dǎo)輸入封裝電路、非線性電路、輸出封裝電路三部分的S參數(shù)與整體S參數(shù)的關(guān)系完成部分到整體的轉(zhuǎn)換。提出了利用不同參數(shù)調(diào)整封裝晶體管小信號(hào)特性的訓(xùn)練方法,使得搭建的模型能有效且準(zhǔn)確地匹配器件實(shí)測數(shù)據(jù)。最后,本文提出了一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空間映射結(jié)構(gòu),并采用新的非線性函數(shù)改善現(xiàn)有模型的大信號(hào)特征,同時(shí)保證了直流和小信號(hào)特性不受影響。訓(xùn)練模型時(shí)采用一種分步式的訓(xùn)練方法,避免了重復(fù)調(diào)整變量。建模結(jié)果證明了本文建立的大信號(hào)模型可以準(zhǔn)確地反映封裝晶體管的大信號(hào)特征。
【圖文】：

經(jīng)元叫做輸入神經(jīng)元；最后一層稱為輸出層，其神經(jīng)元稱為輸出神經(jīng)元，它們表逡逑示整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出。剩下的層叫做隱含層，對(duì)應(yīng)的是隱含神經(jīng)元。逡逑ＭＬＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含一個(gè)輸入層和輸出層，一個(gè)或多個(gè)隱含層，如圖２－１所示。逡逑１邐ｙｉ邐ｙｎ逡逑Ｏ邐Ｏ邋－邋ｗ邐輸出層逡逑：邋：逡逑ｗ邐ｗ邐＇ｗ邐ｗ邐＇逡逑a懾義希危皰危彥危�？鍐栦葰邈辶x希兀卞危兀插危兀沖危兀礤義賢跡玻卞澹停蹋猩窬緗峁箍蟯煎義霞俁ㄍ緄淖懿閌�，嫡浕查`鞘淙氬悖冢剎閌鞘涑霾�，第２层到第Ｌ－ｌ辶x喜閌且�。第／查h窬母鍪觶ǎ劍保�，．．．，Ｉ）。％统称为ｈ，辶x希藉危澹藉危澹藉澹�，３，．．．，Ｌ），表淑R冢灣宀愕冢�？哥Y窬氳冢沐義系詬鏨窬淶娜ㄖ刂擔(dān)渲校兀硎舊窬緄牡阱義細(xì)鍪淙脛?chuàng)欢１表淑R冢剎愕牡冢鍪涑鮒擔(dān)荊荊硎臼涑霾愕牡冢鍪涑鮒�。这辶x俠锝檣芤桓齦郊擁娜ㄖ夭問硎鏡冢愕冢吒鏨窬鈉謾Ｍ韁械南蛄垮義希妝硎救縵攏哄義希ǎ玻卞澹╁義顯冢停蹋猩窬緗峁怪�，输入神经元通过洁]脹獠考だ蠱涫涑齔晌諞徊沐義弦閔窬募だ來衛(wèi)嗤�，，输崇Y窬郵芾醋宰詈笠徊鬩閔窬膩義霞だ瓿啥醞獠康氖涑觥Ｉ窬淶墓叵凳峭üだ撲愕

本文編號(hào)：2635556