基于可行域收缩贝叶斯优化的功放设计方法
公开
摘要
本发明公开了基于可行域收缩贝叶斯优化的功放设计方法，该方法首先基于负载牵引和源牵引确定匹配网络目标阻抗，然后通过切比雪夫低通拓扑方法确定匹配网络结构和元件参数值，使用最优拉丁超立方抽样对初始值采样获得输入样本集，以归一化加权方式实现样本点评估，利用粒子群算法搜索最优超参数，基于训练好的高斯过程模型在可行域内最大化采集函数UCB获取下一个评估点，不断迭代，实现了宽带高效功率放大器。本发明首次提出了基于可行域收缩贝叶斯优化的功放设计方法，通过动态改变参数值β来收缩可行域，使得优化在全局和局部之间实现平衡，加快收敛速度，能有效指导功放版图优化，实现了功放设计。
基本信息
专利标题 ：
基于可行域收缩贝叶斯优化的功放设计方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114297925A
申请号 ：
CN202111617236.6
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-27
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
蔡佳林曲研
申请人 ：
杭州电子科技大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
代理机构 ：
杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
杨舟涛
优先权 ：
CN202111617236.6
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06N7/00 G06F111/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-04-08 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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