基于PSO_SVM的射频功率放大器模型研究  被引量:2

Modeling of RF Power Amplifiers Based on PSO_SVM

在线阅读下载全文

作  者:王瑞娜[1] 刘桂红[1] 南敬昌[1] 

机构地区:[1]辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛125105

出  处:《微电子学》2013年第4期554-557,共4页Microelectronics

基  金:国家自然科学基金资助项目(60971048);辽宁省博士科研启动基金资助项目(20091033)

摘  要:针对神经网络和支持向量机在射频功率放大器建模领域存在的优缺点,提出一种利用PSO_SVM算法对射频功率放大器进行建模的方法。从理论上分析了支持向量机(SVM)及粒子群优化(PSO)算法的相关原理,并将PSO_SVM算法应用到功放器件建模中。仿真结果表明,基于PSO_SVM的射频功放模型在模型精度、小样本学习和逼近能力方面均优于传统SVM模型和BP神经网络(BPNN)模型。In view of the advantages and disadvantages of neural networks and support vector machines in application of RF power amplifier modeling, a novel method for modeling RF power amplifier was proposed based on PSO_SVM algorithm. The principle of support vector machine (SVM) and particle swarm optimization (PSO) were theoretically analyzed, and PSO_SVM algorithm was applied to modeling of power amplifiers. Simulation results showed that the RF power amplifier model based on PSO_SVM was superior to traditional SVM model and BP neural network (BPNN) model, in terms of accuracy, small sample learning and approximation capability.

关 键 词:支持向量机 粒子群优化 功率放大器 

分 类 号:TN722.75[电子电信—电路与系统]

 

参考文献:

正在载入数据...

 

二级参考文献:

正在载入数据...

 

耦合文献:

正在载入数据...

 

引证文献:

正在载入数据...

 

二级引证文献:

正在载入数据...

 

同被引文献:

正在载入数据...

 

相关期刊文献:

正在载入数据...

相关的主题
相关的作者对象
相关的机构对象