面向行波管放大器的多状态行为模型表征方法研究OA北大核心
Research on multi-state behavior model characterization method for traveling wave tube amplifiers
近年来,以深度神经网络为代表的人工智能技术被应用于功率放大器的行为模型构建中,高精度的非线性拟合度可以满足功率放大器行为模型表征的要求,但仅适用于单一工作状态.随着对行波管放大器输入输出特性的深入研究,输出信号受到输入端激励信号的频率和温度变化等多因素的影响,如何基于深度神经网络构建面向行波管放大器的多状态行为模型亟需研究.该文提出一种面向行波管放大器的多状态神经网络建模方法,引入嵌入编码向量表征行波管放大器的多种工作状态,通过增加跳跃连接构造多…查看全部>>
In recent years,artificial intelligence technologies represented by deep neural networks have been applied in the construction of behavioral models for power amplifiers.High precision nonlinear fitting can meet the requirements of characterizing the behavioral models of power amplifiers,but it is still only applicable to a single working state.With the in-depth study of the input-output characteristics of traveling-wave tube amplifier(TWTA),the output signal…查看全部>>
邹峰;常宗煜;胡欣;王刚
中国科学院空天信息创新研究院,北京 100190||中国科学院大学电子电气与通信工程学院,北京 100049北京邮电大学电子工程学院,北京 100876北京邮电大学电子工程学院,北京 100876中国科学院空天信息创新研究院,北京 100190||中国科学院大学电子电气与通信工程学院,北京 100049
电子信息工程
行为模型行波管放大器跳跃连接嵌入向量
behavioral modeltraveling-wave tube amplifier(TWTA)skip connectionembedding vector
《电子科技大学学报》 2025 (2)
197-202,6
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