一种基于回波注入的贝叶斯行为模型提取方法
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作者:
作者单位:

1.电子测试技术重点实验室 青岛 266000;2.杭州电子科技大学 射频电路与系统教育部重点实验室 杭州 310018

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中图分类号:

TN98

基金项目:

国家自然科学基金(61827806,61871161),安徽省自然科学基金(1908085MF220)资助项目


A Reverse Wave Based Method Enabling Rapid Extraction of Bayesian Inference-Based Behavioral Model
Author:
Affiliation:

1. Science and Technology on Electronic Test & Measurement Laboratory,Qingdao, 266000,China; 2. Key Laboratory of RF Circuits and Systems Ministry of Education,Hangzhou Dianzi University,Hangzhou 310018,China

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    摘要:

    测试速度是制约现有射频器件行为级模型走向实用化的重要因素之一。针对该问题,本文提出了一种新颖的基于回波注入的方法提取非线性贝叶斯推理行为级模型。该方法在测试过程中改变负载端口入射波的幅值和相位,获得不具备相关性的大量训练数据集。通过该方法,无需进行完整的负载牵引测试,就可以获得准确的器件非线性行为级模型。本文对实际氮化镓器件在2GHz进行了测试,在不影响模型提取精度的前提下,在极短时间内即可获得模型训练数据集,极大的提高了提取速度,具备很强的实用性。

    Abstract:

    Measurement speed is a key fact that limited the practical application of RF device behavior model. In this paper, a novel rapid extraction method based on reverse wave injection is proposed. This method changes the amplitude and phase of the reverse incident wave at the load side of the device under test, so that massive training data can be acquired for the Bayesian algorithm, without the need for a complete load-pull test. Experiment is conducted over a GaN device at 2GHz frequency, the results prove that the method has greatly increase the extracting speed without compromising the accuracy. Compared with the traditional scheme, this method can greatly improve the model extracting efficiency and can be widely applied in practice.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

杨保国,苏江涛,王健华,王 飞,蔡佳林.一种基于回波注入的贝叶斯行为模型提取方法[J].电子测量技术,2021,44(6):76-80

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