基于模糊邏輯的微波無源元件建模.pdf

1、電路與器件的模型是進(jìn)行分析設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。隨著集成電路的發(fā)展，器件的特征尺寸不斷縮小，電路的規(guī)模越來越大，工作頻率和速度不斷提高，使得電路的功能和性能越來越復(fù)雜。采用傳統(tǒng)的電路與器件的模型進(jìn)行電路設(shè)計(jì)與模擬，已難以適應(yīng)復(fù)雜的大規(guī)模電路與系統(tǒng)的設(shè)計(jì)需要。新的建模技術(shù)是當(dāng)前電路與系統(tǒng)理論中重要的研究課題。
　　 近年來，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯等智能信息處理技術(shù)的興起，電路與器件的建模也開始使用這類方法。與傳統(tǒng)的數(shù)值方法相比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模

2、糊邏輯系統(tǒng)可更好地表達(dá)與處理多維、復(fù)雜的非線性關(guān)系，在通用性、逼近精度與效率方面有可能取得更好的效果。
　　 本文研究基于模糊邏輯的微波無源器件建模。射頻與微波單片集成電路中的無源元件在頻率較低時(shí)可采用一些近似經(jīng)驗(yàn)公式，但隨著頻率升高后就必須進(jìn)行電磁場(chǎng)的全波數(shù)值模擬，因此非常有必要建立這些無源元件的物理和結(jié)構(gòu)參數(shù)與電磁特性之間的關(guān)系模型。
　　 模糊邏輯模型的建立分為兩步。首先，通過減法聚類來確定初始系統(tǒng)，然后再進(jìn)行學(xué)習(xí)

3、訓(xùn)練。本文根據(jù)TSK模糊系統(tǒng)的結(jié)論參數(shù)總可由前提參數(shù)通過最小二乘法確定的特點(diǎn)，提出只考慮前提參數(shù)優(yōu)化的學(xué)習(xí)算法，這降低了問題的維數(shù)，有利于減少計(jì)算量，改善收斂性。由此導(dǎo)出的梯度優(yōu)化算法等價(jià)于采用一次BP迭代與最小二乘的混合學(xué)習(xí)算法；采用擬牛頓優(yōu)化則可導(dǎo)出有效的擬牛頓與最小二乘混合的學(xué)習(xí)算法。為了實(shí)現(xiàn)該建模方法，給出了算法步驟，用VC++編制了一個(gè)模糊邏輯建模工具。
　　 采用上述算法，對(duì)射頻/微波電路中幾種微帶線的不連續(xù)性元件和