论文研究动态负载均衡策略及相关模型研究.pdf
为了设计和优化高线性功率放大器和通信子系统,在系统级仿真中,构建功率放大器精确的行为模型是极为重要的。应用实际功率放大器晶体管测试板,通过ADS(AdvancedDesignSystem)仿真得到大量功放输入输出数据,建立了一个基于RBF(RadialBasisFunction)神经网络的行为模型,给出了RBF神经网络的结构设计及K-均值聚类算法和共轭梯度优化算法,并进行了模型检验。结果表明,基于RBF神经网络的功放行为模型具有较高的精度,相对于BP神经网络模型具有更高的逼近能力和速度。
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