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電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子論文>射頻無線論文>毫米波RF MEMS移相器的智能建模方法

毫米波RF MEMS移相器的智能建模方法

2017-11-17 | rar | 0.4 MB | 次下載 | 1積分

資料介紹

1 引言
  分布式射頻微機(jī)電系統(tǒng)(Radio Frequency Micro Electro Mechanical Systems, RF MEMS)移相器以共面波導(dǎo)為載體,其上周期加載MEMS電容開關(guān),通過改變電容金屬橋位置進(jìn)而實現(xiàn)器件相移特性的改變,易實現(xiàn)小型化、高集成度和低成本。特別適合應(yīng)用于毫米波段相控天線的要求。
  RF MEMS器件加工生產(chǎn)投入較大,通過大量加工實驗獲得器件設(shè)計規(guī)律需要十分雄厚的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)。因此,在毫米波射頻MEMS移相器的設(shè)計過程中,建立其精確的電磁特性模型是需要解決的首要問題。目前大多數(shù)描述RF MEMS移相器電磁特性的模型是通過等效電路或基于物理模型的建模方法。微波電路設(shè)計過程中建立和應(yīng)用模型的過程中主要的矛盾是計算精度和計算時間的問題。解決這一難點的一種方法就是將整個微波電路或器件的非線性函數(shù)利用簡單但是充分精確神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來代替。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network, ANN)可以用來準(zhǔn)確、快速地模擬任何線性和非線性函數(shù)關(guān)系,并具有良好的泛化能力。而且一旦完成對網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,其再次預(yù)測時間很短,并且具有一定的精度,能夠充分縮短模型的仿真時間和對計算機(jī)內(nèi)存的要求。正是由于具有上述特性。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已廣泛應(yīng)用于電磁場與微波領(lǐng)域,如放大器的設(shè)計,共面波導(dǎo)的。在RF MEMS領(lǐng)域,僅有美國Colorado大學(xué)的Dejan Filipovic等人對RF MEMS開關(guān)及其構(gòu)成的諧振器進(jìn)行了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的研究。RF MEMS移相器的設(shè)計過程較開關(guān)更為復(fù)雜,研究其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法將有效的提高器件設(shè)計效率。
  毫米波RF MEMS移相器的智能建模方法
  圖1 分布式RF MEMS移相器結(jié)構(gòu)
  2 RF MEMS移相器傳統(tǒng)建模方法及存在問題
  RF MEMS移相器采用了分布式傳輸線結(jié)構(gòu),通過在共面波導(dǎo)傳輸線上周期的加載MEMS金屬橋,在金屬橋上施加電壓來控制MEMS橋的高度來改變MEMS金屬橋和傳輸線之間的電容從而改變傳輸線上的傳播常數(shù),因而改變了入射波相移。
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