[发明专利]一种基于神经网络的功率放大器

说明书

本发明属于神经网络以及功率放大器技术领域，具体为一种基于神经网络的功率放大器。本发明采用反馈技术，将线性度提高电路模块与功率放大电路和功率驱动电路连接，通过电容和电阻组成的反馈网络产生180度的相移，使耦合信号在一定程度上相抵消，降低共栅器件对功率放大器线性度的影响；通过功率放大器与基于神经网络的幅度控制电路模块相连，实现幅度控制；并且本发明结构简单、功耗低、面积小。

技术领域

本发明属于神经网络以及功率放大器技术领域，具体为一种基于神经网络的功率放大器。

背景技术

传统功率放大器的有四种类型，它们的主要差别在于偏置情况不同。这些放大器分为A类、AB类、B类和C类，并且所有这四种放大器都可以通过同一个模型来理解。在这个一般的模型中，电阻R代表我们将要把输出功率传递到那里去的负载电阻。一个“大而胖”的电感BFL把DC功率送入到晶体管的漏极且假设这个电感很大以至于足以使通过它的电流基本不变。漏极通过电容BFC连至一个振荡回路以防止在负载中有任何DC功耗。这种特定形式的功率放大器的一个优点与在传统的小信号放大器中一样，晶体管的输出电容可以被吸收进振荡回路。另一个优点是由振荡回路提供的滤波功能削减了由总是存在的非线性引起的频带外的发射。

传统功率放大器结构简单，便于集成，但是它的线性度较差，效率低，输出功率稳定性差，无法满足现代产品越来越高的需求。在现代发射机中，线性度和输出功率要求越来越高。因此功率放大器的输出功率和线性度性能显得尤为重要。

发明内容

针对上述存在问题或不足，本发明提供了一种基于神经网络的功率放大器，实现功率放大器输出幅度控制和线性度提高。

一种基于神经网络的功率放大器，包括功率放大器核心电路模块、基于神经网络的输出幅度控制电路模块、线性度提高电路模块和输出匹配电路模块。

所述功率放大器核心电路模块采用AB类功率放大器由功率驱动电路和功率放大电路组成；基于神经网络的输出幅度控制电路模块由反馈电路和调节反馈系数的神经网络组成；线性度提高电路模块由电阻电容并联组成；神经网络通过分析输出幅度的大小自动调节M9的尺寸，使反馈电路的反馈系数β取得最佳值，从而实现输出幅度的稳定。

外接偏置电压产生电路模块为功率放大器提供偏置电压，功率驱动电路的输出接功率放大电路的输入，线性度提高电路模块的两端分别连接功率驱动电路与功率放大电路的共栅端，功率放大电路的输出接输出匹配电路模块的输入；反馈电路的输入端接输出匹配电路模块的输出端，反馈电路的输出端接功率放大电路的共源端，神经网络接反馈电路的控制端。

所述基于神经网络的输出幅度控制电路模块由反馈电路和调节反馈系数的神经网络组成，其中反馈网络由NMOS对管M7、M8，电流镜NMOS管M5，尾电流源NMOS管M6，电流源PMOS管M9、M10和偏置电阻R2组成，其中NMOS对管的尺寸比为1：1，采用差分对形式连接，电流源PMOS管M9、M10的栅极与漏极短接并分别与NMOS对管M7、M8的漏极相连，电流源PMOS管M9、M10源极接电源，NMOS对管M7、M8源极短接并与尾电流源NMOS管M6的漏极相连，尾电流源NMOS管M6的源极接地，尾电流源NMOS管M6的栅极与电流镜NMOS管M5的栅极相连，NMOS管M7接功率放大器输出，NMOS管M8外接参考电压Vref，偏置电阻R2一端与NMOS管M7的漏极相连，另一端接功率放大级共源NMOS管M3的栅极相连，PMOS管M9由MOS管阵列组成。

进一步的，所述线性度提高电路模块由两个电容C2、C3和一个电阻R1组成，其中，两个电容C2、C3串联，电阻R1一端接两个电容C2、C3之间，另一端接地。反馈网络的输入端接功率放大级共栅NMOS管M4的栅极，输出端接功率驱动级共栅NMOS管M2的栅极。