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解锁智能微波工程的“未来密码”

10月前浏览305

身处人工智能的时代,射频和微波设计如何才能搭上人工智能的东风,这可能是我们每一个射频人所面临的问题。最近看到由东南大学王海明教授团队撰写的这本《智能微波工程》,详细描述了人工智能在微波工程中的应用,对现在的射频设计有很大的帮助和启发。

 

全书共8章,构建起完整且系统的知识体系。从微波工程基础理论入手,带你透彻理解微波电路、天线阵列与电波传播机制,筑牢专业根基;再深入机器学习辅助优化技术,拆解核心算法框架与应用实例,让抽象概念变得通俗易懂。

 

真正令人眼前一亮的,是书中对智能微波工程前沿技术的深度剖析!多路径机器学习辅助的天线智能设计,突破传统设计局限,实现效率与精度的双重飞跃;知识和数据混合驱动的天线阵列设计,巧妙融合理论与数据优势,优化阵列性能;毫米波片上螺旋电感智能设计,直击高频器件设计痛点……每一个章节都藏着行业前沿的创新思路与解决方案!

 

附录部分精心整理了具体算法的程序源代码,带通滤波器、三频贴片天线等实用代码一应俱全,还有完整程序源代码包下载链接!无论是学术研究、项目开发,还是课程学习,都能快速上手实践,真正做到“学完就能用”!

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详细目录如下:


目录

“智能工程前沿丛书”序

前言

符号说明

第1章 绪论 1

1.1 主要研究进展及发展趋势 2

1.1.1 微波电路与系统 2

1.1.2 天线与阵列 3

1.1.3 电波测量与信道建模 4

1.2 本书主要内容 5

第2章 微波工程简介 7

2.1 微波电路与系统 7

2.1.1 微波传输线 7

2.1.2 微波器件 9

2.1.3 微波电路 11

2.1.4 微波网络分析 14

2.1.5 阻抗匹配 16

2.2 天线与阵列 19

2.2.1 天线 19

2.2.2 阵列 21

2.3 电波传播机制与信道建模 22

2.3.1 电波传播的理论基础 22

2.3.2 无线通信中的电波传播 27

2.3.3 电波传播测量 32

2.3.4 信道建模 35

第3章 机器学习辅助优化 39

3.1 基本框架 39

3.2 机器学习技术简介 42

3.2.1 监督学习 42

3.2.2 无监督学习 42

3.2.3 人工神经网络 44

3.2.4 高斯过程回归 46

3.2.5 支持向量回归 47

3.3 最优化算法 51

3.3.1 遗传算法 51

3.3.2 粒子群算法 53

3.3.3 差分进化算法 54

3.4 应用实例 55

3.4.1 基片集成波导背腔缝隙天线 55

3.4.2 分形贴片天线 57

3.4.3 带通滤波器 62

3.5 本章小结 63

第4章 天线智能设计 64

4.1 多精度电磁仿真 64

4.2 协作式机器学习辅助建模 65

4.3 多路径机器学习辅助优化 67

4.3.1 置信下限预筛选 67

4.3.2 多保真度高斯过程回归 69

4.3.3 多路径机器学习辅助优化 71

4.4 测试函数实验.72

4.5 应用实例 76

4.5.1 超宽带平面偶极子天线 77

4.5.2 三频贴片天线 80

4.5.3 毫米波车载雷达天线阵列 83

4.6 本章小结 85

第5章 阵列智能设计 86

5.1 经典的阵列设计方法 86

5.2 有源元单元建模 89

5.2.1 基于有源元单元的建模 89

5.2.2 结合先验知识的有源元单元建模 96

5.3 知识和数据混合驱动的天线阵列设计 106

5.4 应用实例 106

5.4.1 不规则形状地板上的微带天线阵列低副瓣设计 107

5.4.2 采用凸优化方法的多波束线阵设计 109

5.4.3 在位置约束下的采用进化算法的微带天线面阵设计 110

5.4.4 采用凸优化算法的微带天线面阵设计.112

5.5 本章小结 113

第6章 天线射频智能鲁棒设计 114

6.1 天线射频的鲁棒设计114

6.1.1 经典鲁棒设计方法 114

6.1.2 鲁棒设计的分层策略 115

6.2 多层机器学习辅助优化 116

6.2.1 机器学习辅助优化 116

6.2.2 超立方体搜索问题的数学表示 117

6.2.3 最差情况分析 118

6.2.4 最大输入容差超体积搜索 119

6.2.5 鲁棒优化 121

6.3 应用实例 123

6.3.1 测试函数的MITH搜索 123

6.3.2 微带贴片天线的MITH搜索 127

6.3.3 天线阵列的鲁棒设计 128

6.3.4 串馈天线的鲁棒设计 129

6.4 本章小结 133

第7章 片上螺旋电感智能设计 135

7.1 可变形的螺旋电感 136

7.1.1 任意多边形螺旋电感绘制 136

7.1.2 可变螺旋电感的结构与特性 138

7.1.3 直流电感值近似计算 141

7.2 片上可变形的螺旋电感自动综合 143

7.2.1 结合先验知识的代理模型 143

7.2.2 片上可变螺旋电感自动综合 146

7.3 应用实例 150

7.3.1 案例1:品质因数最大化 150

7.3.2 案例2:宽频带优化 153

7.3.3 案例3:面积最小化 154

7.4 本章小结 154

第8章 智能信道建模 156

8.1 基于几何随机模型的物理信道建模 157

8.1.1 信道模型和信道参数 157

8.1.2 无监督学习的多径分簇算法 161

8.2 基于人工神经网络的预测性信道建模 166

8.2.1 纯数据驱动的信道模型167

8.2.2 知识和数据混合驱动的信道模型 168

8.3 应用实例:前向植被散射簇的智能建模 170

8.3.1 信道数据准备 172

8.3.2 物理统计信道模型 176

8.3.3 人工神经网络结构与训练 184

8.3.4 模型训练结果与分析 185

8.3.5 模型验证 187

8.4 本章小结 190

参考文献 192

附录A 带通滤波器程序源代码 203

附录B 三频贴片天线程序源代码 205

附录C 采用HKDT进行对AEP建模的程序源代码 207

附录D 采用MLAO进行MITH搜索的程序源代码 209

附录E 片上可变螺旋电感自动综合程序源代码 212

索引 215

注释:射频学堂原创或者转载的内容,其版权皆归原作者所有,其观点仅代表作者个人,射频学堂仅用于知识分享。如需转载或者引用,请与原作者联系。

来源:射频学堂
电路电子ADS芯片通信理论人工智能
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2025-10-19
最近编辑:10月前
射频学堂
硕士 学射频,就来射频学堂。
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射频衰减器:这个不折不扣的“功率吞噬者”,为何成了射频系统的“保护神”?

在射频电路设计的世界里,有一个充满“矛盾感”的器件——射频衰减器。一边是工程师们对每毫瓦射频功率的“精打细算”,毕竟从信号源到发射端,每一丁点的射频功率的损耗都可能影响系统性能;另一边,这个专门“吞噬”射频功率的器件,却几乎出现在所有复杂射频系统中,甚至被称为射频系统的“保护伞”。它究竟是如何工作的?又凭什么成为射频设计中不可或缺的存在?我们今天一起来认识一下它!No.1 什么是射频衰减器?简单说,射频衰减器就是“信号降压器”——沿着信号路径有控制地降低信号强度,既可以处理不需要的强信号,也能按需调节有用信号的幅度。比如信号要进入敏感的电路元件前,它先把信号“压一压”,避免元件被烧坏。衰减器和咱们平时说的“终端负载”不一样,负载是直接接在电路末端收束信号,而衰减器是串联在信号路径中“过路降压”。衡量它“降压”能力的指标是衰减量,通常用分贝(dB)表示,比如10dB衰减器就是把输入信号的功率降到原来的1/10。还有个关键作用是“解决信号反射麻烦”。射频电路里像滤波器、混频器这些部件,连接时容易出现阻抗不匹配,导致信号反射形成驻波(就像声音回声一样干扰信号)。衰减器能把反射的信号快速“吃掉”,缓解驻波问题,相当于给电路“消回声”。No.2 射频衰减器的工作原理射频衰减器的核心就是“有控制地消耗射频功率”,把一部分电能转化为热能散掉,从而降低信号幅度。主要分两种工作方式:吸收型:内部有电阻负载(比如薄膜电阻),信号进来后,电阻“吃掉”一部分功率变成热量,剩下的信号从输出端走。这种方式不会让信号反射回源头,避免干扰,是目前主流的设计,咱们常见的固定、可变衰减器都属于这类。反射型:通过改变传输线的阻抗,让部分信号反射回源头来实现衰减。但反射信号可能干扰信号源,所以只用在对匹配要求不高的简单场景。简单来说,射频衰减器的核心功能是“有控制地消耗射频功率”,通过将一部分电能转化为热能(或其他形式的能量),从而降低信号的幅度。它的工作原理可分为“吸收型”和“反射型”两类,其中吸收型因性能更优而被广泛应用。吸收型衰减器内部通常集成了电阻性负载(如薄膜电阻、厚膜电阻),当射频信号输入时,电阻负载会将一部分功率吸收并转化为热能散发掉,剩余功率则从输出端流出。这种设计的优势在于,吸收的功率不会反射回信号源,避免了信号反射导致的驻波干扰,保证了电路的匹配性能。而反射型衰减器则通过改变传输线的阻抗特性,使部分信号反射回源端,从而实现衰减。但由于反射信号可能干扰信号源的稳定性,因此多用于对匹配要求不高的简易场景。目前主流的射频衰减器(如固定衰减器、可变衰减器)均以吸收型为主。No.3 射频衰减器关键指标选择射频衰减器时,需要重点关注以下几个核心指标,它们直接决定了衰减器能否适配具体的射频系统:衰减量:指输入信号与输出信号的功率比值,单位为分贝(dB),是衰减器最核心的参数。例如10dB衰减器意味着输出功率仅为输入功率的1/10。衰减量可分为固定(如5dB、10dB)和可变(如0-30dB连续可调),需根据系统对信号幅度的控制需求选择。功率容量:指衰减器能长期承受的最大输入功率,单位为瓦特(W)或毫瓦(mW)。超过功率容量会导致衰减器过热损坏,因此在大功率场景(如雷达、基站发射端)需选择高功率衰减器,通常功率容量从几百毫瓦到上百瓦不等。频率范围:衰减器正常工作的频率区间。不同类型的衰减器频率覆盖差异较大,例如普通固定衰减器可能支持DC-6GHz,而毫米波衰减器则需覆盖24GHz以上频段,需匹配系统的工作频率。驻波比(VSWR):反映衰减器输入输出端口的阻抗匹配程度,理想值为1:1。驻波比过大会导致信号反射,影响系统稳定性,优质衰减器的驻波比通常小于1.2。其他实用指标:除了上面这些,还有“阻抗”(常见50Ω、75Ω,要和系统匹配)、“功率处理能力”(分连续功率和峰值功率,比如高功率衰减器能扛住上百瓦)、“工作温度”(极端温度会影响性能)等,按需选择即可。下图是淘 宝上某射频衰减器的性能指标,可供参考学习一下。No.4 射频衰减器的分类根据衰减量是否可调、应用场景不同,衰减器分很多种,挑几种常用的说说:按衰减量调节方式分: - 固定衰减器:衰减量出厂就定死(比如3dB、10dB),结构简单、便宜耐用,适合需要稳定“降压”的场景,比如链路里固定匹配信号幅度。 - 可变衰减器:衰减量能调,又分“步进衰减器”(按固定档位跳变,比如0-30dB每步2dB)和“连续可变衰减器”(像调音量一样顺滑调节),有的靠手动旋钮,有的靠电压或数字信号控制(叫可编程衰减器)。按特殊功能分: - 直流偏置衰减器:也叫“直流通过衰减器”,能让直流信号通过,比如给后续元件供电的同时不影响射频信号衰减。 - 波导衰减器:用在波导传输系统(比如高频雷达),频率覆盖更高,有固定和可变两种。重点品类:射频同轴衰减器这是咱们最常接触的衰减器,输入输出都是同轴连接器(比如N型、SMA型),就像给同轴电缆加了个“信号降压接头”。它的衰减量从3dB到110dB都有,工作频率能到65GHz(看连接器类型,比如1.85mm连接器能扛到65GHz)。功率处理能力差别大,小的只有0.5瓦,大的能到1000瓦——高功率款通常带铝制散热器,有的甚至要强制风冷散热,体积也会大一些。不同场景选不同连接器:测试测量常用SMA、BNC头;通信基站常用N型、7/16DIN头;广播这些75Ω系统常用F头、BNC头。重点品类:可变射频衰减器适合需要“实时调信号强度”的场景,比如自动增益控制。最常见的是“电压可变衰减器(VVA)”,靠输入电压来改变衰减量,就像用电压信号“拧旋钮”。它内部用PIN二极管或场效应管(FET)代替普通电阻,通过改变电压/电流来调节这些元件的电阻,从而改变衰减。为了保证调衰减时阻抗不变(不然会出现信号反射),通常会用pi型或T型电路设计,让电阻同步变化。虽然它的精度不如步进衰减器,但胜在能连续调节,还能轻松接入反馈回路,比如自动控制输出信号稳定在某个值。No.5 射频衰减器的典型应用尽管衰减器会消耗功率,但它在射频系统中的作用无可替代,以下是几个核心应用场景:1. 保护脆弱部件,避免功率过载射频接收机、传感器、ADC(模数转换器)等部件通常对输入功率非常敏感,若信号功率过大,可能导致器件烧毁或性能永久性下降。例如在雷达系统中,发射端输出功率可达千瓦级,而接收端的低噪声放大器(LNA)输入功率容限仅为毫瓦级,此时需在接收链路中串联衰减器,将反射回来的大功率信号衰减至安全范围,相当于给脆弱部件“穿上防弹衣”。2. 调节信号幅度,优化系统动态范围在通信系统中,信号经过长距离传输后幅度会衰减,但近距离传输时又可能因信号过强导致失真。通过可变衰减器可动态调节信号幅度,使接收端的信号始终处于最佳检测范围。例如在5G基站中,衰减器被用于调整天线端口的功率平衡,确保每个用户设备都能获得稳定的信号。3. 测试测量场景的“校准利器”在射频测试中,信号源的输出功率可能远高于测试仪器(如频谱分析仪、功率计)的输入量程,此时需用衰减器将功率降至仪器可测量的范围。同时,衰减器也用于校准测试系统的线性度,例如通过串联不同衰减量的衰减器,验证仪器在不同功率下的测量精度。4. 阻抗匹配与信号隔离当射频电路中两个部件的阻抗不匹配时,会产生信号反射。衰减器可通过其电阻网络吸收反射信号,改善阻抗匹配性能。此外,在多通道射频系统中,衰减器可用于隔离不同通道间的信号串扰,提升系统的抗干扰能力。小结射频衰减器看似是“消耗功率的累赘”,实则是射频系统中的“平衡者”与“守护者”。它以可控的功率损耗为代价,换来了系统的稳定性、部件的安全性和信号的可靠性。射频设计是一个不断折衷,妥协,而又追求完美的过程,这就是射频设计的美妙之处。来源:射频学堂

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