基于深度学习的像素化合路器与双状态阻抗合成的多赫蒂功率放大器逆向设计

摘要

本文提出一种结合深度卷积神经网络、像素化布局表示和遗传算法的三端口多赫蒂合路器设计方法，解决了峰值和回退功率条件下的阻抗匹配难题。通过两个GaN HEMT原型验证，实现了2.6-2.8 GHz频段内饱和输出功率超过44.2 dBm、峰值漏极效率高于71.2%，6-dB回退效率达64%，经数字预失真后邻道泄漏比优于-51.3 dBc。