【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及单级共源放大器信号处理领域，具体是一种单级共源结构和电感负载输出级电路的预测补偿方法。
技术介绍
1、在现代电子电路设计中，单级共源放大器作为一种基本的放大结构，广泛应用于模拟信号处理领域，这种放大器因其简洁的电路结构和较高的性能指标而受到重视。共源放大器利用晶体管的放大作用，通过栅极输入信号并从漏极获取放大后的信号，源极通常接地。在输出级电路中，电感负载的使用可以提供必要的电流和阻抗特性，以满足特定的信号处理需求。然而，为了确保电路在整个工作范围内都能维持预期的性能，对电路参数的精确控制和动态调整变得尤为重要。
2、现有的技术中，对单级共源放大器的增益、相位裕度和负载电阻等性能参数的控制，通常依赖于手动调整和离线优化。例如，增益的调整可能通过改变晶体管的工作点或负载电阻来实现；相位裕度的控制可能通过添加补偿电容或调整电路的拓扑结构来完成；而负载电阻的调整则可能需要改变电路的物理连接或使用可变电阻器，这些方法虽然在一定程度上有效，但它们缺乏灵活性和实时性，无法适应电路在实际工作条件下的动态变化。
3、随着电子系统复杂性的增加，对电路性能的实时监控和自适应调整提出了更高的要求，现有技术的局限性在于其静态和被动的特性，无法有效应对电路在实际运行中遇到的各种动态变化。例如，环境温度的变化、电源电压的波动、器件参数的老化等，都可能影响电路的工作状态，此外，手动调整方法效率低下，且难以实现精确控制，在高频或宽带应用中，这些局限性尤为突出，因为电路的性能参数需要在宽频率范围内保持稳定，因此，现有技术在实
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术的缺陷，提出了一种单级共源结构和电感负载输出级电路的预测补偿方法，通过实时监测单级共源放大器和电感负载输出级电路的性能参数，构建特征向量，并利用深度学习模型进行预测和动态调整，实现对电路参数的精确控制，提高电路的稳定性和可靠性。
2、其中，一种单级共源结构和电感负载输出级电路的预测补偿方法，包括以下步骤：
3、s1.监测单级共源放大器和电感负载输出级电路的实时性能参数，所述性能参数包括增益参数、相位裕度参数和负载电阻参数；
4、s2.根据实时性能参数构建特征向量，根据构建的特征向量构建多任务学习模型；
5、s3.计算每个预测任务的hunber损失，得到增益参数、相位裕度参数和负载电阻参数的损失值，计算联合损失函数，通过最小化联合损失函数训练多任务学习模型，得到训练后的多任务学习模型；
6、s4.输入新数据，根据多任务学习模型预测的结果，通过电路控制接口动态调整电路参数；
7、其中，所述hunber损失具体包括有针对增益预测的增益调整huber损失、针对相位裕度预测的相位补偿huber损失和针对负载电阻预测的负载调制huber损失。
8、进一步的，所述步骤s4中，通过电路控制接口动态调整电路参数包括：
9、根据预测的增益结果，调整可变增益放大器的控制电压；
10、根据预测的相位裕度结果，调整电压控制电容的控制电压；
11、根据预测的负载电阻结果，调整与电感并联的可变电阻。
12、进一步的，所述针对增益预测的增益调整huber损失具体表示为：
13、
14、其中，所述表示增益调整huber损失，所述gi,pred表示第i个样本的预测增益值，所述gi,true表示第i个样本的真实增益值，所述n表示样本数量，所述δg表示增益预测的huber损失函数中的阈值参数，用于平衡损失函数在不同误差级别的敏感度。
15、进一步的，所述针对相位裕度预测的相位补偿huber损失具体表示为：
16、
17、其中，所述表示相位补偿huber损失，所述φi,pred表示第i个样本的预测相位裕度值，所述φi,true表示第i个样本的真实相位裕度值，所述n表示样本数量，所述δg表示相位裕度预测的huber损失函数中的阈值参数，用于平衡损失函数在不同误差级别的敏感度。
18、进一步的，所述针对负载电阻预测的负载调制huber损失具体表示为：
19、
20、其中，所述表示负载调制huber损失，所述ri,pred表示第i个样本的预测负载电阻值，所述ri,true表示第i个样本的真实负载电阻值，所述n表示样本数量，所述δg表示负载调制预测的huber损失函数中的阈值参数，用于平衡损失函数在不同误差级别的敏感度。
21、进一步的，所述联合损失函数根据加权进行计算，具体表示为：
22、
23、其中，所述表示联合损失函数，所述表示增益调整huber损失，所述表示相位补偿huber损失，所述表示负载调制huber损失，所述ωg、ωφ和ωr分别表示增益、相位裕度和负载电阻任务的权重系数。
24、进一步的，所述多任务学习模型包含三个任务特定层，包括增益调整任务层、相位补偿层和负载调制层。
25、进一步的，所述步骤s1中，增益参数通过比较输入信号与输出信号的幅度进行计算，所述相位裕度参数通过使用网络分析仪测量输出信号相对于输入信号的相位延迟进行计算，所述负载电阻参数使用电阻测量仪器直接测量与电感并联的负载电阻值获取。
26、进一步的，所述多任务学习模型通过深度神经网络模型构建。
27、进一步的，所述步骤s3中，当通过最小化联合损失函数训练多任务学习模型后，使用adam优化算法更新模型，具体包括以下子步骤：
28、s301.对于每个训练样本，计算联合损失函数关于模型参数的梯度；
29、s302.根据计算的梯度，更新一阶矩估计和二阶矩估计；
30、s303.通过一阶矩估计，计算一阶矩估计的偏差修正，并通过二阶矩估计，计算二阶矩估计的偏差修正；
31、s304.根据一阶矩估计的偏差修正和二阶矩估计的偏差修正，更新模型参数。
32、专利技术的有益效果是：
33、本专利技术通过实时监测及时捕捉电路性能的微小变化，为动态调整提供准确的输入信息，通过多任务学习模型能够同时预测增益、相位裕度和负载电阻的最优值，实现电路性能的全面优化，并根据huber损失函数增加模型对异常值具有鲁棒性，使得模型能够在不同误差级别下保持稳定的预测性能。
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1.一种单级共源结构和电感负载输出级电路的预测补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种单级共源结构和电感负载输出级电路的预测补偿方法，其特征在于，所述步骤S4中，通过电路控制接口动态调整电路参数包括：
3.如权利要求1所述的一种单级共源结构和电感负载输出级电路的预测补偿方法，其特征在于，所述针对增益预测的增益调整Huber损失具体表示为：
4.如权利要求1所述的一种单级共源结构和电感负载输出级电路的预测补偿方法，其特征在于，所述针对相位裕度预测的相位补偿Huber损失具体表示为：
5.如权利要求1所述的一种单级共源结构和电感负载输出级电路的预测补偿方法，其特征在于，所述针对负载电阻预测的负载调制Huber损失具体表示为：
6.如权利要求1所述的一种单级共源结构和电感负载输出级电路的预测补偿方法，其特征在于，所述联合损失函数根据加权进行计算，具体表示为：
7.如权利要求1所述的一种单级共源结构和电感负载输出级电路的预测补偿方法，其特征在于，所述多任务学习模型包含三个任务特定层，包括增益调
8.如权利要求1所述的一种单级共源结构和电感负载输出级电路的预测补偿方法，其特征在于，所述步骤S1中，增益参数通过比较输入信号与输出信号的幅度进行计算，所述相位裕度参数通过使用网络分析仪测量输出信号相对于输入信号的相位延迟进行计算，所述负载电阻参数使用电阻测量仪器直接测量与电感并联的负载电阻值获取。
9.如权利要求1所述的一种单级共源结构和电感负载输出级电路的预测补偿方法，其特征在于，所述多任务学习模型通过深度神经网络模型构建。
10.如权利要求1所述的一种单级共源结构和电感负载输出级电路的预测补偿方法，其特征在于，所述步骤S3中，当通过最小化联合损失函数训练多任务学习模型后，使用Adam优化算法更新模型，具体包括以下子步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种单级共源结构和电感负载输出级电路的预测补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种单级共源结构和电感负载输出级电路的预测补偿方法，其特征在于，所述步骤s4中，通过电路控制接口动态调整电路参数包括：
3.如权利要求1所述的一种单级共源结构和电感负载输出级电路的预测补偿方法，其特征在于，所述针对增益预测的增益调整huber损失具体表示为：
4.如权利要求1所述的一种单级共源结构和电感负载输出级电路的预测补偿方法，其特征在于，所述针对相位裕度预测的相位补偿huber损失具体表示为：
5.如权利要求1所述的一种单级共源结构和电感负载输出级电路的预测补偿方法，其特征在于，所述针对负载电阻预测的负载调制huber损失具体表示为：
6.如权利要求1所述的一种单级共源结构和电感负载输出级电路的预测补偿方法，其特征在于，所述联合损失函数根据加权进行计算，具体表示为：
【专利技术属性】
技术研发人员：张萌，张紫琦，张启，余建庚，
申请(专利权)人：航天科工通信技术研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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