基于神经网络的HEMT大信号模型

摘要：

运用人工神经网络技术建立了高电子迁移率晶体管(HEMT)的大信号模型.通过脉冲I-V测试和测量不同偏置条件下的S参数,获得了大信号等效电路模型中寄生参数和非线性本征元件的数值.通过BP神经网络,利用偏置相关的非线性元件值作为训练样本,利用误差反向传播的Levenberg-Maquardt方法训练神经网络并得到了网络权重数据.模型中的非线性元件在CAD软件中用神经网络实现,并将权重数据和CAD软件结合进行仿真.测试和仿真结果表明模型具有很高的精度.

关键词：大信号模型、人工神经网络、高电子迁移率晶体管、非线性元件

所属期刊栏目：35

分类号：TN402(微电子学、集成电路（IC）)

在线出版日期：2010-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：329-332,336