基于机器学习算法的射频功率放大器设计研究

作者及发表信息

本硕士学位论文由杭州电子科技大学集成电路工程专业的曲研在蔡佳林教授的指导下完成，并于2023年3月提交。部分研究成果已发表在IEEE Microwave and Wireless Components Letters、IEEE MTT-S International Wireless Symposium (IWS)和IEEE Conference on Microwave and Millimeter Wave Technology (ICMMT)等期刊和会议上，拓展成果已投稿至IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques。

学术背景与研究意义

本研究属于射频集成电路设计领域，聚焦于功率放大器（Power Amplifier, PA）的智能化设计方法。随着5G通信和万物互联时代的到来，射频功率放大器作为无线通信系统的关键组件，其设计面临着效率提升、带宽拓展和复杂度增加等多重挑战。传统电子设计自动化（Electronic Design Automation, EDA）工具在应对Doherty等多管复杂结构功率放大器设计时，存在优化效率低下、依赖工程师经验等问题。

本研究旨在解决三个核心问题： 1. 功率放大器版图优化困难的问题 2. 梯度算法易陷入局部最优解的问题 3. 复杂结构功放（如Doherty）设计周期长的问题

通过引入机器学习算法，本研究提出了创新性的解决方案，为功率放大器模块的智能设计奠定了基础。

研究方法与工作流程

1. 基于改进贝叶斯优化算法的版图优化

针对版图优化难题，研究团队提出了改进的贝叶斯优化算法。该方法通过高斯过程回归（Gaussian Process Regression）建立代理模型，结合改进的采集函数（Acquisition Function）实现高效参数搜索。具体流程包括： - 建立高斯过程先验分布 - 设计改进的采集函数（结合聚类引导策略） - 构建自动化优化流程 - 并行仿真评估

在验证实验中，该算法在4小时内完成了单管AB类功率放大器版图优化，在2GHz到3GHz带宽内实现了输出功率>40.93dBm、PAE（功率附加效率）>61.73%的性能表现，相比传统EDA工具显著提高了优化效率。

2. 基于粒子群-贝叶斯协同优化算法的宽带功放设计

针对梯度算法的局限性，研究团队开发了粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）与贝叶斯优化的协同算法。关键技术突破包括： - 设计并行粒子群优化架构 - 开发PSO与贝叶斯的协同机制 - 实现切比雪夫低通拓扑（Chebyshev Low-pass Topology）结构的自动优化 - 建立宽带匹配网络优化流程

该方案应用于AB类宽带功率放大器设计，在2GHz到3GHz频带内实现了PAE>65.46%、输出功率>40.23dBm、增益>10.23dB的性能指标。优化效率比传统方法提高约60%。

3. 传统Doherty功放自动优化流程

针对复杂结构功放设计，研究团队提出了基于经验规则与算法优化的混合设计方法： - 分析载波功放（Carrier PA）、峰值功放（Peak PA）及补偿线的关系 - 建立功分器与合路网络的协同优化模型 - 开发多目标优化策略 - 实现自动化设计流程

最终设计的Doherty功放在200MHz带宽内实现了： - 饱和输出功率>42.7dBm - 饱和效率>61.08% - 6dB回退效率>50.8%

相比商用EDA软件的直接优化方式，节省了超过70%的设计时间。

主要研究成果与结论

算法创新方面

1. 提出了改进的贝叶斯优化算法（聚类引导高斯过程置信上限，CG-GPUCB），解决了版图优化样本效率低的问题
2. 开发了粒子群-贝叶斯协同优化算法，克服了传统梯度算法的局部最优困境
3. 建立了宽带匹配网络的自动优化流程，实现了切比雪夫结构的智能设计

性能指标方面

1. 单管AB类功放：在2-3GHz带宽内PAE>61.73%，输出功率>40.93dBm
2. 宽带AB类功放：在相同带宽内PAE>65.46%，增益>10.23dB
3. Doherty功放：200MHz带宽内饱和效率>61.08%，6dB回退效率>50.8%

理论贡献方面

1. 验证了机器学习算法在射频功放设计中的可行性
2. 建立了从单管到复杂结构功放的智能设计方法论
3. 提出了匹配网络优化的新范式

研究亮点与创新价值

方法论创新

1. 首次将改进贝叶斯优化应用于功放版图设计，解决了传统方法耗时长的痛点
2. 提出的协同优化算法突破了单一算法的局限性
3. 实现了从原理图到版图的全流程智能优化

工程应用价值

1. 大幅缩短设计周期（最高达70%）
2. 降低了对工程师经验的依赖
3. 为下一代智能EDA工具开发提供了技术储备

学术价值

1. 发表在IEEE Microwave and Wireless Components Letters等高水平期刊
2. 为机器学习在射频设计中的应用开辟了新方向
3. 建立的设计框架可扩展至其他类型功放设计

其他有价值的内容

本研究还深入探讨了以下技术细节： 1. 功率放大器的稳定性分析与设计（K因子与B因子） 2. 负载牵引（Load Pull）与源牵引（Source Pull）的帕累托最优解问题 3. 切比雪夫匹配网络的理论基础与实现方法 4. Doherty功放的有源负载牵引理论与工作状态分析

这些内容不仅支持了主要研究成果，也为后续研究提供了重要的技术参考。特别是关于帕累托最优解集在阻抗匹配中的应用，为多目标优化提供了新的思路。