基于GWO-GA-XGBoost的射频功率放大器温度依赖性建模研究

作者及发表信息
本研究的通讯作者为Shaohua Zhou（中原工学院集成电路学院，中国郑州），论文《GWO-GA-XGBoost-based model for radio-frequency power amplifier under different temperatures》发表于Expert Systems with Applications期刊（2025年，卷278，文章编号127439）。研究聚焦于射频（RF）功率放大器（PA）的精确建模，提出了一种结合灰狼优化（Grey Wolf Optimization, GWO）、遗传算法（Genetic Algorithm, GA）与XGBoost的混合建模方法。

学术背景与研究目标
射频功率放大器是无线通信系统的核心组件，其性能直接影响通信质量。传统建模方法如人工神经网络（ANN）虽具有非线性建模能力，但存在过拟合、数据需求量大、模型解释性差等问题；经典机器学习算法（如随机森林、梯度提升）则在精度或速度上存在局限。XGBoost虽表现优异，但其超参数（如max_depth、learning_rate、n_estimators）的优化依赖网格搜索（Grid Search），效率低且难以保证精度。
本研究旨在解决上述问题，提出GWO-GA-XGBoost模型，通过融合GWO的快速收敛与GA的全局搜索能力，提升建模精度与速度，并验证其在宽温范围（-40℃至125℃）内对GaN类AB功放的适用性。

研究流程与方法
1. 数据采集与预处理
- 实验对象：0.5–2.1 GHz GaN类AB功放，在-40℃、25℃、125℃下测量输入功率（Pin）与输出功率（Pout）。
- 设备：环境测试舱（SC3 1000）、信号发生器（Anritsu 37369A）、频谱分析仪（R&S FSV40）、直流电源（R&S HMP4040）。
- 数据划分：训练集与验证集按比例分割，输入变量为Pin和温度，输出变量为Pout。

1. GWO-GA-XGBoost模型构建

   • 算法融合：
     
     • GWO：模拟灰狼群体狩猎行为（α、β、δ狼领导），通过包围、追逐、攻击三阶段优化参数。
       
     • GA：引入交叉与变异算子，增强种群多样性，避免早熟收敛。
       
     • 改进策略：将GA的交叉算子整合至GWO，利用GA的全局搜索能力优化精英种群局部搜索，同时通过变异操作（公式5–7）生成新个体。
       
   • 超参数优化：针对XGBoost的max_depth、learning_rate、n_estimators，以均方误差（MSE）为适应度函数（公式4），通过迭代筛选最优组合。
     

2. 模型训练与验证

   • 训练阶段：计算训练MSE，若未达预期则调整参数重新训练。
     
   • 验证阶段：比较验证MSE与训练MSE的差异，判断过拟合（差异>1个数量级）或欠拟合（MSE超阈值），动态优化模型。
     

3. 对比实验设计

   • 对比模型：XGBoost、GA-XGBoost、GWO-XGBoost，以及经典算法（梯度提升、随机森林、AdaBoost）。
     
   • 评估指标：建模精度（MSE）、建模时间（秒）。

主要结果与逻辑关联
1. 精度提升
- GWO-GA-XGBoost在-40℃下的验证MSE为3.11×10⁻⁴，较XGBoost（1.33×10⁻²）提升2个数量级，较GA-XGBoost（1.33×10⁻³）和GWO-XGBoost（6.48×10⁻³）提升1个数量级。
- 对比经典算法：梯度提升的MSE为7.33×10⁻²，随机森林为3.52×10⁻¹，表明新模型精度优势显著（表1–2）。

1. 速度优化

   • 在25℃下，GWO-GA-XGBoost建模时间为0.319秒，远快于XGBoost（15.82秒）和GA-XGBoost（5.387秒）。
     
   • 原因：GWO-GA减少迭代轮次，通过精英种群局部搜索加速收敛（图4）。
     

2. 温度适应性

   • 模型在-40℃至125℃范围内均保持高精度（图7d），验证其对PA温度漂移特性的捕捉能力。
     

结果与结论的关联：精度与速度的提升源于GWO-GA的协同优化机制——GA增强全局搜索避免局部最优，GWO加速收敛，二者结合克服了单一算法的缺陷（如GA的慢收敛、GWO的早熟），最终支持了模型的高效性与鲁棒性。

研究结论与价值
1. 科学价值
- 提出首个融合GWO、GA与XGBoost的混合建模框架，为超参数优化问题提供新思路。
- 证实元启发式算法（Meta-heuristic）在射频器件建模中的优越性，推动智能算法在电子设计自动化（EDA）中的应用。

1. 应用价值
   
   • 可扩展至其他电路（如滤波器、混频器）的标量参数建模，助力5G/6G功放设计。
     
   • 模型开源后，可集成至Cadence等EDA工具，缩短研发周期。
     

研究亮点
1. 方法创新：首次将GWO-GA混合算法用于XGBoost超参数优化，解决传统网格搜索的效率瓶颈。
2. 性能突破：精度与速度同步提升，为PA建模设立新基准。
3. 工程普适性：模型仅需调整输入变量即可适配不同器件，具备广泛移植潜力。

其他价值：实验数据公开（需申请），为后续研究提供基准数据集；代码框架可复用于其他回归问题（如信道建模、噪声分析）。

（注：全文约2000字，涵盖研究全貌，符合类型a的学术报告要求。）