【技术实现步骤摘要】
一种电调滤波器控制方法及装置
本专利技术涉及电调滤波器
，具体涉及一种电调滤波器控制方法及装置。
技术介绍
电调滤波器是现代数字通信、跳频技术中不可缺少的关键器件，尤其是无线电通信系统提高抗干扰能力的优选器件。传统的电调滤波器控制是通过将离散的频率输入值与离散的电压输出值一一对应，形成离散的频率-电压对应关系表，在进行电调滤波器的控制时通过查找频率-电压对应关系表的方式进行调谐控制。使用这种离散的电调谐滤波器控制方式，对于没有进行数据采集的频率输入值，是无法进行模拟电压输出的，导致控制精度有限，因此调谐能力和调谐精度有待提高。为了满足控制偏置电压的精度，需要成几何倍增加数据采集样本点的数量，而且当数据样本点发生更改时，需要对数据样本点进行重新采集，很大程度上增加了工作量，对数据维护和使用前的准备过程带来不便。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提出了一种电调滤波器精度控制方法，用于解决通过查表的方式进行调谐控制时，调谐能力和调谐精度不高的问题。本专利技术第一方面，提出一种电调滤波器控...
【技术保护点】
1.一种电调滤波器控制方法，其特征在于，所述方法包括：/n对数模转换器输出的模拟电压值与电调滤波器的中心频率值对应关系进行采样，对采样数据进行预处理；/n将多项式核函数和高斯核函数进行线性组合，得到组合核函数；/n对预处理后的采样数据，基于组合核函数构造支持向量回归模型和对应的目标函数；/n以目标函数为适应度函数，采用改进的象群优化算法优化支持向量回归模型的参数，训练得到最优支持向量回归模型；/n通过最优支持向量回归模型建立模拟电压值与电调滤波器的中心频率值之间的连续的对应关系，基于连续的对应关系进行电调滤波器控制。/n
【技术特征摘要】
1.一种电调滤波器控制方法，其特征在于，所述方法包括：
对数模转换器输出的模拟电压值与电调滤波器的中心频率值对应关系进行采样，对采样数据进行预处理；
将多项式核函数和高斯核函数进行线性组合，得到组合核函数；
对预处理后的采样数据，基于组合核函数构造支持向量回归模型和对应的目标函数；
以目标函数为适应度函数，采用改进的象群优化算法优化支持向量回归模型的参数，训练得到最优支持向量回归模型；
通过最优支持向量回归模型建立模拟电压值与电调滤波器的中心频率值之间的连续的对应关系，基于连续的对应关系进行电调滤波器控制。
2.根据权利要求1所述电调滤波器控制方法，其特征在于，所述对数模转换器输出的模拟电压值与电调滤波器的中心频率值对应关系进行采样具体包括：
采集在特定环境温度T和使用寿命D下，输入不同的预制中心频率f0时，数模转换器的输出电压值V和对应的输出中心频率F，每个采样数据用(T，D，f0，V，F)表示。
3.根据权利要求2所述电调滤波器控制方法，其特征在于，所述对采样数据进行预处理具体包括：对采样数据进行清洗和归类，将同一环境温度区间范围和使用寿命范围下的采样数据归为一类。
4.根据权利要求2所述电调滤波器控制方法，其特征在于，所述目标函数为均方根误差函数。
5.根据权利要求1所述电调滤波器控制方法，其特征在于，所述采用改进的象群优化算法优化支持向量回归模型的参数具体为：
以空间向量(C，ω，σ，ε)作为象群优化算法中的个体，C表示组合核函数的惩罚系数，ω表示组合核函数中高斯核函数的权重系数，多项式核函数的权重系数为1-ω，σ表示高斯核带宽，ε表示不敏感系数，通过改进的象群优化算法选取出最优的个体，得到支持向量回归模型的惩罚系数C、权重系数ω、高斯核带宽σ及不敏感系数ε的最优组合。
6.根据权利要求1所述电调滤波器控制方法，其特征在于，所述采用改进的象群优化算法优化支持向量回归模型的参数具体包括如下步骤：
设置种群规模N、迭代次数T、各参数取值范围，设个体i的位置为xi＝[xi,C，xi,ω，xi,σ，xi,ε]，在参数取值范围内...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁志勇，蔡楚才，
申请(专利权)人：武汉市博畅软件开发有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42
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