【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能控制电路领域，具体是一种基于cmos的微波输入输出匹配驱动电路。
技术介绍
1、cmos的微波输入输出匹配电路是一种电路设计，旨在实现射频（rf）和微波系统中的信号输入和输出的阻抗匹配，同时能够提供适当的驱动信号以满足系统性能要求。在这种电路中，匹配网络扮演着重要的角色，用于确保信号的传输和反射最优化，以提高性能和效率。匹配网络在这个电路中的作用非常关键，因为它们帮助最大程度地减小信号的反射，从而提高信号传输的效率。匹配网络的设计需要考虑工作频率、电路元件的特性以及目标阻抗等因素，以确保阻抗匹配的有效性。在cmos电路中，因为信号频率可能高达微波范围，阻抗匹配尤为重要，以减小反射和信号损失。匹配网络通常包括电容、电感和变压器等元件，它们根据工作频率和阻抗要求来配置，以最大程度地提高信号质量。
2、而对于上述现有方案缺点：在多模匹配网络等复杂系统中，频率点变化时，匹配网络可能无法实时优化以适应新的频率点，导致性能下降，如反射损失的增加或传输效率的降低；且随着频率点的增加和匹配配置的变化，手动维护匹配网络可能会变得繁重和昂贵，在动态通信环境中，频率点和信号条件可能快速变化，手动配置的匹配网络可能无法适应这些快速变化，导致性能波动，如何实现自动调整匹配网络的配置，以实现最佳的阻抗匹配，是目前需要解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，针对现有匹配网络频率点切换困难、不适应动态环境等问题，提出一种基于cmos的微波输入输出匹
2、其中，一种基于cmos的微波输入输出匹配驱动电路，包括信号输入端、频率检测传感器、ai控制模块、多模匹配网络模块、开关控制电路和信号输出端，所述频率检测传感器的输入连接信号输入端，所述频率检测传感器的输出包括两路，一路连接ai控制模块的输入，另一路连接多模匹配网络模块的输入，所述ai控制模块的输出通过开关控制电路连接多模匹配网络模块的开关元件的输入，所述多模匹配网络模块的输出连接信号输出端；
3、其中，所述信号输入端用于接收信号源，所述信号源通过信号输入端进入频率检测传感器，所述频率检测传感器采集信号源的工作频率，并将工作频率发送至ai控制模块，所述ai控制模块通过接收工作频率，智能决策选择匹配网络配置，所述多模匹配网络模块包括有多个匹配网络配置，用于进行阻抗匹配，所述开关控制电路用于控制多模匹配网络模块中的开关元件，使多模匹配网络模块中的匹配网络配置根据ai控制模块的决策进行开关选择，所述信号输出端用于输出匹配后的信号。
4、进一步的，所述多模匹配网络模块包括有多条匹配电路，所述匹配电路包括电容c1、c2、c3，电感l1、l2、变压器t1和开关元件k1，所述开关元件k1的输入连接匹配电路的信号输入端，所述开关元件的输出连接电感l1的输入，所述电感l1的输出连接电容c2的输入，所述电容c2的输出连接变压器t1的输入，所述变压器t1的输出连接电感l2的输入，所述电感l2的输出连接电容c3的输入，所述电容c3的输出连接匹配电路的信号输出端，所述电容c1并联于电感l1的两端，所述开关元件k1受开关控制电路控制。
5、 进一步的，所述匹配网络配置的覆盖范围为2ghz-6ghz，匹配网络配置支持的频率点至少包括：2.4 ghz、3.5 ghz、4.5 ghz、5.2 ghz和5.8ghz。
6、进一步的，所述ai控制模块通过dqn训练算法进行模型训练，建立频率点与最佳匹配网络配置的映射，并通过奖励函数预测监测结果，优化目标。
7、进一步的，所述dqn训练算法通过使用q-learning更新q值，在不同频率点下选择最佳的匹配配置，其具体方式为：
8、；
9、其中，所述表示状态下采取动作的值，所述表示学习率，所述表示在状态下采取动作后获得的即时奖励，所述表示折扣因子，用于考虑未来奖励的重要性，所述表示当前的工作频率点和匹配网络的配置状态，所述表示匹配网络配置，所述表示采取动作后下一个状态，所述表示在下一个状态下的最佳动作。
10、进一步的，所述q值的计算方式为：
11、；
12、其中，所述表示目标q值，所述表示目标网络的q值函数。
13、进一步的，所述dqn使用均方误差作为损失函数来更新神经网络参数，损失函数的计算方式为：
14、。
15、本专利技术的有益效果是：
16、（1） 本专利技术集成了ai模型，能够根据当前工作频率和环境条件，自动调整匹配网络的配置，以实现最佳的阻抗匹配，使得匹配网络可以在不同频率点下自适应地优化性能，而无需手动调整；
17、（2） 本专利技术通过dqn算法，通过大规模的数据和深度学习算法来优化阻抗匹配配置。找到更复杂和精细的匹配配置，以最大程度地减小反射损失，提高传输效率和性能；在多模匹配网络等复杂系统中，ai模型可以处理多个频率点和多个配置，以更好地适应复杂性，提高系统性能。
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1.一种基于CMOS的微波输入输出匹配驱动电路，其特征在于，包括信号输入端、频率检测传感器、AI控制模块、多模匹配网络模块、开关控制电路和信号输出端，所述频率检测传感器的输入连接信号输入端，所述频率检测传感器的输出包括两路，一路连接AI控制模块的输入，另一路连接多模匹配网络模块的输入，所述AI控制模块的输出通过开关控制电路连接多模匹配网络模块的开关元件的输入，所述多模匹配网络模块的输出连接信号输出端；
2.如权利要求1所述的一种基于CMOS的微波输入输出匹配驱动电路，其特征在于，所述多模匹配网络模块包括有多条匹配电路，所述匹配电路包括电容C1、C2、C3，电感L1、L2、变压器T1和开关元件K1，所述开关元件K1的输入连接匹配电路的信号输入端，所述开关元件的输出连接电感L1的输入，所述电感L1的输出连接电容C2的输入，所述电容C2的输出连接变压器T1的输入，所述变压器T1的输出连接电感L2的输入，所述电感L2的输出连接电容C3的输入，所述电容C3的输出连接匹配电路的信号输出端，所述电容C1并联于电感L1的两端，所述开关元件K1受开关控制电路控制。
3.如权
4.如权利要求1所述的一种基于CMOS的微波输入输出匹配电路，其特征在于，所述AI控制模块通过DQN训练算法进行模型训练，建立频率点与最佳匹配网络配置的映射，并通过奖励函数预测监测结果，优化目标。
5.如权利要求4所述的一种基于CMOS的微波输入输出匹配电路，其特征在于，所述DQN训练算法通过使用Q-learning更新Q值，在不同频率点下选择最佳的匹配配置，其具体方式为：
6.如权利要求5所述的一种基于CMOS的微波输入输出匹配电路，其特征在于，所述Q值的计算方式为：
7.如权利要求4所述的一种基于CMOS的微波输入输出匹配电路，其特征在于，所述DQN使用均方误差作为损失函数来更新神经网络参数，损失函数的计算方式为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于cmos的微波输入输出匹配驱动电路，其特征在于，包括信号输入端、频率检测传感器、ai控制模块、多模匹配网络模块、开关控制电路和信号输出端，所述频率检测传感器的输入连接信号输入端，所述频率检测传感器的输出包括两路，一路连接ai控制模块的输入，另一路连接多模匹配网络模块的输入，所述ai控制模块的输出通过开关控制电路连接多模匹配网络模块的开关元件的输入，所述多模匹配网络模块的输出连接信号输出端；
2.如权利要求1所述的一种基于cmos的微波输入输出匹配驱动电路，其特征在于，所述多模匹配网络模块包括有多条匹配电路，所述匹配电路包括电容c1、c2、c3，电感l1、l2、变压器t1和开关元件k1，所述开关元件k1的输入连接匹配电路的信号输入端，所述开关元件的输出连接电感l1的输入，所述电感l1的输出连接电容c2的输入，所述电容c2的输出连接变压器t1的输入，所述变压器t1的输出连接电感l2的输入，所述电感l2的输出连接电容c3的输入，所述电容c3的输出连接匹配电路的信号输出端，所述电容c1并联于电感l1的两端，所述开关元件...
【专利技术属性】
技术研发人员：王群，张启，张萌，陈自然，
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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