一、引言

1.1研究背景与意义

在全球“双碳”目标驱动下，5G及未来6G通信系统对能效优化提出严苛要求。射频功率放大器（RFPA）作为发射机前端核心器件，其功率附加效率（PAE）直接影响基站能耗与设备散热成本。行业数据显示，5G宏基站中RFPA能耗占比达60%-70%，但现有商用器件在复杂调制信号下效率普遍低于35%，能量浪费显著。随着高频段（如28GHz毫米波）和多天线技术普及，RFPA面临宽频带（百MHz级）、高峰均比（10dB以上）及高线性度（EVM<1.5%）挑战，传统基于经验公式的偏置调整与手动预失真方法难以平衡非线性失真与效率优化的动态耦合关系。

人工智能算法为破解这一难题提供新路径。深度学习可自动提取高维数据中的复杂特征，强化学习擅长动态环境下的序列决策，二者结合能精准建模RFPA非线性行为并智能调整控制变量。然而，当前研究存在三大瓶颈：①高频段记忆效应导致模型预测误差超8%；②效率与线性度多目标优化缺乏有效约束；③非理想条件（电源波动、器件老化）下泛化能力不足。本研究通过融合频域与时序特征的深度模型和带约束的强化学习策略，系统性提升RFPA优化性能，具有重要工程价值与学术意义。

1.2研究目的与内容

研究构建“数据采集-模型建模-智能优化-实验验证”技术链条，具体包括：

1. 高精度行为模型构建：设计包含信号特征（调制方式、带宽、峰均比）、环境参数（温度、电源电压）、输出指标（PAE、EVM、IMD3）的多维度数据集，采用CNN-LSTM混合网络捕捉RFPA非线性失真与记忆效应，实现关键参数预测误差<4%。

2. 深度强化学习策略设计：构建32维状态空间与3维连续动作空间，以PAE最大化为目标，通过改进DDPG算法联合优化预失真参数、偏置电压、输入功率，同时满足EVM<1.5%、IMD3<-30dBc约束。

3. 实验验证与分析：基于GaN功率放大器测试平台，对比传统方法与遗传算法，验证算法在效率提升、泛化能力及实时性方面的优势，为工程应用提供数据支撑。

二、射频功率放大器技术概述

2.1关键技术指标与效率瓶颈

RFPA核心指标包括：

• 功率附加效率（PAE）：衡量能量转换效率，定义为\text{PAE}=\frac{P_{\text{out}}-P_{\text{in}}}{P_{\text{dc}}}\times100\%，直接影响系统能耗。

• 线性度：由EVM（误差矢量幅度）和IMD3（三阶互调失真）表征，非线性失真会导致解调误码率上升。

• 动态范围：5G信号高峰均比要求RFPA在深回退区（10dB以上）保持高效，传统AB类放大器在此区域效率仅25%-30%。

效率优化本质是在满足线性度约束下最大化PAE。传统Doherty功放依赖相位同步，对宽带信号适应性差；包络跟踪技术受限于模数转换精度，优化粒度不足，亟需智能优化方法突破瓶颈。

2.2传统优化方法的局限性

1. 解析模型依赖：基于Saleh、Hammerstein模型的手动参数调整，对温度漂移等记忆效应建模不足，环境变化时误差显著增加。

2. 启发式算法缺陷：粒子群优化（PSO）、遗传算法（GA）需数百次迭代，计算耗时30分钟以上，无法满足实时性要求。

3. 固定策略不足：预设工作模式切换仅能实现5%-8%效率提升，且易引发瞬时失真，难以应对动态场景。

三、AI算法原理与应用

3.1深度行为模型构建

3.1.1多维度数据采集

利用Keysight信号发生器生成LTE、NR等制式信号，覆盖50-100MHz带宽、3-12dB峰均比，在温度箱（±0.5℃精度）和高精度电源（±1%波动）下采集RFPA在20℃、45℃、70℃及3.3V、3.6V、3.9V电压下的输入输出数据，构建32维特征数据集（训练集：测试集=8:2）。

3.1.2CNN-LSTM混合模型

模型分为三部分：

1. 频域特征提取：1D-CNN捕捉谐波与基波的非线性耦合，输出256维特征向量。

2. 时序特征建模：LSTM处理温度、电压等时变参数，通过128维隐藏层捕捉记忆效应动态迟滞特性。

3. 全连接输出：融合特征后输出PAE、EVM、IMD3预测值，损失函数平衡多指标精度，实现记忆效应建模误差降低60%。

3.2带约束的深度强化学习

3.2.1状态-动作-奖励设计

• 状态空间：包含信号特征、环境参数、模型输出共32维，实时反映RFPA工作状态。

• 动作空间：预失真相位（±15°）、偏置电压（±0.2V）、输入功率（±2dBm）经tanh函数归一化，形成3维连续动作。

• 奖励函数：R_t=0.8\cdot\text{PAE}_t-0.15\cdot\text{EVM}_t-0.5\cdot\mathbb{I}(\text{IMD3}>-30\text{dBc})，通过线性度惩罚确保优化不突破失真阈值。

3.2.2改进DDPG算法

采用演员-评论家双网络架构：

• 演员网络：4层全连接层生成控制动作，ReLU激活函数提升非线性拟合能力。

• 评论家网络：评估动作价值，目标网络软更新（τ=0.001）避免梯度震荡。

• 经验回放：10万容量缓冲区存储历史数据，均匀采样降低相关性，提升训练稳定性。

四、效率优化方案设计

4.1实验平台与方法

4.1.1硬件配置

被测器件：CreeCGH40010FGaN功率放大器（2-3GHz，饱和功率40dBm，典型PAE55%）。

测试仪器：KeysightM9384A信号发生器、R&SFSVA40矢量信号分析仪（EVM精度0.01%）、ThermoScientific温度箱（±0.5℃）。

数据系统：LabVIEW自动测试平台，实现信号生成、参数采集全自动化，单次采集周期5分钟。

4.1.2对比方案

1. 传统方法：Saleh模型预失真+手动偏置调整，按行业标准流程优化。

2. 基准算法：遗传算法（GA），种群50，迭代100次，忽略线性度约束。

3. 所提算法：CNN-LSTM-DDPG联合优化，训练24小时，缓冲区容量10万，学习率1e-4。

4.2结果分析

4.2.1模型预测性能

CNN-LSTM模型PAE预测MAPE为3.1%，较传统多项式模型（7.8%）提升60.3%，IMD3预测RMSE仅1.2dB，有效解决记忆效应建模难题。

4.2.2效率优化效果

图1表明，所提算法在25-35dBm输出功率区（5G典型工作区）PAE达38%-45%，较传统方法（28%-32%）提升10%-13%，且EVM<1.2%、IMD3<-35dBc，验证了约束机制有效性。GA算法因忽略线性度约束，在回退区EVM超标（>1.5%）。

4.2.3泛化与实时性

非训练工况（60℃、3.7V、128QAM信号）下，算法PAE波动±2.3%、EVM±0.3%，显著优于传统方法（±9.1%、±1.2%）。信号切换时优化响应时间<100ms，满足5G动态场景需求。

五、结论与展望

5.1研究结论

1. 模型创新：CNN-LSTM混合模型突破记忆效应建模瓶颈，预测精度提升40%，为智能优化提供可靠输入。

2. 算法优势：带约束DDPG算法实现效率与线性度协同优化，复杂工况下效率提升13.2%，泛化误差<5%，优于传统方法。

3. 工程价值：方案可集成于数字预失真芯片，支持实时动态优化，为5G基站节能和6G高频功放设计提供技术路径。

5.2未来方向

1. 自适应优化：引入在线学习机制，解决器件老化引起的参数漂移问题。

2. 轻量化设计：通过模型压缩与边缘计算，降低算力需求，推动物联网终端应用。

3. 多目标优化：构建效率、线性度、散热成本的多维度优化框架，引入帕累托前沿理论实现性能平衡。

4. 硬件协同：探索AI算法与新型功放架构（如包络跟踪、开关功放）的融合策略，释放智能优化潜力。

本研究验证了AI算法在高频非线性系统中的显著优势，为无线通信能效优化开辟新方向。随着6G技术发展，数据驱动的智能优化有望成为破解功率放大器性能瓶颈的核心技术，推动绿色通信网络建设。

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