基于分階段優(yōu)化的制造技術(shù)

本發(fā)明專利技術(shù)公開了一種基于分階段優(yōu)化的

【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
基于分階段優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直接數(shù)字頻率合成器


[0001]本專利技術(shù)涉及直接數(shù)字頻率合成器
，特別涉及一種基于分階段優(yōu)化的
RBF
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直接數(shù)字頻率合成器
。

技術(shù)介紹

[0002]直接數(shù)字頻率合成器
(Direct Digital Synthesizer
，
DDS)
是一種利用數(shù)字信號處理技術(shù)產(chǎn)生高精度
、
高穩(wěn)定度信號可編程的設(shè)備
。DDS
具有頻率分辨率高
、
頻率切換速度快
、
相位連續(xù)性好
、
抗干擾能力強等優(yōu)點，被廣泛應(yīng)用于通信系統(tǒng)
、
雷達系統(tǒng)
、
測試儀器等領(lǐng)域
。DDS
主要有相位累加器
、
只讀存儲器
(Read
?
Only Memory
，
ROM)
查找表
、
數(shù)模
(D/A)
轉(zhuǎn)換器和低通濾波器等四大結(jié)構(gòu)組成
。
由于
ROM
的容量限制，傳統(tǒng)
DDS
技術(shù)需要對輸入相位進行截斷處理，這就導(dǎo)致了相位截斷誤差，從而增加了頻譜雜散
。
為了減小或消除截斷雜散，有研究人員提出了基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
(Backpropagation Neural Network
，
BP
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
)
技術(shù)的正弦信號發(fā)生器設(shè)計方案，具體通過采用
BP
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來替換
ROM
查找表，克服了傳統(tǒng)
DDS
正弦信號發(fā)生器截斷誤差帶來的影響
。
但是
BP
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法存在一些具體問題，這些問題影響了其性能
、
硬件能力和精度
。
具體來說，
BP
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的收斂速度較慢，這會影響硬件性能的提升
。
此外，
BP
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對非線性函數(shù)的擬合能力較弱，這導(dǎo)致輸出信號的精確度不足
。
最后，
BP
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在權(quán)值調(diào)整過程中有容易陷入局部極值的問題，這樣會使算法陷入局部極值，從而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練失敗
。
[0003]綜上所述，如何在提升
DDS
輸出信號精度的同時不增加硬件資源消耗，是目前本領(lǐng)域技術(shù)人員急需解決的技術(shù)問題
。

技術(shù)實現(xiàn)思路

[0004]本專利技術(shù)提供了一種基于分階段優(yōu)化的
RBF
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直接數(shù)字頻率合成器，以解決提升
DDS
輸出信號精度的同時不增加硬件資源消耗的問題
。
[0005]為了實現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)提供了一種基于分階段優(yōu)化的
RBF
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直接數(shù)字頻率合成器，包括：
[0006]相位累加器，用于生成相位信號；
[0007]RBF
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，用于將相位信號轉(zhuǎn)換為振幅信號；
[0008]數(shù)模轉(zhuǎn)換器，用于將數(shù)字振幅信息轉(zhuǎn)換為低頻鋸齒信號；
[0009]低通濾波器，用于抑制來自數(shù)模轉(zhuǎn)換器的鋸齒波信號中的高頻噪聲，將鋸齒波信號轉(zhuǎn)換為光滑的模擬信號；
[0010]其中，所述
RBF
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊包括隱藏層和輸出層，所述隱藏層包含多個節(jié)點，每個節(jié)點均有一個對應(yīng)的徑向基函數(shù)，對于每一個輸入的相位信息，每個隱藏層節(jié)點都能將其映射為一個對應(yīng)的特征值；所述輸出層通過權(quán)重與所述隱藏層的節(jié)點相連，在每個節(jié)點的特征值與其對應(yīng)的權(quán)重相乘后，將所有節(jié)點相乘后得到的值作和，得到一個對應(yīng)所述相位信息的振幅值
。
[0011]作為本專利技術(shù)的進一步改進，所述相位累加器包括全加器和累加寄存器，其中，所述全加器用于將輸入頻率字與上一個周期的累加結(jié)果作和，以得到新的累加結(jié)果，所述累加寄存器用于存儲每個時鐘周期內(nèi)所述全加器的輸出值，為下一個周期的全加器提供累加輸入值
。
[0012]作為本專利技術(shù)的進一步改進，所述徑向基函數(shù)是一種反平方函數(shù)，具體形式為：其中
x
代表輸入相位信息，
c
表示該節(jié)點的中心，
R
代表徑向基函數(shù)的寬度
。
[0013]作為本專利技術(shù)的進一步改進，所述
RBF
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的訓(xùn)練過程包括粗調(diào)和細調(diào)兩個優(yōu)化階段
。
[0014]作為本專利技術(shù)的進一步改進，所述粗調(diào)階段包括：利用
K
?
means++
聚類算法選取所述隱藏層節(jié)點的中心值，并據(jù)所述中心值計算徑向基函數(shù)的寬度，利用隨機的方式初始化隱藏層權(quán)重后，采用偽逆算法更新這些權(quán)重
。
[0015]作為本專利技術(shù)的進一步改進，所述細調(diào)階段包括：利用有限內(nèi)存
Broyden
–
Fletcher
–
Goldfarb
–
Shanno
帶盒約束算法
(Limited
?
memory Broyden
–
Fletcher
–
Goldfarb
–
Shanno with Box constraints
，
L
?
BFGS
?
B
算法
)
調(diào)整粗調(diào)階段的最優(yōu)中心值，直至輸出誤差滿足要求
。
[0016]作為本專利技術(shù)的進一步改進，所述
L
?
BFGS
?
B
算法的調(diào)整范圍為粗調(diào)階段中心值
±
1。
[0017]作為本專利技術(shù)的進一步改進，所述數(shù)模轉(zhuǎn)換器接收所述
RBF
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊輸出的數(shù)字振幅信號，在經(jīng)過內(nèi)部的
D/A
轉(zhuǎn)換過程后，將所述數(shù)字振幅信號轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的模擬低頻鋸齒波信號，并傳輸至所述低通濾波器
。
[0018]作為本專利技術(shù)的進一步改進，所述低通濾波器用于接收所述數(shù)模轉(zhuǎn)換器輸出的模擬低頻鋸齒波信號，通過低通濾波器的設(shè)計特性，抑制所述模擬低頻鋸齒波信號中的高頻噪聲分量，從而輸出光滑的模擬信號
。
[0019]有益效果：
[0020]1、
本專利技術(shù)提供了一種全新的頻率合成技術(shù)，通過引入和優(yōu)化
RBF
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提供了一種新的
、
更加高效和靈活的頻率合成方案，在處理復(fù)雜和非線性的頻率合成任務(wù)時具有更強的可擴展性和適應(yīng)性；
[0021]2、
由于
RBF
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練效率和精度的提升，直接數(shù)字頻率合成器的性能得到了顯著優(yōu)化
。
具體表現(xiàn)為，輸出的正弦波形狀更接近理想正弦波，頻率精度更高，且對頻率的調(diào)整更靈活快速
。<本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護點】

【技術(shù)特征摘要】
1.
一種基于分階段優(yōu)化的
RBF
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直接數(shù)字頻率合成器，其特征在于
,
包括：相位累加器，用于生成相位信號；
RBF
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，用于將相位信號轉(zhuǎn)換為振幅信號；數(shù)模轉(zhuǎn)換器，用于將數(shù)字振幅信息轉(zhuǎn)換為低頻鋸齒信號；低通濾波器，用于抑制來自數(shù)模轉(zhuǎn)換器的鋸齒波信號中的高頻噪聲，將鋸齒波信號轉(zhuǎn)換為光滑的模擬信號；其中，所述
RBF
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊包括隱藏層和輸出層，所述隱藏層包含多個節(jié)點，每個節(jié)點均有一個對應(yīng)的徑向基函數(shù)，對于每一個輸入的相位信息，每個隱藏層節(jié)點都能將其映射為一個對應(yīng)的特征值；所述輸出層通過權(quán)重與所述隱藏層的節(jié)點相連，在每個節(jié)點的特征值與其對應(yīng)的權(quán)重相乘后，將所有節(jié)點相乘后得到的值作和，得到一個對應(yīng)所述相位信息的振幅值
。2.
根據(jù)權(quán)利要求1所述的直接數(shù)字頻率合成器，其特征在于：所述相位累加器包括全加器和累加寄存器，其中，所述全加器用于將輸入頻率字與上一個周期的累加結(jié)果作和，以得到新的累加結(jié)果，所述累加寄存器用于存儲每個時鐘周期內(nèi)所述全加器的輸出值，為下一個周期的全加器提供累加輸入值
。3.
根據(jù)權(quán)利要求1所述的直接數(shù)字頻率合成器，其特征在于，所述徑向基函數(shù)是一種反平方函數(shù)，具體形式為：其中
x
代表輸入相位信息，
c
表示該節(jié)點的中心，
R
代表徑向基函數(shù)的寬度
。4.
根據(jù)權(quán)利要求1所述的直接數(shù)字頻率合成器，其特征在于，所述
RBF
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的訓(xùn)練過程包括粗調(diào)和細調(diào)兩個優(yōu)化階段
。5.
根據(jù)權(quán)利要求4所述的直接數(shù)字頻率合成器，其特征在于，所述粗調(diào)階段包括：利用
K
?
means++
聚類算法選取所...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：張長春，倪崧順，
申請(專利權(quán))人：南京郵電大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：