【优化参数】基于粒子群算法PSO优化GaN-HEMT本征参数提取小信号模型附Matlab代码

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🔥 内容介绍

基于粒子群优化算法（PSO），实现了 GaN-HEMT（氮化镓高电子迁移率晶体管）小信号模型的本征参数提取。其核心逻辑是通过优化本征参数，使模型计算的 S 参数与实测 S 参数的误差最小化，最终得到高精度的器件模型参数。

一、算法与应用背景

• GaN-HEMT 小信号模型

  ：包含多个本征参数（如电容Cgd/Cgs/Cds、电阻Ri/Rds/Rgd、跨导gm、时间常数tau等），需通过实验 S 参数反推这些参数。

• 粒子群优化（PSO）

  ：模拟鸟群觅食行为，通过 “粒子” 的位置（对应本征参数）和速度迭代，寻找使 “适应度”（模型与实测 S 参数的误差）最小的最优参数组合。

二、代码结构与关键模块

1. 参数初始化与范围设置

• PSO 算法参数

  ：c1/c2（学习因子，平衡个体与全局最优的影响）、Dimension（本征参数个数，这里为 10）、Size（粒子数量）、Tmax（最大迭代次数）等。

• 本征参数范围

  ：针对不同工作点（如Vgs=-1V, Vds=14V），设置每个参数（如Cgd、Cgs、gm等）的合理上下限，确保优化在物理合理区间内进行。

2. 改进的 PSO 策略：非线性自适应惯性权重

为解决传统 PSO“易陷入局部极值、收敛慢” 的问题，代码采用非线性动态自适应惯性权重：

Weight = w_start +(w_end - w_start)*1/(1+exp(-10*b*((2*itrtn)/(k*Tmax)-1)));

• 惯性权重Weight随 ** 迭代次数itrtn和种群离散度k** 动态调整，平衡 “全局搜索” 与 “局部收敛” 能力。

• 种群离散度k由适应度的标准差计算，反映粒子的分散程度：分散度高时增强全局搜索，分散度低时增强局部收敛。

3. 适应度函数（核心优化目标）

Fitness_Function(Pos)是隐藏的关键函数，其逻辑为：

1. 输入：粒子的位置Pos（即一组本征参数）。

2. 过程：根据本征参数计算模型的 S 参数（需结合 “本征 Y 参数→S 参数” 的转换，如代码注释中提到的GWOmod()函数逻辑）。

3. 输出：模型 S 参数与实测 S 参数的误差（如均方误差 MSE），作为适应度（越小表示拟合效果越好）。

4. 迭代优化与结果输出

• 每次迭代中，粒子根据速度更新公式调整位置，同时更新 “个体最优（pbest）” 和 “全局最优（gbest）”。

• 最终输出：最优本征参数、最优适应度（误差），并通过图表展示优化过程（适应度进化曲线、粒子位置分布等）。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%% 目标函数

%    下列函数为Rastrigin函数，是一个多峰值的函数，在0向量处取得全局最小值0

fun= @(X)(sum((X.^2-10*cos(2*pi*X)+10),1));

%% 设置种群参数

%   需要自行配置

sizepop = 500;                    % 初始种群个数

dim = 10;                          % 空间维数

ger = 200;                       % 最大迭代次数     

xlimit_max = 5.12*ones(dim,1);    % 设置位置参数限制(矩阵的形式可以多维)

xlimit_min = -5.12*ones(dim,1);

vlimit_max = 1*ones(dim,1);       % 设置速度限制

vlimit_min = -1*ones(dim,1);

c_1 = 0.8;                        % 惯性权重

c_2 = 0.5;                        % 自我学习因子

c_3 = 0.5;                        % 群体学习因子 

%% 生成初始种群

%  首先随机生成初始种群位置

%  然后随机生成初始种群速度

%  然后初始化个体历史最佳位置，以及个体历史最佳适应度

%  然后初始化群体历史最佳位置，以及群体历史最佳适应度

for i=1:dim

    for j=1:sizepop

        pop_x(i,j) = xlimit_min(i)+(xlimit_max(i) - xlimit_min(i))*rand;

        pop_v(i,j) = vlimit_min(i)+(vlimit_max(i) - vlimit_min(i))*rand;  % 初始种群的速度

    end

🔗 参考文献

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2.17 时序、回归预测预测和分类

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2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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