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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种宽输入功率范围双频晶体管基整流器的设计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120373234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510477874.4，技术领域涉及：G06F30/36；该发明授权一种宽输入功率范围双频晶体管基整流器的设计方法是由张志维;周登发;范珈源;王晨璐;张露玉;陈奂宇;凌瑞;张振华设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种宽输入功率范围双频晶体管基整流器的设计方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种宽输入功率范围双频晶体管基整流器的设计方法。本发明在GaN晶体管基整流器的基础上考虑GaN晶体管输出电容的耗散功率，通过建立耗散功率和GaN晶体管输出电容之间的关系，得到整流效率和输出电容之间的关系式，在不同的输入功率下得到不同的输出阻抗，从而得到对应的输出阻抗设计空间；依据理论阻抗设计空间，使用分支传输线设计输出匹配网络和输入匹配网络。根据逆时二元性原理，在漏极和栅极之间加入相移网络来实现自同步整流器。设定整流器的射频输入信号和栅极输入信号在两个目标频率下相移，并依此完成相移网络的设计。通过基于差分进化策略的改进型多目标粒子群算法对输出匹配网络、输入匹配网络、相移网络进行优化，使得设计的整流器能在大输入功率宽动态范围内保持较高的效率，还可以提高设计的准确度和效率。

本发明授权一种宽输入功率范围双频晶体管基整流器的设计方法在权利要求书中公布了：1.一种宽输入功率范围双频晶体管基整流器的设计方法，其特征在于： 具体包括如下步骤： 步骤一、基于氮化镓晶体管根据逆时二元性原理构建整流器，将功率放大器的输入、输出端对调形成整流器的结构：功率放大器的漏极直流输入端作为整流器的直流输出端，功率放大器的输出端作为整流器的射频输入段；同时，采用功率放大器工作模式作为整流器的工作模式； 步骤二、考虑氮化镓晶体管输出电容和开关电阻导通消耗的功率，使用归一化输入功率来得到输入功率和晶体管输出电容的关系；根据整流效率表达式得出整流效率在不同的负载线阻抗RL下随输入功率变化的曲线，Pdc为漏极输出直流功率，为开关电阻的耗散功率，为输出电容耗散功率；依据设计目标选取合适的RL值，依据氮化镓晶体管的等效电路，得到两个目标频率的理论阻抗设计空间； 步骤三、依据理论阻抗设计空间，使用分支传输线设计输出匹配网络，将两个目标频率在功率回退点处的漏极输出阻抗均匹配到50欧姆，漏极输出阻抗在整个输入功率变化范围内始终处于理论阻抗设计空间内； 用射频仿真软件ADS得到两个目标频率下的源阻抗，然后对输入匹配网络进行设计，将栅极输入阻抗匹配到50欧姆；根据逆时二元性原理，在漏极和栅极之间加入相移网络来实现自同步整流器；设定整流器的射频输入信号和栅极输入信号在两个目标频率下相移为180度，并依此完成相移网络的设计； 步骤四、通过基于差分进化策略的改进型多目标粒子群算法对步骤三设计的输出匹配网络、输入匹配网络、相移网络进行优化；优化过程如下： 将两个目标频率f1、f2下的两个源阻抗Zs1和Zs2、两个基波阻抗Zf1、Zf2或相位偏移值phs作为改进型多目标粒子群算法的优化目标；设定最大迭代次数IterMax、外部储存集大小Q、变量维度2n，n为所优化电路中所有微带线的数目，每条微带线存在2个可优化变量电长度Ei和特征阻抗Zi； 根据优化目标随机生成N个粒子，初始化每个粒子的速度变量v＝[ΔE1,ΔE2,…,ΔEn,ΔZ1,ΔZ2,…,ΔZn]和位置变量X＝[E1,E2,E3,…,En,Z1,Z2,Z3…Zn]，然后找出局部最优变量Xpbest和全局最优变量Xgbest；其中ΔEj和ΔZj分别表示参数Ej和Zj的迭代速度； 通过改进型多目标粒子群算法迭代更新速度变量和位置变量； 根据三个随机位置得到新位置变量，在新位置变量的每个维度上按是否大于设定的交叉概率CR，得到改进后的位置变量；为了提高性能的平稳性，通过阶跃适应度函数计算误差适应度值，得到两个频点的误差适应度向量feik＝e1,e2；若当前粒子位置支配其个体最优位置Xpbest，则更新局部最优误差适应度向量fepbest、局部最优变量Xpbest；若两个位置互不支配，以设定概率随机选择出局部最优误差适应度向量fepbest、局部最优变量Xpbest；同时将外部储存集中的粒子位置放入网格中，为避免算法陷入局部最优，使用网格密度评估法计算所有网格中的粒子被选中的概率，概率越大的粒子越容易被选中成为Xgbest，以此来更新全局最优误差和适应度向量fegbest和全局最优变量Xgbest； 如果全局最优误差适应度向量fegbest值已经等于0，说明当前电路参数能够满足设定的相移、阻抗目标；此时，将输出全局最优变量Xgbest；另外，如果迭代次数达到最大值IterMax，也会输出全局最优变量Xgbest。

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