研究目的
设计一种节能发射器，其集成了人工神经网络（ANN），能够根据所需的传输距离和目标智能调整功率发射，从而为无线设备节省能源。
研究成果
射频发射器中的集成人工神经网络使功率放大器的平均功耗显著降低46.5%，为提升无线通信能效提供了有效方法。该智能发射器能根据传输需求智能调节功率与分配信道，为海量无线设备的节能问题提供了可扩展的解决方案。
研究不足
该研究聚焦于MICS频段的室内医疗无线电通信设备，未探讨其适用于其他频段或室外环境的情况。人工神经网络的训练需要大量历史数据，而这些数据可能并不总是可得。
1：实验设计与方法选择：
本研究将人工神经网络（ANN）集成至射频发射机中，以智能控制功率发射与信道分配。该ANN通过离线训练对输入数据进行分类并调整传输参数。
2：样本选择与数据来源：
ANN的训练样本来自历史数据，包含约40,000比特的传输数据、发射功率及传输信道分配信息。
3：实验设备与材料清单：
发射机采用标准0.13微米CMOS工艺设计制造。测试设备包括频谱分析仪（R&S? FSW67）、FPGA开发板及配备GPU的计算机（用于训练）。
4：13微米CMOS工艺设计制造。测试设备包括频谱分析仪（R&S? FSW67）、FPGA开发板及配备GPU的计算机（用于训练）。 实验流程与操作步骤：
4. 实验流程与操作步骤：利用历史数据训练ANN以分类输入数据并调节功率放大器（PA）功率与传输信道，随后测量发射机的功耗与输出功率性能。
5：数据分析方法：
通过计算给定目标值与输出值之间的交叉熵评估网络性能。训练过程采用提前停止法防止过拟合，并使用缩放共轭梯度法优化权重矩阵与偏置项。
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spectrum analyzer
R&S? FSW67
Rohde & Schwarz
Measuring the power and frequency of the transmitted signal.
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LDO chips
AMS1117
AMS
Voltage regulation in the test board.
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LDO chip
TPS74301
Texas Instruments
Voltage regulation in the test board.
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passive devices
Murata
Used in the test board for various passive functions.
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