基于深度学习的射频电源控制算法研究

摘要

随着射频技术在通信、雷达、医疗及工业领域的广泛应用，射频电源系统的需求日益增长，尤其是在高功率应用中，如何实现高效、稳定、智能的射频电源控制成为技术研究的重点。本研究提出基于深度学习的射频电源控制算法，重点研究智能控制系统的建模、关键技术及其优化策略。通过引入深度强化学习(deep reinforcement learning, DRL)算法对电源的控制系统进行算法建模，实现了射频电源的智能化控制。结果表明：该算法经过10～4次迭代训练后，已经学习到有效的控制策略，从而证实基于DRL的算法的有效性。同时，基于深度学习的射频电源控制算法能够有效提升射频电源的性能，满足高功率应用中的精度与响应要求。

关键词

射频电源 / 智能控制 / 噪声抑制 / 反馈控制