CN103326685A - 采用量子算法的射频天线阻抗自适应匹配装置及方法 - Google Patents

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CN103326685A CN2013102179420A CN201310217942A CN103326685A CN 103326685 A CN103326685 A CN 103326685A CN 2013102179420 A CN2013102179420 A CN 2013102179420A CN 201310217942 A CN201310217942 A CN 201310217942A CN 103326685 A CN103326685 A CN 103326685A
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尹新
刘煜琛
廖继望
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Abstract

采用量子算法的射频天线阻抗自适应匹配装置及方法，该装置包括传感器测量单元、控制单元和匹配单元，传感器测量单元与控制单元电连接，控制单元与匹配单元电连接，匹配单元与传感器测量单元电连接，匹配单元外接天线。本发明还包括采用量子算法的射频天线阻抗自适应匹配装置进行阻抗自适应匹配的方法。本发明利用量子技术，建立了射频天线阻抗匹配的数学模型，具有匹配速度快、精度高，效果好的优点，能适用于实时匹配。

Description

采用量子算法的射频天线阻抗自适应匹配装置及方法
技术领域
本发明属于神经网络及电子电路工程领域,涉及一种采用量子算法的射频天线阻抗自适应匹配装置及方法。
背景技术
天线作为射频***重要的组成部分，直接影响着***的性能和稳定性。工作环境的变化，与人体之间相对位置的变化，都会影响到天线的输入阻抗，这种易变性会造成***功率模块的损坏，产生的反向功率甚至会烧穿绝缘层。
随着科技的进步，信息时代的来临，以移动通信设备为主导的消费电子产品日益普及，目前终端设备上应用了更多的频段，而由于终端设备空间有限，往往将多个频段集中到一个主天线上，同时牺牲了一些天线的性能，以覆盖更宽的频段。终端设备只能使用一个天线，所采用的匹配网络只能应用其中的某一个频段，从而造成天线在其他的频段下失配。这些方面的失配会加大功耗，降低天线灵敏度，影响设备待机时间和通讯时间。以如今的手持移动设备为例，天线的设计空间被压缩的极小，牺牲了天线的大量性能，天线功率传输效率能超过50%都算极佳的匹配效果，Nokia公司的手机天线平均功率传输效率仅20%左右，而滑盖手机甚至只有10%。
针对这种低效率功率传输问题，阻抗匹配技术被国内外学者提出，以实现功率的最大输出。要实现最大功率负载阻抗匹配，通常做法是在源和负载之间再***一个无源网络，这种无源网络通常被视为匹配网络。然而它们的功能并不仅仅是完成功率传输最大化，匹配网络还具有：减小噪声干扰，提高功率容量和提高频率响应的线性度等功能。
传统的阻抗匹配技术所采用的是***一个固定匹配网络，只针对某一点频率设计，一旦该匹配网络应用到射频或宽频领域时就会失效。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术不足，提供一种采用量子技术的射频天线的自适应阻抗匹配装置及方法，适用于各射频天线，可确保在源级和负载之间形成最小反射，实现功率传输最大化。
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种采用量子算法的射频天线阻抗自适应匹配装置，包括传感器测量单元、控制单元和匹配单元，传感器测量单元与控制单元电连接，控制单元与匹配单元电连接，匹配单元与传感器测量单元电连接，匹配单元外接天线。
进一步，所述匹配单元的匹配网络优选为π型阻抗匹配网络，π型阻抗匹配网络包括电感L、电容C1、电容C2。
进一步，控制单元控制匹配网络的电感L、电容C1、电容C2的数值, 控制单元由电感L、电容C1、电容C2的各控制开关的控制时钟组成,属于现有技术。
一种采用量子算法的射频天线阻抗自适应匹配装置进行阻抗自适应匹配的方法，包括以下步骤：
1）通过传感器测量匹配网络的反射系数或者驻波比：
 设匹配网络的电源端（即除控制单元、传感器、天线之外，与匹配网络相连的其它所有外部电路）的等效电源电压为Vin，等效电源内阻为                                                
Figure 2013102179420100002DEST_PATH_IMAGE001
，则匹配网络的电源端的等效输入阻抗为
Figure 766216DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure 2013102179420100002DEST_PATH_IMAGE003
、
Figure 870308DEST_PATH_IMAGE004
分别表示输入电阻和输入电抗，
Figure 2013102179420100002DEST_PATH_IMAGE005
  ，
其中，C1、C2、L分别为π型阻抗匹配网络的电容和电感值，
Figure 89193DEST_PATH_IMAGE006
是天线的工作频率，天线的阻抗为
Figure DEST_PATH_IMAGE007
，
Figure 419155DEST_PATH_IMAGE008
和
Figure DEST_PATH_IMAGE009
分别表示天线的电阻和电抗。
负载（即除天线外的所有电路的负载）的有功功率为
Figure 666816DEST_PATH_IMAGE010
，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
是最大功率，表达式为
Figure 676229DEST_PATH_IMAGE012
。设
Figure DEST_PATH_IMAGE013
是传感器测量的匹配网络的反射系数，
Figure 569361DEST_PATH_IMAGE014
  ，即
Figure DEST_PATH_IMAGE015
   ；                        
设传感器测量匹配网络的驻波比为VSWR,则
Figure 263867DEST_PATH_IMAGE016
；                             
2）通过控制单元实时控制π型匹配网络的电感和电容的值：
由于电感和电容的值是变化的，因此，本发明采用二进制开关矩阵方法来控制电容和电感的值。
3）当天线的环境发生变化时，需要实时自适应调整匹配网络的元件值（即π型匹配网络的电感L和电容C1、C2的值），使天线快速而准确地实现匹配，本发明采用量子算法，实时得到匹配网络的最佳元件值，具体步骤为：
（3-1）编码：将π型阻抗匹配网络的电感L和电容C1、C2的值都用量子染色体进行编码，具体编码为：
将L、C1、C2表示为链和
Figure 371894DEST_PATH_IMAGE018
链；
初始化：采用随机初始化方法，根据理论分析，π型匹配网络中，电感L和电容C1、C2的初始化范围为
Figure DEST_PATH_IMAGE019
，
Figure 572716DEST_PATH_IMAGE020
，各量子染色体的概率全部初始化为
Figure DEST_PATH_IMAGE021
；
（3-2）测量：将量子染色体表示为量子矩阵（式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE023
分别代表第i代第j个个体的第K位的
Figure 123444DEST_PATH_IMAGE017
链和
Figure 584513DEST_PATH_IMAGE018
链值），并转化为二进制，即求出各染色体的概率
Figure 201308DEST_PATH_IMAGE024
和
Figure DEST_PATH_IMAGE025
；
（3-3）评估：为了实现最佳匹配，匹配网络的适应度函数为
Figure 69032DEST_PATH_IMAGE026
（为等效输入阻抗、
Figure 465859DEST_PATH_IMAGE028
为电源内阻、是反射系数），从而可以得到各量子染色体个体的适应值，当得到种群中第i代第j个个体的适应值
Figure DEST_PATH_IMAGE029
（
Figure 8278DEST_PATH_IMAGE029
Figure 924151DEST_PATH_IMAGE030
）之后，评估就是求得最佳适应值
Figure DEST_PATH_IMAGE031
（
Figure 623204DEST_PATH_IMAGE032
表示最佳适应值，
Figure DEST_PATH_IMAGE033
是对应的染色体基因）；
（3-4）量子操作：
选择操作：当求得各量子染色体个体的适应值后，选择操作就是将各量子染色体中的优秀个体选出来，作为父本，参与下一代操作，所述选择操作的方法为：将各量子染色体按照适应值大小进行排列，选取其中最大适应值的量子染色体个体作为父本，其中80% 的个体按照适应值大小的原则来选择。同时，为了使样本保持多样化，还有20%的个体从本次种群中随机选取；
交叉操作：是指把两个父代个体的一部分染色体交叉，相互替换而生成新个体的操作，从而使搜索能力得到提高；
变异操作：变异算子的基本内容是对群体中的个体的某些基因座上的基因值作变动，这里的变异概率为Pm；
量子旋转操作：量子旋转是最重要的操作，设旋转矩阵为
Figure 248745DEST_PATH_IMAGE034
，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE035
是旋转角度，则第i代第K位
Figure 664069DEST_PATH_IMAGE022
，（式中，
Figure 552391DEST_PATH_IMAGE023
分别代表第i代第j个个体的第K位的
Figure 621847DEST_PATH_IMAGE017
链和
Figure 413479DEST_PATH_IMAGE018
链值）的更新表达式为
Figure 542977DEST_PATH_IMAGE036
，其中，和
Figure 102616DEST_PATH_IMAGE038
是旋转前和旋转后的量子位； 经过以上操作，得到匹配网络中的最佳元件L、C1、C2的值。当量子算法求得匹配网络的最佳元件值之后，由控制单元发出控制信号，通过二进制开关矩阵来控制π型匹配网络中的电感L和电容C1、C2的值，从而达到自适应匹配的目的。
本发明利用量子技术，建立了射频天线阻抗匹配的数学模型，具有匹配速度快、精度高，效果好的优点，能适用于实时匹配。
自适应阻抗匹配技术相比传统的阻抗匹配，对动态的负载可做到实时、快速、稳定的匹配，且可将该技术应用工程实践，其应用前景远大于传统阻抗匹配技术。
附图说明
图1为本发明阻抗匹配框图；
图2（a）为二进制电容开关矩阵；
图2（b）为二进制电感开关矩阵；
图3为QGA 编码的
Figure 959451DEST_PATH_IMAGE017
链和链；
图4为QGA 算法得到的最佳和平均适应值。
具体实施方式
以下结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
参照图1，一种采用量子算法的射频天线阻抗自适应匹配装置，包括传感器测量单元、控制单元和匹配单元，传感器测量单元与控制单元电连接，控制单元与匹配单元电连接，匹配单元与传感器测量单元电连接，匹配单元外接天线。
所述匹配单元的匹配网络为π型阻抗匹配网络。
控制单元控制匹配网络的电感L、电容C1、电容C2的数值, 控制单元由电感L、电容C1、电容C2的各控制开关的控制时钟组成,属于现有技术。
一种采用量子算法的射频天线阻抗自适应匹配装置进行阻抗自适应匹配的方法，包括以下步骤：
1）通过传感器测量网络的反射系数或者驻波比：
 设匹配网络的电源端（即除控制单元、传感器、天线之外，与匹配网络相连的其它所有外部电路，如图1所示，匹配网络左侧的所有电路是匹配网络的电源端）的等效电源电压为Vin， 等效电源内阻为
Figure 673034DEST_PATH_IMAGE001
，则匹配网络的电源端的等效输入阻抗为
Figure 785215DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure 255861DEST_PATH_IMAGE003
、
Figure 753576DEST_PATH_IMAGE004
分别表示输入电阻和输入电抗，
Figure 227808DEST_PATH_IMAGE005
  ，
其中，C1、C2、L分别为π型阻抗匹配网络的电容和电感值，
Figure 578018DEST_PATH_IMAGE006
是天线的工作频率，天线的阻抗为，
Figure 407838DEST_PATH_IMAGE008
和
Figure 784462DEST_PATH_IMAGE009
分别表示天线的电阻和电抗。
负载（即除天线外的所有电路的负载）的有功功率为
Figure 621968DEST_PATH_IMAGE010
，其中，是最大功率，表达式为
Figure 115845DEST_PATH_IMAGE012
。设
Figure 683878DEST_PATH_IMAGE013
是传感器测量匹配网络的反射系数，  ，即
Figure 565432DEST_PATH_IMAGE015
   ；                        
设传感器测量匹配网络的驻波比为VSWR,则
Figure 895176DEST_PATH_IMAGE016
；                             
2）通过控制单元实时控制π型匹配网络的电感和电容的值：
由于电感和电容的值是变化的，因此，本发明采用二进制开关矩阵方法来控制电容和电感的值，如图2所示，图2中的开关是电子开关，由控制单元的时钟控制。
3）当天线的环境发生变化时，需要实时自适应调整匹配网络的元件值（即π型匹配网络的L、C1、C2值），使天线快速而准确地实现匹配，本发明采用量子算法，实时得到匹配网络的最佳元件值，具体步骤为：
（3-1）编码：将π型阻抗匹配网络的电感L和电容C1、C2的值都用量子染色体进行编码，具体编码为：
将L、C1、C2表示为
Figure 879181DEST_PATH_IMAGE017
链和
Figure 425700DEST_PATH_IMAGE018
链，参见图3（图3中，L、C1、C2代表
Figure 783214DEST_PATH_IMAGE017
链和
Figure 230113DEST_PATH_IMAGE018
链的基因表示）；
初始化：采用随机初始化方法，根据理论分析，π型匹配网络中，电感L和电容C1、C2值的初始化范围为
Figure 387950DEST_PATH_IMAGE019
，，各量子染色体的概率全部初始化为
Figure 320319DEST_PATH_IMAGE021
；
（3-2）测量：将量子矩阵
Figure 618796DEST_PATH_IMAGE022
（式中
Figure 944604DEST_PATH_IMAGE023
分别代表第i代第j个个体的第K位的
Figure 465715DEST_PATH_IMAGE017
链和链值），并转化为二进制表示形式，即求出各染色体的概率
Figure 326803DEST_PATH_IMAGE024
和；
（3-3）评估：为了实现最佳匹配，匹配网络的适应度函数为
Figure 828990DEST_PATH_IMAGE026
（
Figure 69347DEST_PATH_IMAGE027
为等效输入阻抗、为等效电源内阻、是传感器测量的匹配网络的反射系数），从而可以得到各量子染色体个体的适应值，当得到种群中第i代第j个个体的适应值
Figure 578102DEST_PATH_IMAGE029
(其中，
Figure 372883DEST_PATH_IMAGE029
Figure 254120DEST_PATH_IMAGE030
）之后，评估就是求得，（
Figure 577096DEST_PATH_IMAGE032
表示最佳适应值，
Figure 909989DEST_PATH_IMAGE033
是对应的染色体基因）；）；
（3-4）量子操作：
选择操作：当求得各量子染色体个体的适应值后，选择操作就是将各量子染色体中的优秀个体选出来，作为父本，参与下一代操作，所述选择操作的方法为：将各量子染色体按照适应值大小进行排列，选取其中最大适应值的量子染色体个体作为父本，其中80% 的个体按照适应值大小的原则来选择。同时，为了使样本保持多样化，还有20%的个体从本次种群中随机选取；
交叉操作：是指把两个父代个体的一部分染色体交叉，相互替换而生成新个体的操作，从而使搜索能力得到提高；
变异操作：变异算子的基本内容是对群体中的个体的某些基因座上的基因值作变动，这里的变异概率为Pm；
量子旋转操作：量子旋转是最重要的操作，设旋转矩阵为
Figure 642803DEST_PATH_IMAGE034
，其中
Figure 167063DEST_PATH_IMAGE035
是旋转角度，则第i代第K位
Figure 623976DEST_PATH_IMAGE022
的更新表达式为
Figure 760560DEST_PATH_IMAGE036
，其中，
Figure 350810DEST_PATH_IMAGE037
和
Figure 43041DEST_PATH_IMAGE038
是旋转前和旋转后的量子位；
经过以上操作，我们可以得到匹配网络中的最佳元件L、C1、C2的值。当量子算法求得匹配网络的最佳元件值之后，由控制单元发出控制信号，通过二进制开关矩阵来控制π型阻抗匹配网络中的电感L和电容C1、C2的值，从而达到自适应匹配的目的。
本发明应用实例：
设信号频率为1.8 GHz 和2.4GHz，信号电平为1V，电源内阻为50Ω，负载阻抗随机选择20-j30Ω、50Ω、200Ω、50+j75Ω、50-j75Ω、25+j50Ω、25-j50Ω七个阻抗值来测试，负载包括了电阻性负载、电容性负载、电感性负载三种常见负载值。选定种群规模e为100；迭代次数为1000，匹配网络的元件维数为3。在训练过程中，QGA 匹配算法得到的最佳和平均适应值如图4所示。算法快速收敛于全局最小点。
训练好后，量子算法的自适应匹配结果如下表1所示。
表1  量子算法的自适应匹配结果
Figure 984321DEST_PATH_IMAGE040
 
很明显，QGA算法得到的天线端的输入阻抗Z in 非常理想，趋近理论值Z in =50Ω，网络的反射系数均趋近于0，其VSWR接近于1，负载功率逼近0.005W，实现了功率传输的最大化。由此得出结论QGA算法能很好地完成阻抗的自适应匹配功能。

Claims (4)

1.采用量子算法的射频天线阻抗自适应匹配装置，其特征在于，包括传感器测量单元、控制单元和匹配单元，传感器测量单元与控制单元电连接，控制单元与匹配单元电连接，匹配单元与传感器测量单元电连接，匹配单元外接天线。
2.根据权利要求1所述的采用量子算法的射频天线阻抗自适应匹配装置，其特征在于，所述匹配单元的匹配网络为π型阻抗匹配网络，π型阻抗匹配网络包括电感L、电容C1、电容C2。
3.使用如权利要求1-2任一项所述采用量子算法的射频天线阻抗自适应匹配装置进行阻抗自适应匹配的方法，包括以下步骤：
1）通过传感器测量匹配网络的反射系数或者驻波比：
 设匹配网络的电源端的等效电源电压为Vin，等效电源内阻为                                               
Figure 501553DEST_PATH_IMAGE002
，则匹配网络的电源端的等效输入阻抗为
Figure 665031DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure 631719DEST_PATH_IMAGE006
、
Figure 213879DEST_PATH_IMAGE008
分别表示输入电阻和输入电抗，
Figure 280448DEST_PATH_IMAGE010
  ，
其中，C1、C2、L分别为π型阻抗匹配网络的电容和电感值，
Figure 289862DEST_PATH_IMAGE012
是天线的工作频率，天线的阻抗为
Figure 740916DEST_PATH_IMAGE014
，和
Figure 44913DEST_PATH_IMAGE018
分别表示天线的电阻和电抗；
负载有功功率为
Figure 228157DEST_PATH_IMAGE020
，其中，是最大功率，表达式为
Figure 90470DEST_PATH_IMAGE024
；设是传感器测量的匹配网络的反射系数， ，即
Figure 911424DEST_PATH_IMAGE030
 ；                        
设传感器测量匹配网络的驻波比为VSWR,则
Figure 498132DEST_PATH_IMAGE032
；                           
2）通过控制单元实时控制π型匹配网络的电感和电容的值：
由于电感和电容的值是变化的，因此，采用二进制开关矩阵方法来控制电容和电感的值；
3）当天线的环境发生变化时，需要实时自适应调整匹配网络的元件值，即π型匹配网络的电感L和电容C1、C2的值，使天线快速而准确地实现匹配。
4.根据权利要求3所述的采用量子算法的射频天线阻抗自适应匹配装置进行阻抗自适应匹配的方法，其特征在于，所述步骤3）中，实时自适应调整匹配网络的元件值时，采用量子算法，实时得到匹配网络的最佳元件值，具体步骤为：
（3-1）编码：将π型阻抗匹配网络的电感L和电容C1、C2的值都用量子染色体进行编码，具体编码为：
将L、C1、C2表示为
Figure 411378DEST_PATH_IMAGE034
链和
Figure 933495DEST_PATH_IMAGE036
链；
初始化：采用随机初始化方法，根据理论分析，π型匹配网络中，电感L和电容C1、C2的初始化范围为
Figure 852297DEST_PATH_IMAGE038
，
Figure 180379DEST_PATH_IMAGE040
，各量子染色体的概率全部初始化为
Figure 862378DEST_PATH_IMAGE042
；
（3-2）测量：将量子染色体表示为量子矩阵
Figure 820975DEST_PATH_IMAGE044
，式中，
Figure 20881DEST_PATH_IMAGE046
分别代表第i代第j个个体的第K位的
Figure 93267DEST_PATH_IMAGE034
链和
Figure 757335DEST_PATH_IMAGE036
链值，并转化为二进制，即求出各染色体的概率和；
（3-3）评估：为了实现最佳匹配，匹配网络的适应度函数为
Figure 181604DEST_PATH_IMAGE052
，式中，
Figure 841124DEST_PATH_IMAGE054
为等效输入阻抗、
Figure 200912DEST_PATH_IMAGE056
为电源内阻、
Figure 313093DEST_PATH_IMAGE026
是反射系数，从而得到各量子染色体个体的适应值，当得到种群中第i代第j个个体的适应值之后，
Figure 975729DEST_PATH_IMAGE058
Figure 447031DEST_PATH_IMAGE060
，评估就是求得最佳适应值
Figure 46508DEST_PATH_IMAGE062
，式中，
Figure 344282DEST_PATH_IMAGE064
表示最佳适应值，
Figure 712816DEST_PATH_IMAGE066
是对应的染色体基因；
（3-4）量子操作：
选择操作：当求得各量子染色体个体的适应值后，选择操作就是将各量子染色体中的优秀个体选出来，作为父本，参与下一代操作，所述选择操作的方法为：将各量子染色体按照适应值大小进行排列，选取其中最大适应值的量子染色体个体作为父本，其中80% 的个体按照适应值大小的原则来选择；同时，为了使样本保持多样化，还有20%的个体从本次种群中随机选取；
交叉操作：是指把两个父代个体的一部分染色体交叉，相互替换而生成新个体的操作，从而使搜索能力得到提高；
变异操作：变异算子的基本内容是对群体中的个体的基因座上的基因值作变动，这里的变异概率为Pm；
量子旋转操作：量子旋转是最重要的操作，设旋转矩阵为
Figure 92369DEST_PATH_IMAGE068
，其中是旋转角度，则第i代第K位
Figure 991591DEST_PATH_IMAGE044
的更新表达式为
Figure 480210DEST_PATH_IMAGE072
，其中，
Figure 90052DEST_PATH_IMAGE046
分别代表第i代第j个个体的第K位的
Figure 667051DEST_PATH_IMAGE034
链和
Figure 223803DEST_PATH_IMAGE036
链值，
Figure 298420DEST_PATH_IMAGE074
和
Figure 282425DEST_PATH_IMAGE076
是旋转前和旋转后的量子位；
经过以上操作，得到匹配网络中的最佳元件L、C1、C2的值；当量子算法求得匹配网络的最佳元件值之后，由控制单元发出控制信号，通过二进制开关矩阵来控制π型匹配网络中的电感L和电容C1、C2的值，实现自适应匹配。
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Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104716922A (zh) * 2013-12-12 2015-06-17 深圳富泰宏精密工业有限公司 电子装置
CN108403072A (zh) * 2018-02-05 2018-08-17 重庆金山医疗器械有限公司 一种匹配可调的图像记录仪及图像传输方法
CN108718199A (zh) * 2018-07-24 2018-10-30 广东电网有限责任公司 天线自适应阻抗匹配器和匹配方法
CN109150132A (zh) * 2017-06-19 2019-01-04 展讯通信（上海）有限公司 阻抗调谐方法、装置及移动终端
CN111193425A (zh) * 2020-01-10 2020-05-22 大连理工大学 一种负载自适应的高压宽频交流电源电路
CN111786570A (zh) * 2020-06-17 2020-10-16 西安易恩电气科技有限公司 一种大功率自动可编程电感装置
CN112272031A (zh) * 2020-08-26 2021-01-26 华南理工大学 一种天线阻抗自动匹配方法和***
CN112316248A (zh) * 2020-10-27 2021-02-05 上海理工大学 一种声表面波技术的无线无源注射液输液管状态监测方法
CN113169734A (zh) * 2018-10-30 2021-07-23 纬湃科技有限责任公司 用于机动车辆的存在检测传感器
CN114430281A (zh) * 2022-04-01 2022-05-03 荣耀终端有限公司 阻抗匹配方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN116418309A (zh) * 2021-12-29 2023-07-11 上海微创惟美医疗科技(集团)有限公司 阻抗匹配电路的阻抗匹配方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1350664A (zh) * 2002-04-26 2002-05-22 St微电子公司 根据量子软计算控制过程或处理数据的方法和硬件体系结构
CN101316095A (zh) * 2008-07-01 2008-12-03 华中科技大学 增益可控宽频低噪声放大器
CN101997565A (zh) * 2009-08-17 2011-03-30 索尼公司 用于无线电装置中自适应阻抗匹配的匹配电路
CN102098243A (zh) * 2010-12-29 2011-06-15 中兴通讯股份有限公司 天线阻抗匹配装置及方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1350664A (zh) * 2002-04-26 2002-05-22 St微电子公司 根据量子软计算控制过程或处理数据的方法和硬件体系结构
CN101316095A (zh) * 2008-07-01 2008-12-03 华中科技大学 增益可控宽频低噪声放大器
CN101997565A (zh) * 2009-08-17 2011-03-30 索尼公司 用于无线电装置中自适应阻抗匹配的匹配电路
CN102098243A (zh) * 2010-12-29 2011-06-15 中兴通讯股份有限公司 天线阻抗匹配装置及方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
谭阳红等: "Adaptive impedance matching using quantum genetic algorithm", 《JOURNAL OF CENTRAL SOUTH UNIVERSITY》 *
谭阳红等: "Adaptive impedance matching using quantum genetic algorithm", 《JOURNAL OF CENTRAL SOUTH UNIVERSITY》, 15 April 2013 (2013-04-15), pages 977 - 981 *
谭阳红等: "Adaptive Impedance-Matching with Quantum Genetic Algorithm and Quantum Interference", 《第十四届全国容错计算学术会议(CFTC"2011)论文集》 *

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104716922A (zh) * 2013-12-12 2015-06-17 深圳富泰宏精密工业有限公司 电子装置
CN109150132A (zh) * 2017-06-19 2019-01-04 展讯通信（上海）有限公司 阻抗调谐方法、装置及移动终端
CN108403072A (zh) * 2018-02-05 2018-08-17 重庆金山医疗器械有限公司 一种匹配可调的图像记录仪及图像传输方法
CN108718199A (zh) * 2018-07-24 2018-10-30 广东电网有限责任公司 天线自适应阻抗匹配器和匹配方法
CN108718199B (zh) * 2018-07-24 2023-09-15 广东电网有限责任公司 天线自适应阻抗匹配器和匹配方法
CN113169734A (zh) * 2018-10-30 2021-07-23 纬湃科技有限责任公司 用于机动车辆的存在检测传感器
US12007522B2 (en) 2018-10-30 2024-06-11 Vitesco Technologies GmbH Presence detection sensor for a motor vehicle
CN111193425A (zh) * 2020-01-10 2020-05-22 大连理工大学 一种负载自适应的高压宽频交流电源电路
CN111193425B (zh) * 2020-01-10 2022-02-15 大连理工大学 一种负载自适应的高压宽频交流电源电路
CN111786570A (zh) * 2020-06-17 2020-10-16 西安易恩电气科技有限公司 一种大功率自动可编程电感装置
CN112272031A (zh) * 2020-08-26 2021-01-26 华南理工大学 一种天线阻抗自动匹配方法和***
CN112316248A (zh) * 2020-10-27 2021-02-05 上海理工大学 一种声表面波技术的无线无源注射液输液管状态监测方法
CN112316248B (zh) * 2020-10-27 2023-08-15 上海理工大学 一种声表面波技术的无线无源注射液输液管状态监测装置
CN116418309A (zh) * 2021-12-29 2023-07-11 上海微创惟美医疗科技(集团)有限公司 阻抗匹配电路的阻抗匹配方法
CN116418309B (zh) * 2021-12-29 2024-02-02 上海微创惟美医疗科技(集团)有限公司 阻抗匹配电路的阻抗匹配方法
CN114430281A (zh) * 2022-04-01 2022-05-03 荣耀终端有限公司 阻抗匹配方法、装置、电子设备及可读存储介质

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