报告题目：基于人工智能的微波器件快速优化
报告人：张永亮
报告时间：2024年9月18日（周三）下午14:30
报告地点：线上腾讯会议521 993 537
主办单位：电气与电子信息学院
报告人介绍：
张永亮，博士/教授，硕士生导师。本硕博就读于西安电子科技大学，博士毕业后就职于内蒙古大学。先后承担国家和省部级项目10余项，其中主持国家自然科学基金2项、内蒙古自然科学基金3项、内蒙古关键技术攻关计划项目2项，其他省部级和横向项目多项，发表SCI高水平期刊论文30多篇。目前，张永亮教授所带领的团队“智能感知研究室”有导师成员5名，均毕业于海内外知名高校，团队每年招收硕士研究生20余名，每年产出高水平文章10余篇，与自治区多个领军企业建立了良好的合作关系，协同开展研发工作。
报告内容简介：
随着5G基站通道数量增长和未来6G对大规模MIMO系统的需求，滤波器及多工器作为重要的基站滤波器件，其使用数量激增。自动调试是其提高量产效率与降低成本的关键，因此调试方向与幅度预测必须精准。已有调试方法存在的不足有耦合系数与尺寸对应不准、零点位置难以确定、拓扑结构多变、Q值估计不准，此外，多工器通道间加载效应互相影响。为克服已有方法的不足，将深度学习应用于基站滤波器件的自动调试中。该方法不局限于器件的拓扑结构等因素，能快速准确的给出器件的调试方向与幅度。基于深度学习的滤波器件自动调试算法有着巨大的社会与经济效益。除基站滤波器件外，课题组利用人工智能优化算法对耦合器/巴伦/功分器等器件进行快速优化设计，均取得了很好的效果。
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