| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 选题背景 | 第12-15页 |
| 1.1.1 毫米波传输线的发展现状 | 第13-14页 |
| 1.1.2 神经网络在微波领域中的应用 | 第14-15页 |
| 1.2 本文研究的主要内容 | 第15-16页 |
| 1.3 本文组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 神经网络 | 第18-25页 |
| 2.1 神经网络介绍 | 第18-20页 |
| 2.1.1 神经网络的基本功能 | 第18-19页 |
| 2.1.2 神经网络的基本特点 | 第19-20页 |
| 2.2 神经网络的模型 | 第20-23页 |
| 2.2.1 神经元建模 | 第20-21页 |
| 2.2.2 神经元的传输函数 | 第21-22页 |
| 2.2.3 神经网络模型 | 第22-23页 |
| 2.3 三层感知机神经网络 | 第23-24页 |
| 2.4 神经网络在传输线线建模中的应用 | 第24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 毫米波传输线的优化设计与分析 | 第25-49页 |
| 3.1 设计中需要考虑的主要参数 | 第25-29页 |
| 3.2 使用的软件及工艺 | 第29-33页 |
| 3.2.1 Ansoft公司HFSS仿真软件介绍 | 第29页 |
| 3.2.2 0.13um CMOS工艺介绍 | 第29-33页 |
| 3.3 CMOS工艺下几种传输线的设计与分析 | 第33-46页 |
| 3.3.1 CPW结构 | 第34-37页 |
| 3.3.2 GCPW结构 | 第37-40页 |
| 3.3.3 SCPW结构 | 第40-43页 |
| 3.3.4 FCPW结构 | 第43-46页 |
| 3.4 遗传算法在毫米波传输线设计优化中的应用 | 第46-47页 |
| 3.4.1 遗传算法优化简介 | 第46页 |
| 3.4.2 遗传算法应用于毫米波传输线优化 | 第46-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于神经网络建模 | 第49-83页 |
| 4.1 BP神经网络 | 第49-51页 |
| 4.1.1 BP神经网络概述 | 第49-50页 |
| 4.1.2 BP神经网络算法 | 第50-51页 |
| 4.2 基于BP神经网络的传输线模型建立 | 第51-66页 |
| 4.2.1 特性阻抗Z | 第52-55页 |
| 4.2.2 分布电阻R | 第55-58页 |
| 4.2.3 分布电导G | 第58-60页 |
| 4.2.4 分布电感L | 第60-63页 |
| 4.2.5 分布电容C | 第63-66页 |
| 4.3 Elman反馈神经网络 | 第66-68页 |
| 4.3.1 Elman型神经网络概述 | 第66-67页 |
| 4.3.2 Elman型神经网络学习过程 | 第67-68页 |
| 4.4 基于Elman反馈神经网络的传输线模型建立 | 第68-81页 |
| 4.4.1 特性阻抗Z | 第69-71页 |
| 4.4.2 分布电阻R | 第71-74页 |
| 4.4.3 分布电导G | 第74-76页 |
| 4.4.4 分布电感L | 第76-79页 |
| 4.4.5 分布电容C | 第79-81页 |
| 4.5 本章小结 | 第81-83页 |
| 第五章 传输线的加工与测量结果分析 | 第83-89页 |
| 5.1 去嵌方法与原理 | 第83-84页 |
| 5.2 测量结果 | 第84-88页 |
| 5.2.1 CPW的测量结果 | 第84-85页 |
| 5.2.2 GCPW的测量结果 | 第85-86页 |
| 5.2.3 SCPW的测量结果 | 第86-87页 |
| 5.2.4 FCPW的测量结果 | 第87-88页 |
| 5.3 本章小结 | 第88-89页 |
| 第六章 总结与展望 | 第89-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-95页 |