基于神经网络的微波集成电路补偿模型设计

作者：许弘; 刘军^*; 李志强; 任坤

来源：杭州电子科技大学学报(自然科学版), 2021, 41(05): 7-13.

DOI：10.13954/j.cnki.hdu.2021.05.002

• 神经网络
• 微波集成电路
• 宏模型
• 补偿模型

提出一种基于神经网络的集成电路补偿模型建模方法。针对等效电路模型与电路实测数据之间存在偏差的问题,建立人工神经网络模型补偿差值部分,补偿后的模型作为一种集成电路宏模型,可用于辅助集成微系统仿真分析。该补偿模型是一个单层的全连接神经网络,以tanh函数作为激活函数,均方误差作为损失函数,使用Adam优化器优化训练而成。在工作频段为6～13 GHz的低噪声放大器电路上进行实验,补偿前后,原仿真数据与测试数据之间的均方根误差从0.868降低至0.274,提高了电路模型精度。

• 单位
  杭州电子科技大学