基于版图级综合的频率部分空间映射神经网络建模技术及其在LTCC射频电路中的应用  

Layout-Level Synthesis Based Frequency Partial-Space-Mapped Neuromodeling Technique for LTCC RF Circuit Design

作　　者：张祥军[1] 方大纲[1] 

机构地区：[1]南京理工大学毫米波技术研究室,江苏南京210094

出　　处：《电子学报》2007年第6期1187-1192,共6页Acta Electronica Sinica

基　　金：国家自然科学基金(No60671038)

摘　　要：提出了基于电路版图级综合的频率部分空间映射神经网络建模的微波电路设计方法.将空间映射技术应用在神经网络建模中降低了神经网络的复杂程度,频率部分空间映射技术仅建立部分设计参数的映射,在确保一定准确度的前提下可以提高建模效率,减小神经网络拓扑结构的复杂性,使粗模型的参数提取时间以及神经网络的训练时间减少.空间映射技术中粗模型由版图级综合得到,基于全波分析的集总电路建模考虑寄生效应,具有一定的准确性和快速性,作为频率部分空间映射神经网络建模技术高质量的粗模型,从而提高了建摸的准确性和速度,增强建模的灵活性.在细模型的扫频中,采用S-B自适应采样技术可以进一步减少建模时间.本文用此方法设计低温共烧陶瓷滤波器,证明用这种方法建模快速、准确.This paper proposes a layout-level synthesis based frequency partial-space-mapped neuromodeling technique （FPSMN） for RF circuit.We exploit space-mapping technique to simplify the relation between the neural network （NN） training data and teaching data and therefore to reduce the cost for training in neuromdoeling. FPSMN establishes a partial mapping for the physical parameters,making even more efficient use of the implicit knowledge in the coarse model. This allows us a significant reduction in NN complexity and in training time. The coarse model is obtained from layout-level synthesis. Lumped-circuit modeling based on electromagnetic （EM） simulation describes the important parameters and parasitic parameters. It can serve as high quality coarse model in FPSMN.A Stoer-Bulirsch adaptive frequency sampling （S-B AFS） technique is used to decrease the cost for frequency sweeps. Numerical results of a low temperature cofired ceramic （LTCC） bandpass filter illustrate the advantage of the proposed method over existing techniques.

关 键 词：版图级综合 频率部分空间映射神经网络建模 S-B自适应频率采样技术 神经网络 低温共烧陶瓷 

分 类 号：TN802[电子电信—信息与通信工程]