【基于空间映射的硅基片上集成变压器神经网络建模】
随着科技的进步,硅基互补金属氧化物半导体(CMOS)工艺在无线通信系统芯片的设计中占据主导地位,主要得益于其低成本、高集成度、低功耗以及与数字基带集成电路的良好兼容性。然而,随着工艺尺寸的减小,CMOS器件的击穿电压下降,功率驱动能力减弱,导致单个功率单元的输出功率不足。为了解决这一问题,功率合成技术成为关键,其中片上集成变压器扮演着重要角色,用于微波功率的合成。
片上集成变压器是微波毫米波集成电路中的核心元件,其准确模型对于优化设计至关重要。现有的变压器模型多是针对特定设计的等效电路模型,无法提供设计参数与性能之间的直接关系,限制了优化设计的灵活性。为了克服这一挑战,神经网络建模技术,特别是基于空间映射的神经网络,逐渐被引入到射频微波元器件建模中。
空间映射神经网络是一种融合了等效电路模型和径向基函数神经网络的方法,它利用神经网络的自我学习特性,通过训练数据来确定模型参数,以实现快速而精确的输出特性预测。对于片上集成变压器,这种模型可以迅速给出设计参数变化下的变压器S参数,为优化设计提供了便利。
在本研究中,作者提出了一种新的片上集成变压器神经网络模型,该模型基于空间映射技术,能兼顾电磁仿真软件的精度和等效电路模型的快速性。通过对电磁仿真软件产生的精确数据进行训练,该模型可以有效地预测不同几何参数的变压器性能。实验结果证明,这个模型不仅能够快速给出不同设计参数下的变压器S参数,而且具有很高的精度。
这种方法的实施步骤包括以下几个关键环节:
1. 收集数据:使用电磁仿真软件模拟各种设计参数下的片上集成变压器,获取其性能数据。
2. 神经网络构建:建立径向基神经网络模型,设定网络结构,如层数、节点数等。
3. 训练过程:用收集的数据训练神经网络,调整网络权重,使其能够准确预测变压器性能。
4. 优化设计:通过改变输入参数,快速得到相应的输出特性,依据电路需求优化设计参数。
关键词:硅基材料;功率合成;片上集成变压器;空间映射;神经网络
这项工作为片上集成变压器的优化设计提供了一种新的工具,通过神经网络模型的快速性和准确性,提升了微波功率合成电路的设计效率,为未来无线通信系统的高性能集成提供了有力支持。