基于蚁群神经网络的射频器件建模技术研究
射频元器件的建模是进行射频集成电路设计和分析的基础。一个
理想的元器件模型，既能正确地表征元器件的物理特性，又能适应
在计算机中运行数值求解。近年来集成电路技术迅速发展，随着器
件的特征尺寸不断缩小，工作频率不断提升，可达到ghz 甚至几百
ghz，高频效应越来越明显，传统的射频元器件建模技术已经难以
适应新的要求，尝试并寻找一种新的建模方法，开辟新的射频微波
器件建模途径和传统建模方法综合利用，已成为当前工业界和学术
界关注的热点问题。等效电路模型和解析式模型虽然速度很快，但
是如果没有充分考虑在工作频率下产生的各种寄生效应和耦合效
应，模型的精度就会受到很大影响。数值模型的精度依赖于大量的
数学计算，在实际应用之中，电路的设计者需要不断的修改元器件
的工艺参数和尺寸，如果要得到满意的模型，就必须付出巨大的时
间和精力。人工神经网络是一种新型的建模方法，具有在任意精度
下逼近非线性函数的能力[1]，神经网络模型方法是一种新的建模
方法，它是通过对射频微波元件的精确样本数据利用其自学习的特
性进行训练得到的，而不必求解任何方程，训练后的神经网络模型
可以快速、精确的计算出元件特性参数。神经网络建模方法在速度
和精度上都优于其他两种方法，很容易实现建模的自动化[2]。
蚁群优化算法（aco）是由意大利学者 m.dorigo，v.maniezzo 等
人在观察研究蚂蚁觅食行为后提出的一种基于种群寻优的启发式
搜索算法[3]，由于其并行性、正反馈性等特点而具有优良的全局
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