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公开(公告)号：CN119227514A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411247100.4
申请日：2024-09-06
Applicant: 东南大学 , 南京集成电路设计自动化技术创新中心
IPC: G06F30/27 , G06F30/367
Abstract: 本发明公开了一种机器学习辅助的片上变压器自动综合方法，首先设定片上变压器电参数目标和工艺约束；使用逆向人工神经网络快速预测得到一组结构参数作为初始解；接着对结构参数进行随机采样，其中一部分样本空间为初始解周围浮动得到，并进行全波电磁仿真获取样本；将样本全波仿真数据进行压缩，进而引入片上变压器先验知识训练GPR代理模型，使得模型的维度降低且预测准确度更高；然后进行全局优化，通过初始解约束优化范围，并进一步采用不同置信下限常数带来的多路径优化增强算法的收敛性和探索性。本发明采用逆向网络和正向优化相结合的算法，在保证准确度的同时具有更低的计算成本和更高的优化速度，推动了片上无源器件设计的自动化和智能化。
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公开(公告)号：CN118944626A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411135416.4
申请日：2024-08-19
Applicant: 东南大学 , 南京集成电路设计自动化技术创新中心
IPC: H03H7/18
Abstract: 本发明公开了一种面向5G毫米波应用的片上无源宽带数控移相器，移相步进为5.625°，能够实现从0°到354.375°范围内的共64种状态的移相。该移相器由180°、90°、45°、22.5°、11.25°、5.625°六位移相单元级联构成，180°移相单元采用开关切换π型高通网络和π型低通网络的结构，90°移相单元采用开关切换T型高通网络和π型低通网络的结构，45°、22.5°、11.25°移相单元采用开关切换π型低通网络和带通网络的结构，5.625°移相单元采用单个电感外加一个旁路开关的结构。本发明通过精心选择和设计各个移相单元电路结构，并对连接顺序进行精心设计，在5G毫米波频段内实现6比特高精度移相，在20％相对带宽内保持良好的均方根相位误差和均方根幅度误差性能。
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公开(公告)号：CN118862794A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411135411.1
申请日：2024-08-19
Applicant: 东南大学 , 南京集成电路设计自动化技术创新中心
IPC: G06F30/373
Abstract: 本发明公开了一种结合先验知识的机器学习辅助运算放大器优化方法。本发明针对机器学习辅助运算放大器优化时维度升高后优化难以实现的问题，提出了一种结合先验知识的改进方法，引入中间变量直流参数(跨导gm/漏电流id与id)，先学习晶体管尺寸与直流参数的关系，再学习直流参数与电性能之间的关系，同时在每一级代理模型的建立过程中进行特征选择降维，结合先验知识的代理模型在高维取得了较好的预测精度；最后通过全局优化算法进行全局优化得到符合性能要求的设计参数。实验表明，本发明方法在较高维的运算放大器优化中能获得更好的性能。
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公开(公告)号：CN119180258A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411247104.2
申请日：2024-09-06
Applicant: 东南大学 , 南京集成电路设计自动化技术创新中心
IPC: G06F30/398 , G06F30/392
Abstract: 本发明公开了一种片上变压器自动绘制方法，可适用多种结构，包括交错互绕变压器、对称互绕变压器和对称叠层变压器。本发明的片上变压器自动绘制方法可实现任意多边形、不同结构、多种匝比的变压器绘制，可在任意位置增加抽头结构，能覆盖常见射频电路应用场景。相较于传统手动绘制，本发明只需提供所需的结构参数和结构类型，即可快速输出变压器版图，极大地提高了无源器件的设计效率。同时，本发明结合了几何先验知识对绘制结构进行预筛选，自动建模成功率可达100％。本发明所述方法在保证成功率的同时推动了射频电路设计的自动化和智能化。
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公开(公告)号：CN119272627A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411380654.1
申请日：2024-09-30
Applicant: 东南大学 , 南京集成电路设计自动化技术创新中心
IPC: G06F30/27 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种增量多保真度机器学习辅助的混合优化方法与系统，方法主要包括初始设置与初始样本获取、全局低保真度代理模型#imgabs0#与残差模型#imgabs1#训练、全局优化、局部代理模型训练与优化、低保真度全波仿真并更新代理模型#imgabs2#再预测与高保真度仿真等步骤。该方法在训练和更新代理模型的过程中引入多保真度模型和自适应增量学习，可以有效降低采样和训练的计算复杂度，同时在优化的过程中采用全局多目标与局部单目标的混合优化算法，能够提升算法搜索的效率。该方法可用于设计参数在20‑50维的中等规模天线、阵列、滤波器等多目标电磁器件的优化设计等领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118296927A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202310015428.2
申请日：2023-01-05
Applicant: 中兴通讯股份有限公司 , 东南大学
Abstract: 本申请公开了一种天线拓扑结构的优化方法和装置，用以解决天线拓扑结构的优化效率低的问题。本申请提供的方案包括：获取待优化的天线拓扑结构的优化目标信息和多组待筛选结构参数；确定多组所述待筛选结构参数对应的预测性能参数，其中，所述预测性能参数表征按照相对应的待筛选结构参数构建的所述天线拓扑结构的通信性能；根据优化算法从多个所述预测性能参数中选出目标性能参数，其中，目标性能参数的适应度与所述待优化天线拓扑结构的优化目标信息相匹配；将所述目标性能参数对应的结构参数确定为所述天线拓扑结构的优化后的结构参数。
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公开(公告)号：CN116401953A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310414533.3
申请日：2023-04-18
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06N20/00 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应优化代理模型超参数值的机器学习辅助天线设计方法，该方法针对代理模型建模时梯度算法优化超参数这一过程，提出自适应确定超参数优化算法重启次数的策略，以代理模型优化收敛为标准获得最佳超参数优化算法重启次数值，并利用此确定值训练高斯过程回归代理模型。该方法保证算法收敛速度的同时具有鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113609677A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110895938.4
申请日：2021-08-05
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多路径的机器学习辅助天线设计方法，该方法利用深度高斯过程回归机器学习算法对多保真度训练集数据进行学习，得到代理模型；基于置信下界预筛分的方法，提出多路径的策略，在利用进化算法对代理模型进行全局最优值预测时，不同的置信下界常数动态权衡算法的收敛性和探索性，以多条路径进行全局最优解的搜索。该方法保证算法收敛速度的同时具体有鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113506995A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110895939.9
申请日：2021-08-05
Applicant: 东南大学
IPC: H01Q15/00
Abstract: 本发明公开了一种适用于平面波的单波束调控超表面，超表面本体包括一层介质层，在介质层上下印刷的辐射金属层；超表面单元根据单元状态以及是否加载延迟线共分为四种类型，分别为状态0、状态1，以及分别在状态0、状态1上加载相位延迟线来引入90度预相位，形成加载延迟线的状态0、加载延迟线的状态1；状态0和状态1的反射相位存在180度相位差。本发明的超表面具有结构简单、低剖面、旋转对称和可重构等优点。当平面波垂直入射时，反射超表面将波束聚焦到仰角为(θ,)的方向。在工作频带内，超表面有良好的单波束偏转能力，主波束指向精准且副瓣电平较低。
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公开(公告)号：CN110718762B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201910874689.3
申请日：2019-09-17
Applicant: 东南大学
IPC: H01Q15/00
Abstract: 本发明公开了一种由平面波垂直入射激励的单波束1比特超表面。本发明通过在每个单元上引入预相位，解决了传统1比特超表面在对垂直入射平面波进行波束赋形时会出现对称波束的困难。本发明的1比特超表面利用有一定厚度的介质板，将1比特单元随机放置在两个不同高度的平面，实现相对的预相位差；1比特单元包括金属地和加载十字缝的方形贴片，通过四个矩形贴片连接被十字缝切割的方形贴片实现1比特两个状态之间的切换。本发明能够在平面波入射垂直入射的情况下实现单波束，引入的预相位在改变出射方向无需重新调整，只需切换1比特单元的状态。本发明具有宽带特性、可重构潜力、工程可实现性强等优点。
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