[发明专利]射频前端模组自动版图布局的方法、系统及相关设备

权利要求书

1.一种射频前端模组自动版图布局的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取待优化的设有电路元器件的初始版图和电路原理图，所述电路元器件包含射频前端模组；

以所述初始版图和所述电路原理图为预设神经网络的输入，对所述初始版图中的寄生效应指标进行计算，所述预设神经网络包括图神经网络和多层感知机，所述图神经网络用于提取所述初始版图中各个所述电路元器件的电学属性和坐标，所述多层感知机用于通过回归计算所述寄生效应指标；

判断所述寄生效应指标是否满足预设寄生效应阈值，其中：

若是，则根据预设强化学习方法对所述初始版图的所述电路元器件采用随机动作进行移动以实现版图调整，得到调整版图，并以所述调整版图和所述电路原理图为所述预设神经网络的输入，计算所述调整版图的所述寄生效应指标；

判断所述寄生效应指标是否满足预设优化阈值，其中：

若否，则使用所述预设强化学习方法采用所述随机动作对所述调整版图进行版图调整，并重新计算所述寄生效应指标；

若是，则将所述调整版图作为最终优化版图输出。

2.如权利要求1所述的射频前端模组自动版图布局的方法，其特征在于，所述寄生效应指标为比较所述初始版图和所述电路原理图各自的电磁仿真参数曲线的差异得到。

3.如权利要求1所述的射频前端模组自动版图布局的方法，其特征在于，根据预设强化学习方法对所述初始版图的所述电路元器件采用随机动作进行移动以实现版图调整，得到调整版图，并以所述调整版图和所述电路原理图为所述预设神经网络的输入，计算所述调整版图的所述寄生效应指标的步骤中，还包括步骤：

判断所述随机动作是否满足预设版图设计规则，其中：

若是，则对所述随机动作设置惩罚标记；

若否，则对所述随机动作设置奖励标记。

4.如权利要求3所述的射频前端模组自动版图布局的方法，其特征在于，根据预设强化学习方法对所述初始版图的所述电路元器件采用随机动作进行移动以实现版图调整，得到调整版图，并以所述调整版图和所述电路原理图为所述预设神经网络的输入，计算所述调整版图的所述寄生效应指标的步骤中，还包括步骤：

判断采用所述随机动作进行版图调整后的所述寄生效应指标是否优于调整前的所述寄生效应指标，其中：

若否，则对所述随机动作设置所述惩罚标记；

若是，则对所述随机动作设置所述奖励标记。

5.如权利要求4所述的射频前端模组自动版图布局的方法，其特征在于，所述强化学习方法优先选择未被设置所述惩罚标记的所述随机动作进行版图调整。

6.如权利要求1所述的射频前端模组自动版图布局的方法，其特征在于，根据预设强化学习方法对所述初始版图的所述电路元器件采用随机动作进行移动以实现版图调整的步骤中，禁止所述随机动作使得所述初始版图中的所述电路元器件出现相互重叠的现象。

7.一种射频前端模组自动版图布局的系统，其特征在于，包括：

初始化模块，用于获取待优化的设有电路元器件的初始版图和电路原理图，所述电路元器件包含射频前端模组；

寄生效应计算模块，用于以所述初始版图和所述电路原理图为预设神经网络的输入，对所述初始版图中的寄生效应指标进行计算，所述预设神经网络包括图神经网络和多层感知机，所述图神经网络用于提取所述初始版图中各个所述电路元器件的电学属性和坐标，所述多层感知机用于通过回归计算所述寄生效应指标；

强化学习模块，用于判断所述寄生效应指标是否满足预设寄生效应阈值，其中：

若是，则根据预设强化学习方法对所述初始版图的所述电路元器件采用随机动作进行移动以实现版图调整，得到调整版图，并以所述调整版图和所述电路原理图为所述预设神经网络的输入，计算所述调整版图的所述寄生效应指标；

版图输出模块，用于判断所述寄生效应指标是否满足预设优化阈值，其中：

若否，则使用所述预设强化学习方法采用所述随机动作对所述调整版图进行版图调整，并重新计算所述寄生效应指标；

若是，则将所述调整版图作为最终优化版图输出。