[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

说明书

本发明属于无线通信领域，尤其涉及一种射频前端模组自动版图布局的方法、系统及相关设备，所述方法包括：获取初始版图和电路原理图；以初始版图和电路原理图为预设神经网络的输入，对寄生效应指标进行计算；判断寄生效应指标是否满足预设寄生效应阈值，若是，则根据预设强化学习方法对所述初始版图采用随机动作对电路元器件进行移动，得到调整版图，计算所述调整版图的寄生效应指标；判断寄生效应指标是否满足预设优化阈值，其中：若否，则进行版图调整后重新计算寄生效应指标；若是，则将调整版图作为最终优化版图输出。本发明基于神经网络和强化学习结合的方法实现了射频前端版图的自动布局，从而优化射频前端的性能。

技术领域

本发明属于无线通信领域，尤其涉及一种射频前端模组自动版图布局的方法、系统及相关设备。

背景技术

射频前端模组是由滤波器、开关、功率放大器（PA）、低噪放（LNA）这四种主要分立器件所集成而形成的小体积独立功能集合，根据集成方式和功能的不同，还可以进一步分为集成开关和滤波器的DiFEM，集成开关、滤波器和LNA的LFEM，集成PA、LNA、开关、滤波器的L-PAMiF等。射频前端模组中除了上述提到的4种分立器件外，还存在少量的被动匹配元件。

在绘制射频前端模组版图的过程中，需要合理的排布各种器件的版图位置，在满足设计检查规则的前提下，尽可能的减少使用的面积、降低布线的长度、保持单位面积内合理的功率容限。在从原理图到版图的布局过程中，调整器件的位置、细节、连线，都可能会造成寄生效应，使得整体的电学响应发生变化。目前的射频前端设计领域中，主要靠多次人工迭代检查的方式来最终确定射频前端版图的布局，这种方法需要人力大、耗费时间长，并且比较容易出现失误。

发明内容

本发明实施例提供一种射频前端模组自动版图布局的方法、系统及相关设备，旨在解决现有的射频前端设计过程依赖人工迭代检查所存在的耗时长、容易失误的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种射频前端模组自动版图布局的方法，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；

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。

更进一步地，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。

更进一步地，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。

更进一步地，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。