論文の概要: FuNToM: Functional Modeling of RF Circuits Using a Neural Network
Assisted Two-Port Analysis Method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02050v1
- Date: Thu, 3 Aug 2023 21:08:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-07 14:32:06.127148
- Title: FuNToM: Functional Modeling of RF Circuits Using a Neural Network
Assisted Two-Port Analysis Method
- Title（参考訳）: FuNToM:ニューラルネットワークを用いた2ポート解析法によるRF回路の機能モデリング
- Authors: Morteza Fayazi, Morteza Tavakoli Taba, Amirata Tabatabavakili, Ehsan
Afshari, Ronald Dreslinski
- Abstract要約: 本稿では,RF回路の機能モデリング手法であるFuNToMを提案する。
FuNToMは、単一のメインデータセットと複数の小さなデータセットを使用して、複数のトポロジをモデル化するための2ポート解析手法を利用している。
その結果、複数のRF回路において、最先端技術と比較すると、必要なトレーニングデータを2.8倍から10.9倍削減できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40598496563941905
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automatic synthesis of analog and Radio Frequency (RF) circuits is a trending
approach that requires an efficient circuit modeling method. This is due to the
expensive cost of running a large number of simulations at each synthesis
cycle. Artificial intelligence methods are promising approaches for circuit
modeling due to their speed and relative accuracy. However, existing approaches
require a large amount of training data, which is still collected using
simulation runs. In addition, such approaches collect a whole separate dataset
for each circuit topology even if a single element is added or removed. These
matters are only exacerbated by the need for post-layout modeling simulations,
which take even longer. To alleviate these drawbacks, in this paper, we present
FuNToM, a functional modeling method for RF circuits. FuNToM leverages the
two-port analysis method for modeling multiple topologies using a single main
dataset and multiple small datasets. It also leverages neural networks which
have shown promising results in predicting the behavior of circuits. Our
results show that for multiple RF circuits, in comparison to the
state-of-the-art works, while maintaining the same accuracy, the required
training data is reduced by 2.8x - 10.9x. In addition, FuNToM needs 176.8x -
188.6x less time for collecting the training set in post-layout modeling.
- Abstract（参考訳）: アナログ・無線周波数(RF)回路の自動合成は、効率的な回路モデリング法を必要とするトレンドのアプローチである。
これは、合成サイクル毎に多数のシミュレーションを実行するコストがかかるためである。
人工知能手法はその速度と相対的精度のために回路モデリングに有望なアプローチである。
しかし、既存のアプローチでは大量のトレーニングデータが必要であり、シミュレーション実行によって収集される。
さらに、そのような手法は、一つの要素を追加あるいは削除しても、各回路トポロジに対して全く別のデータセットを収集する。
これらの問題は、より長い時間を要するポスト・レイアウト・モデリング・シミュレーションの必要性によってのみ悪化する。
本稿では,これらの欠点を軽減するために,RF回路の機能的モデリング手法であるFuNToMを提案する。
funtomは、単一のメインデータセットと複数の小さなデータセットを使用して複数のトポロジをモデリングするために、2ポート分析メソッドを利用する。
また、回路の挙動予測に有望な結果を示すニューラルネットワークも活用している。
その結果、複数のRF回路において、同じ精度を維持しながら、必要なトレーニングデータを2.8倍から10.9倍削減できることがわかった。
さらに、FuNToMはトレーニングセットをレイアウト後のモデリングで収集するのに176.8x188.6倍の時間を要する。
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