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龙图腾网恭喜广州大学申请的专利一种基于混合神经网络的射频低噪声放大器电路设计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114722759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210232485.1，技术领域涉及：G06F30/373；该发明授权一种基于混合神经网络的射频低噪声放大器电路设计方法是由秦剑;张诗设计研发完成，并于2022-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合神经网络的射频低噪声放大器电路设计方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于混合神经网络的射频低噪声放大器电路设计方法，该方法包括：S1根据性能指标要求选择合适的器件，并确定相应的工作状态和偏置条件；S2利用构建好的混合神经网络得到晶体管的散射参数和噪声参数，获取指定条件下器件的S2P文件；S3根据得到的S2P文件进行稳定性分析，并进一步完成低噪声放大器的设计。本发明有助于提高了分析和设计低噪声放大器的效率和适用性。

本发明授权一种基于混合神经网络的射频低噪声放大器电路设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合神经网络的射频低噪声放大器电路设计方法，其特征在于，包括：S1根据性能指标要求选择合适的器件，并确定相应的工作状态和偏置条件；S2利用构建好的混合神经网络得到晶体管的散射参数和噪声参数，获取指定条件下器件的S2P文件；其中，构建好的混合神经网络包括3个神经网络结构，其输入为漏源电流、漏源电压和频率，其中第一神经网络结构ANN1用于根据输入的漏源电流、漏源电压和频率获取并输出散射参数，其中散射参数包括S11、S12、S21、S22的幅值和角度，其中S11表示在输出端端接匹配情况下的输入端反射系数、S21表示在输出端端接匹配情况下的前向传输增益、S22表示在输入端端接匹配情况下的输出端反射系数、S12表示在输入端端接匹配情况下的反向传输增益；第二神经网络结构ANN2用于根据输入的频率获取并输出EPC等效电路模型的本征参数和等效温度；第三神经网络结构ANN3用于根据输入的漏源电流、漏源电压和频率获取并输出噪声参数，其中噪声参数包括最小噪声系数、最佳反射源系数和热电阻；S3根据得到的S2P文件进行稳定性分析，并进一步完成低噪声放大器的设计，具体包括：S31根据得到的S2P文件进行稳定性分析，根据稳定性分析结果设计负反馈电路；S32设计匹配电路，其中匹配电路包括输入匹配和输出匹配；S33对电路进行整体优化，完成低噪声放大器的设计。

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