[发明专利]一种电路解析模型辅助的模拟电路自动优化方法、设备及存储介质

说明书

本发明涉及一种电路解析模型辅助的模拟电路自动优化方法、设备及存储介质，包括：(1)基于电路解析模型的全局搜索：在全局搜索空间中，建立电路解析模型，利用电路解析模型评估电路性能，选择多个较优区域；(2)基于SPICE仿真的局部搜索：将多个较优区域作为候选区域，基于SPICE仿真进行局部搜索，得到最优结果。本发明采用基于解析模型的方法进行全局搜索，显著提高了优化效率，实现了对设计空间的穷举搜索，提高了对整个设计空间的覆盖率；在局部搜索阶段，采用SPICE仿真对电路性能进行评估，实现了较高的优化精度。

技术领域

本发明涉及一种电路解析模型辅助的模拟电路自动优化方法、设备及存储介质，属于模拟电路自动优化或计算机辅助设计技术领域。

背景技术

随着集成电路制造工艺的发展，工艺尺寸不断减小，模拟集成电路设计面临的挑战越来愈大。目前市场上缺乏成熟的模拟集成电路自动设计与优化工具，其设计主要依靠手工设计。通常，设计者需要手动调试多个电路参数，这个过程依赖于设计者的先验知识和经验，难度大，耗时长。

为减少电路设计者的工作量，提高设计效率，迫切需要用模拟电路优化程序将设计过程自动化。根据对电路性能的评估方法，现有的模拟电路自动优化方法可分为基于仿真的优化方法和基于模型的优化方法。

基于仿真的优化方法，采用工业标准SPICE仿真器对电路性能进行高精度仿真。但是SPICE仿真一般时间较长，优化过程时间成本较大。为控制系统运行时间，此类优化方法往往限制仿真次数，因而很难对整个设计空间进行充分搜索。

基于模型的优化方法，利用电路的数学模型代替SPICE仿真对电路性能进行评估，速度快，效率高。但是为得到电路的解析模型，此类方法通常在推导过程中进行简化，比如忽略高阶效应、寄生参数的影响等，因而优化精度有限。另一方面，由于解析模型运算速度远快于SPICE仿真，因此，此类方法可以实现对整个设计空间更为充分的搜索。

现有文献中公开了一种基于遗传算法和机器学习的并行模拟电路优化方法，包括基于遗传算法的全局优化和基于机器学习的局部优化。全局优化和局部优化交替执行。在基于遗传算法的全局优化部分，将SPICE仿真和并行计算结合，采用并行SPICE仿真，在保证精度的同时大大提高了优化效率。在基于机器学习的局部优化阶段，在全局优化得到的全局最优点附近建立机器学习模型，用该机器学习模型代替SPICE仿真器，从而减少大量SPICE仿真带来的时间成本。但是，该专利中还存在一些不足之处：主要体现在优化效率和全局搜索能力两方面。遗传算法通常需要较大种群以满足种群个体的多样性要求，从而实现对设计空间较好的覆盖，较大的种群意味着需要较多次数的SPICE仿真，由于单次SPICE仿真时间较长，次数较多的SPICE仿真意味着需要较长运行时间。此时，采用并行仿真可以提高优化效率，但是同时能够并行的仿真次数和计算平台能提供的并行计算资源密切相关，如果能够并行的计算资源较少，能够同时并行的SPICE仿真次数较少，需要的并行循环就会较多，对于优化效率的提高就是有限的。此外，SPICE仿真带来的时间成本和需要的计算资源，限制了遗传算法的种群规模，使遗传算法难以对设计空间进行充分搜索，也就难以保证能找到最优解。

综上，市场需要一种既有较好的优化精度又有较高的优化效率的模拟电路自动优化方法。

发明内容

为解决现有技术存在的不足，本发明提供了一种电路解析模型辅助的模拟电路自动优化方法。

本发明结合基于模型和基于仿真两种优化方法的优点，兼顾效率和精度，提出了既有较高效率又可达到SPICE级精度的模拟电路自动设计和优化系统。

本发明还提供了计算机设备和计算机存储介质。

术语解释：

1、SPICE仿真器，SPICE(Simulation Program with Integrated CircuitEmphasis)是一种功能强大的模拟电路仿真器。