长三角集成电路工业应用技术创新中心;江苏集萃集成电路应用技术管理有限公司;江苏集萃集成电路应用技术创新中心有限公司郑佳欣获国家专利权
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龙图腾网获悉长三角集成电路工业应用技术创新中心;江苏集萃集成电路应用技术管理有限公司;江苏集萃集成电路应用技术创新中心有限公司申请的专利基于DNN的大信号模型建模方法、系统、设备及存储介质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：CN120217983B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202510280577.0，技术领域涉及：G06F30/367；该发明授权基于DNN的大信号模型建模方法、系统、设备及存储介质是由郑佳欣;谢斌;许盛;郭永新设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于DNN的大信号模型建模方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于DNN的大信号模型建模方法、系统、设备及存储介质，涉及集成电路技术领域，方法基于包括GaN晶体管的GaN微波器件，其中方法包括：对GaN晶体管进行大信号测试得到行波特性；处理行波特性中的输入层特性和输出层特性得到输入层数据和输出层数据；提取实部和虚部数据并利用DNN训练得到高功率区域深度神经网络模型；提取幅值和相位数据并利用DNN训练得到低功率区域深度神经网络模型；根据高功率区域深度神经网络模型和低功率区域深度神经网络模型训练行波特性得到训练行波特性，将训练行波特性转化为电压电流特性；根据电压电流特性构建得到大信号行为模型。本申请具有的技术效果是：为了提高GaN微波器件的大信号建模模型的准确度。
本发明授权基于DNN的大信号模型建模方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于DNN的大信号模型建模方法，所述方法基于包括GaN晶体管的GaN微波器件，其特征在于，所述方法包括： 对所述GaN晶体管进行大信号测试得到行波特性，所述行波特性包括输入层特性和输出层特性； 处理所述输入层特性得到输入层数据，处理所述输出层特性得到输出层数据； 提取所述输入层数据和所述输出层数据的实部数据和虚部数据，根据所述实部数据和所述虚部数据利用DNN训练得到高功率区域深度神经网络模型； 提取所述输入层数据和所述输出层数据的幅值数据和相位数据，根据所述幅值数据和所述相位数据利用DNN训练得到低功率区域深度神经网络模型； 根据所述高功率区域深度神经网络模型和所述低功率区域深度神经网络模型训练所述行波特性得到训练行波特性，将所述训练行波特性转化为电压电流特性； 根据所述电压电流特性构建得到大信号行为模型。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人长三角集成电路工业应用技术创新中心;江苏集萃集成电路应用技术管理有限公司;江苏集萃集成电路应用技术创新中心有限公司，其通讯地址为：214000 江苏省无锡市锡山区二泉东路19号集智商务广场24层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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