机器学习辅助的射频电路与天线设计：新兴趋势与技术综述

《IEEE Journal of Selected Topics in Electromagnetics, Antennas and Propagation》：Machine Learning-Aided RF Circuit and Antenna Design: A Review on Emerging Trends and Techniques

　　

摘要：

随着现代无线系统（尤其是5G、6G和物联网应用）复杂性的不断增加，对射频（RF）电路和天线系统的设计提出了高效且智能化的要求。人工智能（AI）作为一种强大的工具，提供了基于数据的技术，用于通信硬件的建模、优化和合成。在本文中，我们探讨了用于RF电路和天线设计的AI辅助技术的统一视角。这些技术主要包括多种学习方法，如监督学习、深度神经网络、进化算法、强化学习和生成模型。该综述强调了这些技术在性能预测、布局优化、逆向设计和协同设计策略中的作用。与那些仅针对RF或天线领域（如隔离性能）的现有研究不同，本文将这两个领域结合起来，并强调它们的联合优化，以满足系统级的性能要求。文章还讨论了当前面临的挑战，包括数据集有限、缺乏可解释性以及仿真与硬件实现之间的差距。此外，本文旨在为开发下一代通信系统的智能、可扩展且具有物理感知能力的AI框架的研究人员提供指导。