TARGet：拓扑感知的射频电路图神经网络建模
原文标题：TARGet: Topology-Aware Fusion-based Radio Frequency Circuit Functional Modeling using Graph Neural Networks
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研究提出开源拓扑感知射频电路建模方法 TARGet，在子电路与整体拓扑两个层面建模，用 S 参数表示子电路行为并显式引入电路拓扑信息。其融合架构结合图神经网络与子电路连接感知网络，在多种射频拓扑上实现低于 1% 的预测误差，训练数据需求较 SOTA 减少最多 35.5 倍。在留出匹配网络评估中实现向未见子电路拓扑的零样本迁移。
- 问题
- 现有ML射频电路建模每种拓扑都要单独训练数据，且忽略电路拓扑信息。
- 方法
- TARGet在子电路与整体拓扑两层建模，用S参数表示子电路，融合GNN与连接感知网络。
- 结果
- 预测误差低于1%，训练数据需求较SOTA减少最多35.5倍
- 影响
- 支持跨拓扑复用与零样本迁移，可显著降低射频电路自动综合的建模成本。
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