是德科技申请用于为新的无线电-未许可信号建模无线通信环境系统和方法专利，构建UE的仿真模型
金融界2025年5月22日消息，国家知识产权局信息显示，是德科技股份有限公司申请一项名为“用于为新的无线电-未许可信号建模无线通信环境的系统和方法”的专利，公开号CN120021299A，申请日期为2023年11月。
专利摘要显示，提供了一种用于对测试空间内的UE与AP之间的无线通信环境进行建模的系统和方法。所述方法包括：在所述UE处接收来自所述AP的数据传输；确定所述数据传输的至少一部分与NR‑U数据相关联；对NR‑U UE日志进行导入和滤波以提供滤波后的NR‑U数据；使用来自所述NR‑U UE日志中的滤波后的NR‑U数据的经采样功率电平测量结果生成所述无线通信环境的功率分布；基于所述测试空间的实际几何配置创建所述测试空间的数字孪生映射图；使用所述数字孪生映射图生成所述UE的多普勒分布；使用所述数字孪生映射图生成所述UE的功率延迟分布(PDP)分布；以及基于所述功率分布、所述多普勒分布和所述PDP分布构建所述UE的仿真模型。
本文源自金融界
AI重塑器件建模：是德科技ML Optimizer独家揭秘
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在半导体技术飞速发展的今天，器件模型日益复杂，紧凑模型参数提取已成为业界面临的重大挑战。传统优化算法受困于梯度变化不明确，极易陷入局部最优，但最终提取结果差强人意的困局。此外，现代半导体模型中存在大量相互关联的参数，这使得传统方法效率更加低下，建模工程师往往需要将参数提取流程拆解为多个冗长繁琐的子步骤，整个过程可能耗费数天甚至数周时间，严重制约开发进度。
为突破这一技术瓶颈，是德科技（Keysight）重磅推出基于机器学习的全局优化器 ——ML Optimizer，为半导体参数提取带来革命性解决方案！
相较于传统方法，它能在单个步骤内同步处理海量图形与参数，极大简化参数提取流程，将原本漫长的参数提取周期从数天大幅缩短至短短数小时，大幅提升工作效率。
此外，ML Optimizer 尤其擅长应对非凸参数空间，凭借先进的机器学习算法，它能突破传统方法的局限，更精准地找到全局最优解，显著提升参数提取的准确性与整体拟合的一致性，为半导体器件模型的精准构建提供坚实保障。
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直播时间
2025年6月10日 14:00 - 14:45
嘉宾介绍
讲解嘉宾
李依奥
是德科技
器件建模应用工程师
熟悉 IC-CAP、MBP 和 MQA 工具，擅长 HBT 和 GaN HEMT 的器件建模工作。目前专注于将人工神经网络（ANN）和机器学习优化器（ML Optimizer）应用于器件建模，推动技术创新与发展。
答疑嘉宾
邓家媛
是德科技
器件建模产品经理
曾任MBP，MQA技术支持和应用工程师，为全球半导体客户提供技术支持。参与MBP，MQA产品设计和开发，任团队敏捷开发专家。2012年加入是德科技，目前负责器件模型部门MBP，MQA，ICCAP等产品应用开发。
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