(57)【要約】【課題】増幅回路の評価の精度向上に役立てることができるモデル生成システム、設計情報取得システム、設計支援システム、モデル生成方法、設計情報取得方法及びプログラムを提供する。【解決手段】モデル生成システム２は、電力増幅器１２を有する送信回路１１の設計を支援するためのシステムである。モデル生成システム２は、取得部２１と、モデル生成部２３と、を備える。取得部２１は、送信回路１１ａの性能に関連する増幅性能データを取得する。モデル生成部２３は、少なくとも増幅性能データを入力データとし、送信回路１１ａの特性値を出力データとする機械学習を用いて、入力データと出力データとに応じた推測モデルを生成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力増幅器を有する増幅回路の設計を支援するためのモデル生成システムであって、
前記増幅回路の性能に関連する増幅性能データを取得する取得部と、
少なくとも前記増幅性能データを入力データとし、前記増幅回路の特性値を出力データとする機械学習を用いて、前記入力データと前記出力データとに応じた推測モデルを生成するモデル生成部と、を備える、
モデル生成システム。
【請求項２】
前記増幅性能データは、
エンベロープトラッキング方式での前記電力増幅器の負荷特性及び前記電力増幅器におけるゲインコンプレッションを含む、又は、
前記負荷特性及び前記ゲインコンプレッションから得られる情報を含む、
請求項１に記載のモデル生成システム。
【請求項３】
前記特性値は、隣接チャネル漏洩電力比及び帯域内歪み電力のうち少なくとも一方を含む、
請求項１又は２に記載のモデル生成システム。
【請求項４】
電力増幅器を有する増幅回路の設計を支援するための設計情報取得システムであって、
設計対象の増幅回路のシミュレートにより得られた前記設計対象の増幅回路の性能に関連する設計用性能データと前記設計対象の増幅回路の性能に関連する条件データとの組み合わせを用いて、請求項１〜３のいずれか一項に記載のモデル生成システムが生成した前記推測モデルを基に、前記設計対象の増幅回路の特性値を推測する推測部と、
前記推測部が取得した前記特性値を出力する出力部と、を備える、
設計情報取得システム。
【請求項５】
前記推測部は、複数の前記組み合わせごとに、当該組み合わせに対応する前記設計対象の増幅回路の特性値を取得し、
前記出力部は、表示条件に従って前記設計対象の増幅回路の特性値を並べて表示部に表示させる、
請求項４に記載の設計情報取得システム。
【請求項６】
モデル生成システムと、設計情報取得システムとを備え、電力増幅器を有する増幅回路の設計を支援するための設計支援システムであって、
前記モデル生成システムは、
前記増幅回路の性能に関連する増幅性能データを取得する取得部と、
少なくとも前記増幅性能データを入力データとし、前記増幅回路の特性値を出力データとする機械学習を用いて、前記入力データと前記出力データとに応じた推測モデルを生成するモデル生成部と、を備え、
前記設計情報取得システムは、
設計対象の増幅回路のシミュレートにより得られた前記設計対象の増幅回路の性能に関連する設計用性能データと前記設計対象の増幅回路の性能に関連する条件データとの組み合わせを用いて前記モデル生成システムが生成した前記推測モデルを基に、前記設計対象の増幅回路の特性値を推測する推測部と、
前記推測部が推測した前記特性値を出力する出力部と、を備える
設計支援システム。
【請求項７】
電力増幅器を有する増幅回路の設計を支援するためのモデル推測システムで用いられるモデル生成方法であって、
前記増幅回路の性能に関連する増幅性能データを取得する取得ステップと、
少なくとも前記増幅性能データを入力データとし、前記増幅回路の特性値を出力データとする機械学習を用いて、前記入力データと前記出力データとに応じた推測モデルを生成するモデル生成ステップと、を含む、
モデル生成方法。
【請求項８】
コンピュータに、請求項７に記載のモデル生成方法を実行させるためのプログラム。
【請求項９】
電力増幅器を有する増幅回路の設計を支援するための設計情報取得システムで用いられる設計情報取得方法であって、
設計対象の増幅回路のシミュレートにより得られた前記設計対象の増幅回路の性能に関連する設計用性能データと前記設計対象の増幅回路の性能に関連する条件データとの組み合わせを用いて、請求項１〜３のいずれか一項に記載のモデル生成システムが生成した前記推測モデルを基に、前記設計対象の増幅回路の特性値を推測する推測ステップと、
前記推測ステップで取得した前記特性値を出力する出力ステップと、を含む、
設計情報取得方法。
【請求項１０】
コンピュータに、請求項９に記載の設計情報取得方法を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般にモデル生成システム、設計情報取得システム、設計支援システム、モデル生成方法、設計情報取得方法及びプログラムに関し、より詳細には電力増幅器を有する増幅回路の設計を支援するモデル生成システム、設計情報取得システム、設計支援システム、モデル生成方法、設計情報取得方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、高周波電力増幅器が目標仕様を満たすかどうかを設計段階で評価する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
特許文献１では、高周波電力増幅器の隣接チャネル漏洩電力比が目標仕様を満たすかどうかを設計段階で評価する。具体的には、特許文献１のシミュレーション方法では、高周波電力増幅器モジュールの構成部品と内部配線を仮決定し、仮決定したモジュールの等価回路を作成し、特性シミュレーションを行い、その結果を基に目標仕様を満たすかどうかを判断する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−１４１２０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
高周波電力増幅器の評価、特に高周波電力増幅器を有する通信回路（増幅回路）の評価について精度良く行いたいとの要望がある。
【０００６】
本発明は上記課題に鑑みてなされ、増幅回路の評価の精度向上に役立てることができるモデル生成システム、設計情報取得システム、設計支援システム、モデル生成方法、設計情報取得方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様に係るモデル生成システムは、電力増幅器を有する増幅回路の設計を支援するためのシステムである。前記モデル生成システムは、取得部と、モデル生成部と、を備える。前記取得部は、前記増幅回路の性能に関連する増幅性能データを取得する。前記モデル生成部は、少なくとも前記増幅性能データを入力データとし、前記増幅回路の特性値を出力データとする機械学習を用いて、前記入力データと前記出力データとに応じた推測モデルを生成する。
【０００８】
本発明の一態様に係る設計情報取得システムは、電力増幅器を有する増幅回路の設計を支援するためのシステムである。前記設計情報取得システムは、推測部と、出力部と、を備える。前記推測部は、設計対象の増幅回路のシミュレートにより得られた前記設計対象の増幅回路の性能に関連する設計用性能データと前記設計対象の増幅回路の性能に関連する条件データとの組み合わせを用いて、前記モデル生成システムが生成した前記推測モデルを基に、前記設計対象の増幅回路の特性値を推測する。前記出力部は、前記推測部が取得した前記特性値を出力する。
【０００９】
本発明の一態様に係る設計支援システムは、モデル生成システムと、設計情報取得システムとを備え、電力増幅器を有する増幅回路の設計を支援するためのシステムである。前記モデル生成システムは、取得部と、モデル生成部と、を備える。前記取得部は、前記増幅回路の性能に関連する増幅性能データを取得する。前記モデル生成部は、少なくとも前記増幅性能データを入力データとし、前記増幅回路の特性値を出力データとする機械学習を用いて、前記入力データと前記出力データとに応じた推測モデルを生成する。前記設計情報取得システムは、推測部と、出力部と、を備える。前記推測部は、設計対象の増幅回路のシミュレートにより得られた前記設計対象の増幅回路の性能に関連する設計用性能データと前記設計対象の増幅回路の性能に関連する条件データとの組み合わせを用いて、前記モデル生成システムが生成した前記推測モデルを基に、前記設計対象の増幅回路の特性値を推測する。前記出力部は、前記推測部が取得した前記特性値を出力する。
【００１０】
本発明の一態様に係るモデル生成方法は、電力増幅器を有する増幅回路の設計を支援するためのモデル推測システムで用いられる。前記モデル生成方法は、取得ステップと、モデル生成ステップと、を含む。前記取得ステップは、前記増幅回路の性能に関連する増幅性能データを取得する。前記モデル生成ステップは、少なくとも前記増幅性能データを入力データとし、前記増幅回路の特性値を出力データとする機械学習を用いて、前記入力データと前記出力データとに応じた推測モデルを生成する。
【００１１】
本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、前記モデル生成方法を実行させるためのプログラムである。
【００１２】
本発明の一態様に係る設計情報取得方法は、電力増幅器を有する増幅回路の設計を支援するための設計情報取得システムで用いられる。前記設計情報取得方法は、推測ステップと、出力ステップと、を含む。前記推測ステップは、設計対象の増幅回路のシミュレートにより得られた前記設計対象の増幅回路の性能に関連する設計用性能データと前記設計対象の増幅回路の性能に関連する条件データとの組み合わせを用いて、前記モデル生成システムが生成した前記推測モデルを基に、前記設計対象の増幅回路の特性値を推測する。前記出力ステップは、前記推測ステップで取得した前記特性値を出力する。
【００１３】
本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、前記設計情報取得方法を実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によると、増幅回路の評価の精度向上に役立てることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係る設計支援システムの構成を説明するブロック図である。
【図２】図２は、本発明の一実施形態に係る電力増幅器の負荷特性を説明するグラフ図である。
【図３】図３は、同上の設計支援システムが備えるモデル生成装置の動作を説明するフローチャートである。
【図４】図４は、同上の設計支援システムが備える設計情報取得装置の動作を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
（実施形態）
以下、本実施形態に係る設計支援システムについて、図１〜図４を用いて説明する。
【００１７】
（１）概要
設計支援システム１は、図１に示すように、モデル生成システム２としてのモデル生成装置２０、及び設計情報取得システム３としての設計情報取得装置３０を備える。
【００１８】
設計支援システム１は、高周波モジュール１０の設計支援、特に高周波モジュール１０が備える送信回路１１の設計支援を行う。具体的には、設計支援システム１は、電力増幅器１２を備える増幅回路としての送信回路１１の設計支援を、機械学習で生成した推測モデルを用いて行う。設計支援システム１のモデル生成装置２０は、少なくとも送信回路１１の性能を示す増幅性能データとして送信性能データを入力データとする機械学習を用いて送信回路１１の特性値を出力値とする推測モデルを生成する。設計支援システム１の設計情報取得装置３０は、設計対象である送信回路１１に対して推測モデルを基に、設計対象である送信回路１１に応じた特性値を出力する。
【００１９】
高周波モジュール１０が有する送信回路１１は、電力増幅器１２に加えて、インダクタ、バイアス回路、整合回路、及び積層基板等で構成される。本実施形態では、電力増幅器１２は、例えばＨＢＴ（Heterojunction Bipolar Transistor）で構成されたトランジスタであり、外部から入力された入力信号Ｐｉｎを増幅する増幅素子である。なお、高周波モジュール１０は、受信回路を含んでもよい。高周波モジュール１０が受信回路を含む場合には、高周波モジュール１０は、デュプレクサをさらに含む。
【００２０】
本実施形態では、送信回路１１は、エンベロープトラッキング（Envelope Tracking：ＥＴ）方式を用いて信号を増幅する。具体的には、エンベロープトラッキング方式を用いてＥＴモジュレータである電源制御部４０（図１参照）によって決定された電源電圧Ｖｃｃが送信回路１１の電力増幅器１２に入力され、外部から入力された入力信号Ｐｉｎに対する出力信号Ｐｏｕｔの電力値が制御される。
【００２１】
なお、以下の説明において、モデル生成システム２で用いられる高周波モジュール１０を高周波モジュール１０ａとし、設計情報取得システム３で用いられる高周波モジュール１０を高周波モジュール１０ｂとする。
【００２２】
（２）構成
以下、設計支援システム１を構成するモデル生成システム２としてのモデル生成装置２０と、設計情報取得システム３としての設計情報取得装置３０との構成について説明する。
【００２３】
（２−１）モデル生成装置
モデル生成装置２０は、図１に示すように、取得部２１と、データ蓄積部２２と、モデル生成部２３と、モデル蓄積部２４と、を備える。
【００２４】
モデル生成システム２としてのモデル生成装置２０は、例えばプロセッサ及びメモリを有するコンピュータシステムを有している。そして、プロセッサがメモリに格納されているプログラムを実行することにより、コンピュータシステムがモデル生成装置２０として機能する。プロセッサが実行するプログラムは、ここではコンピュータシステムのメモリに予め記録されているが、メモリカード等の非一時的な記録媒体に記録されて提供されてもよいし、インターネット等の電気通信回線を通じて提供されてもよい。
【００２５】
取得部２１は、高周波モジュール１０ａの送信回路１１ａの送信性能に関連する送信性能データを取得する。具体的には、取得部２１は、エンベロープトラッキング方式での電力増幅器１２ａの負荷特性及び電力増幅器１２ａにおけるゲインコンプレッションを含む送信性能データを取得する。
【００２６】
電力増幅器１２ａの負荷特性は、例えば、電力増幅器１２ａに入力する入力信号Ｐｉｎの入力値をデジベル［ｄＢｍ］で換算した値と、電力増幅器１２ａに入力する電源電圧Ｖｃｃの値を電圧［Ｖ］で換算した値との関係を示す負荷特性曲線である。上述したように、電源電圧Ｖｃｃは、電源制御部４０によって制御されている。負荷特性曲線は、ゲインコンプレッションの値に応じて、異なる。例えば、互いに異なる３つのゲインコンプレッションの値に対する負荷特性曲線として、図２に示す３つの負荷特性曲線Ｇ１〜Ｇ３が得られる。
【００２７】
ゲインコンプレッションは、圧縮ポイントとも呼ばれ、入力信号Ｐｉｎの電力が増加することで、ゲインが低下することである。言い換えると、ゲインコンプレッションは、ゲインが低下する度合を表す。本実施形態では、ゲインが一定である場合の値と低下したゲインの値との差分値を、ゲインコンプレッションとして、取得部２１は取得する。
【００２８】
取得部２１は、エンベロープトラッキング方式で送信回路１１ａが動作した場合における隣接チャネル漏洩電力比（Adjacent Channel Leakage Ratio：ＡＣＬＲ）を取得する。さらに、取得部２１は、電力増幅器１２ａが出力する出力信号Ｐｏｕｔの出力値（電圧値）、及び帯域幅の割り当てであるＲＢ（Resource Block）のうち少なくとも一方を送信回路１１ａの送信性能に関連する学習用条件データとして取得する。
【００２９】
データ蓄積部２２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、又はＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）等のデバイスで構成される。データ蓄積部２２は、取得部２１が取得した送信性能データ及び学習用条件データにＡＣＬＲを対応付けて蓄積する。
【００３０】
モデル生成部２３は、送信性能データ及び学習用条件データを入力データとし、送信回路１１ａの特性値（推測用特性値）を出力データとする機械学習を用いて、入力データと出力データとに応じた推測モデルを生成する。
【００３１】
モデル生成部２３は、送信性能データと学習用条件データとについて複数の組が存在する場合には、送信性能データ及び学習用条件データと、対応するＡＣＬＲとの組ごとに、推測モデルを生成する。つまり、送信性能データと学習用条件データとについて複数の組が存在する場合には、複数の推測モデルが生成される。
【００３２】
モデル生成部２３は、入力データである送信性能データ及び学習用条件データの各々を特徴量として表し、各特徴量に重み付け係数を乗算する。モデル生成部２３は、得られる結果がＡＣＬＲに近づくように、重み付け係数を変更しながら、乗算を繰り返す。モデル生成部２３は、最終的に得られた結果（推測用特性値）と、入力データである送信性能データ及び学習用条件データとの組を推測モデルとする。
【００３３】
モデル蓄積部２４は、ＲＡＭ、又はＥＥＰＲＯＭ等のデバイスで構成される。モデル蓄積部２４は、モデル生成部２３が生成した上記組ごとの推測モデルを蓄積する。
【００３４】
なお、データ蓄積部２２とモデル蓄積部２４とは、１つのデバイスで構成されてもよい。
【００３５】
（２−２）設計情報取得装置
設計情報取得装置３０は、図１に示すように、シミュレータ部３１と、取得部３２と、推測部３３と、出力部３４と、を備える。
【００３６】
設計情報取得システム３としての設計情報取得装置３０は、例えばプロセッサ及びメモリを有するコンピュータシステムを有している。そして、プロセッサがメモリに格納されているプログラムを実行することにより、コンピュータシステムが設計情報取得装置３０として機能する。プロセッサが実行するプログラムは、ここではコンピュータシステムのメモリに予め記録されているが、メモリカード等の非一時的な記録媒体に記録されて提供されてもよいし、インターネット等の電気通信回線を通じて提供されてもよい。
【００３７】
シミュレータ部３１は、設計対象である高周波モジュール１０ｂの送信回路１１ｂ（図１参照）をシミュレートする。このとき、エンベロープトラッキング方式を用いてＥＴモジュレータである電源制御部４１（図１参照）によって決定された電源電圧が送信回路１１ｂの電力増幅器１２ｂに入力され、入力信号Ｐｉｎに対する出力信号Ｐｏｕｔの電力値が制御される。シミュレータ部３１は、送信回路１１ｂに対する電力増幅器１２ｂが出力する信号の出力値（電圧値）、及び帯域幅の割り当てであるＲＢのうち少なくとも一方を含むデータを送信回路１１ｂの送信性能に関連する条件データとして、ユーザからの入力により受け付ける。シミュレータ部３１は、送信回路１１ｂを条件データに基づいてシミュレートし、その結果として、送信回路１１ｂに含まれる電力増幅器１２ｂについて、エンベロープトラッキング方式での負荷特性曲線を出力する。つまり、シミュレータ部３１は、負荷特性曲線を出力する。
【００３８】
シミュレータ部３１は、複数の高周波モジュール１０ｂのそれぞれの送信回路１１ｂに対してシミュレートする場合、シミュレート対象の送信回路１１ｂごとに条件データ、及びゲインコンプレッションを受け付ける。シミュレータ部３１は、送信回路１１ｂごとに、当該送信回路１１ｂに対応する条件データに基づいてシミュレートを行う。シミュレータ部３１は、送信回路１１ｂごとに、当該送信回路１１ｂのシミュレート結果、ゲインコンプレッション及び条件データを、出力する。
【００３９】
取得部３２は、シミュレータ部３１による送信回路１１ｂのシミュレート結果（電力増幅器１２ｂの負荷特性曲線）と、シミュレータ部３１に入力されたゲインコンプレッション及び条件データとを、取得する。取得部３２は、取得した電力増幅器１２ｂの負荷特性曲線、ゲインコンプレッション及び条件データを、推測部３３に出力する。
【００４０】
シミュレータ部３１が複数の送信回路１１ｂについてシミュレートを行った場合には、取得部３２は、送信回路１１ｂごとに、当該送信回路１１ｂに対するシミュレート結果（電力増幅器１２ｂの負荷特性曲線）、ゲインコンプレッション及び条件データを取得する。
【００４１】
推測部３３は、送信回路１１ｂのシミュレート及び条件データに応じた特性値を推測する。より詳細には、推測部３３は、送信回路１１ｂのシミュレートにより得られたシミュレート結果及びゲインコンプレッションを含み、送信回路１１ｂの送信性能に関連する設計用性能データと送信回路１１ｂの送信性能に関連する条件データとの組み合わせを用いて、モデル生成装置２０が生成した推測モデルを基に、送信回路１１ｂの特性値を推測する。
【００４２】
推測部３３は、送信回路１１ｂの設計用性能データ及び条件データの各々を特徴量として表し、モデル蓄積部２４が記憶する推測モデルごとに、当該推測モデルに含まれる重み係数を対応する特徴量に乗算する。推測部３３は、推測モデルごとに得られた乗算結果のうち、対応する推測モデルに含まれる推測用特性値に最も近い乗算結果を選択する。推測部３３は、選択した乗算結果を送信回路１１ｂの特性値として推測（取得）する。
【００４３】
なお、推測部３３は、選択した乗算結果に対応する推測モデルの含まれる推測用特性値を、送信回路１１ｂの特性値として推測（取得）してもよい。または、推測部３３は、推測モデルごとに得られた乗算結果のうち、対応する推測モデルに含まれる推測用特性値に最も近い乗算結果であって、対応する推測モデルの含まれる推測用特性値との誤差が所定の範囲内である乗算結果を選択してもよい。
【００４４】
なお、推測部３３は、取得部３２が送信回路１１ｂごとに当該送信回路１１ｂに対するシミュレート結果及び条件データを取得した場合には、送信回路１１ｂごとに、当該送信回路１１ｂの特性値を推測（取得）する。
【００４５】
出力部３４は、推測部３３は推測（取得）した送信回路１１ｂの特性値を、ユーザの情報端末に出力（通知）する。送信回路１１ｂの特性値を受け取った情報端末は、当該特性値を当該情報端末が有する表示部に表示する。なお、設計情報取得装置３０が表示部を有している場合には、出力部３４は、設計情報取得装置３０の表示部に特性値を出力し、当該表示部に特性値を表示させてもよい。つまり、出力部３４は、推測部３３は推測（取得）した送信回路１１ｂの特性値を表示部に表示させる機能を有している。情報端末は、例えばスマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等の端末である。
【００４６】
推測部３３が複数の送信回路１１ｂのそれぞれについて当該送信回路１１ｂの特性値を推測（取得）した場合には、出力部３４は、複数の送信回路１１ｂのそれぞれに対応する複数の特性値を出力する。このとき、出力部３４は、出力先の表示部で複数の特性値を表示させる際に、所定の条件に従って、当該複数の特性値を表示させる。ここで、所定の条件とは、特性値を昇順に並べて表示すること、又は特性値を降順に並べて表示させることである。
【００４７】
また、出力部３４は、複数の特性値を表示させる際に、当該複数の特性値のそれぞれについて、対応するシミュレート結果、ゲインコンプレッション及び条件データをも出力して、特性値と、当該特性値に対応するシミュレート結果、ゲインコンプレッション及び条件データとからなる複数の組を表示させる。これにより、複数の特性値がどのシミュレートに対応する結果であるかをユーザは容易に知ることができる。
【００４８】
（３）動作
（３−１）モデル生成装置の動作
ここでは、モデル生成装置２０の動作について、図３を用いて説明する。
【００４９】
取得部２１は、推測モデルの生成に用いられる各種データを取得する（ステップＳ１）。具体的には、取得部２１は、エンベロープトラッキング方式での電力増幅器１２ａの負荷特性及びゲインコンプレッションを含む送信性能データと、送信回路１１ａのＡＣＬＲと、出力信号Ｐｏｕｔの出力値（電圧値）、及び帯域幅の割り当てであるＲＢのうち少なくとも一方を含む学習用条件データと、を取得する。取得部２１は、取得した送信性能データと学習用条件データとに、ＡＣＬＲを対応付けてデータ蓄積部２２に蓄積する。
【００５０】
モデル生成部２３は、送信性能データ及び学習用条件データを入力データとし、送信回路１１ａの特性値（推測用特性値）を出力データとする機械学習を用いて、入力データと出力データとに応じた推測モデルを生成する（ステップＳ２）。モデル生成部２３は、送信性能データと学習用条件データとについて複数の組が存在する場合には、送信性能データ及び学習用条件データと、対応するＡＣＬＲとの組ごとに、推測モデルを生成する。
【００５１】
モデル生成部２３は、生成した推測モデルをモデル蓄積部２４に蓄積する（ステップＳ３）。なお、複数の推測モデルが生成された場合には、モデル生成部２３は、複数の推測モデルのそれぞれを、モデル蓄積部２４に蓄積する。
【００５２】
（３−２）設計情報取得装置の動作
ここでは、設計情報取得装置３０の動作について、図４を用いて説明する。
【００５３】
シミュレータ部３１は、設計対象である高周波モジュール１０ｂの送信回路１１ｂについての条件データを受け取り、条件データに基づいて送信回路１１ｂのシミュレートを行う（ステップＳ１１）。ここで、条件データは、上述したように、送信回路１１ｂに対する電力増幅器１２ｂが出力する信号の出力値（電圧値）、及び帯域幅の割り当てであるＲＢのうち少なくとも一方を含むデータであって、送信回路１１ｂの送信性能に関連するデータである。シミュレータ部３１は、送信回路１１ｂを条件データに基づいてシミュレートし、その結果として、送信回路１１ｂに含まれる電力増幅器１２ｂについて、エンベロープトラッキング方式での負荷特性曲線を出力する。
【００５４】
なお、シミュレータ部３１は、複数の高周波モジュール１０ｂのそれぞれの送信回路１１ｂに対してシミュレートする場合、シミュレート対象の送信回路１１ｂごとにゲインコンプレッション及び条件データを受け付ける。シミュレータ部３１は、送信回路１１ｂごとに、当該送信回路１１ｂに対応する条件データに基づいてシミュレートを行う。シミュレータ部３１は、送信回路１１ｂごとに、当該送信回路１１ｂのシミュレート結果、ゲインコンプレッション及び条件データを、出力する。
【００５５】
取得部３２は、シミュレータ部３１による送信回路１１ｂのシミュレート結果、ゲインコンプレッション及び条件データを、取得する（ステップＳ１２）。なお、シミュレータ部３１が複数の送信回路１１ｂについてシミュレートを行った場合には、取得部３２は、送信回路１１ｂごとに、当該送信回路１１ｂに対するシミュレート結果、ゲインコンプレッション及び条件データを取得する。
【００５６】
推測部３３は、送信回路１１ｂのシミュレート結果及びゲインコンプレッションを含み、送信回路１１ｂの送信性能に関連する設計用性能データと、送信回路１１ｂの送信性能に関連する条件データとの組み合わせを用いて、モデル生成装置２０が生成した推測モデルを基に、送信回路１１ｂの特性値を推測する（ステップＳ１３）。なお、推測部３３は、取得部３２が送信回路１１ｂごとに当該送信回路１１ｂに対するシミュレート結果、ゲインコンプレッション及び条件データを取得した場合には、送信回路１１ｂごとに、当該送信回路１１ｂの特性値を推測（取得）する。
【００５７】
出力部３４は、推測部３３が推測（取得）した送信回路１１ｂの特性値を出力（通知）する（ステップＳ１４）。例えば、出力部３４は、送信回路１１ｂの特性値を、ユーザの情報端末に出力する。このとき、送信回路１１ｂの特性値を受け取った情報端末は、当該特性値を当該情報端末が有する表示部に表示する。ここで、推測部３３が複数の送信回路１１ｂのそれぞれについて当該送信回路１１ｂの特性値を推測（取得）した場合には、出力部３４は、複数の送信回路１１ｂのそれぞれに対応する複数の特性値を出力する。このとき、出力部３４は、出力先の表示部で複数の特性値を表示させる際に、所定の条件に従って、当該複数の特性値を表示させる。
【００５８】
（４）利点
以上説明したように、実施形態１の設計支援システム１は、モデル生成装置２０が機械学習を用いて生成した推測モデルを基に、設計対象の送信回路１１ｂの入力データ（送信性能データ及び条件データ）に対して、送信回路１１ｂの特性値を精度良く推測することができる。ここで、送信性能データは、ＥＴ方式によって得られたデータである。そのため、実施形態１の設計支援システム１は、ＥＴ方式を考慮して、送信回路１１ｂの送信性能としての特性値を精度良く推測することができる。つまり、実施形態１の設計支援システム１は、ＥＴ方式を考慮して、送信回路１１ｂの送信性能の評価の精度向上に役立てることができる。
【００５９】
また、モデル生成装置２０では、機械学習を用いて推測モデルを生成する際に、送信回路１１ａの送信性能データ及び学習用条件データのそれぞれの特徴量を用いている。そのため、モデル生成装置２０は、送信回路１１ａの非線形性能を計算することができる。
【００６０】
また、送信回路１１が備える電力増幅器１２の特性曲線は、入力電力と所望のゲイン（電力増幅度）を得るための電源電圧Ｖｃｃとの関係を表している。さらに、送信回路１１は、デュプレクサを含む場合、当該デュプレクサは、各周波数での信号の減衰量に寄与している。デュプレクサを含む送信回路１１の電力増幅器１２の特性曲線では、この減衰量の影響がゲインの増減、つまり電源電圧Ｖｃｃの増減に現れる。そのため、電力増幅器１２の特性曲線は、デュプレクサによる周波数特性を含んでいるといえる。
【００６１】
また、設計情報取得装置３０は、モデル生成装置２０が生成した推測モデルを用いて、送信回路１１ｂの送信性能（特性値）を推測しているので、最も良い送信性能を得る可能性が高い。言い換えると、最も良い送信性能を得るための入力データを特定することができるので、設計業務を効率良く行うことができる。
【００６２】
（５）変形例
以下に、変形例について列記する。なお、以下に説明する変形例は、上記実施形態と適宜組み合わせて適用可能である。
【００６３】
（５−１）変形例１
送信性能データは、送信回路１１ａの負荷特性及びゲインコンプレッションから得られる情報を含んでもよい。
【００６４】
送信性能データの別の変形例として、送信性能データは、デジタル歪補正（Digital Pre-Distortion：ＤＰＤ）に関する情報を含んでもよい。例えば、ＤＰＤを行っているか否かの情報を送信性能データに含めてもよい。
【００６５】
（５−２）変形例２
また、上記実施形態では、ＥＴ方式を用いて信号を増幅することを前提としているが、送信回路１１に入力される入力信号Ｐｉｎが低電圧である場合には、ＥＴ方式を用いる必要はない。
【００６６】
そこで、モデル生成部２３は、送信回路１１ａに入力される入力信号Ｐｉｎが低電圧である場合には、ＥＴ方式を用いない送信性能データ及び条件データを基に推測モデルを生成してもよい。同様に、推測部３３は、送信回路１１ｂに入力される信号が低電圧である場合には、ＥＴ方式を用いない送信性能データ及び条件データを基に生成された推測モデルを用いて特性値を推測してもよい。
【００６７】
これにより、設計対象がＥＴ方式を利用しない送信回路１１ｂであっても、設計情報取得装置３０は、精度良く推測を行うことができる。そのため、送信回路１１ｂの送信性能の評価の精度向上に役立てることができる。
【００６８】
（５−３）変形例３
上記実施形態では、モデル生成部２３の機械学習により出力される推測用特性値、及び推測部３３で推測される特性値は、対応する送信回路１１のＡＣＬＲであるとした。しかしながら、モデル生成部２３の機械学習により出力される推測用特性値、及び推測部３３で推測される特性値は、ＡＣＬＲに限定されない。
【００６９】
モデル生成部２３の機械学習により出力される推測用特性値、及び推測部３３で推測される特性値は、対応する送信回路１１における帯域内歪電力（Error Vector Magnitude:ＥＶＭ）であってもよい。
【００７０】
また、モデル生成部２３の機械学習により出力される推測用特性値、及び推測部３３で推測される特性値は、ＡＣＬＲ及びＥＶＭのうちいずれかがユーザにより選択されてもよい。
【００７１】
（５−４）変形例４
上記実施形態では、電力増幅器１２を備える送信回路１１を例に説明したが、これに限られず、電力増幅器として低ノイズアンプを備える受信回路であっても、設計支援システム１は適用可能である。つまり、モデル生成部２３によるモデル生成は、低ノイズアンプを備える増幅回路としての受信回路に適用してもよい。この場合、推測部３３は、設計対象である受信回路の特性値を出力する。
【００７２】
（５−５）変形例５
上記実施形態において、推測部３３は、シミュレータ部３１から送信性能データ及び条件データを、直接取得してもよい。この場合、推測部３３がシミュレータ部３１から送信性能データ及び条件データを取得する機能が、取得部に相当する。
【００７３】
（５−６）変形例６
上記実施形態において、シミュレータ部３１は、設計情報取得装置３０の構成要素とした。しかし、シミュレータ部３１は、設計情報取得装置３０の必須の構成要素ではない。つまり、シミュレータ部３１は、設計情報取得装置３０とは別装置として設けられてもよい。
【００７４】
また、別の変形例として、データ蓄積部２２は、モデル生成装置２０の必須の構成要素ではない。つまり、モデル生成システム２は、モデル生成装置２０と、モデル生成装置２０は別体のデータ蓄積部２２とを備える構成であってもよい。または、モデル生成システム２は、データ蓄積部２２を含まない構成であってもよい。同様に、モデル蓄積部２４は、モデル生成装置２０の必須の構成要素ではない。つまり、モデル生成システム２は、モデル生成装置２０と、モデル生成装置２０は別体のモデル蓄積部２４とを備える構成であってもよい。または、モデル生成システム２は、モデル蓄積部２４を含まない構成であってもよい。
【００７５】
（５−７）その他の変形例
上記実施形態は、本発明の様々な実施形態の一つに過ぎない。上記実施形態は、本発明の目的を達成できれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。
【００７６】
モデル生成システム２と同様の機能は、モデル生成方法、コンピュータプログラム、又はプログラムを記録した非一時的な記録媒体等で実現されてもよい。一態様に係るモデル生成方法は、電力増幅器１２を有する送信回路１１の設計を支援するためのモデル推測システムで用いられる。モデル生成方法は、取得ステップと、モデル生成ステップと、を含む。取得ステップは、送信回路１１の送信性能に関連する送信性能データを取得する。モデル生成ステップは、少なくとも送信性能データを入力データとし、送信回路１１の特性値を出力データとする機械学習を用いて、入力データと出力データとに応じた推測モデルを生成する。一態様に係るプログラムは、コンピュータシステムを、上述したモデル生成方法として機能させるためのプログラムである。
【００７７】
設計情報取得システム３と同様の機能は、設計情報取得方法、コンピュータプログラム、又はプログラムを記録した非一時的な記録媒体等で実現されてもよい。一態様に係る設計情報取得方法は、電力増幅器１２を有する送信回路１１の設計を支援するための設計情報取得システムで用いられる。設計情報取得方法は、推測ステップと、出力ステップと、を含む。推測ステップは、設計対象の送信回路１１のシミュレートにより得られた設計対象の送信回路の送信性能に関連する設計用性能データと設計対象の送信回路の送信性能に関連する条件データとの組み合わせを用いて、モデル生成システム２が生成した推測モデルを基に、設計対象の送信回路１１の特性値を推測する。出力ステップは、推測ステップで取得した特性値を出力する。一態様に係るプログラムは、コンピュータシステムを、上述した設計情報取得方法として機能させるためのプログラムである。
【００７８】
また、モデル生成システム２は、１又は複数のコンピュータを含むシステムであってもよい。同様に、設計情報取得システム３は、１又は複数のコンピュータで構成されるシステムであってもよい。
【００７９】
（まとめ）
以上説明した実施形態等から以下の態様が記載されている。
【００８０】
第１の態様のモデル生成システム（２）は、電力増幅器（１２）を有する増幅回路（例えば送信回路１１）の設計を支援するためのシステムである。モデル生成システム（２）は、取得部（２１）と、モデル生成部（２３）と、を備える。取得部（２１）は、増幅回路（例えば送信回路１１ａ）の性能に関連する増幅性能データを取得する。モデル生成部（２３）は、少なくとも増幅性能データを入力データとし、増幅回路の特性値を出力データとする機械学習を用いて、入力データと出力データとに応じた推測モデルを生成する。
【００８１】
この構成によると、モデル生成システム（２）が機械学習を用いて生成した推測モデルを基に、設計対象の増幅回路の評価を精度良く行うことができる。つまり、モデル生成システム（２）は、設計対象の増幅回路の評価の精度向上に役立てることができる。
【００８２】
第２の態様のモデル生成システム（２）では、第１の態様において、増幅性能データは、エンベロープトラッキング方式での電力増幅器（１２ａ）の負荷特性及び電力増幅器（１２ａ）におけるゲインコンプレッションを含む。または、増幅性能データは、当該負荷特性及び当該ゲインコンプレッションから得られる情報を含む。
【００８３】
この構成によると、モデル生成システム（２）が機械学習を用いて生成した推測モデルを基に、ＥＴ方式によって電力効率が向上される増幅回路の評価を精度良く行うことができる。
【００８４】
第３の態様のモデル生成システム（２）では、第１又は第２の態様において、特性値は、隣接チャネル漏洩電力比及び帯域内歪み電力のうち少なくとも一方を含む。
【００８５】
この構成によると、モデル生成システム（２）が機械学習を用いて生成した隣接チャネル漏洩電力比及び帯域内歪み電力のうち少なくとも一方に基づいた評価を精度良く行うことができる。
【００８６】
第４の態様の設計情報取得システム（３）は、電力増幅器（１２）を有する増幅回路（例えば送信回路１１）の設計を支援するためのシステムである。設計情報取得システム（３）は、推測部（３３）と、出力部（３４）と、を備える。推測部（３３）は、設計対象の増幅回路（例えば送信回路１１ｂ）のシミュレートにより得られた設計対象の増幅回路の性能に関連する設計用性能データと設計対象の増幅回路の性能に関連する条件データとの組み合わせを用いて、第１〜第３のいずれかの態様のモデル生成システム（２）が生成した推測モデルを基に、設計対象の増幅回路の特性値を推測する。出力部（３４）は、推測部（３３）が取得した特性値を出力する。
【００８７】
この構成によると、モデル生成システム（２）が生成した推測モデルを用いて、増幅回路の性能（特性値）を推測しているので、増幅回路の評価を精度良く行うことができる。そのため、最も良い性能を得る可能性を高めることができる。言い換えると、最も良い性能を得るための入力データを特定することができるので、設計業務を効率良く行うことができる。つまり、設計情報取得システム（３）は、設計対象の増幅回路の評価の精度向上に役立てることができる。
【００８８】
第５の態様の設計情報取得システム（３）では、第４の態様において、推測部（３３）は、複数の組み合わせごとに、当該組み合わせに対応する設計対象の増幅回路の特性値を取得する。出力部（３４）は、表示条件に従って設計対象の増幅回路の特性値を並べて表示部（例えば、情報端末の表示部）に表示させる。
【００８９】
この構成によると、ユーザ（増幅回路の設計者）は、複数の組み合わせのうち最も良い性能、つまり最も良い性能を得るための入力データを容易に知ることができる。
【００９０】
第６の態様の設計支援システム（１）は、モデル生成システム（２）と、設計情報取得システム（３）とを備え、電力増幅器（１２）を有する増幅回路（例えば送信回路１１）の設計を支援するためのシステムである。モデル生成システム（２）は、取得部（２１）と、モデル生成部（２３）と、を備える。取得部（２１）は、増幅回路（例えば送信回路１１ａ）の性能に関連する増幅性能データを取得する。モデル生成部（２３）は、少なくとも増幅性能データを入力データとし、増幅回路の特性値を出力データとする機械学習を用いて、入力データと出力データとに応じた推測モデルを生成する。設計情報取得システム（３）は、推測部（３３）と、出力部（３４）と、を備える。推測部（３３）は、設計対象の増幅回路（例えば送信回路１１ｂ）のシミュレートにより得られた設計対象の増幅回路の性能に関連する設計用性能データと設計対象の増幅回路の性能に関連する条件データとの組み合わせを用いてモデル生成システム（２）が生成した推測モデルを基に、設計対象の増幅回路の特性値を推測する。出力部（３４）は、推測部（３３）が取得した特性値を出力する。
【００９１】
この構成によると、モデル生成システム（２）が機械学習を用いて生成した推測モデルを基に、設計対象の増幅回路の評価を精度良く行うことができる。つまり、設計支援システム（１）は、設計対象の増幅回路の評価の精度向上に役立てることができる。
【００９２】
第７の態様のモデル生成方法は、電力増幅器（１２）を有する増幅回路（例えば送信回路１１）の設計を支援するためのモデル推測システムで用いられる。モデル生成方法は、取得ステップと、モデル生成ステップと、を含む。取得ステップは、増幅回路（例えば送信回路１１）の性能に関連する増幅性能データを取得する。モデル生成ステップは、少なくとも増幅性能データを入力データとし、増幅回路の特性値を出力データとする機械学習を用いて、入力データと出力データとに応じた推測モデルを生成する。
【００９３】
このモデル生成方法によると、モデル生成システム（２）が機械学習を用いて生成した推測モデルを基に、設計対象の増幅回路の評価を精度良く行うことができる。設計対象の増幅回路の評価の精度向上に役立てることができる。
【００９４】
第８の態様のプログラムは、コンピュータに、第７の態様のモデル生成方法を実行させるためのプログラムである。
【００９５】
このプログラムによると、モデル生成システム（２）が機械学習を用いて生成した推測モデルを基に、設計対象の増幅回路の評価を精度良く行うことができる。設計対象の増幅回路の評価の精度向上に役立てることができる。
【００９６】
第９の態様の設計情報取得方法は、電力増幅器（１２）を有する増幅回路（例えば送信回路１１）の設計を支援するための設計情報取得システムで用いられる。設計情報取得方法は、推測部（３３）と、出力部（３４）と、を含む。推測部（３３）は、設計対象の増幅回路（例えば送信回路１１ｂ）のシミュレートにより得られた設計対象の増幅回路の性能に関連する設計用性能データと設計対象の増幅回路の性能に関連する条件データとの組み合わせを用いて、第１〜第３のいずれかの態様のモデル生成システム（２）が生成した推測モデルを基に、設計対象の増幅回路の特性値を推測する。出力ステップは、推測ステップで取得した特性値を出力する。
【００９７】
この設計情報取得方法によると、モデル生成システム（２）が生成した推測モデルを用いて、増幅回路の性能（特性値）を推測しているので、増幅回路の評価を精度良く行うことができる。設計対象の増幅回路の評価の精度向上に役立てることができる。
【００９８】
第１０の態様のプログラムは、コンピュータに、第９の態様の設計情報取得方法を実行させるためのプログラムである。
【００９９】
このプログラムによると、モデル生成システム（２）が生成した推測モデルを用いて、増幅回路の性能（特性値）を推測しているので、増幅回路の評価を精度良く行うことができる。設計対象の増幅回路の評価の精度向上に役立てることができる。
【符号の説明】
【０１００】
１    設計支援システム
２    モデル生成システム
３    設計情報取得システム
１１，１１ａ，１１ｂ  送信回路（増幅回路）
１２，１２ａ，１２ｂ  電力増幅器
２０    モデル生成装置
２１    取得部
２３    モデル生成部
３０    設計情報取得装置
３３    推測部
３４    出力部
【図１】
2020154860.tif 000003
【図２】
2020154860.tif 000004
【図３】
2020154860.tif 000005
【図４】
2020154860.tif 000006