文章总结： 本文提出面向移动通信基带电路的自动化设计方法，解决6G时代设计周期长、定制难痛点。通过贝叶斯模型统一异构算法，构建Auto3框架，利用GNN和深度强化学习实现秒级RTL生成与PPA多目标优化。该方案降低人工干预，提升设计效率，为6G及AI硬件创新提供支撑。 综合评分： 80 文章分类： 其他

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东南大学张川, 尤肖虎等｜面向移动通信的基带电路自动化设计: 贝叶斯方案

内生安全联盟

2026年1月4日 15:04 江苏

以下文章来源于中国科学信息科学 ，作者SCIS

中国科学信息科学 .

《中国科学：信息科学》及其英文版《Science China Information Sciences》的宣传平台。

研究团队

张川, 李昌瀚, 毛昀尉, 曾雨薇, 韩韬, 尤优, 黄永明, 尤肖虎：东南大学, 紫金山实验室

6G，#基带电路，#自动化设计，#智能化，#贝叶斯理论

Citation: Zhang C, Li C H, Mao Y W, et al. Toward mobile communication baseband circuit auto-design: a Bayesian model approach. Sci China Inf Sci, 2025, 68(12): 224301

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(基带电路自动化设计方法论视频解读)

研究意义

随着6G向泛在化、智能化与融合化方向持续演进，作为移动通信系统核心的基带电路，需同时满足DOICT新型融合网络在通感智算控存的兼容性要求，并具备支撑多场景应用的能力。

与此同时，特定应用场景也对带宽扩展性、海量机器连接、超高可靠性及确定性低时延等技术指标，提出了量级提升的要求。然而，基带电路的传统开发模式，严重依赖碎片化的流程和特定领域的专家经验，面临研发投入巨大、周期冗长且难以敏捷定制的痛点。因此，亟须构建高度自动化和智能化的设计新范式。在此背景下，基于贝叶斯模型的基带电路自动设计方法论应运而生，旨在通过算法统一化、架构标准化和设计自动化，实现基带电路设计的范式转变。借助统一贝叶斯理论、同构可重构架构以及参数化公式表达等关键环节，该方法论能支撑复杂基带系统在多变场景下的高效设计与实现。

本文工作

本文提出了一种基于贝叶斯模型的基带电路自动设计方法论。首先，文章介绍了基带处理模块的算法统一性，证明了信道估计、MIMO检测、信道译码等异构模块均可由统一的贝叶斯公式推导得出；然后，阐述了架构的标准化，通过同构可重构架构实现了硬件功能块的高度复用。接着，针对传统设计方法中手动干预多、设计空间探索难的问题，本文进一步围绕智能设计自动化这一核心，提出了包含自动生成、自动评估和自动优化三个阶段的完整方法论，并结合具体的数学表征和机器学习技术进行了深入分析。最后，本文对该技术在6G场景及分布式MIMO系统中的实验效果进行了展示，并展望了其在自适应滤波、自动驾驶等普适数字信号处理领域的应用潜力。图1总结并展示了本文所提出的“Auto³”基带电路自动设计框架及关键技术，旨在解决复杂基带电路设计中效率低下和性能难以权衡的难题。

图1 面向基带电路的“Auto³”自动设计框架

面向基带电路的“Auto³”自动设计框架架构如图所示，整个架构分为3个协同部分：自动生成(Auto-Generation)、自动评估(Auto-Estimation)和自动优化(Auto-Optimization)。相较于现有的高层次综合（HLS）或模板化设计方案，该架构通过将基带算法映射为参数化公式，并建立算法与架构的协同优化机制，实现了设计流程的智能化自适应和人工干预的数量级降低。具体来说，自动生成阶段基于统一的低层电路库构建参数化设计空间，用户仅需配置基本参数即可在秒级生成RTL代码；自动评估阶段引入抽象语法树(AST)分析和图神经网络(GNN)，在考虑模块间耦合效应的基础上快速准确地预测电路的关键性能指标(PPA)；自动优化阶段则利用深度强化学习(DRL)技术，在受限的性能约束下自动搜索最优参数组合，实现能效、面积和吞吐量的多目标帕累托最优(Pareto Optimal)。

贝叶斯模型驱动的自动设计工具链，能够高效、自动化地实现移动通信基带电路的设计与优化。其“Auto³”三位一体框架，为6G通信、DOICT新型融合网络及AI硬件等领域的创新性发展，提供了关键技术支撑。

来源：中国科学信息科学

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