This paper presents the application of two swarm intelligence techniques, multi-objective artificial bee colony (MOABC) and multi-objective particle swarm optimization (MOPSO), to the optimal design of a complementary metal oxide semiconductor (CMOS) low noise amplifier (LNA) cascode with inductive source degeneration.目的是在电压增益和噪声数字之间实现平衡的权衡。优化的LNA电路在2.4 GHz的运行量为1.8 V电源,并在180 nm CMOS过程中实现。在MATLAB中实现了两种优化算法,并使用ZDT1,ZDT2和ZDT3测试功能进行了评估。然后使用Advance Design System(ADS)模拟器模拟了优化的设计。结果表明,MOABC和MOPSO技术在优化LNA设计方面是实用有效的,从而比以前发表的作品更好地性能,增益为21.2 dB,噪声图为0.848 dB。
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