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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利功率放大器工作特性模拟方法、装置、计算机设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119692271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411762798.3，技术领域涉及：G06F30/36；该发明授权功率放大器工作特性模拟方法、装置、计算机设备及介质是由彭金星;廖名学;吕品;任渊设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本功率放大器工作特性模拟方法、装置、计算机设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及功率放大器特性模拟技术领域，公开了功率放大器工作特性模拟方法、装置、计算机设备及介质，该方法包括：获取功率放大器多个不同的输入数据，截取不同长度的连续时间段的时序数据，并将时序数据划分为训练数据和测试数据；基于训练数据对基于注意力机制的神经网络进行训练，得到具有功率放大器非线性特性模型；基于测试数据对具有功率放大器非线性特性模型进行测试，得到功率放大器工作特性模拟模型；获取功率放大器的实时输入数据，并基于实时输入数据和功率放大器工作特性模拟模型得到功率放大器工作特性模拟输出结果，本发明显著提高输入信号和输出信号之间复杂关系的解析能力，大大提升了功率放大器模拟的精度和效率。

本发明授权功率放大器工作特性模拟方法、装置、计算机设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种功率放大器工作特性模拟方法，其特征在于，所述方法包括： 获取功率放大器多个不同的输入数据； 从所述多个不同的输入数据中截取不同长度的连续时间段的时序数据，并将所述时序数据划分为训练数据和测试数据； 基于所述训练数据对基于注意力机制的神经网络进行训练，得到具有功率放大器非线性特性模型；所述基于注意力机制的神经网络包括MaskedCNN模块、BiLSTM模块和Length-AwareAttention模块； 基于所述训练数据对基于注意力机制的神经网络进行训练，得到具有功率放大器非线性特性模型包括： 将所述训练数据输入至所述MaskedCNN模块进行特征提取和局部特征融合，得到融合后特征； 采用所述BiLSTM模块对融合后特征进行时序特征分析，得到功率放大器非线性特征； 采用所述Length-AwareAttention模块对所述功率放大器非线性特征进行特征聚焦并输出功率放大器非线性特性训练结果，将输出功率放大器非线性特性训练结果的神经网络作为具有功率放大器非线性特性模型； 基于所述测试数据对具有功率放大器非线性特性模型进行测试，得到测试完成的功率放大器工作特性模拟模型； 获取功率放大器的实时输入数据，并基于实时输入数据和所述功率放大器工作特性模拟模型得到功率放大器工作特性模拟输出结果。

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