O projeto de amplificadores de baixo ruído (LNA) aparenta ser um trabalho simples pelos poucos componentes ativos e passivos que o compõe, porém a alta correlação entre os seus parâmetros de projeto dificulta muito esse trabalho. Esta dissertação apresenta uma proposta para contornar essa dificuldade: o uso de algoritmos metaheurísticos, em particular algoritmos genéticos e simulated annealing. Algoritmos metaheurísticos são técnicas avançadas que emulam princípios físicos ou naturais para resolver problemas com alto grau de complexidade. Esses algoritmos estão emergindo nos últimos anos porque têm mostrado eficiência e eficácia. São feitos neste trabalho os projetos de três LNAs, dois (LNA1 e LNA2) para sistemas com arquitetura homódine (LNA com carga capacitiva) e um (LNA3) para sistemas com arquitetura heteródine (LNA com carga resistiva) utilizando-se algoritmos genéticos e simulated annealing (recozimento simulado). Apresenta-se inicialmente a análise detalhada da configuração escolhida para os projetos (fonte comum cascode com degeneração indutiva FCCDI). A frequência de operação dos LNAs é 1,8 GHz e a fonte de alimentação de 2,0 V. Para o LNA1 e o LNA2 se atingiu uma figura de ruído de 2,8 dB e 3,2 dB, consumo de potência de 6,8 mW e 2,7 mW e ganho de tensão de 22 dB e 24 dB, respectivamente. Para LNA3 se atingiu uma figura de ruído de 3,5 dB, consumo de potência de 7,8 mW e ganho de tensão de 15,5 dB. Os resultados obtidos e comparações feitas com LNAs da literatura demonstram viabilidade e eficácia da aplicação de algoritmos metaheurísticos no projeto de LNA. Neste trabalho utilizaram-se as ferramentas ELDO (simulador de circuitos elétricos), versão 2009.1 patch1 64 bits, ASITIC (para projetar e simular os indutores), versão 03.19.00.0.0.0 e MATLAB (o toolbox fornece os algoritmos metaheurísticos), versão 7.9.0.529 R2009b. Além disso, os projetos foram desenvolvidos na tecnologia CMOS 0,35 m da AMS (Austria Micro Systems).

The design of low noise amplifiers (LNA) seems to be a simple work because the small number of active and passive device that they are composes, nevertheless the high trade off of LNA parameters complicates very much the work. This research presents a proposal to contour act the obstacle: to use metaheuristic algorithms, in special genetic algorithms and simulated annealing. The metaheuristic algorithms are advanced techniques that emulate physics or natural principles to solve problems with high grade of complexity. They have been emerging in the last years because they have shown effectiveness and efficiency. In this dissertation were designed three LNAs using genetic algorithms and simulated annealing: two (LNA1 and LNA2) to homódine architecture (LNA with capacitive load) and one (LNA3) to heteródine architecture (LNA with resistive load). First it is show the detailed analysis of configuration chosen to the designs (common source cascode with inductive degeneration). The operation frequency is 1.8 GHz and power supply is 2.0 V for all LNAs. LNA1 and LNA2 reached a noise figure of 2.8 dB and 3.2 dB, a dissipation power of 6.8 mW and 2.7 mW, and a voltage gain of 22 dB and 24 dB respectively. LNA3 reached 3.5 dB of noise figure, 7.8 mW of dissipation power, and 15.5 dB of voltage gain. The results obtained and the comparisons with LNAs from the literature demonstrate that the metaheuristic algorithms show efficiency and effectiveness in the design of LNA. This study was developed with the help of the tools ELDO (electric circuit simulator) version 2009.1 patch1 64 bits, ASITIC (to design and simulate the inductors) version 03.19.00.0.0.0, and MATLAB (the toolbox provides the metaheuristic algorithms) version 7.9.0.529 R2009b. Furthermore, the designs were developed on CMOS 0.35 AMS (Austria Micro Systems) technology.