电子设备是以集成电路、元器件等组成实现某种功能为目的,已广泛存在于医疗、军工、航空航天等领域。随着自动化水平的不断提升,电子设备逐渐替代人工成为主要生产力。电子设备的健康状态直接关系到经济的发展,在一些对电子设备安全性要求极高的场合,若不能在电子设备出现故障之前进行维修或者替换,设备一旦发生故障会造成难以估量的损失。因此,电路故障诊断技术一经提出便迅速发展。电路故障诊断技术是指对电路进行分析,判断电路是否故障,对故障电路定位故障点以便于电路的维修。半导体射频电路是指以半导体元器件为核心,结合其他元器件工作于射频频段的电路。由于无线通信技术的发展,用于无线通信设备的电路也多以射频电路为主。随着5G通信技术的兴起,万物互联将大势所趋,可以预见射频电路也将迅速普及。然而,国内外关于射频电路故障诊断技术的研究成果不多。因此,随着射频电路的广泛应用,为了减小设备的维护成本需要对射频电路故障诊断技术投入更多的研究。本文选取应用广泛的射频模拟电路低噪声放大器（Low Noise Amplifier,LNA）作为研究对象,提出了以隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）和支持向量机（Support Vector Model,SVM）算法进行射频电路故障诊断方法研究。主要内容有:首先,在ADS中建立LNA仿真模型,设计特征参数提取方案。对LNA的基础理论包括噪声系数、双端口网络噪声理论、LNA阻抗匹配理论以及稳定性分析进行了介绍。简要介绍了主成分分析法（Principle Component Analysis,PCA）理论,为后续提取的特征参数预处理提供理论支持。在ADS仿真软件中建立了LNA的仿真电路,分析了LNA主要性能参数,提出以注入故障和改变仿真环境温度的特征参数提取方案,提取S参数和噪声系数（Noise Figure,NF）,用PCA算法对特征参数进行预处理。其次,建立了LNA的HMM故障诊断模型,进行故障诊断实验。按照注入故障的方式将LNA故障分为硬故障和软故障,LNA故障诊断实验分为两部分。第一部分,LNA的硬故障诊断实验,实验结果表明,LNA的HMM硬故障模型诊断准确率可达100%。第二部分,LNA的软故障诊断实验,实验结果表明,LNA的HMM软故障模型诊断准确率为80.5%。对实验结果进行分析,指出基于HMM的故障模型诊断准确率受特征参数差异性影响较大,LNA硬故障特征参数属于极端情况,差异性较大,LNA软故障特征参数相近,差异性较小。最后,以HMM-SVM混合模型建立了LNA软故障诊断模型。HMM故障诊断主要依靠测试样本与故障模型的契合程度进行识别,主要判别依据是输出概率的大小。LNA软故障特征参数区分度小,输出概率相近容易误判。引入了结构风险最小化原则的SVM算法,以HMM-SVM混合模型进行LNA软故障诊断实验,试验结果表明HMM-SVM混合模型能够有效的提升LNA软故障诊断准确率,其诊断准确率可达90%以上。