摘要： “首款低功耗超宽带频率合成器”项目是成都市金天之微波技术有限公司在第七届“创客中国·创业天府”四川省中小企业创新创业大赛的参赛项目。该项目获得全省总决赛企业组一等奖的优异成绩。而在第七届“创客中国”中小企业创新创业大赛全国总决赛现场，该项目由于填补了国产高端频率合成器芯片的产品空白，解决了国内没有高端频率合成器技术的问题，获得了大赛评委的一致肯定。经过线上路演、专家打分、全程公证等环节，该项目获得了全国总决赛企业组三等奖的优异成绩。

摘要： CEVA,Inc．宣布微控制器（MCU）集成电路设计领域的领导者中颖电子股份有限公司（Sino Wealth Electronic Ltd．）已经获得授权许可，在其主要针对白色家电和更广泛工业物联网（IIoT）市场的最新SH87F881X系列无线连接MCU中部署使用CEVA的RivieraWaves低功耗蓝牙5IP。

关键词： 相变存储器   相变材料   掺杂改性   高热稳定性   低功耗  

摘要： 随着5G、云计算和人工智能的发展,人类社会步入信息爆炸时期。冯·诺依曼体系结构中处理器缓存与动态随机存储器之间速度的不匹配成为限制计算速度和计算效率的重要技术瓶颈之一。相变存储器（Phase change random access memory,简称PCRAM）通过结晶状态和非晶状态之间的显著电阻差存储数据,具有高存储密度、快切换速度和良好可扩展性等优点,被认为是解决“存储壁”困境的最有前途的解决方案。随着研究人员不断地探索研究,发现PCRAM仍存在许多方面需要进一步优化:1)器件低功耗与高操作速度难以同时满足;2)相变材料超过结晶温度达到熔融温度时引发“热扩散”效应,导致器件相邻存储单元材料相变,进而使得信息存储误操作;3)PCRAM在高温条件下无法保持工作良好的稳定性和可靠性;4)相变材料晶化前后产生体积变化,使得PCRAM使用寿命受到严重影响。 本论文针对上述相变存储器中存在的热点难题,通过掺杂手段优化相变存储器的相变材料性能,期望改善和提升相变存储器件电学性能。文中以Sb基材料作为主要研究对象,将稀土金属Y元素掺杂到Sb、Ge10Sb90、Sn15Sb85相变材料,系统地制备了一系列Y掺杂Sb基相变材料,研究了Y掺杂浓度对材料相变性能和相结构、微结构的影响,制备了基于最优组分相变材料的原型器件,评价相变材料的应用可行性,获得了如下主要结论: 1.采用磁控溅射法制备了Y掺杂Sb相变薄膜。随着Y杂质加入,Sb薄膜结晶温度升高,表明其热稳定性和数据保持能力提高。同时,掺杂Y后使得Sb薄膜具有较高的结晶态和非晶态电阻,有利于在电脉冲作用下实现相变。此外,掺杂Y能增加Sb材料光学带隙,意味着材料电导率降低。X射线衍射和X射线光电子能谱结果表明Y掺杂形成了新的Y-Sb键,晶界处的非晶物可以抑制晶粒生长并细化晶粒尺寸,从而提高了Sb材料的热稳定性和晶态的电阻率。Johnson-Mehl-Avrami模型证实了Y掺杂Sb薄膜属于以生长为主的结晶机制具有快速相变的优点。原子力显微镜测试表明Y掺杂Sb材料的表面形貌粗糙度变小,具有良好的界面特性,从而保证了器件的工作可靠性。基于Sb51Y49薄膜的T型相变存储器件功耗为3.5×10-11J,这显示出比常规Ge2Sb2Te5材料更低的功耗。可见,Y掺杂Sb相变存储材料表现出良好的结晶速率和功耗性能。 2.研究了Y掺杂对Ge10Sb90薄膜相变性能和晶体结构的影响。Y0.26(Ge10Sb90)0.74薄膜相较于纯Ge10Sb90薄膜,具有更高的结晶温度（218°C）和十年数据保持能力（141.2°C）,表明Y掺杂提高了非晶态热稳定性。通过分析相关的X射线衍射光谱和X射线光电子能谱,推测可能存在的非晶态的Y和Ge抑制晶粒生长并限制晶粒尺寸。X射线反射率结果表明,Y掺杂导致薄膜相变前后体积变化较小,这代表器件的性能稳定性增强。与传统的Ge2Sb2Te5材料相比,基于Y0.26(Ge10Sb90)0.74膜的T形相变存储器件具有更快的操作速度（100ns）和更低的功耗(2.4×10-10J)。结果表明,Y掺杂Ge10Sb90是一种具有高热稳定性和器件性能的相变存储材料。 3.系统地研究了掺杂Y对Sn15Sb85薄膜的相变行为和微观结构的影响。掺杂Y的Sn15Sb85薄膜具有较高的相变温度、十年的数据保留能力和结晶活化能,这代表了热稳定性和数据保留能力的极大提高。X射线衍射、透射电子显微镜和X射线光电子能谱显示,非晶态的Sn和Y成分限制了晶粒的生长并减小了晶粒尺寸。与Sb相关的拉曼振动模式在该薄膜结晶后被改变。掺杂Y的薄膜的表面形态变得更加光滑,这有利于器件性能的稳定。基于掺杂Y的Sn15Sb85薄膜的T型相变存储器件表现出较低的功耗。结果表明,Sn15Sb85薄膜的结晶特性可以通过掺杂Y的含量来调整和优化,以获得相变存储器的优异性能。

关键词： 语音声纹识别   权重二值化神经网络   片上学习   软硬件协同设计  

摘要： 声纹识别（Speaker Verification,SV）技术是自动语音识别的重要分支,为语音识别系统提供了安全性保障。相比于传统模型,使用神经网络模型的声纹识别系统以其高拓展性、高鲁棒性的特点,展现出更大的应用优势。但在常见使用场景中,将其部署在电池供电的边缘设备上时,在运行功耗上有较大限制,且有在片上直接对识别的说话人进行更新的应用需求。 围绕低功耗的设计需求,基于软硬件协同设计的设计方法,本文设计实现了支持片上学习更新说话人的低功耗声纹识别系统并完成了相应的功能验证。本文的主要研究工作包括:1)针对宽信噪比的使用环境,采用了逐步量化的权重二值化神经网络（Binarized Weight Network,BWN）实现了在精简网络模型降低计算量的同时保持网络的高识别精度和高鲁棒性,在多种噪声和宽信噪比的环境下均保持较高识别精度;2)设计了基于迁移学习的片上学习算法,可通过片上学习注册新的说话人,模型定点化后的识别精度可达到78.8%;3)在硬件上设计了支持片上学习的低功耗可重构声纹识别芯片架构,完成了推理计算与学习计算电路的设计,在模块工作细节上进行了优化,并通过对存储进一步优化和引入近似加法器降低了功耗,通过定制分类器对识别精度进行了恢复。 为了进一步验证上述研究内容,本文采用TSMC 28nm HPC工艺对所设计的基于BWN的低功耗声纹识别系统的推理电路完成了流片验证,实测得到芯片面积为0.82mm2,工作主频为250k Hz时系统功耗为26.24μW。应用存储优化后,系统功耗可降至16.48μW,此时能耗为0.27μJ/dec,能耗仅为当前的先进研究成果的30.68%。同时验证了系统可以支持实时的声纹识别,在无噪声环境下准确率为88.5%,5dB信噪比环境下准确率为81%,符合制定的设计目标,并为后续的研究与流片奠定了良好的基础。

关键词： 低功耗   小型化   毫米波   通信系统   介质振荡器  

摘要： 随着新型通信应用场景的出现,对通信系统提出了越来越高的要求,并且往往要求其具备低功耗、小型化、便携性高的特点。由于毫米波通信具有元件尺寸小、宽带宽、安全保密性好、波束窄、全天候通信等特性,使得工作在毫米波频段的通信系统具有小型化、便携性高、分辨率高、通信安全性高的优点。毫米波通信具有广泛的应用价值,是未来无线通信的发展方向之一。因此,本文研究实现了一个工作在36～38GHz频段的低功耗小型化毫米波终端通信系统。 首先,介绍了几种通信系统中常用收发机的结构以及原理,分析了设计要点以及其中各个器件的功能作用。通过分析对比每种收发结构的优缺点,确定整体收发机结构为宽中频超外差和镜像抑制式宽中频收发机的组合结构。超外差式收发机灵敏度高,动态范围宽。镜像抑制式结构可以避免采用宽带电调滤波器,以减小尺寸。为了降低功耗,设计方案不再采用高频锁相环芯片,而采用介质振荡器加倍频器的方式产生射频本振信号,并通过自动频率控制来纠正介质振荡器的频率,使得稳定频率的工作由模拟方式转向数字方式,大大降低功耗。 接着,设计了系统整体方案,并进行收发链路仿真验证系统方案的可实施性。随后根据系统方案进行芯片选型、关键电路设计、变频方案设计、关键器件设计。其中设计实现了36～38GHz的基片集成波导带通滤波器,对信号进行频段选择,并对系统产生的杂散进行抑制。设计实现了中心频率为8.35GHz的介质振荡器,其电调谐范围为20MHz,机械调谐范围为350MHz,功率平坦度小于0.5d Bm,平均相位噪声结果为:-90d Bc/Hz@10k Hz,-110d Bc/Hz@100k Hz。 最后,对设计的低功耗小型化毫米波终端通信系统进行了实现,电路板尺寸为68mm*118mm,系统在接收状态下工作时长可达8.17h。对系统进行测试,测试结果显示发射机在36.16GHz处,输出三阶截点为28.979d Bm,带宽为20MHz的BPSK信号的调制EVM为2.932%,相邻信道功率比为27.3d Bc。接收机在36.16GHz处,带宽为20MHz的BPSK信号的解调EVM为1.083%,灵敏度为-85.753d Bm,噪声系数为5.247d B。测试结果表明,设计的低功耗小型化毫米波终端通信系统能满足设计要求。

关键词： 低功耗蓝牙   物联网   漏洞挖掘   模糊测试   安全性  

摘要： 随着物联网的高速发展，低功耗蓝牙（Bluetooth Low Energy, BLE）逐渐成为了最受市场青睐的近距离无线通信技术之一，其典型的应用场景有智能家居、智能穿戴和防丢器等。物联网 BLE设备的广泛应用，也使得人们越来越关注 BLE协议的安全性，特别是协议安全问题导致的用户数据与隐私问题。相较于经典蓝牙的大数据传输量和高功耗，BLE协议旨在保持同等通信范围的同时，降低功耗与成本，支持资源有限的设备间的节能无线通信。由于许多BLE设备外观趋于小巧，不具备输入输出能力，因此用户只能有限地参与设备间的连接和配对过程，这种模式导致BLE在整体架构上存在许多安全隐患。此外，程序实现过程中的逻辑缺陷或开发者对协议的错误理解，也会导致各类漏洞的出现。因此，及时发现BLE设备中的安全漏洞对于提高 BLE设备安全性具有重要意义。本文基于 BLE设备的特征信息和状态模型，对BLE协议的自动化安全分析方法进行了研究，研究内容以及取得的成果如下：　　（1）针对 BLE设备侦测研究工作中存在的功能不完善、测试阶段覆盖不全面的问题，提出了一种基于主动扫描的BLE设备侦测方法。该方法通过主动扫描获取设备在广播时发送的信息，尝试与设备建立可靠连接，获得其提供的各种服务，在未经认证的链路上探测其是否能以明文形式直接传输重要的设备属性，这些属性值往往能体现出设备的功能特点，严重时甚至可能暴露用户数据，给攻击者留下突破口。为了发现更多发生在配对和密文传输阶段的安全缺陷，本文提出了一种模拟BLE协议栈中安全管理层功能的方法，结合加解密算法和对配对报文的处理，来生成有效的认证值和密钥，当后续模糊测试过程中需要与待测设备进行配对时，为其提供接口函数。实验结果表明，该方法能够准确扫描到周围设备的特征信息，成功与设备完成配对，并通过内置算法对被动窃听到的报文进行解密。　　（2）针对基于状态的BLE协议模糊测试研究中存在的状态机模型不通用、测试效率低和缺少反馈等问题，提出了一种基于状态模型的 BLE 协议自动化漏洞挖掘方法。首先使用L*算法主动推断出 BLE 设备的状态机实现，生成状态模型，将推断过程划分为连接准备和配对两个阶段，根据各阶段特点制定状态异常转换的判断条件，从而对非法时序造成的安全性问题进行监控。然后对模型中的所有状态进行模糊测试，将字段分为常量、相关和限制三种类型，生成测试用例时根据字段的类型划分结果决定其使用的具体变异方法，通过不改变常量字段且合理变异其他类型字段的方式，来提高用例覆盖的全面程度和有效率。最后以每轮测试中能引起的异常数量和严重程度的组合权值为导向，使用权重和 Beta 概率分布来优化下一轮测试中使用的变异策略，不断寻找变异策略的最优解。　　（3）设计实现了一个BLE协议自动化安全性分析的原型系统BLEFuzzer。为了验证系统的有效性和实用性，本文选取了三种低功耗蓝牙产品作为待测设备，实验结果表明模糊测试框架能够发现设备中存在的各类安全性问题，并在实例中分析了设备存在的安全隐患，解释漏洞触发成因。本文选取了Greyhound和bfuzz作为实验对比工具，分别从已知漏洞挖掘效果、测试用例有效率和首次触发某类漏洞所需的时间三个方面对模糊测试系统进行全面评估。最终结果表明BLEFuzzer生成的测试用例有效率比Greyhound高11.5%，比bfuzz高31.75%，首次触发漏洞的时间比Greyhound少16.74分钟，比bfuzz少35分钟，在挖掘出的已知漏洞数量方面也较优于其余两种工具。

关键词： 生理电信号   模拟前端   低功耗   低噪声   便捷式设备  

摘要： 便捷式医疗电子设备的快速发展,提高了患者对突发疾病的监控能力,遏制了亚健康人群发病率的年轻化趋势。随着CMOS工艺的快速发展,集成电路的性能不断提高,功耗进一步下降,低功耗便携式的长期监护设备有望落地,成为现实。生物信号采集模拟前端作为便捷式医疗电子设备的首要组成部分,其性能对电路应用场景、电路性能、电路抗干扰能力等方面都起到决定性作用。根据电极采集方式以及采集信号完整性,人体生理信号具有多种分类,幅度最大在m V级别,频率普遍低于千赫兹。由于低幅值、低频率的特性,在实际环境中面临着众多干扰。本论文在便捷式场景的约束下,面向低频低幅信号,研究和设计了两款低功耗低噪声模拟前端集成电路,主要的研究成果有:1、提出并实现应用于心率检测系统的交流耦合型ECG模拟前端电路。在整体架构中设计了微分器作为二次放大电路,配合心率识别后端的同时,增大ECG信号的放大倍数,实现了QRS波形识别效果和基础放大功能;在低噪放大器中结合了跨导自举和源极退化技术,通过改变输入管和负载管的跨导,降低主要噪声源占比,实现了3.18μVrms的等效输入噪声值;在交流耦合架构中采用了一种新型伪电阻,额外为寄生电流提供直流通路,提高架构的稳定性和抗干扰能力,最高达到了96d B的共模抑制比,以及GΩ级别的输入阻抗,满足生物电信号采集系统的需求。2、提出并实现双模式采集功能的斩波型Ex G模拟前端。在整体架构上设计了有源开关电容低通滤波器作为二次放大电路,通过开关控制电阻之比,实现多模式放大滤波,整体仅消耗了1.2μW的功耗;基于斩波型仪表放大器提出了自适应偏置电路,替换传统的电流管偏置,缓解电压裕度问题,并为斩波技术扩宽带宽,同时配合电流复用结构进一步提升跨导,将模拟前端电路的等效输入噪声降至4.5μVrms;在辅助模块中添加了预充电结构和直流失调反馈环路,增强电路的输入阻抗以及直流失调抑制能力,最高达到了118d B的共模抑制比,以及135M级别的输入阻抗,增大了原始模拟前端的抗干扰性。

关键词： 无线采集系统   锋电位检测   低功耗蓝牙   FPGA设计  

摘要： 神经电生理信号采集与记录技术是目前研究神经元活动的主要手段之一。作为脑机接口的重要组成部分,神经信号采集系统的多通道化、小型化与低功耗化是神经工程学的研究热点。目前常用的神经信号采集系统数据传输模式分为有线和无线两种。有线神经信号采集系统存在由于线缆束缚导致被试动物活动受限、由于信号采集线缆与手术植入电极硬连接导致的牵拉引起组织损伤与感染以及在动物运动实验中引入不自然相关性等瓶颈。无线采集系统创建无线链路进行数据传输规避了线缆的约束,因而研究小型化、多通道、低功耗无线神经信号采集系统具有重要工程应用价值。本文研发了一种低功耗多通道无线神经信号采集系统。系统选择了小封装、低功耗集成电路以及PCB堆叠方案完成小型化硬件系统,并采用低功耗蓝牙与数据压缩完成多通道神经信号的低功耗无线传输。系统采用低复杂度的在线自适应锋电位检测后传输锋电位信息的方式完成数据压缩。系统采用RHD2164神经电生理信号采集专用芯片完成模拟前端处理以及模数转换,FPGA作为逻辑单元完成锋电位检测以及采样控制功能,CC2652RB作为低功耗蓝牙片上系统完成蓝牙协议栈的实现以及无线数据通信功能。无线链路采用通知与合并数据等方式提高带宽利用率。芯片间采用SPI接口进行主从模式的通信,完成命令与数据交互。本文完成了系统的功能与性能测试。系统实现了64通道锋电位时间戳、可选通道的锋电位波形、单通道原始信号数据共3种模式的数据采集传输功能。系统外形尺寸为40mm×40mm×40mm,工作时功耗为201.5m W,在3米空旷范围内能实现信号稳定传输。系统满足神经信号采集功能与性能需求。

关键词： 唤醒接收机   两级包络检波   直接序列扩频   干扰抑制   低功耗  

摘要： 近年来,随着各种无线通信组网技术融合创新应用,智慧物联网技术产业得到了快速发展,如何进一步延长物联网节点的值守工作时间和降低系统功耗成为了物联网感知层新的研究热点和难点。本文采用系统休眠与无线唤醒机制降低物联网节点平均功耗,对射频唤醒系统与接收机架构进行了深入研究,重点研究射频唤醒接收机抗干扰与低功耗关键技术,提出了基于两级包络检波的唤醒接收机结构,通过频率偏移、检波接收、平方解扩、信道滤波等技术方法有效提升射频唤醒接收机的抗干扰能力并降低能量消耗,为实现低功耗抗干扰物联网节点提供了新的思路。本论文的主要工作如下:1.调研分析了频率变化式、射频调谐式两类结构的射频唤醒接收机方案,系统研究了接收机系统休眠与射频唤醒工作模式、理论基础和主要指标,进一步研究了频域变换、硬件解扩、信道滤波等增强低功耗射频唤醒接收机抗干扰性能的技术方法,并对射频包络检波、匹配滤波等技术原理进行了理论分析。2.研究设计了基于两级包络检波的低功耗抗干扰射频唤醒系统总体方案和接收机结构,发送端采用曼彻斯特编码、频率预偏移和扩频等方法构建唤醒信号源,接收端通过融合应用射频检波解扩、信道选择滤波和低频检波解调等检测接收唤醒信号,在提升抗干扰能力的同时实现系统低功耗,理论推导与仿真验证对带内干扰的抑制能力可达到8 dB。3.完成了射频唤醒接收机硬件电路与软件算法设计实现,硬件电路设计主要包括低噪声放大、阻抗匹配、射频检波、带通滤波、低频检波、比较整形、基带处理等功能模块,信号处理采用轻量级低功耗FPGA设计实现信号同步、匹配滤波、抽样判决、曼彻斯特解码等基带处理模块。4.搭建了低功耗抗干扰唤醒接收机测试平台,对接收机的功能和性能进行了测试分析,结果表明接收机可正确检测接收并解调信干扰比2.8 dB的唤醒信号,验证了唤醒接收机的抗干扰能力。本文研究设计的射频唤醒系统接收机,具有低功耗、抗干扰、小型化、低成本等优点,可广泛集成应用于无线传感器、多功能传感标签、环境监测节点等终端,助力于低功耗广域物联网技术产业发展。

关键词： 文法演化   符号回归   新解码方式   并行计算   多进程   多线程  

摘要： 文法演化(Grammatical Evolution,GE)最早是由爱尔兰学者O’Neill和Ryan提出的一种基于遗传算法和Backus–Naur form(BNF)基础上,基因型和表现型分离的新型进化算法。该算法不仅拥有遗传算法的解码特性且自身拥有很强的描述力,同时它也是遗传程序设计(Genetic Programming,GP)的一个变种。与GP不同的是,GE采用可变长度的二进制字符串来进化出任意语言的程序,而其个体表现型的解码过程主要由BNF产生式的规则之间的替换而成。然而,传统的GE算法在个体生成过程中会产生大量不能被完整映射的个体,而这种不完整映射的个体通常会被赋予最低适应值,这种做法在一定程度上影响了算法的收敛速度和算法精确度。为提高GE算法的演化效率与性能,本文主要对GE算法的编码进行了改进以及高性能并行方面做出了研究,并做出了如下具体改进,详细如下:1)提出一种基于新的解码方式的GE算法(New Decode Grammatical Evolution,NDGE),首先对BNF文法系统中的产生式进行分类,分为递归产生式和非递归产生式,其次利用产生式序列集合替代了传统GE算法的二进制序列作为个体的基因型,并通过设置递归产生式出现的次数从而实现个体基因型的完整映射,最后提出了新的遗传算子以及基因型分组概念和补全机制,有效地解决了传统GE算法中个体不能完整映射的问题,从而使得GE算法在在收敛速度和求解的精度方面有所改善。其中实验结果表明,在平均用时上,NDGE相较于CGE缩短了40%左右,而平均迭代次数上NDGE相较于CGE降低了57%左右。2)基于现有主从模型并没有依据算法本身的结构有选择性地选择多进程还是多线程问题,本文深入分析了GE算法本身框架中设计的可并行结构,以及多进程和多线程的不同应用场景,将算法中可并行的结构与不同并行方式相结合,其中针对评估流程选择使用于计算密集型的多进程方式,而其他种群生成,遗传操作则是选择CPU利用率高的多线程方式。基于此,本文提出一种基于主从模型改进的并行GE算法(Improved parallel GE algorithm based on master-slave model,IPGE),从而通过并行缩短其中的评估时间以及个体生成过程,达到加快算法的迭代和收敛,实验结果表明改进的并行文法演化算法(IPGE)相较于CGE缩短了50%-70%。而基于新解码方式的并行的文法演化算法(IP-NDGE)相较于NDGE时间缩短了40%-70%。3)在1)和2)的基础上,本文提出基于主从模型改进的并行的新解码的文法演化(Improved parallel GE algorithm for new decoding based on master-slave model,IP-NDGE),该方法结合两种改进措施的优点。实验比较了NDGE,IPGE,IP-NDGE,传统GE(CGE)和整数型编码的GE(Integer-Number Grammatical Evlolution,NGE)的算法性能。这五种算法基于相同函数的符号回归的演化性能,本文主要比较进化辈数、平均适应度、平均运行时间和平均迭代次数等标准。实验结果表明改进后的GE算法有更强的自动函数发现能力,都优于CGE和NGE。