关键词： 深度学习   目标检测   CNN加速器   低功耗检测   模型量化  

摘要： 随着人工智能技术的发展，越来越多基于深度学习（Deeplearning，DL）的研究在计算机视觉（Computervision，CV）的各个领域取得卓越的成果，其中也包括当下十分热门的目标检测任务。然而，随之而来的问题是模型性能的提升往往伴随着模型复杂度的提升，包括更为庞大的计算量与参数量。例如，在一个卷积神经网络（Convolutionalneuralnetwork，CNN）模型的前向推理过程中，需要进行上亿次浮点数的乘累加运算（Multiply-accumulate,MAC）。这使得在一些资源与能源受限场景如移动场景、国防边境、森林防火等，难以实现相关模型的部署工作。　　针对AI模型的落地问题，本文以大疆公司无人机航拍场景的目标检测任务为背景进行了研究。首先，针对该任务进行了模型与算法的设计;随后，选择具有低功耗、灵活可重构特点的FPGA（FieldProgrammableGateArray）作为CNN的计算平台进行了定制化的加速模块设计，使得CNN模型的吞吐量得到了极大提升;最后，在嵌入式Zynq硬件平台进行了完整的目标检测模型的部署，并提出了几种用于系统优化的方案，降低了系统的运行功耗，实现了低功耗目标检测的目的。本文研究内容的简要概括如下：　　1）对于上述目标检测任务，采用了“自底向上”的设计思想，提出了一种结构简单的CNN模型，使其能够高效地部署在资源受限的嵌入式设备。在不改变模型结构的前提下，通过调整训练策略提升了模型性能。在得到性能较好的全精度模型后，对全精度模型进行了模型量化，降低了模型大小，使其进一步减少了嵌入式设备的资源开销，为实现低功耗目标检测奠定了算法基础。　　2）针对CNN模型的计算瓶颈问题，基于FPGA进行了CNN模型的定制化加速模块的设计。对CNN模型各部分的前向计算过程进行了分析，设计了拥有并行计算能力的卷积加速模块与池化加速模块，对于卷积加速模块设置了可调的并行度参数，从而能够通过调节参数实现资源消耗与计算耗时间的平衡，并将各个模块设置成为流水线作业的模式，极大提升了整体加速模块的吞吐量。　　3）针对目标检测模型的嵌入式部署工作进行了研究。采用FPGA-CPU异构系统作为嵌入式部署平台，使用FPGA负责处理计算量较大的CNN模型的计算机，使用CPU进行目标检测模型的预处理与后处理工作。在完成模型部署工作后，又进一步对系统优化进行了研究，并针对多图处理场景提出3种优化策略，通过实验得出了采用优化策略所能够给系统带来的提升。　　在精度方面，本文提出的模型能够在官方验证集上达到平均IoU为74%的检测精度;在吞吐量方面，本文的设计能够达到整体模型296帧每秒（FPS）的吞吐量，其中CNN加速器的吞吐量可达319帧每秒;在功耗方面，本文的设计在完成数据集中52500张测试图片的推理任务时的总功耗仅为1132焦尔（J），换算成平均功耗仅为6.4瓦（W）。本文的模型与CNN加速器工作在国际顶级会议DAC举办的系统设计竞赛DAC-SDC-2021中取得了全球第7名的成绩。

关键词： 神经电信号   低功耗   低噪声   高线性   输入阻抗   模拟前端   抑制干扰  

摘要： 得益于物联网和集成电路的发展,智能医疗设备逐渐走进人们的生活。神经电信号监测的研究与应用,有助于及时发现疾病,甚至推动医学进步,尤其在未来“5G+医疗健康”背景下,具有广阔的市场前景和深远的研究意义。模拟前端芯片作为神经电信号采集系统的重要组成部分,引起了国内外学者极大的研究兴趣。本文针对神经电信号采集过程中功耗、噪声、线性度和输入阻抗等性能指标的需求,研究与设计了一款低功耗、低噪声、高线性度和较高输入阻抗的模拟前端电路,这对于神经电信号采集芯片的发展,具有参考价值。针对神经电信号幅度微弱、频率低和采集过程中易受电极直流失调(EDO)、电源线、噪声等干扰的特点,本文研究与设计了包含低噪声放大器模块(LNA)、可编程增益放大器(PGA)与低通滤波器(LPF)混合模块的模拟前端电路。LNA采用电容耦合的斩波稳定放大器结构,并利用电流复用、跨导自举技术来降低功耗和噪声;PGA和LPF采用两个模块融合设计和开关电容结构,并利用失调存储电容来降低放大器失调。为抑制EDO,LNA中加入直流伺服环路,并改善了伪电阻线性;为抑制干扰,LNA中加入外部可调电容的阻抗提高环路来提高输入阻抗。整个模拟前端电路采用全差分结构,放大器输出端连接共模负反馈。另外,通过优化放大器的输入输出方式和采用电容比实现闭环增益等措施,改善了电路线性度和摆幅。本文基于SMIC 55nm CMOS工艺,后仿结果表明,LNA在0.4～5.3k Hz内实现了2.32的NEF,频率在50Hz处输入阻抗可达545MΩ。同时伪电阻的电压特性仿真和蒙特卡洛分析表明,相较于传统结构,本文改进的伪电阻其线性度和失配特性在一定范围内有较大提升。PGA-LPF中,不考虑失调时,输出1k Hz、390m V信号下,THD为-64.2d B;输入10m V失调,1k Hz、100m V信号下,失调存储电容抑制电路失调能力达17.6d B。最后,系统仿真显示,整体电路消耗2.89μW,其中LNA消耗1.49μW,PGA-LPF消耗1.4μW,电路通带内实现40～64d B、步进为6d B的可编程增益,且对工艺具有低敏感特性。电路整体CMRR和PSRR分别超过96d B、87d B;输入1k Hz、1m V信号下,输出摆幅可达384.2m V,且THD为-59.2d B。本文所设计的面向神经电信号采集的模拟前端电路基本满足低功耗、低噪声、高线性度和较高输入阻抗的需求。后仿结果验证了文中选取结构和理论分析的有效性,这对面向神经电信号采集的高性能模拟前端电路的研究具有借鉴意义。

关键词： 有机场效应晶体管   低功耗   高k介电层   反相器   柔性器件  

摘要： 可穿戴电子设备小型而轻薄的特点要求器件具有较低的功耗。有机场效应晶体管(OFET)是有机电路的基本元件,实现低功耗有机场效应晶体管是有机电路走向应用的关键。在OFET的组成部分中,介电层是决定器件功耗的关键因素之一:具有良好绝缘性的介电层可以降低泄漏电流,从而降低静态功耗;高介电常数(k)介电层可以降低器件的饱和栅电压,从而降低动态功耗。所以,开发高质量,具有良好绝缘性的高k介电层是实现高性能低功耗OFET的关键。然而,见于报道的高k介电层存在较大的偶极矩,会导致OFET迁移率大幅降低,功耗升高。此外,介电层粗糙度大、致密性差等问题会造成泄漏电流变大,导致功耗的进一步增加,这阻碍了有机场效应晶体管的发展。针对以上挑战本文进行了以下研究:(1)通过采用溶胶凝胶退火方法,控制HAO的键合方式,开发了新结构的铪铝二元金属氧化物(HAO)介电层,获得了具有高介电常数、原子级平整度、结构致密的介电层薄膜。基于自组装单分子层(SAM)修饰后的HAO获得了204 n F/cm的高单位面积电容和5.5×10- A/cm(3V)的低泄漏电流密度,进而获得了高性能OFET:包括与基于十八烷基三氯硅烷(OTS)修饰的二氧化硅介电层的器件相媲美的迁移率,接近理论极限的60 m V/dec的亚阈值摆幅,低至3 V的工作电压,和高达10的开/关比。在高性能OFET的基础上,本文成功构建了基于二维分子晶体(2DMC)异质结的有机反相器,获得了172(V=4 V)的高增益。高质量高k介电层的开发为可穿戴电子器件的构建提供了契机。(2)采用溶胶凝胶深紫外光活化法在低温(80-90°C)条件下制备了一类高性能HAO介电层。基于Si衬底采用深紫外光活化法制备的HAO薄膜具有高电容、平滑的表面和良好的绝缘性能。经过SAM层修饰后,其绝缘性进一步提高。在此介电层上以分子2,6-双(4-己基苯基)蒽(C6-DPA)的2DMC为电荷传输层制备的OFET器件表现出较高的性能:包括最高迁移率为2.3 cm/Vs、亚阈值斜率为78 m V/dec、开/关比为10、工作电压低至3 V。在柔性衬底上基于深紫外光活化法成功制备了HAO介电层,实现了柔性低压OFET。深紫外活化法加工的介电层和塑料衬底兼容,为柔性器件的制备和应用提供了新选择。

关键词： 无人机   目标检测   边缘计算   深度学习  

摘要： 近年来,随着无人机和边缘计算技术的发展,基于螺旋翼的小型无人机应用在城市巡检、灾难救援、区域监控等领域越来越常见,目标检测技术在这些应用中发挥着关键的作用。例如通过无人机检测城市路口的车辆从而进行车流量监控,在地震、火灾等灾难场景中迅速抵达灾难区域检测待救援人员的位置。但是目前基于无人机的目标检测应用存在如下限制:1)无人机由于体积和功耗的限制,满电的一次飞行时间通常只有20～30分钟,无法长时间执行任务。2)边缘设备可以保证实时性和隐私性,但是由于体积和功耗的限制,计算能力一般十分有限,目前基于深度学习的目标检测算法部署在边缘设备上的性能不容易满足实际任务的需求。3)无人机由于在高空执行任务,其目标检测通常是对小目标的检测,目前目标检测算法对小目标的检测精度并不是很高。为了解决以上问题,本文首先利用轻量级框架、量化、并行化、按图片输入特性降低输入分辨率等优化方法大幅提高了YOLOv3算法在基于GPU的边缘设备上的部署性能。之后通过优化YOLOv3算法的预选框范围提升了其对小目标的检测能力。最后利用大量的实际飞行数据,设计出低功耗的无人机目标检测系统,提高了无人机执行任务时的能效性,使无人机在相同的能耗下,有更高的检测性能和更长的任务执行时间。本文的主要贡献如下:(1)设计了一个基于边缘计算设备的无人机低功耗目标检测系统,系统可以根据用户设定的任务目标来推荐合适的飞行高度、飞行速度、目标检测算法模型和算法采样率来使无人机在完成任务目标的情况下消耗的能耗最少。系统还支持用户自定义无人机、边缘计算设备、目标检测算法模型的参数来提供对不同的设备和模型的支持。实验表明,在对小汽车的检测中,系统推荐的飞行参数在满足任务要求的同时,相比于最邻近的飞行高度和速度组合,能耗最高降低了17.07%;在对行人的检测中,能耗最高降低了26.68%;与手动飞行相比,在能耗基本相同的情况下,可以使检测召回率提升7.37%。本系统与其他类似系统相比,不仅专门优化了目标检测算法的性能和部署表现,还以简洁的系统API来帮助用户在实际应用中应用系统。(2)建立了一个无人机和边缘计算设备能耗的计算模型,可以根据设备参数计算不同高度和速度情况下的无人机和边缘计算设备的能耗,为执行任务时能耗的估计提供了基础。同时还提出了基于能耗优先的飞行参数推荐算法,支持对不同的无人机、边缘设备、算法模型在基于能耗优先的情况下结合能耗和任务要求推荐合适的飞行参数。实验表明,相比于其他飞行参数,算法推荐的飞行参数在能耗上有所降低。(3)提出了针对无人机应用的目标检测算法在边缘计算设备上的部署优化方式,利用轻量级框架、量化、并行化、按图片输入特性降低输入分辨率等优化方式优化了YOLOv3在边缘设备上的部署性能。实验表明,在不降低精确度的情况下,算法的推理速度在NVIDIA Jetson Nano上由3.9FPS提升到了10.5FPS,在NVIDIA Jetson Xavier NX上由12.6FPS提升到了30.3FPS。(4)优化了YOLOv3算法预选框的选择范围以提高其对小目标的检测效果,利用Vis Drone数据集训练后,在416*416的输入分辨率下,AP50由11.85%提高到了18.39%。

关键词： 低功耗   数据采集   物联网   应用  

摘要： 现阶段，随着我国物联网技术水平不断提高，各类智能设备层出不穷，据相关资料统计显示，平均每个人拥有30～50个智能设备能够连接到网络上，这些设备大部分属于低消耗消费类终端。本文针对目前面向低功耗数据采集物联网应用现状以及存在问题进行分析，提出若干对策，逐步提高我国物联网应用的质量和水平。

关键词： 自供能   压电俘能器   负泊松比结构   试验设计方法   多目标优化算法  

摘要： 汽车在行驶过程中会产生丰富的振动能量,将这些能量进行回收并对汽车上的低功耗传感器进行供电是一种有效的节能方式。本文基于压电结构对汽车行驶过程中产生的振动能量回收进行研究,提出了一种层级负泊松比结构的压电俘能器,通过建立数值模型对其进行性能分析并制作样件进行实验验证。为同时提高俘能器的输出功率和疲劳性能,本文提出了一种自适应加点策略的神经网络回归模型,并结合改进的二代遗传算法对层级负泊松比结构的俘能器进行优化设计。文章研究内容如下: （1）在多体动力学软件ADAMS中建立了整车模型,并测量了悬架处的加速度激励大小,选择汽车振动源的加速度1m/s作为俘能器的激励,选择汽车车身加速度传感器作为供电对象并分析了其功耗,基于此设计了一种悬臂梁结构的俘能器,并在弹性基体中引入层级负泊松比结构。为了后续优化工作,对俘能器进行了参数化建模。 （2）建立了层级负泊松比结构的压电俘能器有限元模型,同时还建立了相同尺寸的平板结构和负泊松比结构的俘能器模型,通过COMSOL比较了三种结构的模态、应力应变分布、电压功率响应以及疲劳强度,并进行了实验验证,最后对层级负泊松比结构的俘能器进行了参数分析。研究发现,层级负泊松比结构的俘能器一阶谐振频率低,应力应变大,输出的电压和功率更高,在长71mm,宽30mm的外形尺寸下的最高电压达到了25.07 V,功率密度达到了210.52μW/g,相较于同尺寸的平板结构和负泊松比结构的俘能器分别提高了256.33%和40.73%。 （3）提出了一种自适应加点策略的神经网络回归模型,首先通过Sobol序列完成全顺序空间填充设计,其次根据冯洛诺依图分割设计空间,对设计空间中的已有样本点计算出留一法交叉验证误差,将误差和稀疏性相结合作为加点依据,利用测试函数确定了空间稀疏性和验证误差之间的权重k=0.7,并采用单次加入多个样本点的并行加点方式,后续加点都采用最大最小距离准则为加点依据,直至达到满足精度的代理模型。 （4）将自适应加点策略的神经网络回归模型应用到俘能器的设计中,建立其代理模型,并结合改进的二代遗传算法,改变其交叉变异的方式,节省了计算资源,同时建立备忘录用于存储迭代过程的性能良好的解,在此基础上得到了一组适用于层级负泊松比结构俘能器的帕累托前沿解,优化后的俘能器的最佳输出功率达到了266.80μW/g,应力寿命能够循环11570次。

关键词： 室内定位   蓝牙   位置指纹   K-means聚类   自适应距离加权K-近邻  

摘要： 随着社会生产生活的丰富性,人们对基于位置的服务产生了多元化需求。传统的全球卫星导航系统由于室内环境的复杂性很难满足室内定位的高精度要求;同时伴随着无线通信技术的不断成熟,室内定位技术进入了快速发展时期。其中低功耗蓝牙室内定位技术因其低功耗、低成本、易部署等优势受到了研究学者的广泛研究与行业应用。本文研究了室内定位的基本原理与相关定位技术,重点研究了位置指纹技术的定位算法,在位置指纹定位的离线建库阶段与在线定位阶段进行了优化与改进。离线建库阶段,针对室内环境复杂多变和人体阻挡对采集信号值的影响导致建库质量不高的问题,采取信号异常值剔除、多方位均值滤波以及卡尔曼滤波的数据预处理方式,建立方位指纹数据库。在线定位阶段,为了提高定位精度保证定位实时性,针对K-means聚类算法的初始分类中心点的选取以及分类边缘点的计算进行了优化与改进,通过设置阈值选取特征最不相近的K个点作为初始类簇中心,避免了随机初始类簇中心可能造成的局部最优解情况;针对加权K-近邻定位匹配算法中,基于信号强度值的欧氏距离与实际物理距离的差异性问题进行了改进,提出了自适应距离加权K-近邻(ADWKNN)定位算法,算法同时引入欧氏距离与曼哈顿距离,各待定位点通过比较两种距离的标准差,自适应选取距离估算方法,并设置阈值实现K值的动态变化。为验证改进算法的性能,搭建了基于iBeacon的室内定位系统实现基础定位功能,并通过MATLAB仿真对文中的四种算法以及ADWKNN算法进行对比实验。通过仿真实验结果表明,本文提出的自适应距离加权K-近邻改进算法的平均定位精度较文中其余四种定位算法提升了 16.2%-30.7%,并满足了定位的实时性需求,验证了本文整体改进算法的有效性和可行性。

关键词： 冷源场效应晶体管   陡阈值摆幅   低功耗   第一性原理  

摘要： 自半导体场效应晶体管发明至今,随着器件尺寸的不断微缩化,器件性能与芯片集成度得到了巨大提升。近年来,以摩尔定律为指导的半导体产业已经进入了亚10nm技术节点。在超高集成度和纳米尺寸下,传统金属氧化物半导体场效应晶体管(metal-oxide-semiconductor field effect transistor,MOSFET)器件的短沟道效应和栅极泄漏电流等问题日益严重,由此引起的功耗问题已逐渐成为制约集成电路发展的主要瓶颈。减小晶体管工作电压(VDD)是降低器件功耗的有效手段,但器件转移特性曲线中亚阈值摆幅(subthreshold swing,SS)受热力学限制而存在理论极限(室温下约60 mV/decade),这使得单纯通过减小工作电压来降低功耗的策略具有很大的限制。为了进一步实现晶体管性能的提升,我们需要全面探索与现有工艺相兼容的低功耗晶体管器件的新材料与新设计。该研究课题围绕着具有陡峭亚阈值摆幅(又称陡阈值摆幅)特点的新型冷源场效应晶体管(cold source FET,CS-FET)展开,结合其特殊物理机理,从材料、结构、工艺等多方面对CS-FET器件的设计和优化进行了探索研究。本课题基于第一性原理方法,由异质结结构冷源晶体管入手,重点讨论了 CS-FET的工作原理、研究了潜在的冷源电极材料;从源极掺杂方式入手,提出了同质结结构的隧穿冷源晶体管,简化了冷源器件结构并提高了工艺实现的可行性;从全局态密度调控入手,提出了孤立态冷源晶体管,使冷源器件结构得到进一步优化,也拓展了冷源器件的设计思路。具体研究内容及主要结论如下:首先,针对异质结结构的CS-FET,本文基于量子输运模型和第一性原理计算,从源极材料的选择设计、掺杂方式和结构优化等方面对基于二硫化钼(MoS2)和二硒化钼(MoSe2)的p型CS-FET进行了系统研究。我们从源极态密度(density of state,DOS)入手,筛选并设计了多种潜在的可用于垂直异质结结构的冷源源极材料,包括石墨烯(graphene)、T 相过渡金属二硫化物(Tphase transition metal disulfide,T-TMD)、n 型掺杂硅(Si)和MoS2半导体、以及可自过滤玻尔兹曼热尾的“冷金属”材料。此外,我们以graphene-MoS2器件为例,讨论了 CS-FET源极结构和掺杂工艺的优化,计算结果表明:1)源极DOS与能量的特定关系可实现玻尔兹曼热尾的超指数衰减,这是冷源器件SS实现低于60 mV/decade的必要条件;2)利用n型掺杂Si/MoS2作为p型CS-FET源极,可构建具有陡阈值摆幅的器件;3)采用具有特定能带结构的“冷金属”材料可自发切除玻尔兹曼热尾,实现陡阈值开关特性;4)优化源极异质结结构和掺杂浓度可以进一步提高CS-FET开关性能。其次,针对同质结结构CS-FET,本文提出了一种PN隧穿结作为源极的新型陡峭场效应晶体管,称为隧穿冷源场效应晶体管(tunneling CS-FET,TCS-FET)。从工艺制备上来看,本文所提出的TCS-FET依赖于源极的n+/p+同质结,不会带来额外的工艺复杂性,相对于垂直异质结结构更利于器件工艺制备。该器件通过精确控制源极导带和价带(ΔEC-V)之间的能量隧穿窗口截断玻尔兹曼热尾进而实现器件的快速开断,且源极隧穿窗口与栅极电压无关。此外,我们进一步探究了源极掺杂浓度和PN结界面缺陷对器件性能的影响,结果表明:1)PN隧穿结作为源极可以截断玻尔兹曼热尾,使器件输运突破热力学极限;2)改变掺杂浓度可以平衡SS和ION/IOFF的关系,更大的ΔEC-V导致SS退化,更小的ΔEC-V导致ION/IOFF降低;3)PN结界面缺陷可以有效调节TCS-FET性能,我们以基于MoS2的TCS-FET器件为例,界面处具有Mo原子空位缺陷(VMo)和S原子空位缺陷(Vs)的器件,SS和ION/IOFF都得到了提升。最后,为了进一步优化冷源器件设计,本文提出了一种利用材料本征孤立态(isolated states,IS)来突破热载流子极限的新型陡阈值摆幅场效应晶体管,称为孤立态晶体管(IS-FET)。IS-FET要求费米能级附近的导带或价带相对孤立,即与其他能带没有交叠,这有助于将载流子在输运过程中限制在较窄的能量范围内,进而切除玻尔兹曼热尾,降低器件功耗。研究发现,单层C31材料和TMD纳米带(nanoribbon,NR)均具有相对孤立的能带结构,因此我们基于单层C31和TMD NRs构建了一系列IS-FETs,并分别通过应变工程和边缘钝化调节孤立态和器件性能,结果表明:1)可利用应力效应调控C31材料的孤立态宽度和带隙,理论上验证了孤立态输运可打破器件输运热力学限制,实现陡阈值摆幅开关特性;2)可利用器件源漏偏压调控

关键词： 模数转换器   时间域量化   电容阵列   电路设计  

摘要： 随着科学技术的发展，高速低功耗的模数转换器(Analog-to-Digital Converter，ADC)在现代通信系统中具有重要的应用价值。当前CMOS集成电路工艺已经进入纳米阶段，电源电压越来越低，传统电压域ADC的实现越来越具有挑战性。得益于特征尺寸的减小，CMOS数字电路的延时越来越小，功耗越来越低，使得时间域ADC相对于传统电压域ADC展现出更大的优势。因此，高速低功耗的时间域ADC的设计成为近年来国内外学术界关注的热点。　　本论文针对高速低功耗的时间域ADC开展研究，主要研究工作如下:　　(1)提出了一种8-bit的两步式时间域ADC。该ADC由4-bit的粗量化ADC和5-bit的细量化ADC级联组成，级间有1-bit的冗余位来校正粗量化ADC引起的误差。与传统混合结构的ADC相比，两级均采用时间域量化，充分利用了时间域量化高速低功耗的优势。　　(2)传统两级结构ADC设计中，为了满足精度和速度要求，需要使用消耗大量功耗的余量放大器。为了减小功耗，本设计两级之间残差电压的产生和传输采用电容阵列分离电容的方式，在电压域实现了一种无衰减的无源残差传输。通过采用这种无源残差传输的方式，ADC能够具有更好的能耗效率。　　(3)在电路设计上，为了减轻细量化ADC噪声的要求，提出了一种宽输入范围的动态电压时间转换器(Voltage-to-Time Converter，VTC)。针对传统时间数字转换器(Time-to-Digital Converter，TDC)功耗高的问题，提出了一种采用动态延时单元的差分TDC。同时，为了解决时间域量化容易受到工艺，供电电压和温度（Process，Voltage and Temperature，PVT）影响的问题，采用了一种PVT跟随技术并提出了校准的方案，有效减少了PVT变化对该ADC精度的影响。　　本文基于TSMC 65 nm标准CMOS工艺，完成了8-bit，1 GS/s的两步式时间域ADC的设计与流片工作。芯片测试结果表明，本文所设计的ADC在700MHz的采样频率下，输入低频8 MHz的信号，信噪失真比(Signal Noise and Distortion Ratio，SNDR)为42.7 dB，无杂散动态范围(Spurious Free Dynamic Range，SFDR)为54.2 dB，整体功耗为3.1 mW。在静态性能方面，芯片的微分非线性（Differential nonlinearity，DNL）为+1.1 LSB到-0.76 LSB之间，积分非线性（Integral nonlinearity，INL）为+0.98 LSB到-1.14 LSB之间。

关键词： 介质透镜天线   调频连续波   毫米波雷达   高精度测距   低功耗  

摘要： 目标物体距离的精确测量在实际的生活和工业生产有着重要的意义,比如石油、化工、建筑、矿山等的物位和液位测量,对目标距离的精确测量有极大的要求。特别是在不易直接测量的场景,需要非接触式的测量,而雷达作为一种非接触式传感器,可以满足大多数的距离测量应用场景。毫米波雷达具有全天候,大带宽,抗干扰能力强的优势,而且目前毫米波雷达传感器的集成度非常高,应用毫米波雷达传感器的系统开发更加方便,本文对高精度测距的毫米波雷达系统做主要研究。本文首先对毫米波雷达芯片和毫米波雷达系统应用的国内外研究现状进行分析,并对调频连续波雷达系统组成、测距和目标检测原理做了介绍,然后基于毫米波雷达芯片设计一套应用于物位、液位测量的高精度测距系统。测距系统分三部分:系统天线的馈电结构和介质透镜喇叭天线,低功耗电源和雷达射频板,系统软件程序的实现。(1)设计了系统天线的馈电结构和介质透镜喇叭天线,通过雷达方程的公式推导,以及测距最大量程和雷达视角的需求,提出天线指标。天线馈电的微带转波导结构的设计中,包括微带贴片单元,圆波导和加载防静电结构的仿真,仿真结果中,在77～81GHz的工作频带内,回波损耗基本小于10d B,插入损耗为4.4d B左右,由于防静电结构的影响,插入损耗稍微有些大。介质透镜喇叭天线的设计中,口径直径为73.1mm和93mm,对比采用口径直径73.1mm的透镜天线,仿真结果为,在77～81GHz的频带内,增益大于29.2d B,波束角小于4°,满足测距系统对天线的基本需求。(2)设计了低功耗电源和雷达射频板,首先对雷达芯片厂商的解决方案对比,选用TI的IWR1843雷达芯片,给出系统硬件设计框图。低功耗电源的设计,输入电压12～24V,电流4～20m A,电源具有电压自监控保护功能,主控控制周期性输出1.2V、1.3V、1.8V和3.3V四路电压。由于系统收发天线共用,设计了3d B微带多分支定向耦合器。射频板的设计,包括主芯片电路,存储电路,电源滤波电路以及PCB的设计。系统硬件的测试,包括电源板电压输出和射频板上电校准时间和周期工作时间的测试。(3)实现了系统软件程序,首先给出整个系统软件程序流程图,IWR1843获取配置参数子程序和系统处于正常测量模式的子程序设计。然后是发射波形的配置和测试。提高测距精度措施中,多个chirp的相干积累和Rife插值的程序实现。系统测试中,有盲区测试,不同量程测距有效性测试,稳定性和测距精度测试等。通过测试结果表明,测距系统基本实现了高精度测距需求,达到了实际使用标准。