关键词： LVDS   CMOS   发射器   接收器   带隙基准  

摘要： 随着电子信息技术不断发展,需要传输的数据信息量越来越大,高速率信号传输应用与日俱增,人们对信息传输速率提出了更高的要求。传统I/O接口由于速度、噪声、功耗等方面的问题无法满足这种要求,低压差分信号(LVDS:Low Voltage Differential Signaling)技术以其具有的高速、低电压、低功耗和抗噪声能力强等优点,在高速数据传输系统中发挥着重要的作用。本文基于对LVDS收发器系统的研究,实现了数据传输速率达12.5Gbps的高速LVDS接口电路设计,其中,在接收机部分,设计了含有电流复用式预放大器的级联式接收机,有效地提高了数据传输的能量效率。全系统采用低电压0.9V供电,共包含了四个模块:发射器、接收器、带隙基准源和分频电路。在发射器中,通过单端转差分电路将单端的数字信号转化为双端差分信号,然后驱动器产生共模电压450m V、摆幅300m V的LVDS信号,在驱动器中使用共模反馈来稳定输出的LVDS共模电平;在接收器中,设计了一种级联式接收机,通过电流复用式预放大器提高接收机的能量效率,实现了高速低功耗,接收器最低可以还原摆幅50m V的输入信号,最大带宽12.5GHz;系统所需的偏置电压与参考电平由带隙基准源提供,由于全系统采用了0.9V的低电压供电,本文设计了基于亚阈值MOS管的比例输出电流式带隙基准源,能够在0.9V的低电压下工作,提供参考电平和偏置电压。为了将高频的方波信号输出到片外观察,本设计分别实现了基于传输门和反相器的D触发器和基于CML(Current mode logic)D触发器组成的分频电路。课题使用Cadence软件进行设计,使用spectre进行仿真验证,并进行了整体系统的全定制版图设计,设计使用TSMC 28nm CMOS 1P10M工艺,并通过calibre进行版图的DRC(Design rule check)和LVS(layout versus schematic)验证。各模块都进行了前后仿真的验证,根据后仿结果,设计实现了能够产生12.5Gbps LVDS信号的发射器;最大带宽12.5GHz,能量效率0.064p J/bit的接收器;能够在0.9V下工作,在0℃～85℃的温度范围内温度系数为14.84ppm/℃的带隙基准源;针对高频方波信号难以从片内传输到片外的情况,实现了两种结构的分频器,并通过后仿真验证了分频功能。在完成系统仿真验证后,进行了流片前的后端设计,IO环使用TSMC通用IO单元,对闩锁效应、天线效应、ESD保护等进行了研究并在片上进行相关设计。对片上的整体系统进行了前仿真验证并最终流片,最后对测试PCB进行了设计。

关键词： 中频数字化   频率合成器   射频前端   模数转换器  

摘要： 随着通信技术的发展,对通讯设备所具备的兼容能力需求已日益显露,软件无线电作为新时代无线通信领域的新技术,吸引了越来越多学者的关注。软件无线电以其参数可编程、软件化程度高以及通用性良好等特点更适应新时代的通信需求,而数字化接收机作为其中的重要组成部分,吸引了大量国内外学者在此领域的研究与探索。与零中频方案相比,中频数字化接收机具有更优的幅度与相位正交精度。因此,随着中频数字化技术逐渐走向成熟,成为了最适用于当今时代的解决方案。所谓中频数字化接收机系统,即将高频率的输入信号经过射频前端进行放大,混频至较低的中频频率,并对此中频信号直接模数转换以及后续处理。目前,中频数字化接收机处理方案已被广泛应用于消防、军事、雷达等领域。本文采用华虹0.18μm SiGe BiCMOS工艺,设计一款可应用于消防及公安机构无线电产品的中频数字化接收机,完成了系统方案、电路以及版图设计,主要工作内容如下:（1）调研了国内外中频数字化接收机的研究现状,对国内外中频数字化接收机的优缺点进行分析,并提出了本设计要解决的主要问题。（2）对中频数字化接收机进行理论分析,对涉及的重要理论基础,如信号采样理论、数字下变频技术、数字滤波器等进行了详细的分析,并通过理论分析与实际设计相结合,给出了实现方案。（3）解释了中频数字化接收机的系统指标,分析了灵敏度、动态范围、噪声系数等参数的相互关系,接着对系统的整体方案进行分析,明确了系统对于各模块电路性能的要求,并提出了对应的模块设计方案,其中包括射频前端、ADC、数字滤波器、数字下变频器、自动增益控制以及锁相环电路,锁相环为系统提供本振和时钟信号,输入信号通过低噪放放大,经过混频器产生中频窄带信号,并利用ADC对此窄带信号进行数字化处理,后级抽取滤波器防止抽取过程中发生的频谱混叠问题,并在数字域实现了下变频以及AGC功能。（4）分析系统核心模块锁相环的基本原理,对锁相环重要指标稳定性及相位噪声进行数学推导,介绍了锁相环设计中的核心模块的工作原理,如鉴频鉴相器、电荷泵、快速锁定模式、压控振荡器电路等,通过合理的电路设计以及器件的选择,实现了失配性能良好的电荷泵电路、锁定时间小于100的快速锁定电路以及低相位噪声的压控振荡器电路设计。（5）在接收机系统对于各模块的指标要求的基础上,阐述了系统其余关键模块的基本原理,设计了高线性度、低噪声的射频前端电路,和高动态范围六阶sigma-delta带通ADC,有效位数可达16bit,在数字域实现了数字下变频器,自动增益控制电路以及数字滤波器电路。系统可对10-300MHz的输入频率进行数字化处理,整体功耗小于20mA,动态范围可达81dB,通过SPI结构对系统的众多参数灵活配置,如AGC衰减值、偏置电流、抽取系数、输出速率等。

关键词： 天然地震   流动   宽频带   地震观测   远程监测  

摘要： 在天然地震观测研究中,流动宽频带地震观测研究是固定地震测震台网的有效补充。在固定测震台网难以覆盖的区域以及测震台网覆盖不均匀的区域,开展流动宽频带地震观测研究,能够更有效地监测地震事件、更精确地记录地震背景噪声,可以很好地弥补相应区域的地震监测缺失以及获取更精细的地下构造信息。流动宽频带地震观测研究的关键是宽频带地震观测仪器系统。为了满足我国流动宽频带地震观测研究对于仪器的需求,摆脱对于进口仪器的依赖,我们需要自主研发流动宽频带地震观测仪器。本文在课题组前期研究基础上,针对流动宽频带地震观测的特点,提出了基于移动通讯的低功耗流动宽频带地震观测系统总体设计方案,研制了样机系统,并进行了测试与应用实验,验证了仪器设计方案的有效性和可靠性。论文研究内容如下:(1)对目前国内外主要的用于天然地震观测的宽频带地震仪器进行了调研。在此基础上,研究了流动宽频带地震观测方法,分析了流动宽频带地震观测对于仪器的特殊需求。针对这些需求,提出了一种流动宽频带地震观测仪器总体设计方案。(2)根据总体方案设计原理,分别就流动宽频带地震观测系统中涉及到的高精度低噪声采集技术、低功耗电源管理技术、地震计校准测试技术、高效率数据压缩技术、Wi-Fi无线监测技术等关键技术进行了研究。在高精度低噪声采集技术研究中,使用最小二乘法优化了AD采集精度,大幅度降低了AD采集的示值误差;在低功耗智能电源管理技术研究中,选用超低功耗单片机STM8L151C6作为主控芯片,设计了包括电压电流监测单元、电池充电与电源切换单元、DCDC转换单元、传感器供电电路、开关电路在内的流动宽频带地震观测系统的供电系统管理电路,实现了供电系统的低功耗智能管理,大大提升了供电系统的效率;在地震计校准测试技术研究中,基于FPGA设计了内置于宽频带地震仪的通用型宽频带地震计校准测试装置,使得地震计的校准测试变得便捷易操作,简化了流动宽频带地震观测作业的流程,同时提高了观测系统整体的集成度;在高效率数据压缩技术研究中,选用Mini SEED格式作为系统数据记录以及数据传输的文件格式,高压缩比的数据存储节省了存储空间和数据传输带宽;在Wi-Fi无线监测技术研究中,开发了基于i OS系统终端的Wi-Fi无线监测软件,在宽频带地震仪中的Wi-Fi模块建立的Ad-Hoc无线组网模式下,i OS系统终端连接仪器的无线网络,实现对于观测系统的参数设置以及运行状态查看,提高了流动宽频带地震观测系统的布设效率和巡查便捷性。(3)针对流动宽频带地震观测远程监测的需要,提出了基于移动通讯的远程监测方案。选用华为MU609模块构建了移动通讯单元,完成了基于嵌入式Linux操作系统的移动通讯的软件设计,包括驱动程序集成、拨号软件移植与配置以及应用程序设计。最后通过短信和邮件方式实现了流动观测系统的低成本、高效率的运行状态监测。同时研究了基于云服务器的远程状态监测方法,实现对于流动观测系统采集数据质量的监测。(4)对自主研制的流动宽频带地震观测仪器GEIBSR的关键性能指标进行了测试分析,GEIBSR与国外先进的宽频带地震仪REFTEK-130-01和Q330HRS相比,在地震计控制、Wi-Fi无线状态监测、远程状态监测和数据质量监测等方面占有优势,更适合于野外流动宽频带地震观测研究。进一步地将GEIBSR与REFTEK-130-01和Q330HRS进行了采集性能对比测试,测试结果分析表明,采集数据的一致性均在0.9以上,甚至接近1。华南流动宽频带地震观测实验,展示了GEIBSR在流动地震观测方面的性能优势。

关键词： 异步电路   低功耗   RTC芯片   Link-joint模型  

摘要： 实时时钟(RTC)是一种具有广泛应用用途的用于跟踪时间信息的专用集成电路,适用于需要准确计时和低功耗的场合,当前的实时时钟大多采用同步电路结构,然而同步时钟树和无效电平翻转产生的动态功耗限制了实时时钟芯片可以达到的最低功耗,因此使用异步电路模型实现实时时钟具有意义。本文使用异步Link-joint自时钟电路模型,提出了一种基于四线SPI接口,具有计时、定时和异步中断响应功能的异步实时时钟体系结构。通过异步握手信号控制器组成的控制网络对电路中的寄存器进行自时钟控制,进而实现了实时时钟的异步控制通路和数据通路的组合设计。针对异步电路缺乏综合设计方法和实现芯片普遍面积过大的问题,本文提出了一种基于异步Link-joint自时钟电路模型的有握手电路单元设计、控制流综合算法和相应的综合工具链CLAM,并通过BDD算法和遗传算法在行为级定义、逻辑锥和网表的多层级综合和优化,有效降低了异步电路结构的复杂性和芯片面积。基于CLAM工具链和SMIC55纳米工艺,本设计采用自下而上的设计方法,使用LISP语言对实时时钟进行前端设计,利用Synopsys公司的EDA工具进行后端设计、验证和功耗分析。经过对仿真结果的分析,本设计相对于同步实时时钟芯片部分面积减少5.8%,总功耗最大降低了85.08%。

关键词： 图模式匹配   医疗知识图谱   模糊约束   多线程  

摘要： 在很多应用程序中,一个非常关键的操作是两个对象或者是多个对象之间相互模型的比较。如果结构化的信息可以用图表示,这种比较就可以转化为图的比较,而图模式匹配技术从本质上而言就是图的比较。给定一个模式图,在数据图中寻找与模式图具有相同或者相似结构的子图,这就是图模式匹配。然而目前图模式匹配的研究多集中于挖掘社交网络中满足特定要求的关系信息,在其他领域的研究相对偏少。同时由于医疗知识图谱中蕴含着大量丰富且有用的信息,如果使用图模式匹配技术将这些有用信息挖掘出来,无疑是件非常有意义的事情。因此本文提出了医疗知识图谱当中的图模式匹配研究,主要工作如下:(1)为了快速的完成匹配任务,提出了一种对模式图先划分、再匹配的多线程双向路由匹配算法M-TBRE(Multi-threaded Bidirectional Routing Exploration)。针对部分子图因为某些不太重要的属性约束得不到满足而被过滤的情况,在匹配时引入了模糊约束。多个数据集上的实验结果表明,M-TBRE算法比其它算法具有更好的性能表现。同时引入模糊约束的有效性也得到了验证。(2)针对医疗知识图谱当中的模式图内容变化,而数据图不变的动态图模式匹配问题,提出了多线程最长公共路径匹配算法M-LCPM(Multi-threaded Longest Common Path Matching)。M-LCPM算法仅通过局部匹配就能快速返回匹配结果。多个数据集上的实验结果表明,当模式图动态变化时,M-LCPM算法具有良好的性能表现,并且最长公共路径中边的数目越多,算法的性能越好。(3)针对M-LCPM算法存在匹配结果遗漏以及最长公共路径中边的数目为0时,无法得到匹配结果的问题,提出了优化算法M-LCPM-Enhance(Multi-threaded Longest Common Path Matching Enhance)。多个数据集上的实验结果表明,M-LCPM-Enhance算法可以很好的克服M-LCPM算法的不足。

关键词： 硬件加速   SPI Flash   缓存   低功耗  

摘要： 在物联网市场中,蓝牙芯片凭借其低功耗、低成本特性得到广泛应用。鉴于蓝牙芯片中的代码数据存储量较大,系统对片外NOR Flash的缓慢读取速度将对芯片性能造成负面影响。因此深入研究读取蓝牙芯片SPI Flash的加速方法,对提升蓝牙芯片整体性能有重要意义。论文从经典加速读取方法入手,考虑到蓝牙芯片的低功耗需求,确立了以Cache为核心的Flash读取加速器设计方案。该方案设计了一款采用四路组关联、容量为2KB、块大小为8B的Cache,在Cache设计中采用PLRU替换算法平衡成本与性能,利用路预测机制降低动态功耗。此外,在硬件实现Cache的基础上,采用预取与关键词优先技术优化硬件电路,进一步提升读取性能。设计完成的Cache加速器将搭载至蓝牙芯片MS2010中,完成加速器的功能验证。论文基于蓝牙工作环境完成仿真测试,Cache加速器的平均访存延迟为135.41ns。在SMIC 40nm工艺下对本文加速器进行DC综合,得出本文加速器面积为53262.88um,功耗为0.17mw。在相同工艺和频率下,本文加速器比对标加速器,性能提升了28.0%,面积减少了11.2%,功耗减少了7.4%。

关键词： 涡街流量计   双供电方式   信号调理电路   低功耗   单片机   振动干扰  

摘要： 涡街流量计是基于卡门涡街原理进行流量测量的一种流量计,具有仪表内无机械可动部件,运行可靠,且测量结果不受流体的密度、温度等参数影响,成为目前国际上主要的流量仪表之一。涡街流量传感器是涡街流量计的信号检测装置,按测量方式可分为应力式、热敏式、电容式和超声波式等多种类别。其中应力式涡街流量传感器一般采用压电传感器,具有响应快、成本低、可靠性高等优点,在涡街流量计中应用广泛。本文以应力式涡街流量传感器为研究对象,研究测量系统设计方法。具体内容如下:设计系统的信号调理电路。分析压电传感器输出信号特征,针对传统电荷放大器受运算放大器输入偏置电流与反馈电阻制约使得低频信号放大能力差的缺点,设计了一种带有电压负反馈的差动式电荷放大器,仿真和实验结果表明改进后的电荷放大器能够有效增强低频信号放大能力,对拓宽流量计量程具有积极作用;针对传统的带通滤波器组无法灵活调节通带频率以及所用元器件过多导致的成本高、功耗高的缺点,设计了中心频率可调的带通滤波器,大大简化了硬件结构,同时能够根据需要灵活调节中心频率,提高了滤波效果的同时降低了系统功耗。设计涡街流量传感器测量系统。根据流量信号特点、系统的功耗以及应用场景的要求,提出具备两种供电方式的宽量程、低功耗的系统设计方案。设计电池与电源两种供电方式的管理电路和保护电路,同时根据两种供电方式的特点和要求,在不同的供电方式下进行不同的信号测量方法和控制措施。采用超低功耗单片机MSP430F6459作为核心处理器,搭建相应的外围电路,同时设计人机接口电路并进行静电防护。设计两线制电压源供电方式下的电流输出电路以及两种供电方式下相应的脉冲输出电路。研究系统抗周期振动干扰方法。以工业现场测量中常见的管道周期振动干扰为研究对象,基于设计的硬件电路研究系统抗干扰方法。为了减小单片机的运算量,延长电池使用寿命,提出了基于可控带通滤波器的抗周期振动干扰方法,实验验证方法有效性,并进行系统软件设计。最后搭建实验平台对研制的系统进行相应模块的性能指标测试。

摘要： 香港物联网技术解决方案企业SG Wireless推出用于实时物品追踪的SGW无线室内物品追踪解决方案套件，能够在预先定义的区域內追踪物品。这款解决方案采用Nordic的nRF52840蓝牙5.3/低功耗蓝牙（Bluetooth Low Energy,Bluetooth LE）先进多协议系统级芯片（SoC），可以告知用户特定物品的所在位置，或者被移动到的位置。该公司这款系统在3米半径区域内提供98%的感测精度，

关键词： 奶牛行为识别   机器学习模型   集成电路设计   全差分运放  

摘要： 奶牛行为识别是奶牛精准养殖的重要组成部分,精准高效的行为模式识别对奶牛健康状况监测以及养殖管理规模化具有重要意义。传统奶牛生理监测依靠人工,耗时费力。传感器技术与集成电路设计技术的飞速发展,为精细化、规模化的奶牛生理监测模式提供可能。惯性传感器技术具有抗环境干扰能力强、数据采集精准等优点。在此背景下,采用惯性传感器技术对奶牛行为识别分类展开研究。结合机器学习算法对奶牛行为惯导数据进行分类识别并构建对应分类器,对惯性传感器中原本功耗较高、精度较差的电容电压转换模块进行重设计与实现,最终为实现整体MEMS/ASIC集成微系统提供参考。主要研究内容如下:(1)完成奶牛行为识别分类。采集奶牛行为惯导数据,对奶牛行为数据进行处理分析,对比多个机器学习模型分类算法,包括装袋决策树、支持向量机、BP神经网络、最邻近结点算法。构建四个分类器,计算得到验证集和测试集分类准确度,将模型的准确度和泛化能力作为评判依据,确定出其中最优模型,基于SVM的分类模型准确度达到87.3%,明显优于KNN、BP、装袋树三种分类器测试结果。(2)改进传感器电路模块性能。对MEMS惯性传感器进行分析,完成传感器中ASIC模块电容电压转换电路中全差分运算放大器的设计与实现。利用SMIC18BCD工艺,采用跨导线性环结构与两级运放相结合的设计思路,设计实现应用于电容电压转换模块的全差分运算放大器。实验内容包括前期电路结构分析、电路器件尺寸计算、完成运放前仿真、绘制版图、完成运放后仿真、流片。该全差分运算放大器能够精准的控制静态电流,大幅降低静态功耗,具有更强的电流驱动能力。该运放具有83.2dB开环增益、10.5MHz单位增益带宽、相位裕度达到70.1°、等效输入噪声仅为45.9(nV/Hz)@100kHz,运放静态功耗仅为3.3mW。

关键词： 麦克风阵列   神经网络   语音增强   命令词识别   低功耗  

摘要： 由于芯片技术和大数据的发展,人工智能技术再次兴起,受其影响,基于深度学习的语音命令词识别技术应用也越来越广泛。然而,在实际应用中无论是基于传统技术还是深度学习技术,命令词识别技术受到噪声干扰会导致识别准确率严重下降,存在稳健性不足的问题。本文以麦克风阵列传统降噪算法和神经网络为主要技术,研究并提出了若干提高语音命令词识别稳健性和正确率的方法。针对方向性噪声干扰和对数最小均方误差算法降噪后语音失真,进而导致后端语音识别效果不佳的问题,本文提出了一种基于等边三角形阵列的改进对数最小均方误差语音增强算法。选择阵列中任意一个麦克风数据为基准,依次与另外两麦克风数据做相减运算并保留结果求均值,可以有效抑制基准麦克风正前方以外的干扰信号。同时改进传统对数最小均方误差算法的增益函数和噪声估计方法,并将其作为后置滤波算法。最后使用提出的高频补偿算法恢复降噪过程中损失的语音高频信号。实验结果证明,与原对数最小均方误差算法相比,本文算法在多环境不同信噪比条件下,信噪增量提升了0.13d B～5.08d B。同时,提高感知语音质量的分数范围为0～0.28。针对非用户语音和噪声干扰下命令词识别稳健性不足的问题,提出基于功率归一化倒谱系数与神经网络的多通道命令词识别系统。首先,使用多通道阵列采集含有丰富空域特征的语音命令词数据集。其次,应用对噪声具有一定鲁棒性的功率归一化倒谱系数作为命令词识别模型的输入。最后,应用收缩残差单元和Inception残差单元构建了三个多任务命令词识别模型,可以在识别命令词的同时判断是否为用户发出。命令词识别任务中,提出的Res Nets-CW和Multi-IRes Nets模型在加噪条件下准确率分别为93.39%和92.97%。另外,构建的低功耗模型LRes Nets-CW的准确率为91.25%,在模型参数大幅度减少的情况下,依然可以保持较高的性能,极大降低了系统的功耗,更适合部署在小型低功耗智能设备上。同时,三种模型的用户判断功能在测试数据集的准确率都达到了95%以上。利用软硬件平台对本文提出的前端语音增强算法进行系统功能模块设计并实现,通过在真实环境下对实物进行测试,评估了其在实际应用中的性能,同时也验证了算法的有效性。值得注意的是,通过与上海一家专注于听力研究的医疗器械公司合作,该算法已经成功应用于医疗器械听力康复领域,部署在预处理辅听设备上,搭配人工耳蜗和助听器等设备使用,为听力受损群体提供更好的聆听体验。