关键词： 漂流浮标   低功耗   嵌入式系统   卫星通信  

摘要： 表层漂流浮标是监测海洋洋流的主要设备,具有体积小、成本低、使用方便的优点,可在海上大量投放。漂流浮标系统主要采集GPS定位点数据,通过分析该数据,可计算一定时间内漂流距离,进而计算出洋流流速和流向,并绘制洋流轨迹,得到所测范围内的洋流数据。研究洋流对海上捕鱼、海上航行、海军行动、天气预报等具有重要意义。本文通过分析国内外浮标研究现状,对浮标系统做整体改进,主要体现在硬件低功耗设计、球体构造设计、铱星发射设计、上位机系统设计以及软件优化等方面,力求漂流浮标系统稳定运行,获取更多更准的洋流数据。开展工作如下:(1)整体规划设计。确定了浮标球体,对球体的密封性、稳定性进行设计;对浮标内部构造做整体结构设计,保证球体内器件稳定运行;解决水帆不规则坍塌现象,并进行了海上实验。(2)低功耗系统设计。通过各类器件的综合对比选型,设计浮标系统的低功耗电路,自行制作电路板,并通过了低功耗测试;进行了软件低功耗设计,包括整体软件实现、卫星通信软件设计、丢包处理、蓝牙通信等。对各组成成分进行功耗计算,得出理论运行天数。(3)功能软件设计。其中:变采样算法的设计可获取更为全面的洋流流速;高性能漂流浮标上位机软件系统,可实现数据解析、轨迹绘制以及洋流数据的计算。(4)进行系统综合验证实验,包括:GPS的定位精度实验、浮标体综合运行稳定性实验、水帆海上展开实验。漂流浮标完整海试验证了浮标系统的改进成果,本文所研究的浮标成功在南海投放,为海洋洋流研究获得了大量数据。

关键词： 模拟开关   低功耗   单刀双掷   Cadence  

摘要： 随着功能复杂的智能设备的兴起与普及,高性能模拟开关的需求也日益增高,对此本论文设计了一款超低功耗高带宽双通道双向单刀双掷模拟开关。该开关主要应用于便携式电子智能设备以及通信系统,其功能主要为高精度数据采样,音视频切换等。根据具体的研发项目要求,基于华虹宏力0.35um BCD工艺技术,本文完成了超低功耗高带宽双通道双向SPDT模拟开关的研究与设计。本模拟开关芯片整体电路包括五个模块:电平转换模块,MOS开关模块,驱动模块,先断后通模块与ESD保护模块。在本模拟开关设计中,针对抗干扰的设计难点,应用隔离工艺和低阈值器件,采用热阱设计技术,解决了模拟开关通道串扰与总谐波失真较低的问题。针对低功耗设计难点,采用电源分压自举设计技术,解决了选通电平与电源电压不同带来的功率耗散问题。本模拟开关芯片正常工作的温度区间为-40℃-85℃,单电源供电,电源幅值范围为1.8V-3.6V。本设计全程采用Cadence virtuoso进行设计,并使用其中ADE Spectre仿真电路,仿真时主要对模拟开关的导通电阻,信号带宽,通道串扰,关断隔离及总谐波失真进行测试,并根据仿真结果对电路进行了优化。经过仿真本模拟开关导通电阻最低仅为0.2Ω,对工艺角不敏感,信号带宽最高达130MHz,全电路正常工作时静态电流最小为543n A,通道串扰与关断隔离分别为-74.8d B和-78d B,总谐波失真仅为0.011%,所有电参数均满足或优于设计指标,且最终完成版图设计。

关键词： 忆阻器   低功耗   导电细丝   柔性器件   突触  

摘要： 随着信息时代的快速发展,数据、图像、视频等信息量日益膨胀,迫切需要开发低存取功耗、高存储容量以及多功能特性的存储器。目前主流存储技术主要是闪存,但由于其擦除速度慢、写入速度慢、达到了微缩的极限,人们需要开发新型的存储材料和器件。忆阻器(也称为阻变存储器),由于其擦除写入速度快、功耗低、存储密度高、可用于三维集成技术等特点,有望成为下一代非易失性存储器。而且,由于其传输特性类似于生物突触,基于忆阻器的神经形态计算研究也成为信息领域的热点。本论文首先研究了Bi掺杂对SnO忆阻器的阻变特性的影响。利用磁控共溅射法制备ITO/Bi:SnO/Ti N忆阻器件并对比未掺杂的ITO/SnO/Ti N存储器件。研究表明该忆阻器呈现典型的双极性阻变特性,且通过掺杂Bi元素成功的提高了器件性能的一致性与降低了功耗(通过降低操作电压与操作电流)。其性能随铋掺杂浓度变化有所改变,结果表明铋掺杂浓度为4.8%的器件性能最优,较纯氧化锡器件功耗降低幅度最大。论文进一步研究了Bi:SnO忆阻器的阻变机理。通过电流拟合结果得掺杂前后ITO/Bi:SnO/Ti N器件均为导电细丝机制。进一步通过TEM等表征手段,观测到阻变层中间形成氧化锡晶体,且铋原子环绕分布于氧化锡结晶周围。由此,我们提出了新型同轴铋原子导电细丝,成功解释忆阻器功耗降低及性能优化的原因,并且拓展了人们对忆阻器阻变机理的理解。论文还重点研究了基于二维CuP材料的光电柔性忆阻器。该忆阻器具有良好的循环稳定性、较大的存储窗口以及光电调谐多级存储特性。同时,忆阻器弯曲半径达到10mm,弯曲次数达到10次,阻变性能均未退化。进一步对忆阻器的类脑学习行为进行研究,结果表明CuP忆阻器在光电调谐下能够实现多种突触仿生功能,且具有“学习-遗忘-回溯”的人脑学习记忆功能。综上所述,论文通过材料优选和结构设计的方法,获得了低功耗忆阻器并提出新型同轴导电细丝模型以及高性能认知忆阻器,为忆阻器的性能优化、功耗降低以及机械柔韧性改善等关键性的科学问题提供了有效方法。本研究为忆阻器的非易失性存储和神经形态应用奠定了硬件基础。

关键词： 移动通信   混合式包络跟踪电源调制器   线性级   低功耗   高摆率  

摘要： 功率放大器(PA)是手机等便携式移动通信设备中的高能耗模块电路,其效率的提升对减小设备的散热和延长电池的续航时间有重要意义。现代移动通信系统为了在有限的频谱资源内提高数据传输速率,采用了具有较高峰均功率比(PAPR)的非恒包络调制方式,使得PA长时间工作在功率回退区,当电源电压恒定时PA效率低下。包络跟踪(Envelope Tracking,ET)技术采用包络跟踪电源调制器(Envelope Tracking Supply Modulator,ETSM)动态地调整PA的电源电压以跟踪射频信号的包络,可以有效提高PA的效率。ETSM是ET技术的核心,为了达到较高的ET系统效率,ETSM本身应具有较高的效率;另外,为了无失真地放大和跟踪输入宽带包络信号,ETSM需要具有比射频输入信号包络更高的带宽并且达到较高的压摆率。本文对低功耗高摆率ETSM的关键电路进行了研究与设计,主要内容如下:1.基于TSMC 0.18μm CMOS工艺,选用由线性放大器和开关变换器并联构成的混合式包络跟踪电源调制器(Hybrid ETSM,HETSM)拓扑,设计了一款应用于5MHz包络信号的HETSM(简称HETSM(传统)),其中线性级由传统电流镜运算跨导放大器(OTA)和Class AB输出级构成。仿真结果表明:在电源电压3.3V、负载4Ω||100p F的情况下,线性级的增益、增益带宽积、平均压摆率和静态电流分别为59.65d B、25.38MHz、75V/μs和17m A;当输入5MHz正弦信号时,HETSM(传统)的平均输出功率、平均效率和平均放大误差分别为28.25d Bm、68.3%和99.5m V;然而,当输入10MHz正弦信号时,平均输出功率和平均效率分别降低为28.18d Bm和66.83%,平均放大误差增大为154.8m V。这是因为随着输入信号带宽的增加,线性级的增益、带宽和压摆率不足导致无法准确地放大和跟踪输入信号。最终输入HSUPA R6 5MHz包络信号,平均输出功率和平均效率分别为27d Bm和69.5%。2.基于TSMC 0.18μm CMOS工艺,设计了一款应用于10MHz包络信号的HETSM(简称HETSM(改进))。为了解决传统电流镜OTA难以在低功耗条件下同时实现高增益、宽带宽和大摆率的问题,提出了一种基于互补型翻转电压跟随器(Flipped Voltage Follower,FVF)的高性能OTA,增大了等效跨导和瞬态电流输出,从而提高了增益、带宽和压摆率。进一步的,在保持HETSM(传统)其他部分结构和参数不变的情况下,将其中线性级的传统电流镜OTA替换为互补FVF型OTA,即为提出的HETSM(改进)。仿真结果表明:线性级的增益、增益带宽积和平均压摆率分别提升为73d B、53MHz和191.45V/μs,静态电流减小为12m A;当输入10MHz正弦信号时,HETSM(改进)的平均输出功率、平均效率和平均放大误差分别为28.35d Bm、68.14%和58.8m V;与HETSM(传统)输入10MHz正弦信号时的实验结果相比,平均输出功率和平均效率分别提升了0.17d Bm(27.25m W)和1.31%,平均放大误差降低了96m V。最终输入LTE QPSK 10MHz包络信号,平均输出功率和平均效率分别为28.39d Bm和73.24%。

关键词： 反向散射   检测电路   无源定位  

摘要： 无源物联网的标签摆脱了对电源的依赖,具有体积小及成本低的优点,适用于仓储等需要密集部署的行业,通过在货品上附着标签,并与标签通信或对标签定位,可实现对货品远距离的查询和搜寻,提升工作效率,节约人力成本。然而,传统射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)标签的通信距离有限,不能适用与大范围的仓储场景,造成这一问题的原因在于:其一,在下行链路上,低功耗限制使得标签解调电路灵敏度低,当阅读器的指令信号由于距离提升而变弱时,将解调失败;其二,在上行链路上,RFID标签采用了幅度调制的反向散射方法,这会引起反射信号和原始载波的同频干扰,使收到的反射信号受到载波影响,降低了反射距离,虽然RFID系统使用了昂贵的硬件减弱同频干扰的影响,但并不能完全消除。因此,在下行链路上,本文提出一种基于对数转换的解调方案。以d Bm为单位的对数形式下,调幅的指令信号在幅度上的变化将更容易区分,尤其是信号较弱的情况下,并且对数转换硬件的功耗远低于放大器硬件,因此可以实现低功耗、高解调灵敏度的解调检波电路。并使用了移频反向散射的调制方法,使散射信号和载波信号处于不同频段,完全消除了同频自干扰。现有的标签定位方法大多针对RFID,并不能适用于移频调制的标签,此外大多数定位方法设备成本较高,例如需要宽带接收机或天线阵列,不利于推广商用,针对这一问题,本文对现有方法进行了改进,使用一般商用设备,即用单天线单设备对移频标签进行角度估计,并设计定位模型实现定位。实验证明,本文提出的检测电路设计在静态功耗仅提升0.3(2的情况下,将解调信号的信噪比提升了至少3d B,以微小的功耗换取灵敏度大幅提升。其次,本文的定位方法在单设备、单天线的条件下,横纵距离50米(直线距离约70.7米)处的定位误差仅7%。

关键词： 忆阻器   氧化钽   二维材料   神经突触仿生   低功耗  

摘要： 忆阻器既能满足高密度信息存储和高性能计算对下一代电子存储器的需求,还具有非易失性逻辑运算和类脑神经形态计算的功能。因此,自提出以来,忆阻器就取得了巨大的研究进展。然而,基于传统的单层氧化物材料或者金属电极制备的忆阻器件,在开关电压分布、低功耗和高速度方面出现了较大的瓶颈,急需要寻找一些新的器件结构或者新型氧化物材料去进一步优化忆阻性能,提高器件的稳定性,降低功耗。因此,本文主要研究简单氧化物提高忆阻器性能,实现突触可塑性。通过制备双层器件结构改善忆阻器电压分布不均匀的问题,采用石墨烯电极或者二维氧化钛纳米片降低器件功耗,并对高性能忆阻器进行突触仿生功能的研究,其主要内容如下:1、通过插入宽带隙的AlN薄膜制备了Ta/TaO/AlN/Pt双层忆阻器件。与没有AlN层的器件相比,该双层器件表现为突变型电阻转换行为,且具有更好的稳定性和更低的开关电压。Ta/TaO/AlN/Pt器件为下一代非易失性电子芯片系统提供了理想的选择,但是为了更好地模拟生物突触行为,需要制备一个具有双向渐进调控的忆阻器。因此,本章提出使用多层石墨烯电极替代传统的金属电极,制备了Ta/TaO/AlN/Graphene三明治结构的忆阻器。该器件在直流电压扫描下具有稳定的电学特性。更重要的是,一次写入事件的能量值可以低至37 f J,进一步证明了低功耗特性。此外,该忆阻器可以完全模拟生物突触的功能和突触可塑性,包括尖峰时间依赖突触可塑性、双脉冲易化、兴奋性突触后电流以及长期-短期记忆等。根据电流-电压曲线的拟合结果,将导电机制归因于缺陷辅助隧穿。因此,该项工作在高稳定性和低功耗人工突触神经形态计算中具有出色的潜力。2、采用旋涂方法制备了氧化钛纳米薄膜,以构建Ag/2D-Ti O/Pt结构的忆阻器。经过电压-电流测试后,该器件具有典型的双极电阻切换行为,并且具有低开关电压(开启电压为0.37 V,关闭电压为-0.2 V),高开关电阻比(超过10)和低开关功率(开启功率为10 W,关闭功率为10W)。值得注意的是,单个器件在不同的限制电流下表现出均匀稳定的不同电阻状态,从而实现了多级存储。将4个忆阻器件连接到实际的存储电路中,通过选择性地刺激4个器件,从而使电路的输出显示不同的电流值,最终实现可存储和可编程的特性。此外,器件电导可以通过正负交流电压脉冲进行调整,这有利于模拟生物突触功能。因此,该工作为高信息存储以及神经形态计算应用提供了可行的方案。3、探索晶体管与忆阻器串联构成的1T1R结构,该结构可以有效的抑制漏电流,实现了高密度交叉阵列。本章详细的研究了晶体管特性,并且使用Cadence软件对晶体管的选通特性进行模拟,并进一步的绘制版图。该结构与CMOS工艺兼容,为系统级芯片的应用提供了新的见解。

关键词： 模数转换器   逐次逼近   低功耗   分段式DAC  

摘要： 今日的世界已经是数字化的世界,人们的生活已经被科技深深改变,便携式电子产品如手机、电脑以及智能家居等设备得到广泛使用,将数字系统与真实世界连接起来是进入新时代的第一步,模数转换器便承担了这一重要角色。因此设计适合不同应用场景的ADC(Analogto Digital Converter ADC)电路便成为了模拟电路设计中的一大重点。在经过几十年间不断地发展,ADC电路已经衍生出了 Flash型ADC、流水线型 ADC、Sigma-Delta 型 ADC 以及 SAR(Successive Approximation Register)型 ADC等众多电路结构。其中SAR型ADC的功耗低精度高,相对于其他ADC电路,同样的功耗可以达到更高精度。同时SAR型ADC一般也具有较小的芯片面积。这些优点使SAR型ADC可以适应不断的更新的应用环境,因此已经广泛应用于触摸屏、生物医疗、传感器以及无线网络等系统。集成电路硅栅特征尺寸也已经减小到纳米级,高集成度、高性价比片上系统也应运而生,纳米级CMOS的SAR型ADC设计关注度也日益渐增。本文在对目前市场上主流模数转换器电路的算法、电路结构、电路特点等加以研究分析后,设计了一款基于逐次逼近算法的高精度12位ADC。其中比较锁存电路采用了增加了前置放大器的高速比较器结构,将放大器的负指数响应与锁存器的正指数响应相结合,提高比较器速度。同时增加输入与输出相结合的失调校正电路,提高比较器精度。DAC模块采用分段式DAC,减小DAC所用元件大小,其中高位子DAC采用电荷储存式,使用温度计码进行控制,提升DAC模块的静态特性和动态特性,低位子DAC采用电阻树结构,保证低位DAC转换单调性。高位子DAC将采样保持电路与DAC电路结合在一起,节省了总体芯片面积。ADC片内增加了偏置模块,减小总体电路对外部条件变化的敏感度,其中偏置模块中偏置电流为由正负温度系数电流运算得到的零温度系数电流。电路设计完成后,本文对电路模块的版图布局也进行了详细论述。经过仿真测试,本文在GSMC0.18μm工艺下得到了一个精度为12位采样率为260KS/s的逐次逼近型ADC电路,在奈奎斯特频率下测试得到该电路的SNR(Signal-to-noise ratio)为 73.65dB,SFDR(Signal-to-noise distortion ratio)为 90dB,有效位数ENOB(Effective Numberof Bits)达到 11.91bit,功耗为8.25μW,品质因数 FOM(Figure of Merit)达到4.2 fJ/conv-step。

关键词： 混合型模数转换器   逐次逼近型   低功耗   校准   冗余  

摘要： 作为连接现实世界与数字世界的桥梁,模数/数模转换器在现代技术体系中扮演着不可或缺的角色。目前,在无线通讯、手提电话、个人电脑、硬件存储等领域,相关的芯片设计在功耗、面积等方面有着很高的要求。这就推动了模数转换器芯片向着更低功耗、更小面积的方向发展。同时,根据奈奎斯特定律,输入的信号频率越高,模数转换器的采样率也要越高(Fs≥2*Fin)。也就是说,在保证更低功耗、更小面积的前提下,转换器的采样频率也需要不断提高,以适用于更多的应用场景。本文设计不同于传统模数转换器架构,而是采用了逐次逼近型与斜波型的混合架构方式,实现了低功耗、高精度、中高速的设计目标。其中,逐次逼近型模数转换器的主要缺点在于其动态比较器,为了满足噪声的要求,输入管的面积和电流消耗会很大;而斜波型模数转换器在速度上存在缺陷,因为在转换精度(即LSB)—定的情况下,输入的电压范围越大,所需要的转换时间也就越长。采用混合架构的方式很好地弥补了上述两者的缺点。其整体工作分为两部分,以逐次逼近型工作方式完成高位转换,从而降低了对于动态比较器的噪声要求,以斜波型工作方式完成低位转换,从而极大地减小了其输入范围,提高了转换速率。除此以外,本文设计中的电容阵列采用了冗余排列方式,进一步降低了转换时间,并提高了模数转换器的抗干扰能力。本文设计采用28nm HPC CMOS工艺,实现了分辨率12位、采样率31.25MS/s的模数转换器,设计的最终优值(FOM)为1.6fJ/conversion-step,在功耗方面优势明显。同时,为了解决电容阵列失配造成转换器性能恶化的问题,本文还提出了一种应用于冗余阵列的模拟前台校准方式,该校准方式使得有效位数提高了1位,INL/DNL从原本的±2.3/±1.2LSB改善到±0.7/±0.5LSB以内,实现了高精度的设计目标。

关键词： 低功耗嵌入式设备   目标检测   模型剪枝   模型量化   轻量级网络  

摘要： 近年来许多性能优异的卷积神经网络模型被国内外学者所提出。但是这些模型本身的特征参数数量多,实现起来对硬件也有了更高的要求,只能在一些含有高性能GPU(Graphics Processing Unit)的计算机或者服务器上完美运行。然而,在低功耗嵌入式设备上应用深度学习算法已经产生了巨大的应用场景需求,比如无人驾驶、安防监控等领域。因此,需要针对低功耗设备改进现有的网络模型并优化出高效神经网络前向计算框架。针对深度学习算法应用于低功耗设备存在的问题,本文对基于低功耗低算力设备的轻量化目标检测算法完成相关研究。主要研究内容为改进轻量化特征提取网络、模型压缩(参数剪枝、模型量化)及检测算法在嵌入式设备上的部署应用。首先,选择最优的轻量级分类网络,并替换目标检测算法中的特征提取网络构建新的检测网络,标注注数据并训练,并完成参数剪枝,在准确率损失最小化的前提下缩短前向推理时间,最后将剪枝后的目标检测模型移植到嵌入式计算平台上,结合量化方法实现推理加速。通过采用改进的轻量级网络模型、参数剪枝以及模型量化,在低功耗嵌入式移动设备上完成多种物体检测(包括VOC数据集中的通用物体,混凝土裂缝,花卉及海洋生物)。本文的轻量化目标检测算法由轻量级Mobile Net V3 Large网络与YOLO V3算法改进而来。网络训练得到模型后,并进行随机非线性剪枝和int8量化处理,实现前向推理加速对模型进行转换,这里我们根据设备环境(树莓派3B+和Kendryte KD233中根据NCNN库采取int8定点量化方法、Jetson Nano上利用Tensor RT库执行int8定点量化法进行前向推理加速)灵活选择,最终模型平均大小为8.2MB。我们重新设计了基于深度学习的目标检测优化方法,并实现了在树莓派3B+、Jetson Nano和Kendryte KD233这三个基于低功耗嵌入式计算平台上的应用。首先利用搜索引擎及现有公开数据集分别采集扩充多种数据(VOC数据集、牛津-17类数据集、混凝土裂缝数据集、海洋生物数据集),然后在计算机端上利用Label Img软件完成数据标注,接着完成模型训练及模型剪枝,最后利用前向推理加速将模型分别移植到三种嵌入式计算平台,最后测试发现在NVIDIA Jetson Nano、树莓派3B+和堪智KD233开发套件上的平均单帧预测时间分别为165ms,40ms,35ms,基于四种数据集上的平均准确率为84.02%。优化后的目标检测算法在低功耗嵌入式设备上基本达到了实时运行的效果。

关键词： LoRa   神经网络   粮情测控   低功耗   系统容量   温度预测  

摘要： 粮食安全一直是国家军事战略安全和农民基本生活保障的重要支撑点,对维护社会秩序、市场合理化、国家安全起着非凡影响。当前我国粮情测控问题主要包括温湿度采集硬件成本高和粮仓环境变化不能精确测量和控制,从而造成粮食的损坏和浪费,并且严重影响粮食存储安全,损害国家利益。因此针对现有粮情测控问题,将无线传感器技术、低功耗和远距离无线电传输技术(Long Range,LoRa)和神经网络知识应用于粮情测控领域很有必要,所以本文研究主要工作如下:(1)针对恶劣天气传感器易烧毁和根层编号易紊乱的问题,设计了具有根层飞号自动恢复机制的信息采集子系统。该子系统进行Flash存储算法优化,设计了一种传感器根层飞号自动恢复方案,其数据处理的机制优化可以实现传感器损坏快速定位与故障解除;其测控处理的机制优化可以缩短单路测控的平均有效时间,提高实时测控效率;其读写分离和多级驱动放大的机制优化可以提高串行数据的传输距离,增加单路挂载传感器数目。为了降低设备在工作异常时烧毁测控电缆的风险,设计隔离保护模块,从而降低损坏率。(2)针对系统传输功耗高和容量低问题,设计了低功耗和低丢包率的信息传输子系统。该子系统主要是完成信息控制与管理子系统中的采集指令、控制指令和配置指令的交互,并对粮情测控LoRa终端节点和LoRa网关的低功耗软硬件方案进行设计。该子系统对LoRa传输机制理论原理中的TDMA实现原理和CDMA实现原理展开具体研究,并设计了一种新型LoRa网络CSMA/CA传输方案。通过测试可知,减少接收侦听模式次数,提高通信成功率,并尽量多保持睡眠状态,可降低功耗,延长使用时间;开启自适应速率,并对网关进行异频处理,可有效降低丢包率,增加系统容量。(3)针对当前粮仓温度预测误差大问题,设计了联合粮仓内外环境数据智能测控和用户反向控制的信息控制与管理子系统。对比分析平均误差,建立基于神经网络LSTM温度预测模型,当优化器为adamax、训练循环次数是150、损失函数是MAE时,平均误差最低,温度预测结果更准确,从而实现对粮仓内外环境数据的智能保存、解析、处理和预测,同时实现机器与用户之间的智能交互。综上所述,本文设计的基于LoRa和神经网络的粮情测控系统由各个子系统的硬件部分和软件部分构成,该系统具有远距离、系统容量大、低功耗、负载能力强、安全性高、故障快速定位、温度预测误差小、长期稳定运行等优点,对当前粮仓环境精准测控和国家粮食安全具有特殊意义。