关键词： 射频接收机   中频电路   滤波器   可变增益放大器   直流失调校准  

摘要： 物联网的迅速发展要求无线通信设备朝着小体积、低成本、高性能和高寿命的方向发展。而无线收发机在无线通信设备中占据很大比例的功耗,因此要求收发机实现低功耗、小面积、高动态范围和高噪声性能。近年来有学者提出一种相位跟踪接收机,其单通道架构有效地减少了无线接收机功耗和面积。本文基于相位跟踪接收机架构,设计了一款模拟中频电路芯片。该中频电路的作用在于进行频率选择,抑制临近信道干扰和混频器产生的高频成分。中频电路另一个作用是调节有用信号的幅度,使其位于模数转换器动态范围之内。 针对相位跟踪接收机对环路低延时的要求,采用群延时较小且平缓的巴特沃斯低通滤波器,滤波器阶数取三阶,来满足临近信道干扰抑制需求。为了实现带宽和增益的独立配置,通过级联法完成了有源电阻电容滤波器的综合,获得了较好的线性度和灵活性。基于比例电阻的可变增益放大器用于进一步提升线性度。由于接收机采用零中频的下变频方式,为了避免对有用信号造成抑制,本文提出了一种预校准的数字辅助直流失调校准方案。一旦接收机开始解调信号,直流失调校准电路不再发生变化。该校准方案采用动态比较器、逐次逼近逻辑以及电流阵列实现,避免了大电容大电阻的使用,节约了面积和功耗。 本文基于中芯国际40纳米的工艺,完成了中频电路的设计、后仿真、流片和测试。根据系统要求,目标截止频率为1 MHz和2 MHz,增益为0～35 dB,四倍截止频率衰减大于30 dB,输入三阶交调点大于0 dBm,噪声系数小于57.2 dB,功耗小于680μW（包括带隙基准源和测试缓冲放大器的功耗）。芯片测试结果表明截止频率为1.014MHz和1.998 MHz,增益为0.64～29.5 dB,四倍截止频率衰减37.7 dB,输入三阶交调点3 dBm,总功耗为734μW。所有增益控制字下,直流失调余量均小于16 mV。芯片总面积0.464 mm2,核心电路面积为0.066 mm2。

关键词： 逐次逼近型模数转换器   异步逻辑   低功耗   开关电容  

摘要： 自然界中的任何信息都是一个模拟信号,它必须从模拟信号转换为数字信号,才能完成复杂的计算和存储数据的操作。在生物医学电子产品或便携式设备中,模数转换器(Analog-to-Digital,ADC)是传感功能中不可替代的组成部分。因此,ADC的设计者需要在各项指标和功耗之间进行折中。在ADC的选择中,每种结构都有其不同的限制,如版图的面积、功耗、分辨率和速度等。由于逐次逼近型模数转换器(Successive approximation analog-to-digital converter,SAR ADC)具有低功耗、高分辨率、精度高、小尺寸等特点,在上述限制条件之间能达到较好的平衡,因此常被应用于需要长期使用的低功耗设备中。 本文基于中芯国际(SMIC)0.18μm CMOS工艺,设计了一款电源电压为1.8V,有效位数(ENOB)为12位,采样率达1 MS/s的逐次逼近式模数转换器。并通过栅压自举电路和分段式电容DAC结构实现了相同精度和采样率条件下的低功耗结构:在采样开关部分,采用栅压自举电路结构确保了采样开关能够在较低的工作电压下获得比较稳定的导通电阻以及更高的线性度,确保了SAR ADC在较低的工作电压下实现预期设计的高精度,降低了系统的整体功耗;在比较器部分,通过优化了传统LATCH比较器的结构,降低了回踢噪声对输入信号的影响,从而提高了ADC的精度表现;电容DAC部分,采用分段式电容DAC结构通过将电容阵列分段,将总电容大小直接减小了一倍,功耗也随之减小了将近一倍,实现了低功耗的预期目标;在逐次逼近逻辑模块,由于本设计需要在精度与速度之间进行折中,且对精度的要求并不高,因此采用异步逻辑来实现对电容开关的控制,实现了相对于同步逻辑更高速、更低功耗设计效果。本文将对以上提到的部分进行详细的分析论述,并在最后部分进行了仿真验证。 仿真显示,本设计的逐次逼近逻辑型数模转换器的在1MS/s采样频率下,输入为奈奎斯特频率信号时,其有效位数(ENOB)为11.5bit,信噪失真比(SNDR)为70.9dB,无杂散动态范围(SFDR)为86.1dB,功耗为1.33194mW,实现了预期设计目标,为该类芯片工程化提供一定技术参考。

关键词： 光纤布拉格光栅   光纤布拉格光栅解调   微型化   可调谐激光器  

摘要： 随着各种行业对机器人的需求逐渐提高以及机器人技术的迅猛发展,传统的感方式已经无法满足机器人尤其是特殊场景下工作的机器人的传感需要,因为光纤布拉格光栅传感技术具有尺寸小、成本低和抗电磁干扰等特点,在机器人行业具有广泛的应用前景。为了解决常规光纤布拉格光栅传感器无法直接应用于机器人行业的问题,针对机器人领域对光纤布拉格光栅传感器的微型化和低功耗的需求,开展了基于可调谐半导体光源解调法的设计研究。本文的主要研究内容为: (1)为解决目前光纤布拉格光栅解调系统体积和功耗过大问题,从光纤布拉格光栅的基本理论及其传感系统的解调原理出发,对光纤布拉格光栅解调系统的解调方案、复用方式和系统光路进行设计。系统选用可调谐激光器为光源,在使用可调谐激光器的基础上,设计基于波分/空分混合复用的系统光路。 (2)对系统的硬件电路进行详细分析和设计,设计了基于STM32的能够解调两通道的解调系统硬件电路。系统使用STM32作为控制器控制电流源电路输出以及读取光电转换电路输入实现对光纤布拉格光栅传感器的解调,进一步设计温控电路增加系统的稳定性和准确性,并设计无线电路使得系统具有更广泛的使用场景。 (3)对系统的程序与算法进行设计与编写。对系统控制器的底层驱动程序进行编写,实现控制器对各个电路部分的控制,完成系统按波长顺序输出激光同时采集FBG反射信号;同时设计了系统的寻峰算法为高斯拟合算法,进一步根据反射光谱特点设计了基于希尔伯特变换的波长分割方式,提高了系统解调的数据精度。 本论文基于对微型低功耗光纤布拉格光栅解调系统的研究,通过相应的软硬件设计和系统测试研制出基于可调谐半导体激光器的光纤布拉格光栅解调系统,该系统的体积缩小到***×1 m2m134.8 m m4×50,其解调速度达到10Hz。系统可满足微型低功耗光纤布拉格光栅解调系统的设计需求,相关研究内容对于在机器人领域应用光线布拉格光栅传感器具有潜在的应用意义。

关键词： 反向散射通信   多站协同覆盖   波束赋形   唤醒接收机   低功耗设计  

摘要： 物联网技术的核心目标在于推动万物互联,这要求通信网络不仅能够支持大规模设备的接入,还需保持低功耗和低成本,以满足物联网设备广泛部署和长期运行的条件。反向散射通信作为物联网技术的关键技术之一,其优势在于借由反射外界电磁波信号来传输数据,无须生成独立的载波信号,是实现低功耗、低成本通信的理想选择。然而反向散射通信技术仍面临若干挑战,尤其是如何拓展通信范围并进一步降低能耗。本文聚焦于反向散射通信系统基站侧与标签侧两端的性能优化。在基站层面,本文的研究集中于多基站协同工作模式下的波束赋形优化及多站初相调整策略,旨在通过波束控制增强总体覆盖效能;在标签层面,本文探索了低功耗远距离场景下的唤醒机制设计,旨在系统性地减少标签的能量消耗,从而提升反向散射无源物联网的前向覆盖能力。 首先,本文研究了多基站协同反向散射通信系统的前向覆盖增强问题。在典型的蜂窝小区环境中,由于反向散射设备面临信道信息不确定以及其灵敏度低下等局限,传统单一基站往往难以覆盖小区边缘的设备。有鉴于此,本文引入多站协同策略以实现更好的覆盖效果。本文的核心贡献在于提出了一种新颖的多站协同波束赋形方法,该方法基于离开方位角(Azimuth angle of Departure,Ao D)外推信息来设计波束赋形矢量。具体实施时,首先在盲区内布置稀疏的锚节点,利用锚节点的Ao D信息外推出全局的Ao D信息矩阵,进而通过波束赋形使得多站的波束同时指向目标区域。随后为各基站的波束配置不同的初始相位组合,这有利于信号在接收端的相干叠加,从而提升前向覆盖的整体效果。仿真结果证明了本文提出算法的优越性,相较于盲目扫描,新算法能够显著增强盲区覆盖范围和信号强度,彰显了其在增强物联网通信系统前向传能覆盖方面的潜力。 其次,本文探索了反向散射通信系统中的远距离低功耗唤醒技术。尽管传统的非连续接收技术可以显著降低设备的整体功耗,但同时增加了系统通信时延。现有的唤醒模块虽然能够通过集成功放模块增强灵敏度,但需要消耗毫瓦级的功耗,这与低功耗设计原则相悖。有鉴于此,本文综合考量唤醒模块的功耗与灵敏度需求,设计了一种适用于反向散射设备的新型低功耗远距离唤醒模块。该模块核心构成主要包括阻抗匹配网络、无源二极管混频电路、LC谐振电路、RC积分电路以及阈值检测电路等。此外,研究还设计了与之适配的唤醒信号和软件控制读取策略。在完成了电路的结构及原型制作后,借助搭建的综合测试平台对唤醒模块的功能完整性与性能指标进行了测试分析。实验结果验证了本文所实现的低功耗唤醒模块的有效性,成功实现了-36d Bm的高灵敏度阈值,为远距离低功耗反向散射通信提供了重要的技术支持。

关键词： 异构多核处理器   混合任务集   能耗   常带宽服务器   Linux内核  

摘要： 随着人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的发展,AI应用逐渐融入人们的日常生活。手机和平板等移动终端设备中将会涌现更多AI应用,更多软实时任务与非实时任务,这对于电池供电的手机和平板提出了更高的能耗挑战。当前,处理器是设备能耗的主要来源之一,单指令集异构丛集多核处理器是手机和平板的主流处理器类型。低功耗任务调度是一种通过任务调度优化处理器使用情况,以降低处理器能耗的方法。 对于单指令集异构丛集多核处理器,以及软实时任务与非实时任务混合的场景,Linux内核的任务调度算法是当前最具代表性的算法。Linux内核采用一种层级组合式混合任务低功耗调度算法实现低功耗混合任务调度,主要表现出两点问题:(1)实时任务的低功耗调度由G-EDF(Global Earliest-Deadline-First)算法叠加GRUB-PA(Greedy Reclamation of Unused Bandwidth-Power Aware)算法实现,任务在核心间的分布由全局调度算法G-EDF决定,不利于GRUB-PA的能耗优化策略,也不利于任务在核心间的能耗最优分布;(2)非实时任务的调度优先级总是低于实时任务,在低功耗任务调度会降低处理器时钟频率的基础上,这可能导致非实时任务长时间无法获得处理器。 针对这两点问题,提出了一种适用于多核半划分调度的服务器调度算法;基于该算法,构建层级组合式混合任务调度算法,提出了一种软实时周期任务与非实时任务混合的低功耗多核半划分调度算法;为非实时任务分配服务器,提高非实时任务的调度优先级。本文主要工作如下: 1.针对层级组合式任务调度中运行时间服务器的基础调度问题,在CBS(Constant Bandwidth Server)服务器调度算法的基础上提出RM-CBS(Reconfigurable Multicore CBS)算法。添加服务器参数与变量的部分备份,以支持服务器迁移。添加特定的剩余预算和截止时刻更新算法,以支持服务器参数重配置功能。相较于传统方法,RM-CBS在不改变服务器带宽预留要求的前提下,在CBS基础上集成和改进了服务器带宽回收、参数重配置、核心间迁移等算法,更适用于多核半划分调度。修改经典任务模型的工作量密度定义,在此基础上给出了RM-CBS算法对周期性实时任务的调度可行性条件及证明。修改后的模型较传统模型具有更好的一般性,相应的EDF(Earliest-Deadline-First)调度可行性条件也具有更好的一般性,更加适用于单指令集异构丛集多核处理器。 2.针对软实时周期任务和非实时任务混合的低功耗任务调度问题,构建适用于混合任务集和单指令集异构丛集多核处理器的能耗预测模型。采用BL-CBS(Big-LITTLE CBS)和EAS(Energy Aware Scheduling)算法的低功耗调度策略,选择预测能耗最优的核心放置或拉取任务,给出软实时周期任务和非实时任务混合的,单指令集异构丛集多核处理器上的低功耗任务半划分算法。采用RM-CBS调度实时任务,采用最小可行速率的DVFS(Dynamic Voltage and Frequency Scaling)调度策略降低核心能耗。针对软实时周期任务和非实时任务之间的调度公平性问题,在每个核心上分配一个RM-CBS服务器,在核心可用带宽充足时使用该服务器调度运行非实时任务。在软实时周期任务由于动态启动、参数重配置以及非实时任务服务器带宽占用等问题导致当前调度不可行时,将相关实时任务放入待定队列,禁用非实时任务服务器。采用本地待定任务检查与可行性优先的任务推送和拉取算法,使待定任务加入运行队列。使用Gem5和rt-app进行了相关实验。实验结果表明,相较于传统算法,本文所提算法在EPI(Energy per Instruction)方面平均降低16.18%～36.89%,能够有效保证软实时周期任务作业按时完成,非实时任务作业平均响应比增量小于0.8。 3.在Linux主线内核5.15.36中,修改deadline、fair和real-time调度类及其他相关部分的相关代码,实现本文所提单指令集异构丛集多核处理器混合任务低功耗调度算法。相较于Linux主线内核5.15.36,本文在Linux内核中实现了基于服务器的实时任务多核半划分调度算法,实现了一种有效的服务器重配置算法,实现了一种实时任务与非实时任务之间的动态调度优先级机制。本文实现的内核在任务运行能耗和任务运行性能方面也有更好的综合表现。

关键词： 鸟声采集   低功耗   实时传输   麦克风阵列   鸟声事件检测  

摘要： 鸟类作为生态环境的重要指示物种,其监测对揭示生物多样性及生态状况提供了关键依据。被动声学监测是一种新兴的鸟类监测技术,具有对鸟类干扰小、监测范围大、适合长期监测等优点,通过采集和分析鸟类鸣声可以获取鸟类生态行为、种群状态,其中,鸟声采集是被动声学监测的基础。然而常用鸟声采集设备都是国外产品,且均为离线设备,存在成本高、设备无法满足不同应用场景需求等问题,影响被动声学监测技术在我国鸟类科学研究与监测中的应用。基于此,本文对鸟声采集系统进行了研究,包括两种采集设备与一个数据分析展示的软件平台。主要工作总结如下: 对于需要长期录音、大容量存储的鸟声采集场景,设计并实现了低功耗单通道鸟声采集设备。该设备基于开源项目Audio Moth进行改进设计,采用低功耗芯片EFM32WG980F256作为主控芯片,实现了低功耗采集(32k Hz采样率下设备功耗为90m W),存储容量最大为2TB,设计了可靠的户外防水结构。为了验证设备的性能和可靠性,在广州市北至花都区南至南沙区共选取了25个公园部署该设备进行鸟声采集,连续采集7个月合计500多个小时,共采集了125万条1分钟时长的录音文件。 对于需要声音的空间信息、声音数据实时传输的鸟声采集场景,设计并实现了基于声音事件检测的多通道鸟声采集设备。该设备采用全志T113-S3处理器作为主控平台,支持太阳能、市电、以太网供电,4G网络传输,8通道麦克风阵列,可调增益前置放大等功能,并使用NCNN嵌入式边缘计算框架实现了基于改进Densenet框架的边缘鸟声事件检测,检测到的有鸟声文件通过网络传输至云服务器,并使用SRP-PHAT算法进行鸟声方位计算。设备运行功耗约800m W,休眠功耗约450m W,录制10秒的八通道音频、并进行鸟声事件检测、数据压缩上传等步骤仅需约13秒。 对于声音数据进行分析处理时,面临数据量过大、数据分析过程困难等挑战,设计并实现了一个包含设备状态监控、鸟声数据识别、鸟声方位计算的鸟声采集设备数据分析监控平台。通过该平台,可以将上述两种设备进行统一管理形成完整的鸟声采集系统。