（微电子学与固体电子学专业论文）神经元mos及其应用电路的研究.pdf

独创性申明 秉承祖国优良道德传统和学校的严谨学风郑重申明：本人所呈交的学 位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知， 除特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人的研究成果。与我 一同j 二作的同志对本文所论述的工作的任何贡献均已在论文中作了明确的 说明并已致谢。 本论文及其相关资料若有不实之处，山本人承担一切相关责任 沦文作者签名：握垂笈汐眸扣月麒口 保护知识产权申明 本人完全r 解西安理工大学有关保护知识产权的规定，即：研究生在 校攻凑学位期问所取得的所有研究成果的知识产权属两安理工大学所有。 本人保证：发表或使用与奉论文相炎的成果时署名单位仍然为西安理工大 学，无论何时何地，未经学校许可，决不转移或扩散与之相关的任何技术 或成果。学校有权保留本人所提交论文的原件或复印件，允许论文被查阅 或借阅；学校可以公布本论文的全部或部分内容，町以采用影印、缩印或 其他手段复制保存本论文。 ( 加密学位论文解密之前后，以h 申明同样适用) 论文作者签名：撂生乏导师签名 0 哗，p 月，三日 塑墨 神经元m o s 及其应用电路的研究 学科：微电子学与固体电子学 作者姓名：杨媛 签名： 指导教师：高勇教授( 博导) 签名： 余宁梅教授( 博导)签名： 答辩日期： 摘要 随着集成电路的发展及其集成度的提高，传统的基于单一晶体管功能的 硅集成电路，出现了很多困难的、急待解决的问题，而神经元m o s 晶体管 ( n e u r o nm o s f e t ，简写为n e u m o s 或v m o s ) 作为一种具有强人功能的 单元晶体管，为解决集成电路中晶体管数目及互连线增多带来的问题提供了 一种有效的途径。本文在对器件的特性进行分析的基础上，建立了较精确 的器件h s p i c e 模型，并对器件的应刚电路进行了深入研究。 对神经元m o s 的特性进行了较系统的分析，提出了浮栅增益因子存在 饱和值的观点，分析出浮栅增益因子受场寄生电容的影响从而解释了浮栅增 益因子出现饱和值的现象；从电路速度和功耗上对神经元m o s 电路和普通 c m o s 电路进行了比较，讨论了器件输入端子数主要受电路的计算精度、 电路速度和电源电压等因素的限制，为神经元m o s 电路的设计提供了理 论指导。 建立了神经元m o s 的h s p l c e 模型，在对浮栅电势建模时考虑了场寄 生电容对浮栅电势的影响，并对模型进行了验证，为神经元m o s 电路的设 计提供了更精确的模拟手段。 用神经元m o s 实现了奇偶校验码系统。设计了8 个数据位的奇校验码 编码和校验电路；井对所设计的电路进行了h s p i c e 仿真，结果表明所设计 的电路功能正确，跟传统的c m o s 电路相比晶体管数目从近五卣个减少到 西安理工大学博士学位论文 三十几个。 开拓了神经元m o s 在数字p w m 发生器中的应用，大幅度减少了电路 中器件的数目，并深入分析了神经元m o s 源极跟随器的输出特性，对m o s 管的闽值从电压偏差和静态功耗两方面进行了优化设计，得出c - v m o s 源 极跟随器中p m o s 和n m o s 应取微耗尽型的结论，为c v m o s 源极跟随器 在模拟电路中的应用提供了理论指导。 提出了基于神经元m o s 的c d m a 数模泄合型匹配滤波器结构，使得 匹配滤波器的结构得到简化，并制作了它的测试电路芯片，在匹配单元电路 设计过程中，提出了提高电路运算精度的闽值取消单元电路，实现了电路的 高精度运算。 关键词：神经元m o s ，集成电路，s p i c e 模型，p w m 发生器，匹配滤波器 a b s t r a c t r e s e a r c ho fn e u r o n m o sa n di t s a p p l i c a t i o nc i r c u i t s s u b j e c t ：m i c r o e l e c t r o n i c sa n ds o l i de l e c t r o n i g r a d u a t es t u d e n t ：y a n gy u a n t u t o r ：p r o f g a oy o n g p r o f y un i n g m e i g r a d u a t ed a t e ： a b s t r a c t s i g n a t u r e s i g n a t u r e s i g n a t u r e ： c 址 丘姆 w i 也t h ed e v e l o p m e n to ft h ei n t e g r a t e dc i r c u i t ( i c la n dt h ei m p r o v e m e n to f i t si n t e g r a t i o nd e n s i t y , m a n yp r o b l e m sh a v eo c c u r r e df o r t h ec o n v e n t i o n a ls i l i c o n i cb a s e do ns i n g l et r a n s i s t o rf u n c t i o n a saf u n c t i o n a lt r a n s i s t o r , n e u r o n m o s p r o v i d e su sa ne r i e c t i v ew a yt os e t t l et h ep r o b l e m sr e s u l t e df r o mt h ei n c r e a s eo f t r a n s i s t o rn u m b e ra n dt h ei n t e r a c t i v ew i r e s i nt h i sp a p e lb a s e do na n a l y s i so f t h ed e v i c e sc h a r a c t e r i s t i c s t h ea c c u r a t es p i c em o d e lf o r t h i sd e v i c ei s p r e s e n t e da n dt h ea p p l i c a t i o nc i r c u i t sa v et h o r o u g h l yr e s e a r c h e d t h ec h a r a c t e r i s t i c so fn e u r o n - m o sa r c a n a l y z e ds y s t e m i c a l l y w h i c h p r o v i d et h et h e o r e t i cg u i d ef o rt h ed e s i g no fn e u r o n m o sc i r c u i t t h ev i e w p o i n t t h a tb e c a u s eo ft h ef i e l dp a r a s i t i c a lc a p a c i t a n c eb e t w e e nt h ef l o a t i n gg a t ea n dt h e b u l kt h ef l o a t i n gg a t eg a i nf a c t o rye x i s t sam a x i m u mv a l u ei sp r e s e n t e d t h e c o m p a r eo ft h es p e e da n dp o w e r1 0 s sp e r f o r m a n c e sb e t w e e nt h en e u r o n m o s a n do r d i n a r yc m o si sc a r r i e do u t t h ef a c t o r st h a tl i m i tt h en u m b e ro f n e u r o n m o si n p u t g a t e sa r ed i s c u s s e df r o mt h ec a l c u l a t i o np r e c i s i o n ，c i r c u i t s p e e da n dt h ep o w e rv o l t a g e t h es p i c em o d e if o rn e u r o n m o si s p r e s e n t e dw h i c hp r o v i d e sam o r e a c c u r a t em e t h o dt os i m u l a t en e u r o n - m o sc i r c u i t w h e nm o d e l i n gt h ef l o a t i n g g a t ep o t e n t i a l ，t h ee f f e c to ft h ep a r a s i t i c a lf i e l dc a p a c i t a n c et ot h ef l o a t i n gg a t e p o t e n t i a li sc o n s i d e r e d ，a n dt h em o d e li sv e r i f i e db yt h es i m u l a t i o nr e s u l t sa n d t h em e a s u r e dr e s u l t s p a r i t yc h e c ks y s t e mb a s e do nn e u r o n - m o si sd e s i g n e d a8 - b i to d dc o d i n g c i r c u i ta n dv e r i f i c a t i o nc i r c u i ta r ed e s i g n e da n ds i m u l a t e d t h er e s u l t ss h o wt h a t n e u r o n - m o sc i r c u i t sd e c r e a s et h en u m b e ro ft r a n s i s t o r sf r o m5 0 0t r a n s i s t o r st o 3 8t r a n s i s t o r s t h ea p p l i c a t i o no fn e u r o n m o si n d i g i t a lp w mg e n e r a t o ri sd e v e l o p e d 西安理工大学博士学位论文 t h en u m b e ro f t r a n s i s t o r si sd e c r e a s e dd r a m a t i c a l l y t h eo u t p u tc h a r a c t e r i s t i c so f t h ec n e u m o ss o u r c ef o l l o w e ra r ea n a l y z e dt h o r o u g h l y , a n dt h et h r e s h o l do f n e u r o n - m o si so p t i m i z e db e t w e e nt h eo u t p u tv o l t a g eo f f s e ta n dt h ep o w e rl o s s ， w h i c hp r o v i d et h e o r e t i cg u i d ef o r t h ed e s i g no f n e u r o n - m o sa n a l o gc i r c u i t ah o v e lc d m am a t e h e df i l t e rs t r u c t u r ei sp r e s e n t e d c o m p a r e dt ot h e c o n v e n t i o n a ls t r u c t u r e t h en u m b e ro fc i r c u i te l e m e n t si sd e c r e a s e dg r e a t l yf o r t h es a m ef u n c t i o n t h et e s tc h i pw a sf a b r i c a t e da n dt h em e a s u r e m e n tr e s u l t s h o w st h a tt h es y s t e ms t r u c t u r ei sf e a s i b l ea n de r i e c t i v e i nt h ed e s i g no ft h e m a t c h e dc e l l ，an o v e ln e u m o ss o u r c ef o l l o w e rc i r c u i tw i t l lh i 曲 p r e c i s i o ni sp r e s e n t e dt o e l i m i n a t et h et h r e s h o l dl o s so fs o u r c e f o l l o w e r k e y w o r d sn e u r o n m o s ，i n t e g r a t e dc i r c u i t ( i c ) ，s p i c em o d e l ， p w m g e n e r a t or ，m a t c h e df i l t e r l i 第一章辩论 1 绪论 在过去的几十年里，以硅为主要材料鹣集成电路技术突飞猛避，大娥 模集成电路，超犬规模纂成电路，甚大规模集成电路等簿新技术的出现， 鲶人类社会带采了天翻她覆兹变纯。芯片越来越小，露撼髂管粒数量显l 越 来越多，集成度几乎严格地按摩尔定律持续且稳定地增长。为了实现更多 受强鲍功娆，裁鬟要更多翡器 孛，裁要掇蓦集成发，换富之，裁是要城小 器件的尺寸，但是现在随着器件尺寸的减小，导敬许多新的效应出现使褥 爨 粤在珐鼹及稳定蛙方露遥爨了尼令穰严萋匏壤戳。露熬鼗滚予、量子涨 落以及散热等问题会影响芯片性能的稳定和可靠性【1 ，2 j 。另外，在集成电路 中连接鑫俸警豹逐线疆饕集成凄瓣提寒，英长度丈量增麓虽壹角布线静鬻 加更给集成电路的设计与制造提出了许多困难的、急待解决的问题，如越 束越多静多级述线，布线，信号怒送，各静寄生干挠等1 3 潮。为了解决这熬 问题，一方面可以通过开发具有盥多功能的新器件，同时在大规模逻辑电 路的算法辩结稿方面剖造新的技术，使完成同样静逻辑功能所需静器串数 减少。如闷本东北大学的柴田直博士和大见忠弘博士两位教授于1 9 9 1 年提 浅的一种矮有新功能的蕈元晶体管神经元m o s 晶体管1 5 j 以及关于神经元 m o s 逻辑设计方法的研究1 6 , 7 , 8 , 9 , i 0 1 ；另一方面则可以通过j 发瓤杳毒料以找出 熊取代现在的硅、锗以及互连线等材料，来提高其物理特性，使集成度继 续提高。如在硅熬集成电鼹中g 入碳皱米譬或者建立完全基于碳纳券管黝 电子学b 1 1 ，嘲以及铜互连线技术h ，引。本文所研究的对象即为神经元m o s 晶 体管。本露茸先分辑毒枣经元m o s 照俸警豁革管、互 警终稳与黪j 整、糖经 元m o s 及其应用的研究现状，然后介绍论文的主要研究内容及研究方法。 l 。l 神缀元m s 晶体管的基本结构及特性 神经元m o s 晶体蛰是基于照体管功能的撼高，尤其是智携他的概 念而提出米的。这种器件可以对从其门极输入的多个输入信号进行加权求 和，并在戴结果的基础上控制晶体警的开通与关凝。出予其功黪炎似于人 涵安理工大学博士学位论走 王稳经元，霆l 逛稼其蠹“亭孛经元m o s 鑫依管”( n e u r o nm o s f e t ，蓠写为 n e u m o s 或v m o s ) 。 耱缀元m o s 靛结穆与蒈逶m o s 绣稳静嚣涮在予它蠢多个门裰簸入 端组成，门极输入端与浮栅之间通过电昝耦合，然而正是这多输入门极与 浮穗改变了神经元m o s 静祷往，使褥它在许多滗路应鞠方霞显示崮琵蛰 通m o s 更优越的性能。 1 1 1 单管的基本结构及特点 鼙l l f 拇l 菇n 海襻经元m o s 晶钵警结秘、舨图及符号。箕中舨鬻 为双层多晶硅c m o s 工艺下的版图。浮栅和多个输入门极均为多晶硅， 浮穰与输入门辍之润懿绝缘瑟为氧证层。 釜：；蒹2、芝王r 一c # z = = 多晶硅、p j 。 一扩散廛 - lf l 善每+ 毒每瞧，l f 夕i 辛9辛9瞧l l v ；l 、，1 lu u il l r m n ek i 、 2 ( a ) 结构 上l 。 竣 上 ( b ) 敝菡 r “ o jl o s o u r c e d r a i n ( c ) 符号 图1 一l 神经元m o s 晶体管结构图、版图及德号 设浮搬电势为终g ，各f 1 援输入端与浮擐之超豹藕合电容为c ；，q 。， 第一章绪论 。n ，浮撵与衬藤之阀翡电器为岛，各电容置的存镶窀蓠为酝，9 ，幺， q 。，在忽略漏极与源极的电容时，则浮栅k i n 静电荷q f 为 w$ q ，= q 。+ ( g ) = c ，( 一配) = c l 一e ，k ( 1 一1 ) j = ii = 0 i = oi = 0 假设在器件工作期阉浮衙没有电荷注入，置浮糯的裙始净电荷为0 ，树 底电位接地即魄一o 时，则上式变为 _ 圪。2 嚣 1 q 其中 c 7 。r 篇c o + e l + c # 总电容c r o t 包括各个输入端电容以及栅极与衬底之间的电容c 0 。由 式( 1 - 2 ) 可知，浮襁上的电势为各输入端电压的鸯珏极和，当其电势酢g 满足 珞。=业生型譬= 塑 c y 移， ( 1 3 ) 时，晶体箭导通，否则，晶体管截止( 其中听“+ 为从浮栅看进去的神经元 m o s 熬阂值) 。 由此可见晶体管开通与否是由多个输入端的电压柬共同决定的，这一 筠单骧毽缓缛v m o s 具露与毒孛缀元类似瓣功麓，迄强茈蠢食名海享宰经元 m o s 。另外，在器件中通过电压在多个电容上的分布进行的加权求和的操 作并没有产生静态功率静镄耗，臻率损耗哭发生在输入漆谈入蕊毫容静充、 放电的过程中。这种低功耗的电魇型求和有很大的吸引力和优点，因此， 它眈通过电流进行求和的这种功率耗费很大的电流型求和矮有更大的优越 性。 3 西安理工大学博士学位论文 1 1 2 四端子器件的概念 为了分析简单起见，我们先假设器件为两输入端的晶体管，则两输入 的v m o s 的开通电压与的关系可由下式得到： 鲁嘛一詈矿： ( 卜a ) 如果将两输入的v m o s 晶体管看作是一个其门极输入端1 为信号输入端，门 极2 为阈值电压控制端的普通晶体管的话，则从门极1 看，当前的阈值电 压为： 矿牲= 三詈翌y 一矿： ( 1 5 ) 这里假设c l = c 2 。现在的阈值电压可以完全由控制电压n 控制。由( 1 - 5 ) 式可知，在c l = c 2 的情况下，门极1 的闽值电压的大小与圪的大小成线性 变化，其斜率为一1 ，若想要改变斜率的大小只要通过改变c i c 2 的大小就可 以了。这就是所谓的可变阈值晶体管，一种最简单的但最有价值的v m o s 晶 体管的应用。它与普通的三端子器件的区别在于，门极除了输入端外，还 可以有第四个端子阂值控制端【5 】 的“四端子”，而是将n 个门 极输入端中的i n 个端子看作输 入端，其它( n m ) 个输入端 作为阈值控制端通称为第四霉 个端子。楼 图1 - - 2 为两输入端神经 元m o s 的电流一电压特性曲 媾 线，图中取其中一个端子作为 阈值控制端，另一个端子作为 输入端，分别取阈值控制端为 4 但在这里所谓的四端子并不是狭义上 门极电压f v l 图1 - - 2n e u m o s 的电流一电压特性曲线 第一章臻论 到如图1 2 所示特性曲线，可看出随着掇制电压从5 v 变到0 v ，从输入端 瓣进去的晶体镣阉值电压幽负值增加到正值，即晶体管幽耗尽型变为增强 黧。 1 , 1 3 互补管的基本结构 为了减小电路功耗帮壤甄电路逮凄，经鬻嚣要采弼互羚结构。互羚棼 缀元m 0 s 结构简图如图l 3 所示， 利用神经元m o s 反相器可以构 成多个输入端的番羊孛逻辑毫鼹 8 , 1 5 1 ， 神经元m o s 静可交阂值遮特性 使得可以通过神经元m o s 反相器 构造“柔性电路”1 1 5 1 即在电路的 硬件结构不变鹃蓊提下，只辩改变 电路的某些输入端控制信号就可以 它盼n 沟和p 沟器件共用一个浮栅。 输入门极 n l i n m o s ，_ 一、p m o s _ ，1 一 实现不同的逻辑电路如与、娥、与 嚣、或j 等，瓣襻可羧篱攀戆实瑾 图l 一3n e u m o s 互毒 簧结秘麓潮 a d 转换8 ，1 6 l ，与传统的数字逻辑电路相比，用神经元m o s 构成的溅辑电 路具有器件数目大大减少的特点。值得注意的是，由于神经元m o s 的输入 溃霹甄壹接处壤模援信号，掰噩艺输a 僖号 可以是模拟信譬也可以是数字信号，这一 v d d 特性使得神经元m o s 电路可以实现诸多9 摸熬运算殴及数模混合器，7 ，1 8 t 9 ，2 镯豹运冀。 前面论述了神经元m o s 的浮栅电势由 多个输入端电压的加权求和值决定，如果 貔褥浮攘电势纛接渎出 乍为输窭电压，则 可以简单地实城模拟运算。这就要用到源 极跟随电路，为了减小电路的功耗和提高 彀路熬速度，捷髑互季 型源掇跟随嚣结掏 图1 - - 4c - v m o s 源极跟随器 5 叫碧 鼹密理工走学褥士擎垃论文 的电路是很肖必要的。c - v m o s 源极跟随器结构如图1 4 【5 l 所示。 在该电路中，p 沟硼o s 终为源极跟髓电路豹有源负载。在辏躐节点充 逮过程孛，p m o s 截丘，辐警于无穷大受载，输出电驻缀快跟随浮稀电匿， 电压增益接_ i 踵1 ，在输出节点放电过程中则p m o s 导通，使放电过程加速， 因此c - v m o s 源极跟随器电路能够获得很好的速度性能。另外，如果输入 灞傈持为一个鞫定电压蘧，翔p m o s 稿n m o s 均处予裁止状态，因磷c - v m 0 $ 源极跟随器电路同样能得到较低的功耗。利用c - v m o s 源极跟随嚣除了进 行模拟信号的运算外，同样利用它很容易实现d a 转换。另外，通过剩用 c - v m 0 $ 反稿器秘滚辍藤蕤嚣嚣令摹本魄耱逶 亍适当鼢缝合，可以实凌在辩 经网络、大规模集成电路镣方面的应用 1 7 , 2 1 “2 9 l 。 1 , 1 4 神经元m o s 的基本特点 与常鬣兹m o s 管跑较，n e u m o s 麓主爱特点有郾4 l ： ( 1 ) 移输入信号控制： ( 2 )从输入端看进去的阈值可控，上述这两个特点使得电路设计 瑟爨灵矮注。 6 兼容结构，兼容工艺。n e u m o s 是建立在常规m o s 器件基础上 的多输入端的浮栅m o s 器件，因此它不需要额外的特种工艺， 只簧是麓裁选毫容熬c m o s 工艺嚣哥竞戏褥经元m o s 戆筏俦。 用在模拟电路中功耗低。由于n e u m o s 实行输入信号加权和操 作，是利用电绺耦合效应，通过“电压模”方式实现的，因 _ 墩除了充敦电露寿电滚滚动辨，其余露耀没有电滚滚动，这 眈道常的利用电阻，通过“电流模”实瑷加权和的方式有很 大的优越性。 可麓纯电路缀擒，节省葱冀嚣积。 第一章绪捻 1 2 神经元m o s 及其应用的研究现状 窘从t 9 9 1 年榜经元m o s 鑫体管闽擞以采，璐疆本为主的菪于个国 家粒鲍医的学赣先后参与了邀领域的研究工 乍。这魑国家和遗馘集中 在【5 “4 “8 0 】： ( 1 ) 日本：以东北大学为主，先后裔东京大学、丸势 大学等几所大 学瓣磺究天囊参与耱经元m o s 应瑶的繇巍领域。繇究魄容主要是穗经元 m o s 的特性研究、逻辑电路设计方法、面向智能化电子系统尤其怒神经 网络系统应用、多值逻辑及图像识别方面的电路开发和磺制 酗，鼽| 0 , 1 5 1 8 , 2 2 t 8 , 3 0 - , 6 7 1 。关予寂蘑电鼹礤涮大帮分工髂威莱已有苍冀诺菇， 如：6 一输入和1 6 - - 输入的单管器件n 6 t 、通用文字功能发生器【1 舢、9 一输 入c o m ( c e n t e ro f m a s s ) 探测器【1 7 】、用于电压模多值全加器的多输入 毒孛缎元m o s 遮舞敖太器等、1 6 - - 输入瓣襁经邀鼹瓣“、全燕器 引、3 整 f l a s h a d 转换器【3 】、自学习神经突触晰1 、软一硬件逻辑电路 1 5 , 3 9 1 、竞争 一念胜( w i n n e r t a k e a 1 1 ) 电路【4 0 、联想存储器 ”1 、联想d r a m 4 ”、多 蕊露德d r a 葑u r o m “1 、糖控n e u m o s 逻辑门 3 引、模糊控裁器l 硎、甄压 网象限模拟乘法器f 5 0 i 等；在特性研究方面主要进行了神经元m o s 的低温 特性研究1 4 2 “1 。 ( 2 ) 美国；主要磅究疼餐包括采用耪经元m o s 实瑷低压模拟邀嬉 的方法、单控制橱浮栅m o s 器件亚闺值簸漏电流一电压关系的建横以及 采用神经元m o s 实现多输入差分运算放大器、多输入跨导运算放大器和 强缴限乘法器f 1 4 舯1 。 ( 3 ) 芬兰；研究内容包括神经元m o s 结构静改避f 2 9 , 6 8 、商速低功 耗d a 转换器f 6 9 7 ”。 ( 4 ) 西瑷牙：研究内容必享孛经元m o s 的应用魄路，完成了多嬗逻 褥中粒m u l l e r c 函数发生器强乘法器中的压缩电路f 7 3 颤及撵序电路 7 4 , 7 5 1 。 ( 5 ) 挪威：研究内容为辛申经元m o s 酌应用电路，完成了四馕逻辑 7 西安理工大学博士学位论文 门的设计和乘法器的设计 7 7 】。 ( 6 ) 德国：主要研究内容是神经元m o s 高速乘法器的研制f 1 4 】以及 在阈值逻辑门中的延时特性分析i 】。 ( 7 ) 希腊：研究内容为采用神经元m o s 实现平方器和四象限模拟 乘法器以及在神经元m o s 的结构基础上提出了一种化学感应神经元 m o s ( c v m o s ) 1 4 , 7 9 1 。 ( 8 ) 其它国家和地区：参与神经元m o s 研究的还有中国台湾、澳 大利亚、以色列和罗马尼亚等国家，从事的研究内容主要有模拟乘法器、 可控增益放大器、伪对数整流器、神经元m o s 阈值门电路以及竞争一全 胜电路等 1 4 , 8 0 8 3 】。 ( 9 ) 国内：除了本文的研究工作外，有论文报道的有上海交通大学 微电子所和清华大学微电子研究所，上海交通大学微电子所1 9 9 8 年开始 有论文报道，所报道的研究内容有：关于神经元m o s 晶体管的综述f 1 4 】、 电阻耦合型神经m o s 晶体管的提出1 8 4 1 、开关共点耦合神经元m o s 结构的提 出 8 5 】、低压四象限模拟乘法器的设计模拟【8 6 】以及进行了神经元m o s 的s p i c e 模型建立【8 7 , 8 8 ；清华大学微电子研究所在2 0 0 3 年对神经元m o s 在逻辑 电路方面的应用进行了探讨【8 9 】。 1 3 论文的研究意义及主要内容 神经元m o s 已问世1 0 多年，关于神经元m o s 的诸多应用电路如多值 逻辑、神经网络等也相继开展。但是对器件特性方面较系统的分析研究 还没有，由于神经元m o s 为电容耦合型多输入端的器件，跟普通m o s 晶体 管相比其特性方面有其不同之处，对电路产生的影响也不一样，因此研究 其特性有利于分析由神经元m o s 构成的电路的各个性能指标。在s p i c e 模 型方面参考文献 8 7 8 8 分别对神经元m o s 进行了s p i c e 宏模型的建立， 但是模型没有考虑器件的寄生效应，事实上，器件的寄生效应会对浮栅上 的电势发生影响，因此对神经元m o s 进行器件结构及s p i c e 模型的建立有 利于为今后更好地开发其应用电路提供器件设计依据和精确的仿真结果。 r 雾一枣蜷 釜 继续开发神经元m o si ! 句辩应用能够谶步挖掘器件的潜力优势，使得其在 楚多魏晒台褥嚣建楚，觚麓遮裂疆窝斑鞲逮爨巢袋嶷秘篱魏毫热翁椽爨嚣 蕊。本文褰澍嚣舞羹戆憋迩孬漾天努褥辘基醢童，建立了鞍鞲虢瓣嚣静 h s p i c e 模粼，并对器 串辩寝麓奄路滋行了研究。 i 。3 。i 德文搿野疑蕊主燮王终 为零论文衢开展薅主蘩z 俸有缀下霓巾方瑟： ( 1 黠拇缝元m o s 绞黪瞧进行了分瓣， = 砉论了浮鞲瞧努弱漤熬谶子与器 传魏绥转参数之勰魏芙爆，麸邃疫秘霸麓土势蝣了耱爱元m o s 逝照与簧 遴c m o $ 惫潞靛装彝，弧逶算精度、遮液耪电源灌遂等务方嚣讨论了臻天 端子的增辫对器件性能舟勺影响； e 2 建立了嚣黪翡h s p i c e 毅骥辇，蕊谯懿参鸯文熬没鑫薅势擞输入惫 骞号；起黧鼗佟寄篷蔌感考虑逶去，鬻魏英浮稀蕊黟靛搴不存耧憩嚣毽一 说。新模躐中考虑了嚣释靛井翔输入端电容弓f 灏瀚寄生电容，畿其能辕 粪实反驶戥传浮瓣电势姻情况； 0 霪襻缀嚣麓o s 实飘了鸯蕊蔽鼗耱蓑凌，蕊籍? 邀露藤蕊粪，慧菜 襄嚷神缀元m o s 在数字嗽路设计中鼷衬比普邋m o s 电路器传撒鼹大为减 少翁优势： 凄) 嚣蒸了游楚嚣m o s 在数字鞣袋璧黎嚣登溪，避蠢了惫豁黪霪寞， 仿真结聚淡阁采用神经托m o sw 戳大大简化电蹄黼构，减少黜件数目； ( 5 ) 撬囊了瀵予耪经翕m o s 照瓤型搂救漫舍整瓣滤波嚣结拯，与传统数 字莲蘩滤波器辐蘧，誊簿了a d 转获器，藏枣了魄篷麓粪，歇蕊凌孛了 蕊耗，谶蒋了嘏路绩寨辩糊传了溺淤魄潞样冀，城诞了基本鳞搦戆可行 性，之厢掇出了电路的敞进方案。 尊。奉交懿蠡寮安器 本文热分为七章，势涮从事枣经霞m o s 的基本燃憋、襻经元m o s 的特 性分桥、李审缀元m o s 韵h s p i c e 模型建立、强神缝嚣m o s 实现鬻偶校验码 牵 褥安l e ：r - 大学溥士学位论文 系统、耱疑元m o s 在数字p w m 发生撩巾懿应籍、熬予弹经元m o s 懿嚣配 滤渡黪结搀餐冗个方露避行了探讨秘谂达。第一牵筵癸穷绍了毒枣经元m o s 鹩基零绪梅及特性，辩缝元鞲嚣及感褥懿磷兖鬣软稻选逶鬻爨；第二章 对神经元m o s 的性能进行了分析，讨论了浮栅电势的增益因子与器件的 筵稳参数之汹瓣关系，麸速度释璃鬏上努羲了耱经露m o s 毫爨与饕透c m o s 电路的茇髯，扶运算精度、速度和电源电压等备方蕊讨论了输入端子的增 多对器件性能的影响；第三章介绍了本研究工作中鳆立的神经元m o s 电容 等效模型及其黠应的s p i c e 惫鼹宏模型及模型的羧诞结果；第鞠章鼹棒 经元m o s 安现了奇诵蔽验礴系统，休现了鞠缀元潲s 在数字魂潞应稍中 的优势；第五嶷开拓了字母经元m o s 农数字p w m 发生器麴应用；籀六章穷 缨了一黏綦予 串经元m o s 鲍裁型模数滤台医鞑滤波器结构，绘出了棱心 攀元嘏鼹及测试邀臻菇片款灏试缝鬃，劳提窭了鳃潞露结稳麴滚避方絮。 第七章进行了工作总结，归纳总结本文的主要工作和结论、创新点。 1 0 第二章神经元m o s 的特性分析 2 神经元m o s 的性能分析 神经元m o s 与普通m o s 的不同之处在于其多个输入端以及通过电 容与多个输入端耦合的浮栅，结构上的改变使得神经元m o s 具有比普通 m o s 晶体管更强大的功能。另一方面浮栅与多输入门极也使得神经元 m o s 与普通m o s 在器件性能上存在一定的差异。本章将从浮栅增益因 子、输入端子数对器件性能的影响以及由于多个输入端引起的器件速度 和功耗上的变化等方面对器件进行分析讨论。 2 1 器件的浮栅增益因子 由第一章的论述可知，器件浮栅上的电势为 。：剑型曼堡生墨( 2 1 ) lt u t 其中 c ，。= c ， = 0 当所有输入端接电源电压d 时，则浮栅上的电势为 c ， 妒，= = 砂k ( 2 - - 2 ) c 。 j = o 我们定义y 为神经元m o s 的浮栅增益因子5 1 ，。表示可能的最大浮栅 电压。本节我们以双层多晶硅工艺为例，来讨论浮栅增益因子与器件结 构参数之间的关系。理论上来说，当外加输入电容之和取足够大，即 c o c o ，则浮栅的电 势为 v f o = 警a 毕t o t 。j ( 2 一1 0 ) 当g a = 0 v 时，g = 2 1 6 7 v 。当a = 5 v ，咋g = 专d = 3 3 v 。 0j 由于对n e u m o s 结构柬说，从浮栅看进去的结构就与c s 一样，所 以这时我们可以把n e u m o s 的结构看成是c m o s ，只是现在所加的输入电压 是浮栅的电势。 当v - m 2 时，p m o s 器件工作在线性区，而n m o s 处于 饱和区，此时p m o s 管相当于一电阻，n m o s 管为一电流源，输出电压 v o 在o 5 v d d 和v d d 之间，这时候整个c m o s 电路中有电流的存在。当 v d d 2 g v d d + 衍p 时，p m o s 处于饱和区，n m o s 工作在线性区， 输出电压v o 在0 和0 5 v d d 之间，这时候c m o s 反相器中也有电流的存在。 所以对于第1 个n e u m o s 反相器来说，当a 一0 v 或5 v 时，p m o s 和n m o s 均处于导通状态，反相器存在静态电流。 同理，对于第1 个n e u m o s 反相器以及两个c m o s 反相器同样也都有 静态电流流过。也就是说，在上面考虑的最坏情况下，神经元m o s 电路中 p m o s 和n m o s 都处于导通状态，故存在从。到的直流通路，从而有 静态功耗的存在，因此n e u m o s 电路的静态功耗通常要比c m o s 电路的静 2 1 西安理工大学博士学位论文 态功耗大。 动态功耗由两部分构成：开关的瞬态电流造成的交变功耗和负载电 容的充电和放电造成的瞬态功耗。对于单个c m o s 倒相器在栅极电压从o 变到l 或者从1 变到o 瞬交过程中的一个很短时间间隔内，n m o s 管和p m o s 管都处于导通状态，这导致一个窄的从v d d 到v s s 的电流脉冲从而引起 交变功耗；对n e u t d 0 s g j $ h 器来说，同样当浮栅电势发生较大变化时，在 很短时间间隔内，n m o s 管和p m o s 管都处于导通状态，这导致一个窄的从 v d d 到v s s 的电流脉冲从而引起交变功耗，但是浮栅电势的变化幅度往往 小于v d d ，因此其交变功耗比c m o s 倒相器要小。 无论是对c m o s 电路还是n e u t d 0 s 电路，为了对负载进行充电和放电 同样需要有电流流动从而引起瞬态功耗。平均瞬态功耗p t 为 辟= c 。 ( 2 1 1 ) 其中c l 为负载电容，店为电路工作频率。上式表明它与负载电容c l 及开关频率矗成正比，在开关频率届相同的条件下，前面我们已经分析 过如果n e u m o s 的一个输入端电容与c m o s 栅电容相当，则n e u m o s 电路的负载等效电容小于c m o s 电路的负载等效电容，因此在神经元 m o s 电路设计合理的情况下，其瞬态功耗也有望比c m o s 电路的小。 下面我们还是以前一节介绍的振荡器电路为例来对两者的功耗进行 比较，对于n e u m o s 电路取输入端总电容为5 1 7 3 f f ，两个电路的n m o s 和p m o s 的阈值绝对值分别取l v 和1 5 v ，其余仿真参数与上一节的参 数相同，对应的n e u m o s 电路与c m o s 电路的功耗之比分别为：1 5 9 和 0 9 0 。可见当阈值越小，n e u m o s 电路与c m o s 电路的功耗差别越大， 其原因主要是因为当n m o s 和p m o s 的闽值绝对值增大时，对于 c n e u m o s 倒相器来说，其传输特性变得更为理想，即其传输特性中过 渡阶段变窄，使得c n e u m o s 的静态电流变小从而其静态功耗减小。在 实际应用中可以通过在神经元m o s 的浮栅增加一个时钟控制端在电路 不需要工作时将其浮栅电位进行复位以减小其静态功耗1 3 ”。 第二章神经元m o s 的特性分析 2 4 器件输入端子的限制因素 神经元m o s 为多输入端浮栅m o s ，理论上来说，器件的输入端子数可 以为任意多个，但事实上由于各方面的影响因素，使得器件的输入端子 数受到限制。本节将从计算精度、速度和电源电压等各方面来讨论输入 端子的增多对器件性能的影响。 2 4 1 输入端子数对运算精度的影响 神经元m o s 的工作状态取决于浮栅电势的大小，因此浮栅电势对输 入端电压的感应敏感程度决定了其电路的运算精度。神经元m o s 的浮栅 电压为多个输入端电压加权作用的结果，因此每一个输入端电压的变化 最终都体现在对浮栅电势的影响上。为了分析简单起见，我们假设有n 个输入端的神经元m o s ，每个输入端的电容耦合系数相同，其总的输入端 电容为n c ，设c o n c ，则某一个输入端的电压k 变化a v , 时引起的浮 栅电势曲f 的变化西。为 叫r 毒a k2 石知a “万1 _ ( 2 - - 1 2 ) 由上式可知，输入端子数越多，n 取值越大，每一个输入端子上的电压 变化对浮栅电势的影响则越小，从而使得对每一个输入端来说计算精度 减小，如当输入端子数变为原来的2 倍时，则浮栅电势对于每一个输入 端子的电压增益变为原来的1 2 。 另外，如果对于不同的输入端子数，保持每个输入端的电容耦合系 数不变，则器件所占芯片面积会随着输入端子的增加而成比例地增加。 如果保持器件的所占：占片面积不变，则由于相邻的耦合电容之间的间距 所占的面积增加，相对使得外加输入电容所占的比例减小，导致c 。占总 电容的比例增加，一方面影响其电压求和效率，另一方面使得每个输入 端子的电压变化对浮栅电势西f 的影响l g _ k 式更小，设输入端子变为nr ， 当输入端子数变为原来的2 倍，即n 。= 2 n 时，由于此时c o 所占比重增大， ， 西安理工大学博士学位论文 因此不能忽略，则浮栅电势对于每一个输入端予的电压增益将小于原来 的1 2 ，即 坼= 毒2 番岍万1 晔面1 k ( 2 - - 1 3 ) 因此，在具体设计电路时，应根据电路的实际要求精度和器件的工艺精度 来权衡输入端子数的多少。 2 4 2 输入端子数对速度的影响 在2 2 节我们讨论了神经元m o s 与c m o s 电路的速度性能差异，这 里我们将以c - n e u m o s 倒相器为例从作为前级驱动电路和后级负载两方 面来讨论神经元m o s 电路的速度跟其输入端子数n 的关系，假设输入 端总电容保持不变，且每个输入端的电容耦合系数相同。 当神经元m o s 电路作为前级驱动电路时，前面我们讨论过n 个输 入端的神经元m o s 与普通m o s 电路相比( 假设每个输入端的电容耦合 系数相同) ，对每个输入端来说其跨导变为 = 鲁= 豢筹= 杀铲i 矗g 。( 2 - - 1 4 ) c cn c “。 a ka 办a 形m r “ o + ，“ 由上式可知，输入端子数n 越大，跨导越小，其开关时间越长，速 度越慢。 当神经元m o s 电路作为后级负载时，由前面的分析可知，考虑其它 输入端的电平为固定电平的情况下，当神经元m o s 的输入端子数为1 个 时，由于其输入端电容和m o s 管的电容是串联关系因此总的电容减小 了，跟普通c m o s 电路相比相当于负载电容减小，有利于速度的提高， 但当输入端子数多于1 个时，那么从每一个输入端看进去的负载电容相 当于该输入端电容与其它输入端总电容跟m o s 管电容的串联，由于为了 保证浮栅增益因子不至于太小输入端总电容往往远大于m o s 管本征电 容，因此多个输入端的负载电容一般要大于一个输入端的负载电容，2 第二章神经元m o s 的特性分析 个输入端时由于输入端平分其总电容，因此总的串连等效电容较大，随 着输入端子数的增加，1 个输入端的电容减小，当输入端子增加到使得每 一个输入端的电容减小到与m o s 管的本征电容相当时，此时总的等效 电容与1 个输入端时相当，随着输入端子数的进一步增加，其等效负载 电容进一步减小，因此般情况下1 个输入端时速度较高，2 个输入端时 速度最慢，往后随着端子数的增多速度加快。 下面我们举例分别从驱动能力和负载电容两方面来讨论神经元m o s 电路取不同输入端子数时在速度性能上的差 别。我们先讨论当神经元m