（信息与通信工程专业论文）神经元mos电路在通信系统中的应用研究.pdf

浙江大学硕士学位论文摘要 摘要 本文介绍了当前神经元m o s 管电路研究的现状，结合当前集成电路的发展 方向及要求，探讨了在通信系统中，神经元m o s 电路的应用可能性及其特有的 优点。 分析了神经元m o s 管及其改良结构的特点，并提出了新的钟控神经元m o s 管的s p i c e 模型，新的模型适用范围更大，使电路仿真更方便。 从w c d m a 主同步码的构造方法出发，分析了主同步码的特点，并介绍了 w c d m a 小区搜索中同步的过程。 介绍了电路系统中采样保持单元的几种传统的实现方法，以及已有的利用浮 栅m o s 管来实现的方法，并提出了一种基于钟控神经元m o s 管的新型采样保 持电路，此电路具有精度高、结构简单、功耗低等特点，然后采用h s p i c e 对电 路进行了仿真，并和以前的方案做了比较。 分析了传统匹配滤波器的优缺点，提出了一种基于神经元m o s 管的 w c d m a 主同步匹配滤波器结构，采用这个结构的匹配滤波器直接处理模拟信 号，省掉了高速a d 转换器，降低了电路功耗，并大大简化了匹配滤波器的电 路实现。随后采用m a t l a b 对此结构进行了验证。 用一种与主同步码性能相仿的简化码，设计了一个匹配滤波器，并且用 h s p i c e 对组成匹配滤波器的主要电路单元进行了电路仿真，分析了仿真的结果， 以此来验证w c d m a 主同步匹配滤波器电路结构的正确性，随后分析了用神经 元m o s 电路实现w c d m a 主同步匹配滤波器时在性能及结构上的改良。 本文的研究工作，探讨了钟控神经元m o s 管在通信系统中的应用潜能。从 本文的研究内容可以看出，钟控神经元m o s 管电路具有结构简单，功耗低等特 点，非常适合于低功耗的应用场合，并且可以简化电路结构，特别适合于便携设 备的电路设计。 关键字：神经元m o s 管，采样保持电路，匹配滤波器，w c d m a 小区同步 浙江大学硕士学位论文 a b s t r a c t a b s t r a c t t h i s p a p e ra n a l y z e s t h es t a t u sa n dt r e n d so ft h en e u r o n - m o sc i r c u i t s d e v e l o p m e n t t h ep o s s i b i l i t ya n da d v a n t a g e so ft h en e u r o n - m o st r a n s i s t o rc i r c u i t si n t h ec o m m u n i c a t i o ns y s t e ma l ed i s c u s s e d ，w h i c hm e e tt h er e q u i r e m e n t so ft h e i n t e g r a t e d c i r c u i td e v e l o p i n g t h ec h a r a c t e r i s t i c so ft h en e u r o n m o st r a n s i s t o rs 仃u c t u r ea n dt h ei m p r o v e d s n l l c t u r ea r ea n a l y z e d an e ws p i c es i m u l a t i o nm o d e li sp r o p o s e d ，w h i c hi sm o r e s u i t a b l et ot h ed i f f e r e n ta p p l i c a t i o n s ，a n dm a k e st h es i m u l a t i o nm o r ec o n v e n i e n t b a s eo nt h ec o n s t r u c t i o no ft h ew c d m a p s c ，t h ec h a r a c t e r i s t i c so ft h ep s ca r e a n a l y z e d ，a n dt h ep r o c e s so ft h ec e l ls e a r c h i n gi nw c d m a i sp r e s e n t e d s e v e r a lt r a d i t i o n a lw a y sa n dw a y st h a tb a s eo nt h ef l o a t i n g - g a t em o st o i m p l e m e n tt h es hc i r c u i ta r ep r e s e n t e d ，a n dt h e nan e wm e t h o d ，w h i c hb a s eo nt h e c l o c k c o n t r o l l e dn e u r o n m o st r a n s i s t o r , i sp r o p o s e d t h es hc i r c u i tb a s e do nt h i s n e wm e t h o dh a st h ea d v a n t a g e so fs i m p l i f i c a t i o n ，h i g ha c c u r a c ya n dl o wp o w e r c o n s u m p t i o n as i m u l a t i o no nh s p i c ei sm a d e ，a n dac o m p a r eb e t w e e nt h en e w m e t h o da n dt h et r a d i t i o n a lw a y si sg i v e n t h ea d v a n t a g e sa n dd i s a d v a n t a g e so ft h et r a d i t i o n a lm a t c h e df i l t e ra r ea n a l y z e d , a n daw c d m ap s cm a t c h e df i l t e rb a s eo nt h en e u r o n - m o sc i r c u i t si sp r o p o s e d t h i sm a t c h e df i l t e rp r o c e s s e st h ea n a l o gs i g n a l s ，s oi tc a ns a v eal o to fc i r c u i tc e l l s a s i m u l a t i o no ft h em a t c h e df i l t e rs 仃u c t u r eu s i n gm a t l a bh a sb e e ng i v e n t h i sp a p e ru s e sas i m p l i f i e dc o d et h a th a st h es i m i l a rc h a r a c t e r i s t i c so ft h ep s c t od e s i g nam a t c h e df i l t e r , a n dm a k e sas i m u l a t i o no ft h ec e l lc i r c u i t so ft h em a t c h e d f i l t e ru s i n gh s p i c e t h er e s u l t so ft h es i m u l a t i o na r ea n a l y z e d , t ov e r i f yt h e c o r r e c t n e s so ft h em a t c h e df i l t e r , a n dt oi l l u s t r a t et h ea d v a n t a g e so ft h ei m p l e m e n t u s i n gn e u r o n m o sc i r c u i t s t h er e s e a r c h e so ft h i sp a p e rs h o wt h ep o t e n t i a lo ft h en e u r o n m o sc i r c u i t si nt h e c o m m u n i c a t i o ns y s t e m t h ec i r c u i t sb a s eo nt h ec l o c k - c o n t r o l l e dn e u r o n m o s t r a n s i s t o rh a v et h ec h a r a c t e r i s t i c so fs i m p l es t r u c t u r e ，l o wp o w e rc o n s u m p t i o na n ds o o n ，s om e ya r ev e r ys u i t a b l et ot h el o wp o w e ra n ds i m p l i f i e ds t r i l c t u r ea p p l i c a t i o n s ， i i i 浙江大学硕士学位论文 a b s t r a c t e s p e c i a l l yt ot h eh a n d l ee q u i p m e n t s k e y w o r d ：n e u r o n m o st r a n s i s t o r , s hc i r c u i t ，m a t c h e df i l t e r , w c d m ac e l l s y n c h r o n i z a t i o n i v 浙江大学研究生学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的 研究成果。据我所知，除了文中特 l j j j n 以标注和致谢的地方外，论文中不包含其 他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得逝姿态堂或其他教育机 构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献 均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 学位论文作者签名：彝硌趋之签字日期：卅护年歹月7 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解逝姿盘堂有关保留、使用学位论文的规定， 有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和 借阅。本人授权逝望盘堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库 进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学位论文作者签名：篓锑妈色 签字日期：矽厂口年岁月夕日 日 浙江大学硕士学位论文致谢 致谢 三寒两暑，转眼而过。期间，导师、同学、朋友、家人，都给予了我莫大的 帮助，在此表示深深的感谢。 首先是我的导师杭国强老师，感谢杭老师对我在科研与学 - - j 上的指导，生活 上的关心。杭老师治学严谨，以身作则，给我留下了深刻的印象。特别是临近毕 业，诸事繁忙之时，杭老师对我论文的写作提供的很大帮助，再次谢过。 感谢徐元欣老师对我生活上的关心与照顾。 其次，感谢同学朋友在这段时间对我的关心与帮助。是你们让我迷茫时有人 提点，失落时有人倾吐，开心时有人分享，难过时有人安慰，能与你们走过这六 年半，很开心。 再次，感谢母校对我的栽培。从一个幼稚的高中生，到一个临毕业的硕士生， 期间成熟了许多，也成长了许多。 最后，还有我的家人，包括我的爸爸、妈妈和哥哥。亲情不言谢，你们对我 的付出，我会铭记。 去了时光，留了记忆与人情。再次谢谢帮助过我，关心过我的人。 李锦煊 2 0 10 年1 月于求是园 浙江大学硕士学位论文绪论 1 绪论 1 1 课题研究的背景及意义 随着集成电路技术的发展，大规模、超大规模、甚大规模电路的出现，电路 规模越来越大，集成度越来越高，并且还基本遵循着摩尔规律在不断发展。单位 面积集成的元器件越多，电路的功率密度就越大，寄生效应对电路的影响就越大。 并且，随着器件尺寸的进一步缩小，互联线在芯片当中占的面积在芯片总面积中 占的比例越来越大，由于距离不断缩小，由互联线引入的寄生效应也越来越严重， 这些都阻碍着集成电路的进一步发展。如果可以找到一种功能性更强的元器件， 用很少量的这种元件构成的电路就可以实现之前复杂的电路才能实现的功能的 话，电路的功能性就会大大增加，相同复杂度的电路可以实现更加强大的功能。 1 9 9 1 年，日本东北大学的柴田直和大见忠弘两位博士提出了一种具有高功能度 的多输入浮栅器件 1 1 ，由于它具有多输入加权求和的特性，特别像生物的神经元， 因此称之为神经元m o s 管或者u m o s 管。因为一个m o s 管子就可以实现多个 输入信号的加权求和效果，并且如果把其中的部分输入端作为控制端的话，对于 另外的输入端来说，就相当于是管子的参数可以调节，这样子就大大增强了管子 的单管功能，为电路设计提供了简化结构的可能性。作为一种新的用于电路设计 的基本元器件，m o s 主要具有以下几个特点： ( 1 ) 多输入加权求和特性。浮栅上的电压是多个输入端电压的加权求 和，多个输入电压共同控制管子的导通或关闭，加权系数是相应的耦合电容。 ( 2 ) 阈值可变性。如果把其中一个输入端看做是新的输入端，把剩余 的输入端看做是控制端的话，对于那个新的输入端来说，管子的阈值可以由 剩余的控制端来控制。 ( 3 ) 电容耦合输入。, m o s 管子采用的是电容耦合加权求和的方式，只在 电容充放电的时候会有电流，其它时候并没有电流，因此相比于电流性加权的电 路，可以大大地降低功耗。 ( 4 ) 与标准的c m o s 电路工艺相兼容。制造浮栅m o s 管，只需要标准 的双层多晶硅工艺，与标准的c m o s 工艺可以很好地兼容，并不需要特殊的制 浙江大学硕士学位论文 绪论 作工艺，这个特点为, m o s 器件在电路设计方面更好的应用普及提供了前提条 件。 ( 5 ) 节省芯片面积。由于, m o s 的高功能度，用它设计的电路结构很简 单，并且可以减少互联线的数量，因此可以节省芯片的面积。 正是因为, m o s 管具有这些特点，使它在当前日益发展的集成工艺技术的大 背景下，在电路设计方面具有特有的优势，并且受到越来越多的重视。 通信系统中，终端设备作为一个与消费者直接接触最密切的部分，这部分性 能的好坏，直接影响到用户的体验。随着集成电路工艺和集成度的发展，消费者 对这种电子消费品的要求也越来越高，特别是对手提终端设备。并且，集成度越 高，电路的功能就越多，功耗相对的也越大。但是手提设备电池的发展速度是远 远跟不上集成电路的发展速度的，因此，功耗问题将会是未来集成电路发展，特 别是手提电子设备发展的瓶颈。 w c d m a 是3 g 的标准之一，并且w c d m a 是异步系统，数据传输之前要 先进行系统的同步。w c d m a 中的同步，是分三步来实现的【2 1 ，第一步实现时隙 同步，通过主同步信道p s c h 传送的主同步码p s c 来实现，第二步实现帧同步， 通过辅同步信道s - s c h 传输的辅同步码s s c 来实现，第三步是扰码识别，通过 主导频信道c p i c h 来实现。同步的性能直接影响到用户搜索小区的时间，影响 到系统的整体性能。 w c d m a 标准规定，同步的过程采用匹配滤波器来实现，传统的模拟匹配 滤波器与c m o s 工艺不兼容，而数字匹配滤波器规模很庞大，功耗高，并不适 合于电子产品体积小、功耗低的发展趋势。因此，应用新的方法重新设计匹配滤 波器，具有实际的应用意义。 1 2 国内外研究现状 自从, m o s 管子发明以来【1 1 ，已经有以日本为主的多个国家的学者对 m o s 管子的特性和应用进行了研究，近年来，这个队伍有不断壮大的趋势。下 面小结了国内外在神经元m o s 管方面的研究情况。 ( 1 ) 国外：以日本为主，韩国，德国，芬兰，美国等国家都有学者参与到 神经元m o s 管子的研究队伍当中。 2 浙江大学硕士学位论文 绪论 日本：日本对神经元m o s 电路的应用研究涉及神经网络【3 5 】、多值逻辑6 1 、 可变逻辑和软硬件电路 7 1 、神经元m o s 管的特性分析及基本的逻辑电路 8 。9 】，还 有一些图像处理、通信系统、信息处理方面的电路，如实时块中心追踪电路【1 0 1 、 c d m a 匹配滤波器 1 l - 1 3 】、竞争一一全胜电路【1 4 1 、实时相关电路 1 5 1 、h a m i n g 距离 寻找电路及其功耗分析 1 6 - 1 7 1 等等。 韩国：韩国的研究主要在多值逻辑方面，已经有低压的四值模拟信号转换 器【18 1 、模拟四值信号转换器【1 9 1 、四值逻辑f - j 电路【2 伽等多值逻辑方面的研究报道， 并且也有对二值逻辑电路的简化与改良【2 1 】的研究报道。 德国：主要是对低功耗的乘法器的研究2 2 - 2 3 。 芬兰：主要集中于高速低功耗的d a c 的研究2 4 1 和神经元m o s 管子的改进 结构【2 5 1 。 挪威：主要是超低压电路的研究 2 6 】，低压d a c 的研耕2 7 1 ，多值逻辑计数器 的研究【2 8 1 ，超低压跨导运放【2 9 】等等。 还有其它国家，例如美国、墨西哥、罗马利亚、西班牙等都有神经元m o s 电路的研究报道，包括了化学感应神经元m o s 电路 3 m 3 1 1 、基本的逻辑电路【3 2 1 、 竞争一一全胜电路【3 3 】、可编程的反相器 3 4 1 、基于u m o s 的分类网络嗍等等。 ( 2 ) 国内：根据目前已发表文章的情况来看，目前国内从事神经元m o s 管研究的主要有上海交通大学微电子所、西安理工大学、清华大学、浙江大学、 宁波大学等几所学校，上海交通大学的研究主要是集中在对神经元m o s 管子的 建模和低压四象限模拟乘法器等方面上，提出了一种新型的开关共点耦合神经 m o s 晶体管3 6 1 和一种电阻耦合型神经m o s 晶体管【3 7 1 ，并对钟控神经m o s 晶体 管进行建模和电路仿真 3 8 1 ，还提出了低压四象限模拟乘法器的方案 3 9 删。西安 理工大学的研究主要有神经元m o s 的特性分析【4 、应用在图像处理中的多数表 决电路【4 2 】、应用在c d m a 系统的匹配滤波器 4 3 - 4 5 】、高精度的源极跟随器【4 叼，并 改进了钟控神经元m o s 管的h s p i c e 模型 4 7 1 。清华大学有学者对神经元m o s 管子的应用进行了探讨h 8 1 。浙江大学的研究包括对u m o s 电路设计方法的研究， 提出应用多值逻辑电路的设计思想来指导神经元m o s 管电路的设计【4 9 1 ，可以简 化设计过程，另外，还提出了一种四值编译码电路 5 0 1 。宁波大学、湖南大学的 学者发表了关于d a c 、a d c 设计的文章 5 1 - 5 2 】，宁波大学还有关于钟控神经元 浙江大学硕士学位论文绪论 m o s 管的改进以及在多值逻辑中的应用5 3 1 等方面的研究。 从以往的研究情况来看，之前对神经元m o s 管的研究主要集中在管子的特 性、建模、神经网络、二值或多值逻辑的基本逻辑门和加法器、乘法器等基本元 件上，近几年的文章，例如西安理工大学发表的一系列文章，国外的几篇关于匹 配滤波器的文章，有结合具体的应用算法，利用神经元m o s 管特有的优点来简 化设计的趋势。 而w c d m a 是3 g 标准之一，很多东西都是标准化的，然而一些算法的具 体实现，还是有很多工作可以做。对于3 g 的手机终端，体积小，能耗低必然是 它的发展趋势，因而对于3 g 终端电路，就提出了结构简单，功耗低，芯片面积 小等要求。 w c d m a 的小区同步过程，是一个三步的小区同步方案，分别进行时隙同 步、帧同步和扰码识别 5 4 - 5 5 。有学者对三步小区同步的捕捉概率和平均捕捉时间 性能进行了研究分析芦6 1 ，在瑞利衰落信道下，分析了平均检测时间，检测概率， 漏检概率和虚警概率等。也有学者提出了抗频差和时钟误差的小区搜索方案【5 7 1 ， 利用分段的匹配滤波器，来降低由于频差而引起的在匹配过程中的相位翻转的概 率。有研究给出了在一个两个小区的场景下，三步同步的时间性能 5 8 1 。硬件实 现方面，目前用于同步码的捕捉方法，一般是利用主同步码和辅同步码的生成方 法，设计简单的高效格雷相关器( e g c ) d 9 - 6 1 。这种相关器的特点是结构简单， 耗用的单元器件数量也很少。但是采用e g c 的匹配滤波器结构的话，数据的运 算传输是一个串行的传输，数据的位宽随着运算的进行，会变得越来越宽，会增 加实现电路的规模和存储单元的数量。 国内也有关于w c d m a 同步过程的研究。有研究结合主同步码的构成特点， 采用分级结构的匹配滤波器，大大减小了电路的复杂度 6 2 - 6 3 】。 然而，这些电路，要么存在数据的位宽随着运算的进行，而不断增加，导致 移位寄存器和求和电路的规模大幅地增加的问题，要么就是需要很大的求和网 络，让电路的规模异常地大。并且，这些匹配滤波器电路都是在数字域里实现的， 需要对输入的基带模拟信号先进行a d 转换，高速的a d 转换器增加了电路的 复杂度，并消耗了很大的功率。 4 浙江大学硕士学位论文 绪论 1 3 本文的研究内容及结构 本文共分为七章，分别从本课题提出的背景和本课题研究的意义、神经元 m o s 管的特点及仿真模型、w c d m a 主同步码的特点、基于钟控神经元m o s 管的采样保持电路、基于神经元m o s 管的w c d m a 主同步匹配滤波器的结构 验证、基于神经元m o s 管的w c d m a 主同步匹配滤波器的电路仿真等方面来 进行论述。 本文的结构如下： 第一章总结了当前各个国家的研究人员对浮栅m o s 器件的研究现状，分析 了部分现在已有的和本课题相关的电路所存在的缺点，并且总结了本课题研究的 意义。 第二章从神经元m o s 管的基本结构、改良结构、s p i c e 仿真模型等方面， 论述了神经元m o s 管及其改进结构的特点，并建立了改进结构钟控浮栅m o s 管的s p i c e 仿真模型，使模型的适用范围更大。 第三章从w c d m a 主同步码的构造方法出发，分析了主同步码的特点，并 介绍了w c d m a 小区搜索中同步的过程。 第四章提出了一种基于钟控浮栅m o s 管的采样保持电路，具有精度高、结 构简单、功耗低等特点，特别适用于如神经网络，匹配滤波器等应用场合。 第五章提出了一种基于神经元m o s 管的w c d m a 主同步匹配滤波器，并 进行了结构验证，结合仿真结果分析了其性能。 第六章用一种与主同步码性能相类似的简化码，设计了一个匹配滤波器，并 且对主要构成电路单元进行了电路仿真和结果分析，以此来验证主同步匹配滤波 器电路实现的正确性。 第七章对前面所述做了一个总结，并且对未来的研究方向和发展趋势做了一 个展望。 浙江大学硕士学位论文神经元m o s 管概述及s p i c e 仿真模型 2 神经元m o s 管概述及s p i c e 仿真模型 2 1神经元m o s 管的基本结构及特点 神经元m o s 管是1 9 9 1 年由日本的两位博士提出来的【1 1 ，具有很高的单管功 能性，对多值逻辑、神经网络电路的发展以及传统电路的改良，都起到了很大的 推动作用。神经元m o s 管具有多个输入端，各个输入电压通过电容耦合效应， 耦合到浮栅上，而对于浮栅之后的部分，和一般的m o s 管是相似的。因为神经 元m o s 管具有多输入加权耦合这一个特点，跟生物中的神经元很类似，因此也 将这器件叫做“神经元m o s 管”。 神经元m o s 管的基本结构图和符号如图2 1 所示： 巧圪玛吃 儿_ | 一l 咚叫ii 玛一i l 虼- 一il ( a )( b ) 图2 1 神经元m o s 管基本结构图和符号 神经元m o s 管电学符号如图2 2 所示： u 一 坞- - q 坛- - q k 叫 图2 2 神经元m o s 管电学符号 衬底和输入栅极之间，存在一个被氧化物包围着的浮置的栅极，由于浮置， 所以浮栅上的电荷具有不易改变的特点，能长期保存。根据需要，再在浮栅上面 的氧化物处做若干个输入栅极，各个输入信号通过输入栅极，耦合到浮栅上，耦 6 浙江大学硕士学位论文 神经元m o s 管概述及s p i c e 仿真模型 合系数和对应的输入耦合电容有关。 设各个输入信号为以，圪，乃虼，对应的祸合电容为g ，c 2 ，c 3 c n ，为 衬底电压，浮栅上的初始电荷为q o ，那么如果忽略漏极和源极电容的话，浮栅 上的电荷g 如下： q ，= q + g ( 珞一k )( 2 1 ) 为了简化分析，一般可以设浮栅的初始电荷q = 0 。由于浮栅浮置，浮栅上 的电荷并不会改变，所以有q f = q o ，管子的衬底接地，即= o ，这样，上式 ( 2 1 ) 可以化为： 珞：垡兰丝掣坠兰唑 c f o r 其中，c 南r = g ，c ：是浮栅和衬底的电容。 i - - o ( 2 2 ) 从式( 2 2 ) 可以看到，浮栅上的电压j 是各个输入端电压k 的加权求和， 加权值是各自对应的耦合电容和总电容c 岛的比值，多输入加权求和特性是神 经元m o s 管的重要特性。 如果把其中一个输入端看做是输入端，把其它输入端看做是控制端的话，设 m o s 管的阈值电压为圪，当浮栅电压大于阈值电压圪时，管子导通，即： = 盟型萼翌尘盟 圪 ( 2 3 ) o 册? 整理，得： p 坚虻盟掣醴= 吆 ( 2 4 ) 0 1 相当于是此时从巧端看进去的话，m o s 管的阈值电压由圪，巧圪和耦合 电容c 1 ，c 2 ，c 3 一e 共同决定，形成新的阈值电压吃，调节圪，巧圪的值， 可以改变阈值电压的大小。这就是神经元m o s 的另一个很重要的特点：阈值可 浙江大学硕士学位论文神经元m o s 管概述及s p i c e 仿真模型 变性。这是神经元m o s 管所具有的区别于一般m o s 管的最大特点，利用这个 特点，可以使电路设计更加灵活。 2 2 神经元m o s 管的s p i c e 仿真模型 因为一般的电路仿真软件中，并没有神经元m o s 管的模型，所以，要对神 经元m o s 管的电路进行仿真，首先就要建立仿真的模型。目前应用最广泛的电 路仿真工具是s p i c e 系列，因此，本文以建立s p i c e 的神经元m o s 管仿真模 型为例，论述神经元m o s 管仿真模型的建立。 神经元m o s 管和一般m o s 管的最大差别，就是浮栅之前的部分，两者在 浮栅之后的部分是一样的。浮栅之前的部分，主要是神经元m o s 管的浮栅电压 是由多个输入端电压和对应的输入耦合电容来决定，因此，要建立神经元m o s 管模型，只需要对浮栅电压进行建模，再叠加上普通的m o s 管即可。 神经元m o s 管的电容模型如图2 3 t 删所示： c 笛 砺垓 c ，j - c 2 上 l 产i - n - 一 l c o x 一一 工呵 t 其中，c l ，c 2 ，c 。为输入耦合电容，为浮栅和源极的交叠电容，c 岛为 浮栅和衬底的交叠电容，为浮栅和漏极的交叠电容，为浮栅和衬底的场 寄生电容，矽s 为浮栅下衬底的表面势，q 酽为耗尽层电容，为栅氧化层电 浙江大学硕士学位论文神经元m o s 管概述及s p i c e 仿真模型 鲱= z ，司c , ( 5 z o k ) + c g d ( 一) + ( 一妊) + ( 一嘲( 2 5 ) + c 伽( 一2 办一珞) + c 岛( 一) 若浮栅上的初始净电荷为零，则浮栅的电压为： c y , + c g d + 略+ + c 甜( 2 靠+ 坛) + = 上l 1 磊一 他6 在建立神经元m o s 管的s p i c e 模型的时候，浮栅电压的值如式( 2 6 ) ，其 中各个参数的表达式如式( 2 7 ) 所示嘲： c & 是浮栅氧化层电容： c o x ：c o x * ( l - 2 * l i d ) * ( w - 2 * w d ) o x c g d = c g d o 木( 形一2 术w d ) = c g s o 木( 形一2 木w d ) ( 2 7 ) c 品= c g b o 木( l 一2 宰l d ) = c + c g d + + + + 乞 是二氧化硅的介电常数，l d 是横向扩散长度，w d 是横向扩散宽度，l d 、 w d 、c g d o 、c g s o 、c g b o 都是m o s 管的s p i c e 模型的参数。 浮栅电压通过一个压控电压源来实现，大小如式( 2 6 ) 所示，而其他参数， 如电容、w 、l 等参数，可以通过子电路的参数形式输入。神经元m o s 管的s p i c e 模型如图2 4 所示： 9 浙江大学硕士学位论文神经元m o s 管概述及s p i c e 仿真模型 矿j 2 3 钟控神经元m o s 管的基本结构及特点 钟控神经元m o s 管是神经元m o s 管的改进结构，普通的神经元m o s 管， 其浮栅上的初始电荷对电路的特性影响很大，因此，在制造管子的时候，要通过 特殊的方式，来对浮栅进行放电操作。然而，经过长时间之后，神经元m o s 管 的浮栅上有可能会注入一些净电荷，如果不采取放电措施的话，这个初始的净电 荷会影响电路的性能。而这个放电操作，一般来说比较复杂。因而，对于设计人 员来说，浮栅上净电荷的不确定性，是制约神经元m o s 管应用的一个重要因素。 而钟控神经元m o s 管就是为了解决浮栅上初始电荷不确定的问题而提出来的。 和普通的神经元m o s 管一样，各个输入信号由耦合电容耦合输入，在浮栅 上面根据各自输入耦合电容的值，耦合出一个加权的电压之和。唯一的不同之处， 就是普通浮栅m o s 管有一个浮置的栅极，而钟控浮栅m o s 管的浮栅是通过一 个开关接到一个参考电压上，从而可以对浮栅的初始电压进行设置。钟控神经元 m o s 管的结构示意图如图2 5 所示： 浙江大学硕士学位论文神经元m o s 管概述及s p i c e 仿真模型 饥j i 撕 !i 叮 v h 图2 5 钟控神经元m o s 管结构示意图 钟控浮栅m o s 管的工作分为两个阶段：预充电阶段和评估阶段。在预充电 阶段，各个输入电容耦合端接到电容输入预置电压砑上面，开关矽闭合，浮 栅输入电压与浮栅连通，将浮栅钳位。在评估阶段，开关矽断开，浮栅浮置， 相应地，输入电容耦合端切换到各自的输入信号所处。此时，浮栅的电压由从 闭合到断开时的瞬间值( 记为f ) 、输入电容耦合端预置电压v h - c f 和输入 端电压v i 共同决定。因为钟控浮栅m o s 管和普通的m o s 管的不同之处，只是 在浮栅之前的部分，在浮栅之后的部分是完全一样的，因此，建立钟控浮栅m o s 管模型，只需要建立钟控浮栅m o s 管的浮栅电压，再叠加上普通的m o s 管模 型即可。 根据以上描述，在预充电阶段，浮栅接到浮栅输入电压v m ，浮栅输入电压 对浮栅充电，所以： l = ( 2 8 ) 在预充电阶段切换到评估阶段的瞬间，的值记为，用作评估阶段 浮栅电压的计算。 在预充电阶段切换到评估阶段的瞬间，浮栅上的电荷为： 绯- 2 善c ( k 一) + c g d ( 一v o ) + ( 一k ) + ( 一) ( 2 9 ) + c 似( 一2 6 一) + ( 一) 在评估阶段，浮栅上的电荷为： 绯厂x c , ( v , o ：一k ) + c g d ( 一) + ( 一珞) + ( 一) ( 2 1 0 ) + c 凹( - 2 6 一圪) + 乞( - v ) 浙江大学硕上学位论文神经元m o s 管概述及s p i c e 仿真模型 因为开关断开后，浮栅浮置，浮栅上的电荷不会改变，所以有： 鲱。= 鲱2 由式( 2 8 ) ( 2 9 ) ( 2 1 0 ) 可得： c ( k 一) 2 = v w r e r + 气 ( 2 1 1 ) ( 2 1 2 ) 其中，r = c + c g d + + + + ，是浮栅预置电压， i = 1 v 氓，是输入预置电压。若开关信号，当开关闭合时，= v d d ，当开关断开 时，# - - - o ，那么综合( 2 8 ) ( 2 1 2 ) 两式以及以上所述，可得浮栅上电压为p 8 1 ： = 加一v d d ，鬈岩 2 4 钟控神经元m o s 管的s p i c e 仿真模型 ( 2 1 3 ) 钟控神经元m o s 管的s p i c e 模型和普通的神经元m o s 管模型相类似，只 是将浮栅的电压表达式由式( 2 6 ) 变为式( 2 1 3 ) ，但是钟控神经元m o s 管的 建模过程中，以及r ，都是需要记忆的量，而h s p i c e 的电路仿真，并 不提供电压的“记忆”功能，因此，之前的模型 3 8 】【4 7 1 都是将p i n 在开关s w 断开 前的值凹，设置成一个固定值，称为浮栅预置电压，用参数的形式来输入的， 在不同的仿真周期，这个浮栅预置值并不能改变。这样的话，跟钟控浮栅m o s 管的真实电路存在一定差别，在某些要求浮栅预置电压可变的应用场合，这些模 型并不适用。而本文后面所提出的采样保持电路所用到的钟控浮栅m o s 管，是 将浮栅接到一个可变的电压v i n ，并且将开关断开前i n 的瞬间值，作为浮栅的 预置电压的，在评估阶段，输入电压i n 的值可以任意改变，而不会改变 浮栅预置电压盯的值。这样的话，之前的模型都不适合用于本文提出的这个 电路的仿真。因此，本文新提出了一个模型，添加了一个压控电压源和一个电容， 1 2 浙江大学硕士学位论文神经元m o s 管概述及s p i c e 仿真模型 来保存v m 在开关断开前那一瞬间的值，作为浮栅预置电压。因此，在每 个仿真周期，浮栅预置电压职都可以重新修改，并按电路要求进行设置。 一个两输入端的钟控浮栅m o s 管模型如图2 6 所示： 图2 6 两输入端的钟控浮栅m o s 管s p i c e 模型 两个输入预置电压和一个浮栅预置电压分别各用一个受控源，一个开关和一 个电容建模，开关信号为矽，三个受控源分别受v l 、v 2 和控制，当从高电 平变为低电平的时候，开关断开，电容保持开关断开时受控源相应的瞬间电压。 这样，预置电压和输入电压就独立开来，用于评估阶段浮栅电压建模的预置电压 ，- 9 输入电压无关，并保持不变。 本文的模型，浮栅的预置端电压可以根据任意设置，适用的范围更大， 并且也和实际的电路情况更贴近。 浙江大学硕士学位论文w c d m a 主同步码的生成及特点 3w c d m a 主同步码的生成及特点 3 1w c d m a 小区搜索概述 w c d m a 技术最初是由欧洲提出的宽带c d m a 技术，后面与日本提出的宽 带c d m a 技术相融合，形成了现在的w c d m a 技术，是第三代移动通信的主 流标准之一最初提出来的时候，w c d m a 的码率是4 0 9 6 m c h i p s s ，后面根据 o h g 组织的建议，改为现在的3 8 4 m c h i p s s 。 与c d m a 2 0 0 0 和t d s c d m a 不同的是，w c d m a 是一个异步的系统，基 站之间没有一个统一的同步时钟，因此，移动终端在和基站通信之前，必须先和 基站进行时钟的同步，这个过程叫做小区搜索。 w c d m a 的小区搜索是一个三步同步的过程，第一步是主同步，通过主同 步码p s c 实现，进行时隙同步。第二步是辅同步，通过辅同步码s s c 实现，进 行帧同步。第三步是扰码识别，通过c p i c h 实现，进行扰码的确定。 w c d m a 的专用物理信道帧被设定为1 0 m s ，分为1 5 个时隙，每个时隙有 2 5 6 0 个码片。时隙同步和帧同步是通过主同步信道和辅同步信道来实现的，主 同步信道和辅同步信道都是在每个时隙的前2 5 6 个码片，具体参照图3 1 ： i 时鳓 i 列朝 m 跚口口 一口口 l2 斯鹂片l r 2 5 6 0 葛孬一1i玛片o i 时陬1 5 口 口 l 囟r a s ，3 9 4 0 0 码片 图3 1w c d m a 同步信道帧结构示意图 主同步码和辅同步码是并行传输的，都在每个时隙的前2 5 6 个码片，其中， 1 4 浙江大学硕士学位论文w c d m a 主同步码的生成及特点 对于不同的小区而言，主同步码只有一个，每个时隙开始的2 5 6 个码片传输一样 的主同步码，而辅同步码有1 6 个，每个时隙可以传输一样的辅同步码，也可以 传输不同的辅同步码。 小区同步的过程如下： ( 1 )时隙同步。时隙同步是指通过对主同步码p s c 的捕捉，来确定时 隙头的过程。首先，让接收到的信号通过本地的匹配滤波器或者 相关器，本地的匹配滤波器或相关器的系数和主同步码匹配。然 后通过取模电路和时隙叠加电路，再搜索输出信号的峰值，峰值 出现的时刻，就是与p s c 匹配的时刻，相应的时刻对应着时隙头。 ( 2 )帧同步。这一步的目的是寻找出无线帧的开始时刻，并且根据辅 同步码的排列顺序，确定主扰码所在的组。因为经过第一步同步， 时隙头已经找到，时隙得到了对齐，此时，将每一个时隙的辅同 步信道的码，通过1 6 个辅同步匹配滤波器或者相关器，并找到相 关值最大的匹配滤波器或相关器。等到每个时隙的辅同步码都通 过匹配滤波器或相关器之后，得到一个辅同步码排列顺序的码序 列，然后根据这个码序列，通过r s 解码的方法，找到帧边界， 并且找到主扰码组。此时，完成了帧同步。 ( 3 )扰码识别。w c d m a 的主扰码总共有5 1 2 个，分成6 4 组，每组 有8 个。根据帧同步中所确定的主扰码组，知道小区对应的主扰 码所在的组，然后根据c p i c h 的信息，找到相应的主扰码。至此， 主扰码已经确定。 3 2 主同步码的构成 由于分层的g o l a y 码具有良好的自相关和互相关特性，因此，这里的同步 码采用分层的g o l a y 码。主同步码共有2 5 6 位，采用的是广义分层的g o l a y 码，它的构成方法如下圆： 定义： 彳= 曰= 浙江大学硕士学位论文w c d m a 主同步码的生成及特点 则 p s c = ( 1 + j ) 圆彳) = ( 1 + j ) 叫，a ，a ，- a ，a ，- a ，- a ，a ，a ，a ，爿，a ，- 4 ，a ，彳( 3 1 ) 其中 是k r o n e c k e r 积。可以看出，p s c 序列采用q p s k 调制，i 路和q 路的信 息是一样的。 p s c 码的另外一种迭代算法为： a o ( k ) = 万( 尼) ( 后) = 万( 尼) ( 尼) = a n 一1 ( 尼) + 吃一l ( 尼一见) ( 3 2 ) 玩( 尼) = 一。( 后) 一吃一。( 尼一乜) 其中，k = 0 ，1 7 ，刀= l ，2 8 d 为延迟向量，值为： q ，b ，d 3 ，d 4 ，见，d 6 ，d 7 ，d 8 】= 1 2 8 ，6 4 ，1 6 ，3 2 ，8 ，1 ，4 ，2 】 为权重向量，值为： 彤，呢，呢，吃，呢， _ 1 , - 1 ，1 ，1 ，1 ，1 ，1 ，1 】 对于n = 4 ，6 ，令b 4 ( k ) = a l 4 ( k ) ，b 6 ( k ) = a 6 ( 蛐。 那么，迭代完8 次后，其中一个码就是p s c 。 w c d m a 是一个直接序列扩频的系统，采用直接序列扩频的方法，主同步码 和辅同步码可以看做一个伪随机序列，通过一般的直接序列解扩的方法来解扩， 也可以利用分层g o l a y 序列的特点，采用专用的匹配滤波器或相关器，来进行 同步信号的提取。一般，专用的匹配滤波器或相关器具有更简单的结构和更低的 功耗，效率更高。 1 6 浙江大学硕士学位论文 一种基于钟控神经元m o s 管的采样保持电路 4 一种基于钟控神经元m o s 管的采样保持电路 采样保持是处理模拟信号的第一步，将幅度连续变化的模拟信号，采样并保 持一段时间，在这段保持的时间对信号进行处理。采样保持电路的性能好坏，直 接影响到后面整个系统的性能好坏。对于不同的应用场合，我们判断电路性能好 坏的标准也会有不同的侧重。对于高速高精度的a d c 来说，对采样保持电路的 采样精度和采样频率有较高的要求，而一些结构庞大，但精度要求相对不那么苛 刻的电路，例如神经网络和匹配滤波器等，对采样保持电路的结构复杂度和功耗 的要求相对高一些。所以，根据不同的应用场合，设计在精度、结构复杂度和功 耗等方面具有不同侧重点的采样保持电路，具有实际的应用意义。 4 1 传统的采样保持电路实现方法 传统的采样保持电路，大致可分为两种，一种是开环结构，另一种是闭环结 构。开环结构速度比较快，闭环结构精度比较高。 4 1 1 开环结构 开环结构采样保持电路如图4 1 ( a ) 所示，它的结构最简单，只包括一个开 关和一个电