《混合信號Sigma-Delta調製器設計自動化關鍵算法研究與軟體實現》是依託上海交通大學，由施國勇擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：混合信號Sigma-Delta調製器設計自動化關鍵算法研究與軟體實現
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：施國勇
- 依託單位：上海交通大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
Sigma-Delta調製器是用於模擬到數位訊號轉換的重要電路。目前的主要設計是基於開關電容電路。由於Sigma-Delta電路集成了過採樣和噪聲整形，它能抑制電路的非理想特性，同時能極大地提高轉換解析度。但是由於Sigma-Delta電路是混合信號電路，為評估電路性能的電晶體級仿真相當耗時，通常一次仿真就要花費幾小時到幾十小時，非常不利於對系統級電路進行自動最佳化。為此本項目提出套用以符號化分析為主的方法對宏模型生成、關鍵設計指標的計算、電路拓撲等關鍵環節進行研究，研究一種分析速度快、精度足夠、直觀性強的設計輔助工具。基於符號化的設計自動化方法有助於構建參數化電路單元模型，減少重複建立宏模型的工作量和重複進行電路級仿真的巨大代價。本項目在開發相關算法和軟體工具的同時，將把開發的設計工具套用於一款生物體徵信號採集Sigma-Delta調製器設計中。
結題摘要
Sigma-Delta調製器(Modulator, SDM)是一類用於把信號從模擬轉換到數字（模數轉換）的重要電路，屬於典型的混合信號類積體電路。目前的主要流行兩類設計；基於開關電容電路的離散時間設計和基於有源RC電路的連續時間設計。由於SDM電路集成了過採樣和噪聲整形濾波，它能有效抑制電路的非理想特性，並能極大地提高轉換解析度。但是由於SDM電路是混合信號電路，而且含有反饋通路，通過電晶體級電路仿真評估電路性能的手段非常耗時，通常一次仿真要花費幾小時到幾十小時，非常不利於對系統級電路進行最佳化；傳統方法工作強度大，設計效率低，反覆次數多。另一種流行方案是採用行為級仿真工具（一般基於MATLAB），雖然仿真速度快，但需要對電路的非理想特性進行建模（非自動），仍需要投入不少工作量。用行為仿真計算信噪比(SNR)的時間也很長，而且行為仿真不能提供設計中最需要的解析關係式。項目執行期間主要研究了兩類（離散和連續）SDM電路的“符號化”行為級建模和仿真方法。符號化方法的優點是能產生解析關係式，能大幅度提高重複仿真的速度。研究圍繞以下幾個方面開展工作：（一）基於開關電容SDM電路模組非理想特性的宏模型構建、生成、提取方法，SNR指標的近似解析計算，VerilogAMS模組設計等環節；（二）對連續時間SDM的非理想因素主要來源-運放電路-的符號化分析方法的進一步研究與設計自動化拓展，包括對非線性失真的建模和分析。（三）作為項目的延申我們還部分研究了當前成為熱門的神經網路電路，從設計自動化角度對基於憶阻器的學習型電路（也是一種混合信號電路）進行研究。為面向模擬混合信號電路設計自動化的解析化路徑開拓了新的研究手段和發展方向。為解決當前模擬混合信號設計領域EDA工具過度依賴數值化仿真（電路或行為級）的局限性（即自動化綜合效率低下），項目成果建立起一些行之有效的符號化計算手段和解決方案，為下一步繼續研發奠定了基礎計算手段和方法學。項目開展過程中還開發了部分研究代碼供後續研究使用。
