在基于数字信号处理的粒子探测器读出电路设计中,模数转化器(analog to digital converter,ADC)是一个关键的模块。ADC的采样率和精度是限制探测系统达到最佳噪声性能的主要参数。基于Matlab的Simulink环境建立了粒子探测器读出电路中ADC的仿真模型,并通过Matlab仿真验证了模数转化器的采样速度、精度对系统噪声的影响,给出了在基于数字信号处理的粒子探测器读出电路设计中,模数转换器的参数设计方案。
A 13bit,pipelined analog-to-digital converter （ADC） designed to achieve high linearity is described. The high linearity is realized by using the passive capacitor error-averaging technique to calibrate the capacitor mismatch error, a gain-boosting opamp to minimize the finite gain error and gain nonlinearity,a bootstrapping switch to reduce the switch on-resistor nonlinearity, and an anti-disturb design to reduce the noise from the digital supply. This ADC is implemented in 0.18μm CMOS technology and occupies a die area of 3.2mm^2 , including pads. Measured performance includes - 0.18/ 0.15LSB of differential nonlinearity, -0.35/0.5LSB of integral nonlinearity, 75.7dB of signal-to-noise plus distortion ratio （SNDR） and 90. 5 dBc of spurious-free dynamic range （SFDR） for 2.4MHz input at 2.5MS/s. At full speed conversion （5MS/s） and for the same 2.4MHz input, the measured SNDR and SFDR are 73.7dB and 83.9 dBc, respectively. The power dissipation including output pad drivers is 21mW at 2.5MS/s and 34mW at 5MS/s,both at 2.7V supply.
微系统芯片(System-on-Chip,SoC)发展到今天,集成密度指数增长和芯片面积的急剧膨胀使得全局连线的延时上升,可靠性下降,成为集成电路的设计瓶颈.片上网络(Network-on-Chip,NoC)是解决整个芯片上数据有效传输的结构之一,以片上网络为基础通信架构的微系统芯片称为片上网上系统芯片(System-on-Network-on-Chip,SoNoC).微系统芯片内通信模式兼有随机性和确定性,应该根据特定应用的通信特征设计片上网络.本文在确定SoNoC设计流程的基础上,根据SoNoC的通信特征,选择了合适的离散平面结构,对SoNoC的运算及控制等模块进行布局、对模块间的通信依赖关系进行布线,发展出FRoD(Floor-plan and Routing on Discrete Plane)算法,以自动生成片上网络的拓扑结构.该算法定义了离散平面的一般表示方法,并在四种典型的离散平面上使用不同规模的随机系统完成了系列实验.为了处理系统和网络之间的耦合关系,逐点分裂的布局算法可以逐步学习和适应系统的通信需求,同时优化系统的执行时间和通信能量,在运行随机任务流图的模拟系统上与随机布局结果相比可以节省30%左右的通信能量,20%左右的系统通信时间.串行、并行和串并混合的布线算法使用最短路径把通信关系分布在离散平面的通道上,使不同的通信关系尽量复用网络通道,与全连接网络相比可以节省10%到30%的面积代价.
