混合信号Sigma-Delta调制器设计自动化关键算法研究与软件实现

Sigma-Delta Modulator (SDM) is an important class of data converter circuits, which is most commonly implemented by switched-capacitor (SC) circuits. Due to oversampling and noise shaping mechanism, SDM circuits are less sensitive to circuit imperfections and can achieve high resolution. However, due to the mixed-signal nature, transistor-level simulation of a SDM circuit is extremely time-consuming, preventing designers from well optimizing circuit design. This research is motivated to develop a set of automatic macromodeling strategies based on symbolic analysis methods to overcome the existing difficulty in design automation. This research will develop fast SNR computation methods for SDM synthesis, efficient symbolic macromodel generation methods, and effective synthesis flow. A prototype tool will be implemented and will be validated by a realistic SDM design for application in bio-potential acquisition.

Sigma-Delta调制器是用于模拟到数字信号转换的重要电路。目前的主要设计是基于开关电容电路。由于Sigma-Delta电路集成了过采样和噪声整形，它能抑制电路的非理想特性，同时能极大地提高转换分辨率。但是由于Sigma-Delta电路是混合信号电路，为评估电路性能的晶体管级仿真相当耗时，通常一次仿真就要花费几小时到几十小时，非常不利于对系统级电路进行自动优化。为此本项目提出应用以符号化分析为主的方法对宏模型生成、关键设计指标的计算、电路拓扑等关键环节进行研究，研究一种分析速度快、精度足够、直观性强的设计辅助工具。基于符号化的设计自动化方法有助于构建参数化电路单元模型，减少重复建立宏模型的工作量和重复进行电路级仿真的巨大代价。本项目在开发相关算法和软件工具的同时，将把开发的设计工具应用于一款生物体征信号采集Sigma-Delta调制器设计中。

Sigma-Delta调制器(Modulator, SDM)是一类用于把信号从模拟转换到数字（模数转换）的重要电路，属于典型的混合信号类集成电路。目前的主要流行两类设计；基于开关电容电路的离散时间设计和基于有源RC电路的连续时间设计。由于SDM电路集成了过采样和噪声整形滤波，它能有效抑制电路的非理想特性，并能极大地提高转换分辨率。但是由于SDM电路是混合信号电路，而且含有反馈通路，通过晶体管级电路仿真评估电路性能的手段非常耗时，通常一次仿真要花费几小时到几十小时，非常不利于对系统级电路进行优化；传统方法工作强度大，设计效率低，反复次数多。另一种流行方案是采用行为级仿真工具（一般基于MATLAB），虽然仿真速度快，但需要对电路的非理想特性进行建模（非自动），仍需要投入不少工作量。用行为仿真计算信噪比(SNR)的时间也很长，而且行为仿真不能提供设计中最需要的解析关系式。项目执行期间主要研究了两类（离散和连续）SDM电路的“符号化”行为级建模和仿真方法。符号化方法的优点是能产生解析关系式，能大幅度提高重复仿真的速度。研究围绕以下几个方面开展工作：（一）基于开关电容SDM电路模块非理想特性的宏模型构建、生成、提取方法，SNR指标的近似解析计算，VerilogAMS模块设计等环节；（二）对连续时间SDM的非理想因素主要来源-运放电路-的符号化分析方法的进一步研究与设计自动化拓展，包括对非线性失真的建模和分析。（三）作为项目的延申我们还部分研究了当前成为热门的神经网络电路，从设计自动化角度对基于忆阻器的学习型电路（也是一种混合信号电路）进行研究。为面向模拟混合信号电路设计自动化的解析化路径开拓了新的研究手段和发展方向。为解决当前模拟混合信号设计领域EDA工具过度依赖数值化仿真（电路或行为级）的局限性（即自动化综合效率低下），项目成果建立起一些行之有效的符号化计算手段和解决方案，为下一步继续研发奠定了基础计算手段和方法学。项目开展过程中还开发了部分研究代码供后续研究使用。