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基于遗传算法的模拟集成电路优化设计

发布时间:2017-09-07 05:22

  本文关键词:基于遗传算法的模拟集成电路优化设计


  更多相关文章: 遗传算法 放大器 拟合曲线 饱和区


【摘要】:电路进化设计作为可进化硬件(Evolvable HardWare,EHW)的主要分支,目前已成为国际性的研究热点。对于数字电路而言,利用基于硬件描述语言的逻辑综合工具可以对其进行快速可靠的综合设计,而模拟电路仍需电路设计者进行手工设计完成。采用计算机辅助技术对模拟集成电路的设计进行优化是提升电路设计质量与效率的有效途径。而遗传算法作为一种优化算法,能够有效的用于模拟电路优化设计中。本文简要介绍了遗传算法的基本原理,以及模拟集成电路中基本放大器的设计理论,在此基础上对遗传算法在集成电路方面的应用进行了研究。主要工作内容包括:(1)采用遗传算法对共栅级放大器电路进行了优化设计,并通过仿真实验对算法的有效性进行了验证。仿真实验结果表明,由于集成电路中器件的模型较为复杂,理论计算数值与实际电路仿真结果差异较大,并且经过基本遗传算法进化出的结果无法满足晶体管工作在饱和区的条件。(2)针对0.18μm CMOS工艺下的模型晶体管,通过Cadence仿真工具对晶体管的参数进行了扫描,进而将晶体管的输出阻抗与漏级电流之间的关系,以及阈值电压和晶体管尺寸之间的关系进行了曲线拟合,从而建立了较为准确的晶体管模型。此外,将判断晶体管饱和的条件的实际应用对遗传算法的流程进行了改进,加入了遴选替换程序,使得进化出的参数能够让晶体管工作在饱和区,最终完成了对共漏级放大器的优化设计。(3)在建立了较为准确的晶体管的基础上,将遗传算法应用于共源级放大器电路的多目标设计中,构造了一个性能指标适应度函数,以此完成了对于低频增益,带宽,转换速率,电流四个参数的多目标电路优化设计。
【关键词】:遗传算法 放大器 拟合曲线 饱和区
【学位授予单位】:南京邮电大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TN431.1;TP18
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 第一章 绪论9-14
  • 1.1 研究背景9-10
  • 1.2 本课题相关国内外研究现状10-13
  • 1.2.1 模拟集成电路综合工具10-11
  • 1.2.2 模拟集成电路进化设计技术11-13
  • 1.3 本文的组织结构13-14
  • 第二章 遗传算法的基本原理和方法14-27
  • 2.1 遗传算法概述14-16
  • 2.1.1 基本遗传算法的实现14-15
  • 2.1.2 遗传算法的特点15-16
  • 2.2 遗传算法用于求解多目标问题16-17
  • 2.3 传统遗传算法的实现技术17-26
  • 2.3.1 染色体的编码18-19
  • 2.3.2 适应度函数19-21
  • 2.3.3 选择操作21-23
  • 2.3.4 交叉操作23-25
  • 2.3.5 变异操作25-26
  • 2.4 本章小结26-27
  • 第三章 遗传算法应用于共栅级放大器设计27-33
  • 3.1 共栅级放大器基本原理27-28
  • 3.1.1 共栅级放大器简介27-28
  • 3.2 共栅级放大器的优化设计28-30
  • 3.2.1 遗传算法的程序实现28-29
  • 3.2.2 编码方案与适应度函数29-30
  • 3.3 实验结果和讨论30-32
  • 3.4 本章小结32-33
  • 第四章 MOS器件模型的改进及遗传算法的应用33-49
  • 4.1 MOS管建模33-40
  • 4.1.1 曲线拟合33-34
  • 4.1.2 MOS小信号模型34-36
  • 4.1.3 输出电阻与漏级电流之间关系的曲线拟合36-37
  • 4.1.4 阈值电压37-38
  • 4.1.5 阈值电压变化的曲线拟合38-40
  • 4.2 合格个体的遴选替换算法40-43
  • 4.2.1 遴选替换算法40-42
  • 4.2.2 优化的遗传算法流程42-43
  • 4.3 共漏级运算放大器的设计43-47
  • 4.3.1 共漏级放大器43-45
  • 4.3.2 编码方案与适应度函数45-46
  • 4.3.3 实验结果与讨论46-47
  • 4.4 本章小结47-49
  • 第五章 遗传算法应用于多目标放大器设计49-62
  • 5.1 遗传算法用于求解多目标问题49-52
  • 5.1.1 传统优化方法的原理49-50
  • 5.1.2 经典的传统多目标优化算法50-52
  • 5.2 共源级放大器多目标设计优化52-60
  • 5.2.1 共源级放大器52-54
  • 5.2.2 编码方案与适应度函数54-56
  • 5.2.3 实验结果与讨论56-60
  • 5.3 本章小结60-62
  • 第六章 总结与展望62-64
  • 6.1 总结62
  • 6.2 展望62-64
  • 参考文献64-67
  • 致谢67

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本文编号:807646

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