一种振动测量用电容式硅基MEMS加速度计

为了解决目前微电子机械系统(MEMS)加速度计在振动测量领域量程小和振动测量精度低等问题,基于绝缘体上硅(SOI)加工工艺,设计并制作了一款梳齿电容式MEMS加速度计。通过提高工作模态频率和干扰模态频差,提升了加速度计振动环境适应性;加速度计量程达到±50g,非线性度0.2%,横向灵敏度0.17%,分辨率优于0.5mg,体积9 mm×9 mm×2.7 mm,功率损耗30 mW。针对随机振动环境对加速度计的输出精度进行了实验验证,结果表明,MEMS加速度计与标准传感器的输出误差为2.69%,能够满足大部分工程应用需求。

应用于MEMS陀螺仪的SoC设计

为了解决微电子机械系统(MEMS)陀螺仪体积较大、冗余的计算资源浪费等问题,对Cortex-M3内核的数据处理能力及总线架构进行了研究,设计了一款应用于MEMS陀螺仪的智能化、小型化、低功耗的片上系统(SoC);通过分析温度对陀螺输出信号的影响,对MEMS陀螺温度误差的智能化补偿方式进行了研究,采用以Cortex-M3为核心与电容/电压转换电路、模数转换器(ADC)等模块进行集成化设计的方法,在实现同样功能的情况下减小了陀螺体积;结合MEMS陀螺仪对信号处理资源的要求对存储空间及通信接口进行配置,采用0.18μm BCD加工工艺对SoC进行设计制作;测试结果表明,针对MEMS陀螺仪进行匹配设计的SoC对陀螺输出信号进行温度补偿处理后,全温度区间(-40~85℃)零偏变化量由3.147°/s降低到0.035°/s,显著提升了MEMS陀螺仪的全温测量精度。

基于Kalman滤波理论的运动目标检测新方法

该文研究了基于Kalman滤波理论的渐消记忆最小二乘法在图像背景重建中的应用,并将它应用在复杂背景的图像序列中,实现对运动目标的自动检测。首先用渐消记忆最小二乘法对复杂背景进行预测和更新,然后把当前帧与预测的背景模板做差分运算,最后采用自适应阈值分割技术实现对目标的自动分割。文中通过对序列图像的仿真,讨论了最小二乘法的存在问题,改进及适用情况,干扰的消除。试验结果表明,该方法具有很强的实用性。

MEMS陀螺驱动数字闭环ASIC设计

针对MEMS陀螺,基于四阶机电结合ΣΔ调制器技术设计了一款驱动数字闭环电路。其中电容/电压转换电路（C/V转换电路）采用了开关电容电路。为了降低C/V转换电路的噪声,采用了相关双采样（CDS）技术和斩波开关技术。仿真结果表明,采用这两项技术后,C/V转换电路的噪声在1~10kHz附近达到了约20zF/Hz。数字信号处理部分的时钟由锁相环路（PLL）提供,并且片上PLL对陀螺驱动模态谐振频率进行了倍频。采用0.18μmCMOS工艺制作设计的专用集成电路（ASIC）。实验结果表明,驱动闭环电路能够成功起振,电路输出信号的信噪比达到112dB,1h的稳定性达到2.08×10-4。

一种用于高精度电容传感器电路的三级运算放大器

为提高电容式传感器专用集成电路(ASIC)的检测精度,设计了一种三级运算放大器电路。该放大器电路为全差分实现形式,采用三级共源放大器级联结构,使用密勒补偿并调整零点抵消高频极点,以保证放大器的稳定性。该放大器电路基于0.18μm标准CMOS工艺设计实现,工作电压为1.8 V,工作电流为80μA。电路仿真结果显示:三级运算放大器的直流增益为118 dB,单位增益频率为73 MHz,噪声水平为0.21μV/√Hz。芯片测试结果表明,采用该放大器的电容传感器电路前端的非线性优于6×10^(-5)。该放大器功耗低、面积小、可靠性好,在工程上实现了较优的综合性能。

低噪声、低功耗微电容读出ASIC设计

针对差分电容式微电子机械系统(MEMS)加速度计,设计了一种低噪声、低功耗微电容读出专用集成电路(ASIC)。电路采用开关电容结构,使用相关双采样(CDS)技术降低电容-电压(C-V)转化电路的低频噪声和偏移电压。通过优化MEMS表头噪声匹配、互补金属氧化物半导体(CMOS)开关和低噪声运算放大器来降低频带内的混叠热噪声。采用电源开关模块和门控时钟技术来降低电路功耗,同时集成自检测电路和温度传感器。采用混合CMOS工艺进行流片加工,测试结果表明,优化后ASIC的电容分辨率为槡1.203 aF/Hz,系统分辨率为0.168 mg(量程2 g),芯片功耗约为2 mW。同时,该ASIC还具有很好的上电特性和稳定性。

Si MEMS陀螺仪的正交耦合补偿技术

为了减小正交耦合误差对硅微电子机械系统(MEMS)陀螺仪性能的影响,提高陀螺仪零偏精度,对MEMS陀螺仪正交耦合补偿技术进行研究。建立MEMS陀螺仪动力学模型,分析正交耦合产生的原因,介绍了各类正交耦合补偿机理。设计了一款可实现静电刚度补偿的MEMS陀螺仪,并利用绝缘体上硅(SOI)工艺进行制备。利用现场可编程门阵列(FPGA)实现陀螺仪静电刚度正交耦合闭环补偿,并对陀螺仪进行了测试。测试结果表明,MEMS陀螺仪经过静电刚度正交耦合补偿后,角度随机游走由0.023°/√h变为0.06°/√h,零偏不稳定性由4.58°/h提升为0.27°/h,零偏稳定性由71.86°/h提升至1.29°/h(10 s平均处理),全温范围内零偏变化量由0.648°/s降低为0.01°/s。实验结果显示,经过正交耦合静电刚度闭环补偿,陀螺仪零偏性能明显提升。

跷跷板式MEMS加速度计锚点与梁优化设计

作为敏感外界加速度的器件,微电子机械系统(MEMS)加速度计容易受到外界应力的影响。而跷跷板式加速度计采用直梁的结构形式,其温度性能、抗冲击和过载能力都较差,在梁及其连接处会因应力集中,造成加速度计结构发生形变甚至损伤。因此为了提高跷跷板式加速度计的可靠性和温度性能,对锚点和梁进行了优化设计。首先,介绍了跷跷板式MEMS加速度计的工作原理,建立了其动力学方程,利用有限元仿真分别建立了锚点与梁的模型,分析加速度计的梁以及梁的连接处这两个应力集中部位的应力。其次,设计了带应力释放结构的锚点和带应力缓冲结构的梁。仿真结果表明,加速度计的锚点设置应力释放结构后,锚点与梁的连接处由过载产生的最大应力减小了约51%,梁上以及梁和结构连接处的热应力分别减小了约37%和38%。经过优化设计后,梁对敏感方向的抗过载能力提升最明显,梁与结构连接处的最大应力由约1 915 MPa减小到了约1 547 MPa,减小了约19%。实验结果表明,经过锚点与梁的优化设计后,加速度计的梁以及梁的连接处所受应力大大减小,提高了加速度计的性能和可靠性。

基于块估计的运动目标检测方法

提出了一种适合于运动目标检测的块运动分析方法,用以补偿移动背景所带来的杂波信息,准确检测运动目标。在对原始图像进行滤波的基础上,选择合适的子块,通过块匹配,得到背景位移矢量;利用这些运动参数,在相邻帧之间进行运动补偿,达到分割运动目标的目的。该算法对背景的适应性能好。

MEMS陀螺仪零偏温度特性分析及性能优化

零偏温度漂移是MEMS陀螺仪主要误差源之一,对MEMS陀螺仪零偏温度漂移误差源进行了分析。检测电路中延时相位的漂移是引起MEMS陀螺仪零偏温度漂移的主要原因。自时钟技术基于锁相环原理,将MEMS陀螺仪的驱动频率作为锁相环参考频率。陀螺仪检测电路的系统时钟频率跟随MEMS陀螺仪驱动频率而变化,两者始终保持固定的比例关系,最大限度地消除了延时相位变化。使用自时钟技术,将MEMS陀螺仪零偏温度漂移减小为原来的2%。

用于MEMS器件的ASIC集成温度传感器设计

设计了一款集成于微电子机械系统（MEMS）器件专用集成电路（ASIC）的数字输出CMOS温度传感器。该温度传感器主要由温度敏感电路、一阶Σ-Δ调制器以及配套的偏置电路和时钟产生电路组成。通过分析和建模仿真,确定信号的比例系数和其他设计参数,优化调制器的动态范围,提高了精度。利用斩波技术减少运算放大器低频噪声。通过对运算放大器和比较器电路的合理设计来降低功耗。该单片集成温度传感器电路采用0.18μm CMOS工艺制造。测试结果表明,-45~85℃下电源电压为1.8 V、采样时钟频率为200 kHz、设置带宽为98 Hz时过采样率为1 024,此温度传感器分辨率达到0.03℃,功耗为0.18 mW。

MEMS陀螺仪高阶带通ΣΔ闭环检测系统设计

为了解决MEMS陀螺仪开环检测带宽窄、量程低、线性度差等问题,设计了机电结合带通ΣΔ闭环检测系统。首先设计4阶带通纯电学ΣΔ调制器,结合MEMS陀螺的机械结构,提出机电结合闭环检测系统结构及参数获取方法。该环路采用脉冲密度反馈方式,考虑输入热噪声、正交误差等非理想因素,建立闭环检测系统的非理想模型。仿真结果表明：对比开环检测,该闭环反馈力平衡了哥氏力,抑制了哥氏振动,陀螺的响应位移降低了4个数量级,响应速度提升了0.6 s;当陀螺量程为300°/s、带宽200 Hz时,信噪比（SNR）达到了113.2 dB。基于现场可编程门阵列（FPGA）开发了MEMS陀螺测控系统电路并进行实际测试,结果表明闭环检测标度因数非线性、测量范围和带宽分别提高了4倍、1.5倍和1.5倍,系统性能得到了有效提升。

MEMS陀螺仪驱动接口ASIC设计

基于0.18μm CMOS工艺,设计了一种用于MEMS陀螺仪驱动闭环的专用集成电路,实现了MEMS陀螺仪的高精度、集成式和数字化驱动。陀螺仪采用静电力驱动,基于自激振荡原理,结合自动增益控制方法,实现了恒幅恒频振动。设计了电容/电压转换器、3阶带通Σ-ΔADC等模拟前端电路。芯片测试结果表明,陀螺仪成功起振,谐振频率为3.7 kHz,启动时间≤0.3 s,驱动检测信号的信噪比达到115 dB,驱动振幅1 h稳定性为1.5×10-4,整个芯片的功耗小于20 mW,电路性能良好。

带通∑Δ调制器在MEMS陀螺驱动环路的应用

研究了MEMS陀螺驱动环路的数字∑Δ闭环控制。基于MEMS陀螺机械结构的二阶谐振特性,采用自激振荡的方式实现驱动闭环,通过数字延迟链实现相位控制,通过PI控制器保证驱动模态恒幅振动。设计4阶机电结合带通∑Δ调制器代替数模转换器(DAC)实现静电力反馈,来抑制闭环控制系统的带内噪声,同时降低驱动级模拟电路的复杂度。通过FPGA进行实验验证,测试结果表明应用该驱动环路,其驱动模态振动幅值稳定性为3.67×10^(-4),MEMS陀螺输出零偏不稳定性为1.219°/h。

高抗振双质量块硅微陀螺仪

设计并制备了一种高抗振双质量块硅微陀螺仪。阐述了双质量块陀螺仪的工作原理,分析了陀螺仪抗振性能较差的原因。在此基础上,采用差分梳齿电容检测结构和双质量块耦合结构对陀螺仪敏感结构进行了优化,通过抑制线振动共模干扰信号、提高工作模态频率、隔离干扰模态频率,提高了陀螺仪的抗振性能。利用绝缘体上硅(SOI)体硅加工工艺和圆片级气密封装技术实现了陀螺仪芯片的加工,采用无引脚芯片载体(LCC)封装实现了陀螺仪的立体集成封装。封装后陀螺仪整体尺寸为9.0 mm×9.0 mm×2.8 mm,功耗为125 mW,质量为0.9 g。测试了陀螺仪的典型性能参数,陀螺仪量程达到±500°/s,角度随机游走为0.036°√h,随机振动实验中零偏稳定性和零偏差分别为2°/h和2.7°/h,能够满足大部分工程应用需求。

应用于MEMS惯性器件的高精度Σ-Δ调制器

为了实现微电子机械系统(MEMS)惯性器件的高精度数字化输出,设计了一款单环5阶Σ-Δ调制器。利用Matlab在系统级完成了Σ-Δ调制器的结构设计,确定调制器为带有零点优化的级联积分器前馈(CIFF)结构,并在Simulink中完成了调制器非理想模型的建立。在电路设计时,调制器整体采用全差分的开关电容电路来实现。为了降低整体调制器的噪声,在第1级积分器中加入了斩波稳定模块,并采用了具有低回踢噪声的动态比较器作为一位量化器。本设计在0.18μm BCD工艺下实现,工作电压为5 V、采样频率为500 kHz、过采样率为128时,调制器的功耗约为4.25 mW,有效位数为19.06 bit。

基于SID算法的MEMS陀螺仪测控系统设计

传统的微机电系统(MEMS)微陀螺仪解调算法抗噪声能力差、硬件资源消耗多,提出了一种同步积分解调算法(SID),用于MEMS陀螺闭环测控电路中,实现了驱动/检测信号解调输出。三阶同步积分器构成解调器。仿真分析表明:SID具有更快的响应时间,更低的噪声水平,硬件资源消耗更少。基于SID算法,建立了MEMS陀螺数字闭环测控系统,驱动闭环中锁相环技术和自动增益控制技术实现陀螺恒幅恒频谐振,检测闭环中高阶带通ΣΔ环路滤波器提高了陀螺带宽和响应性能。仿真结果表明:陀螺驱动振幅为4.738μm,起振时间为0.12 s,检测带宽为200 Hz,信噪比达到了113.2 d B。

一种用于MEMS流量传感器的ΣΔADC

为了实现MEMS器。阐述了MEMS调制器动态性能。对调制器的各种非理想因素分析,建立非理想模型,仿真结果表明:过采样率为512,调制器信噪比达到106 dB。设计了CIC+IIR64倍降采样,滤波器输出数据有效位数达到16 bits。

基于流量流向的全网端到端质量监控研究

针对互联网大流量下的网络质量监控和故障定位困难现象,基于流量流向技术提出一种采用流量流向干预多点布控的端到端网络质量监控优化设计。首先对整体网络基于流量流向绘制可视化网络拓扑,在单一地区发起持续大量的ICMP包,统计并定位收敛节点,在对应的节点网络侧部署监控服务器,最终构建完整的full-mesh监控网络。该设计可以灵活地增减监控节点,并能实时监控各地之间的网络访问质量。结果表明,该端到端质量监控优化设计可以快速监控网络发生的异变,对网络故障定位效率和处理能力都有显著提升,并且监控节点配置灵活、扩展性强可以持续进行迭代升级。

随钻电磁波测量仪器信号解耦及其在钻头前向探测中的应用

采用水平层状各向异性介质中的并矢Green函数计算随钻电磁波测量仪器在地层中的响应。根据发射天线与接收天线的交叉排列方式和顺序排列方式提出将来自钻头前方地层的信号与来自仪器周围地层的信号进行最大程度解耦的方法。针对各向异性地层,还提出在这两种信号中将地层垂直电导率信息与水平电导率信息进行最大程度解耦的方法。结果表明:接收天线中来自仪器周围地层的感应电动势只受最低位置与最高位置天线之间地层电导率的影响,对钻头前方地层的存在并不敏感,可以利用该电动势精确获得地层的电导率参数;接收天线中来自钻头前方地层的感应电动势只受层界面的影响,利用该信号可以进行钻头前向探测从而指示出地层交界面的存在;来自钻头前方地层的信号与来自仪器周围地层的信号解耦程度与地层相对于仪器轴向的倾角有关,倾角越大,两种信号的解耦程度越低。