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期刊信息/Journal information
广东工业大学学报
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广东工业大学

陈新

季刊

1007-7162

xbzrb@gdut.edu.cn

020-37626139

510090

广东省广州市东风东路729号

广东工业大学学报/Journal Journal of Guangdong University of TechnologyCSTPCD
查看更多>>本刊是由广东大学主办的自然科学学术期刊，前身为《广东工学院学报》，创刊于1984年，现为季刊，国内外公开发行，是美国《化学文摘》、俄罗斯《文摘杂志》及国内多家文摘期刊的源期刊，是中国科技论文统计源期刊，加入《中国期刊网》等数据库。本刊主要刊登机械、材料、电气、电子、自动化信息、计算机、化工、环境资源、建筑、基础学科及有关交叉学科等方面的学术论文、研究报告，并选登具有新见解的学术争鸣文章。
正式出版
收录年代

    高性能模数转换器技术研究进展

    王振宇谢欢林田家炜简明朝...
    1-19页
    查看更多>>摘要：模拟/数字数据转换器(Analog-to-Digital Converter,ADC)是连接模拟世界与数字世界的桥梁,随着设计技术和制造工艺的发展,其各项性能指标有了长足的进步.本文首先介绍ADC的分类和性能特点,随后从高速ADC和高精度ADC两个设计方向,阐述不同结构ADC的基本原理和技术发展.在高速ADC方向,本文聚焦于SAR ADC和Pipelined SAR ADC的性能优化技术,如CDAC控制方法和比较器设计、非二进制冗余、环路展开以及级间冗余等.在高精度ADC方向,本文分析了Delta-Sigma ADC的多种类型和优缺点,并介绍了Zoom ADC、NS-SAR ADC的技术特点.本文还总结了一些新型的混合架构ADC,介绍它们的组成和研究进展.

    模数转换器(Analog-to-DigitalConverter,ADC)高速ADC流水线高精度ADC混合架构ADC

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    基于增益增强型全差分环形放大器的16位流水线逐次逼近型模数转换器

    郑基炜郭春炳
    20-25页
    查看更多>>摘要：在高精度流水线逐次逼近型模数转换器(pipelined-SAR ADC)中,需要使用高开环增益的运算放大器来提高闭环级间残差放大器的增益精度.本文提出的环形放大器使用增益增强型输出级提高开环增益和稳定性,可以实现超过90 dB的开环增益,在不采用任何校准技术的情况下可以显著减小级间残差增益误差,满足16位ADC的精度要求.该ADC基于65 nm CMOS工艺设计,芯片面积为0.256 mm2.在25 MS/s的采样速率以及接近奈奎斯特频率输入信号的条件下,所设计的ADC仿真测得的信噪失真比(Signal-to-noise Distortion Ratio,SNDR)和无杂散动态范围(Spurious Free Dynamic Range,SFDR)分别为77.8 dB和96.8 dB,功耗为2.8 mW,品质因数FoMw和FoMs分别为18.0 fJ/con.-step和174.3 dB.

    流水线逐次逼近型模数转换器环形放大器残差放大器

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    一种24～27 GHz共源共栅高增益低噪声放大器设计

    陈鸿棋罗德鑫蓝亮张志浩...
    26-32页
    查看更多>>摘要：基于40 nm CMOS工艺,设计了一款高增益的低噪声放大器芯片.该芯片的拓扑架构采用了变压器输入匹配技术和正反馈同相放大技术,以提高输入匹配程度和增益.通过在传统共源共栅结构的输入级引入有源偏置网络及变压器匹配网络,实现的芯片在仿真环境下不仅能够在常温条件下稳定工作,还展现出-40℃～125℃范围内的优越性能.因此,该设计可用于不同温度环境下毫米波频段的收发机接收端口,并且有着一定的温度稳定特性.该低噪声放大器芯片的版图尺寸为0.383 mm×0.694 mm.版图后仿真结果显示,在24～27 GHz的工作频段内,该低噪声放大器常温下实现了低于4.96 dB的噪声系数、18.11 dB的最大增益、小于-16.08 dB的输入回波损耗和小于-11.54 dB的输出回波损耗.此外,该低噪声放大器设计还具有输入P1dB为-20.36 dBm、直流功耗Pdiss为12.8 mW等优异指标.

    高增益变压器输入匹配正反馈同相放大技术有源偏置网络

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    一种基于开关电容功率放大器的圆极化有源集成天线设计

    官伟恒潘振明陈思宇李咏诗...
    33-38页
    查看更多>>摘要：针对现代无线通信系统日趋高性能的需求,设计了一种基于开关电容功率放大器(Switched Capacitor Power Amplifier,SCPA)的圆极化有源集成发射天线.在有源集成发射天线中,天线不仅为开关电容功率放大器提供最佳负载阻抗,同时还对键合线引入的寄生电感进行补偿,进而减小了电路损耗,实现了紧凑的一体化设计.得益于天线提供的最佳负载阻抗,开关电容功率放大器芯片去除了输出匹配网络.芯片采用极性和正交复用的设计,在保持系统紧凑性的同时支持了更复杂的调制方式.平面缝隙天线在环形槽结构中引入一段细长枝节,使得环形槽结构的基膜分解为两个正交的简并谐振模,在同一频段中同时实现了右旋圆极化和左旋圆极化.实验结果表明,所设计的开关电容功率放大器频率为1.92 GHz,最大输出功率为10.25 dBm,有源集成天线在工作频率上的等效各向同性辐射功率(Equivalent Isotropic Radiated Power,EIRP)达到12.5 dBm.

    有源集成天线开关电容功率放大器圆极化

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    基于22 nm FDSOI RVT工艺的宽范围体偏置调节电路设计

    蓝浩源蔡述庭熊晓明王治安...
    39-44页
    查看更多>>摘要：泄漏功耗是集成电路应用中的关键问题,体偏置调节技术是最常用的功耗调节技术之一.传统的体偏置调节电路具有偏置电压范围小、多电源电压等问题,不仅增加了整个系统的成本,还限制了体偏置调节技术的优化效果.基于22 nm FDSOI(Fully Depleted Silicon On Insulator)RVT(Regular Voltage Threshold)工艺,本文提出一种适用于22 nm FDSOI RVT数字集成电路的宽范围体偏置调节电路,该电路具有可编程的(0 V,±2 V)宽电压输出范围,可实现50 mV的偏置电压分辨率,而且不需要额外的电源输入.基于22 nm FDSOI工艺实现了测试电路,仿真结果表明,本文提出的体偏置调节电路可将测试电路的待机泄漏降低34%～92%,并具有较宽的性能跟踪范围.

    22nmFDSOI体偏置调节泄漏功耗反向偏置

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    基于主动学习和视觉状态空间模型的热点检测器

    王盈蔡述庭熊晓明
    45-51页
    查看更多>>摘要：物理验证是芯片生产制造中的关键问题,可保证芯片良率.在实际制造前检测芯片版图中的潜在热点是物理验证的重要步骤,确保制造可行性,提高生产效率.传统的热点检测技术具有检测周期长、消耗大量计算资源等问题,不仅增加了整个生产周期的时间成本,而且检测到的热点模式有限.基于主动学习技术和视觉状态空间模型,本文提出一种新的热点检测模型,使用记忆性评估查询的采样策略,缓解热点数据和非热点数据不平衡问题对模型的影响;同时对基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)结构的分辨率受限以及基于视觉转换器(Vision Transformers,ViT)网络架构的二次复杂度进行优化,实现热点检测器的线性复杂度.使用ICCAD-2012竞赛数据进行测试,表明本文提出的热点检测器能够显著减少误报率,当召回率高达98.89%时,误报率仅为1.47%.

    热点检测深度学习视觉状态空间模型主动学习

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    3D NAND闪存P/E次数的快速测评与寿命预测

    罗铮韩国军
    52-59页
    查看更多>>摘要：基于3D三层单元NAND闪存的固态硬盘由于存储密度高、每比特成本低,正逐渐成为大规模存储系统中占主导地位的存储介质.随着技术的发展,3D NAND闪存芯片的存储密度越来越高,可靠性也越来越差.可靠性的降低和厂商制定寿命标称值过于保守导致闪存芯片在未达到实际寿命前被过早地淘汰,造成不必要的浪费.通过机器学习预测模型对闪存芯片进行寿命预测可以优化存储策略,有效延长寿命并减少损失.然而因生产工艺差异,导致闪存芯片之间的错误特性有一定的不同,会影响对闪存芯片寿命预测的准确度.本文经过实验发现数据保留错误的误比特率可用来表征擦/写次数,并提出通过将相邻字线写入特定内容的方法激励字线间干扰,可有效减少耗时并提高寿命预测准确率,经验证可缩短耗时约90.9%,预测准确率可提高33.3个百分点.

    3D闪存寿命预测数据保留错误字线间干扰支持向量机

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    基于方向约束强化学习的左心室内膜分割

    曾安庞耀幸潘丹赵靖亮...
    60-68页
    查看更多>>摘要：从心脏核磁共振成像中准确分割左心室内膜,进而得到左心室区域,是对心脏功能进行分析的重要步骤.针对强化学习通过定位左心室内膜边缘来进行分割时容易出现定位偏差而导致分割效果下降的问题,本文提出一种基于方向约束强化学习的左心室内膜分割方法.方法将分割任务划分为两个阶段:在第一阶段提取内膜的全局边缘特征;在第二阶段利用强化学习迭代定位内膜边缘点得到边缘,从而分割出左心室内膜.方法对智能体的定位方向进行约束,能减少定位偏差和重叠的情况从而提高分割精度.最后,在两个公共数据集自动心脏诊断挑战(Automatic Cardiac Diagnosis Challenge,ACDC)和Sunnybrook心脏MR左心室分割挑战(Sunnybrook Cardiac MR Left Ventricle Segmentation Challenge,Sunnybrook)上的实验结果显示:与其他方法相比,本文方法精度较高,其F1-score指标分别为0.9482、0.9387,平均垂直距离(Average Perpendicular Distance,APD)分别为3.5863、4.9447,能有效地分割左心室内膜.

    图像分割变换器深度强化学习边缘定位

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    回归分类协同昂贵约束多目标优化算法

    胡晓敏王炳海黄佳玟龚超富...
    69-79页
    查看更多>>摘要：现有基于代理模型的昂贵约束多目标优化算法存在两个问题,即使用回归模型拟合约束时带来的误差影响算法的搜索方向,以及目标函数存在不可拟合的情况时,回归模型拟合效果差.为解决这两个问题,提出一种分类模型与回归模型协同的昂贵约束多目标进化优化算法.该方法使用分类模型对搜索空间进行粗略划分,指导算法快速进入可行区域,减弱约束拟合误差的影响.使用回归模型在可行区域内优化目标函数.两种模型协同工作,分类模型提供概括的搜索方向,回归模型进行精细建模.这种模型的融合,既考虑了约束误差对算法的影响,也综合了目标函数的可拟合性问题,能更全面准确地描绘复杂问题的特征,从而提高算法的求解效率和效果,为进一步提升基于代理模型的昂贵约束多目标优化提供了一种协同建模的有效途径.

    昂贵约束多目标优化代理辅助进化算法分类器与回归器协同

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    一种基于邻居环境感知的主动领域自适应算法

    陈鑫瑀朱鉴陈炳丰蔡瑞初...
    80-90页
    查看更多>>摘要：主动领域自适应(Active Domain Adaptation,ADA)目的是在领域自适应的背景下利用尽可能少的目标域查询预算来训练一个有效模型.然而,由于领域漂移的存在,现有的算法选择的实例可能是信息量低、冗余或离群的.为了解决这个问题,本文提出了一种新的方法用于主动领域自适应,即基于邻居环境感知的样本选择算法(Neighbor Environment Perception Sample Selection,NEPS).NEPS以一种邻居环境感知的方式来探索目标样本的信息量,以选择在领域转移下可能最有价值的实例.具体而言,在计算样本信息量时,测量所提出的邻居环境感知信息得分(Neighbor Awareness Informativeness Score,NAIS)的同时利用从单个数据点以及从其附近的邻居所获得的信息,从而确保所选样本具有较高的单点及环境信息量.同时,通过计算候选样本与已标记样本的相似度分数来对样本进行排序挑选,以保证所选样本的多样性.此外,还充分利用了所有已标记样本以及目标领域的大量未标记数据信息,进而提高模型的性能.经验证,本文方法具有较强的样本选择能力,在各种基准数据集上的分类效果都优于现有的模型.

    主动领域自适应信息性多样性邻居环境感知

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