9、基于FGMOS晶体管的低功耗低电压电路设计

基于FGMOS晶体管的低功耗低电压电路设计

1. 共模反馈模块(CMFB)

在全差分结构电路中,需要共模反馈模块(CMFB)来校正跨导器输出端的共模变化。如图所示的CMFB模块,由输入为FGMOS型晶体管的差分对和作为负载的MOS电流镜组成。其工作原理如下:
1. 检测单正和单负输出的平均值,并在其中一个输入FGMOS晶体管的栅极进行感应。
2. 将该平均值与另一个FGMOS器件栅极产生的参考电压进行比较。
3. 若两者不相等,差值在Voutcm处被放大,并反馈到两个共源共栅晶体管。
4. 这会使它们的电流反向失衡,从而迫使输出端的共模向参考值移动,以平衡同一分支内的吸收电流和源电流。

参考电压可以通过将电压源直接连接到两个适当加权的输入或使用偏置电路来生成,但前者会影响电源抑制比(PSRR)。此外,为每个输入FGMOS器件添加额外输入,可降低有效阈值电压,确保输入晶体管即使在输出共模低于标称阈值电压时也能处于强反型区域,以保证匹配和速度。

2. 小信号分析

小信号分析对于电路设计至关重要,它能揭示诸多关键问题,如栅 - 漏寄生电容的影响、N2模块零点的传输、跨导器稳定性以及共模抑制比(CMRR)受FGMOS晶体管输入电容失配的影响等。

2.1 跨导单元(N1)

N1的小信号等效电路如图所示,其中AV是反馈块N2的小信号增益。寄生电容的计算公式如下:
- (C′_1 = CGD1)
- (C′_2 = CDB1 + CDB2 + CLN2)
- (C′_3 = CGD2)

小信号电压在浮栅(FG)处的表达式为:
(

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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