InP基HBT GP大信号模型直流参数提取的研究

InP基HBT GP大信号模型直流参数提取的研究
InP基HBT GP大信号模型直流参数提取的研究

第32卷 第2期

2009年4月

电子器件

Ch in es e Jo u rnal Of Electro n Devi ces

Vol.32 No.2Apr.2009

Research of DC Parameter Extraction on InP Based HBT GP Large S ignal Model *

H U Ding ,H UA N G Yong qing *

,W U Qiang ,L I Yi qun,H UA N G H ui,R EN X iao min

(K ey L aborator y of Op tical Communication and L ig ht wa ve T ech nologies,M inistry of Ed ucation,

Beij ing Univ ersity of Posts and T elecommunic ations ,Beij ing 100876,China)

Abstract:Co nsidering the special physical theo ry and structure,w e used GP larg e sig nal m odel fo r InP based H BT (GP model w as used for BJT prev iously ).By constructing error functio n,w e ex tracted 13SPICE DC parameter in this model w ith analytic m ethod and designed the Parameter extraction measure m ent dev ices,finally the InP/InGaAs H BT of 2 m 19 m emitter size w as modeled based on the above results.By comparison betw een simulated r esults of the ex tracted model and measured data,the mo del has a go od agreem ent w ith DC character istics of fabricated H BT.

Key words:H BT ;GP lar ge sig nal model;parameter extraction;DC characteristics EEACC :2560J

InP 基HBT GP 大信号模型直流参数提取的研究*

胡 钉,黄永清*

,吴 强,李轶群,黄 辉,任晓敏

(北京邮电大学光通信与光波技术教育部重点实验室,北京100876)

收稿日期:2008 09 10

基金项目:国家 973!项目资助(2003CB314900);教育部 新世纪人才支持计划!资助项目(NCET 05 0111);高等学校学科创

新引智计划资助(B07005);教育部 长江学者和创新团队发展计划资助(IR T 0609);国家 863!计划项目资助(2006AA 03Z416);国家 863!计划项目资助(2007A A 03Z418)作者简介:胡 钉(1984 ),北京邮电大学通信光电子实验室硕士研究生,主要从事光通信器件方面的研究;

黄永清,女,教授,博士生导师,从事光纤通信和半导体光电子器件方面研究

?G ummel Poo n,一种应用范围很广的晶体管模型,也是晶体管的工业模型

摘 要:基于HBT 特殊的物理机理及结构,将适用于BJT 的G P 大信号模型用于I nP 基HBT 的研究中。通过构建误差函

数,采取解析法提取了该模型中的13项SPI CE 直流参数,并设计了参数提取实验装置,最后将研究结果用于发射极为2 m 19 m 的InP/InG aA s H BT 建模中。通过对比模型仿真和器件实测的数据可以看出,本文采用的HBT G P 模型准确度高,可以较好地表征实际H BT 器件的直流特性。

关键词:H BT ;G P 大信号模型;参数提取;直流特性中图分类号:TN32

文献标识码:A 文章编号:1005 9490(2009)02 0285 06

异质结双极晶体管(H etero junction Bipolar Transisto r,H BT)作为一种结构独特的晶体管从上世纪七十年代出现以来,由于其所具有的高频特性以及良好的电流注入比等优越性,发展十分迅猛。随着材料生长技术和器件制作工艺水平的不断完善与发展,H BT 的性能也不断地得以提高。在卫星通信、移动通信、光纤通信、国防电子系统等通信领域H BT 器件已经得到了非常广泛的应用[1]。

与传统BJT 相比,异质结所特有的物理和电特性给H BT 器件模型的准确建模带来了相当的困

难,因此H BT 模型的准确建立已经成为学术界和工业界研究的热点。尽管H BT 可归于新的器件类型,但其基本工作原理和一般的BJT 相比并没有本

质区别[2],因此利用传统的BJT 大信号模型(如GP 模型?)来表征H BT 的电学特性,利用解析法对其模型参数进行提取是目前较为实用的一种方案。

本文基于H BT 特殊的物理机理及结构,将适用于BJT 的GP 大信号模型用于InP 基H BT 的研究中。通过构建误差函数,采取解析法提取了该模型中的13项SPICE 直流参数,并设计了参数提取

实验装置,最后将研究结果用于发射极为2 m 19 m 的InP/InGaA s H BT 建模中。通过对比模型仿真和器件实测的数据可以看出,本文采用的H BT GP 模型准确度高,可以较好地表征实际H BT 器件的直流特性。

1 GP 大信号模型

HBT 的模型主要分为小信号和大信号模型两种,小信号模型可以认为是大信号模型在特定偏置点附近的线性简化,使其模型所包含的参数较少,但是它在描述器件于特定偏置附近的电特性时仍具有较高精度。由于小信号模型包含的参数少、物理意义明确、提取方法简单等优点,有着广泛的应用。大信号模型中含有较多的参数,可以准确且详细地描述HBT 多种特性。大信号模型能完整描述器件的直流、交流等特性,但模型的提取过程相当繁琐,且还要求有较高的测量精度和有效的参数处理方法[3 5]

GP(Gum mel Pool)大信号模型的拓扑结构如图1所示

[6]

。该模型有着广泛的公共研究和应用基

础,自模型提出以来已得到了广泛的应用。虽然模型还存在多种限制,但迄今为止仍然没有一个能被广泛接受的模型可以取代它[7]

图1 H BT GP 大信号模型

GP 模型中常用的SPICE 参数有30个,其中表征正向直流特性的有IS 、NF 、BF 、ISE 、NE 、IKF 、

VAF,表征反向直流特性的有NR 、ISC 、NC 、BR 、IKR 、VAR 。

2 参数提取

在H BT 的SPICE 直流参数提取过程中,我们采用解析法。即根据每个参数表征的模型方程,有选择地对器件三个电极加不同的偏置电压与电流,从而提出我们需要的直流参数。其中在提取BF 、ISE 、NE 、IKF 、BR 、ISC 、NC 、IKR 时,构建了误差函数以保证模型的精度。参数提取过程中所涉及到的特性方程如下

[8,9]

正向电流

I f =IS #exp q #V BE

N F #kT

-1

(1)

BE 结漏电流I BErec =ISE #ex p q #V BE

NE #kT -1

(2)

反向电流I r =IS #ex p q #V BC

NR #kT

-1

(3)

BC 结漏电流I BCrec =ISC #ex p

q #V BC

NC #kT -1

(4)基极电流方程

I B =I f /BF +I BErec +I r /BR +I BCrec (5)集电极电流方程

I C =(I f -I r )/NqB -I r /BR -I BCrec (6)其中:NqB =q 1S

2

#(1+1+4#q 2S )

(7)q 1S =

1

1-V BE VA R -V BC

VAF (8)

q 2S =

IS IKF ex p q #V BE

NF #kT -1+IS IKR ex p q #V BC

NR #kT

-1(9)

具体的参数提取过程如下:

?正反向厄莱电压VAF 和VAR 的提取

厄莱电压VAF 描述了晶体管输出特性的倾斜程度,对公式(6)进行一系列化简推导得:I C =

2#I S #ex p

q #V BE NF #kT 1+

1+4#I S IKF #ex p

q #V BE

NF #kT #

1VAF

#[VAF +V CE ](10)

由式(10)可以看出,在晶体管输出特性的线性范围内作反向延长线,则延长线与V CE 坐标的截距大小就是正向厄莱电压VAF 。

提取VAF 的实验装置如图2所示:

图2 提取V A F 实验装置

实验中选择V C 从0V 到2V ,步长0.05V ;V B

从0.5V 到0.56V ,步长0.02V 。在基极电压V B 的

286电 子 器 件

第32卷

图3 晶体管的输出特性曲线

选择上,既要保证器件BE 结能够开启,又要保证不会产生过大的基极电流,导致热效应的出现。在不同基极电压下测得的输出特性曲线如下图所示,在曲线的线性段作反向延长线(图中虚线),即可得到VAF 。

反向厄莱电压VAR 描述了晶体管反向输出特性的倾斜程度,VAR 的提取原理与VAF 相同,在集电极接地的情况下,经类似上述推导可以得到发射极电流的表达式如下:I E =

2#I S #ex p

q #V BC NE #kT 1+

1+4#I S IKR

#exp

q #V BC

NE #kT #

1VAR

#[VAR +V EC ](11)

由上式可以看出,在晶体管反向输出特性的线性区内作反向延长线,则延长线与V EC 坐标的截距大小就是反向额利电压VAR 。

提取VAR 的实验装置如图4所示:

图4 提取VA R 实验装置

实验中选择V E

从0V 到2V ,步长0.05V ;V B

从0.7V 到0.8V ,步长0.02V 。在不同基极电压下

测得的反向输出特性曲线如图5所示,在曲线的线性区域作反向延长线(图中虚线),即可得到VAR 。

图5 晶体管的反向输出特性曲线

?正向输出参数的提取(1)提取IS 、NF

依然对式(6)进行一系列的化简推导得:

lg (I C )=lg (I S )+q #V BE

NF #kT

#lg (e)=

lg (I S )+

q 2.3026#NF #kT

#V BE

(12)

为了得到更简洁的关系式,我们对上式进行线

性变换,具体如下:

y =b +m #x

(13)其中:y =lg (I C )、b =lg (I S )、

m =q

2.3026#NF #kT

、x =V BE

(14)

由以上分析可以看出,在lg (I C )与V BE 呈现线性关系的区域

,进行线性回归分析,可得截距b 和斜率m,再对照式(14)可得IS 与NF 。对应关系如下:IS =10b 、NF =

q

2.3026#m #kT

(15)

提取IS 、NF 的实验装置如图6所示:

图6

提取IS 、N F 的实验装置

实验中选择

V C 为恒定值1V ;V BE 从0.3V 到0.6V ,步长0.01V 。在V BE 激励下的lg (I C )如图7所示,在曲线的线性区域进行线性回归分析,即可得到IS 和NF 。

图7 I C 与V BE 关系曲线

(2)提取BF 、ISE 、NE

这三个参数的提取要同时用到基极电流和集电极电流与BE 结电压的关系,对式(1) 式(9)经一系列化简推导得:

I C BF #I B +ISE

I B #exp q #V BE NF #kT

=1

(16)

上式就是BF 、ISE 、NE 以及I B 、I C 、V BE 在正偏

287

第2期胡 钉,黄永清等:InP 基H BT GP 大信号模型直流参数提取的研究

情况下应满足的理论表达式,在理想情况下,由BF、ISE、NE和测试的I B、I C、V BE应满足式(6 28),然而在有误差的情况下,式(6 28)应改写为

I C i BF#I B i +ISE

I B i

#ex p q#V BE i

NF#kT

=1+E i

或写成

E i=

I C i

BF#I B i

+ISE

I B i

#exp q#V BE i

NF#kT

-1

其中,I C

i

、I B

i

、V BE

i

为第i个测试值;E i为第i个

测试值对应的误差。因此总的误差可以写作:

E tol=%N i=1E2i=%N i=1I C i

BF#I B

i

+ISE

I B

i

#ex p q#V BE i

NE#kT

-1

2

(17)

因此,总的误差E tol可写成BF、ISE、NE的函数,即E tol=E tol(BF,ISE,NE)。根据数学原理,求E tol对BF、ISE、NE三个变量的偏导数,并令其都等于0,即可得到最小E tol对应的BF、ISE、NE。

令 E tol

BF=0、

E tol

ISE=0可得

1 BF #%N

i=1

I2C

i

I2B

i

+ISE#%N i=1I C i I2B

i

#ex p q#V BE i

NE#kT

-%N i=1I C i I B i=0

1 BF #%N

i=1

I C

i

I2B

i

#ex p q#V BE i

NE#kT

+ISE#%N i=11I2B

i

#ex p2q#V BE i

NE#kT

-%N i=11I B i#ex p q#V BE i

N E#kT

=0

求解以上两式,可以得到:

ISE=%N

i=1

1

I B

i

#exp q#V BE i

NE#kT

#%N i=1I2C i I2B

i

-%N i=1I C i I B i#%N i=1I C i I2B i#ex p q#V BE i

NE#kT

%N

i=1

1

I2B

i

#ex p2q#V BE i

NE#kT

#%N i=1I2C i I2B

i

-%N i=1I C i I2B

i

#ex p q#V BE i

NE#kT

2

(18)

BF=

%N

i=1

I

2

C

i

I2B

i

%N

i=1

I C

i

I B

i

-ISE#%N i=1I C i I2B

i

#exp q#V BE i

N E#kT

(19)

具体提取步骤为:先令NE初始值为1,利用式(18)和式(19)计算BF与ISE;再将BF、ISE、NE带入式(17),求得这些参数对应的总误差;再将NE的数值增加0.01,并重复以上程序;比较多次计算所得的总体误差,找出最小值,与这一最小值对应的BF、ISE、NE即是所提取的参数。

实验装置为图6所示,同样选择V C为恒定值1 V;V BE从0.3V到0.6V,步长0.01V。利用以上方法即可求得BF、ISE、NE参数值,测试结果与仿真结果如图8所示,图中纵轴采用对数坐标。

图8 I B与V BE关系曲线

(3)提取IKF

正向电流放大倍数定义为集电极电流I C与基极电流I B之比,

Beta==I C I B

代入正偏状态下I C、I B的表达式于上式,并化简有

I C I B =

IS

N qB

#ex p q#V BE

NF#kT

IS

BF

#exp q#V BE

NF#kT

+ISE#ex p

q#V BE

NE#kT

在一般正偏情况下,NqB近似等于q1s,将q1s的表达式代入上式,可以得到:

I C I B =

IS#1-

I C

IKF

-

V BC

VAF

#ex p q#V BE

NF#kT

IS

BF

#q#V BE

NF#kT

+ISE#ex p

q#V BE

NF#kT

(20)

上式分子分母同除以IS#ex p(q#V BE/NF#kT),可得

288电 子 器 件第32卷

I B I C #1-

I C IKF -V BC

VAE 1BF +ISE IS #ex p q #V BE kT #1NE -1

NF

=1(21)

(6 33)式只是一个理论关系式,实际测得的数据可能会有所偏差,与上面分析方法一样,每个测量数据的误差可以写作:

E i =

I B i I C i

#

1-I C i IKF -V BC i

VAF 1BF +ISE IS #ex p q #V BE i kT

#1NE -1

NF -1

因此总误差为:

E =

%

N

i =1

I B i

I C i

#

1-I C i IKF -V BC i

VA F

1BF +ISE IS #exp q #V BE i kT #1NE -1

NF

-12

(22)

具体提取步骤为:先令IKF 为初始值5A,利用式(22)计算总误差;再将IKF 的数值减少0.01A,并重复以上程序;比较多次计算所得的总体误差,找出最小值,则决定最小误差的IKF 即是最终的提取结果。实验装置与以上参数

的相同,选择V C 为恒定值1V;V BE 从0.3V 到0.6V,步长0.01V 。提取出IKF 后,将其代入式(20)求得仿真的正向电流放大倍数;再将测试的I C 与I B 相除,可得实测的正向电流放大倍数,两者的比较结果见图9。

图9 正向电流放大倍数与V BE 的关系曲线

3 反向输出参数的提取

反向输出参数包括NR 、ISC 、NC 、BR 、IKR,这些参数描述的晶体管的基极电流、发射极电流与BC 结电压的关系。反向输出

参数的提取方法和步骤与正向输出参数相同,

因此不在重复,只给出实验装置和提取结果。实验中选择V E

为恒定值1V;V BC 从0.2V

到0.8V,步长0.01V 。在V BC 激励下的lg(I E )、lg(I B )以及反向电流放大倍数如下所示,同时也给出提取结果,以便比较。

图10 提取反向输出参数的实验装置

图11 I E 与V BC 关系曲线

图12 I B 与V BC 关系曲线

图13 反向电流放大倍数与V BC 的关系曲线

289

第2期胡 钉,黄永清等:InP 基H BT GP 大信号模型直流参数提取的研究

4 实验结果及分析

根据本实验室的实际情况,本文H BT 的SPICE 直流参数的提取均针对2 m 工艺、发射极为2 m 19 m H BT 进行。利用H P4155半导体参数分析仪等构建的测试平台如图14所示。其中,半导体参数分析仪可以对H BT 提供精确的偏置和

进行直流参数的提取实验。

图14 参数提取测试平台示意图

采用前面所提到参数提取方法,H BT 的直流参数提取结果如表1所示。

表1 参数提取结果

SP ICE 参 数IS

NF BF ISE N E IK F V A F NR ISC N C BR I KR V A R 提取50 1.31

82

5.88 2.23

5005V

1.19

20 1.9

0.5

0.47V

计量单位

pA

fA

mA

pA

m A

将以上参数导入仿真软件的GP 模型中,并进行直流仿真,以便和实测结果作比较,如图15

所示。

图15(a)

直流输入特性曲线

图15(b) 直流输出特性曲线

图15为测试数据与模型直流仿真结果的对比,

输入特性是非常重要的直流特性,它决定着晶体管的开启电压和导通电流;输出特性全面描述了晶体管各极间电流与极间电压关系,决定了晶体管的直流电流放大倍数以及饱和区、截至区和放大区的范围,它对于了解晶体管性能和晶体管电路分析都是非常有用的。从图中可以看出模型较好地模拟了晶体管的直流输入特性,能精确模拟BE 结的开启电压,这在电路设计中尤为重要;模型也能较好地模拟直流输出特性中的补偿电压和直流电流放大倍数,但当输出电压较大时,模型与实测数据有一些偏差,这主要是由于晶体管的自热效应引起的,而GP 模型不包括对自热效应的建模,这是GP 模型的一个缺点。

5 结论

基于H BT 特殊的物理机理及结构,将适用于BJT 的GP 大信号模型用于InP 基H BT 的研究中。通过构建误差函数,采取解析法提取了该模型中的13项SPICE 直流参数,并设计了参数提取实验装置,最后将研究结果用于发射极为2 m 19 m 的InP/InGaAs H BT 建模中。通过对比模型仿真和器件实测的数据可以看出,本文采用的HBT GP 模型准确度高,可以较好地表征实际HBT 器件的直流特性,同时这也为后续的电路设计打下了良好的基础。参考文献:

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290电 子 器 件第32卷

现代数字信号处理仿真作业

现代数字信号处理仿真作业 1.仿真题3.17 仿真结果及图形: 图 1 基于FFT的自相关函数计算

图 3 周期图法和BT 法估计信号的功率谱 图 2 基于式3.1.2的自相关函数的计算

图 4 利用LD迭代对16阶AR模型的功率谱估计16阶AR模型的系数为: a1=-0.402637623107952-0.919787323662670i; a2=-0.013530139693503+0.024214641171318i; a3=-0.074241889634714-0.088834852915013i; a4=0.027881022353997-0.040734794506749i; a5=0.042128517350786+0.068932699075038i; a6=-0.0042799971761507 + 0.028686095385146i; a7=-0.048427890183189 - 0.019713457742372i; a8=0.0028768633718672 - 0.047990801912420i a9=0.023971346213842+ 0.046436389191530i; a10=0.026025963987732 + 0.046882756497113i; a11= -0.033929397784767 - 0.0053437929619510i; a12=0.0082735406293574 - 0.016133618316269i; a13=0.031893903622978 - 0.013709547028453i ; a14=0.0099274520678052 + 0.022233240051564i; a15=-0.0064643069578642 + 0.014130696335881i; a16=-0.061704614407581- 0.077423818476583i. 仿真程序(3_17): clear all clc %% 产生噪声序列 N=32; %基于FFT的样本长度

InP基HBT GP大信号模型直流参数提取的研究

第32卷 第2期 2009年4月 电子器件 Ch in es e Jo u rnal Of Electro n Devi ces Vol.32 No.2Apr.2009 Research of DC Parameter Extraction on InP Based HBT GP Large S ignal Model * H U Ding ,H UA N G Yong qing * ,W U Qiang ,L I Yi qun,H UA N G H ui,R EN X iao min (K ey L aborator y of Op tical Communication and L ig ht wa ve T ech nologies,M inistry of Ed ucation, Beij ing Univ ersity of Posts and T elecommunic ations ,Beij ing 100876,China) Abstract:Co nsidering the special physical theo ry and structure,w e used GP larg e sig nal m odel fo r InP based H BT (GP model w as used for BJT prev iously ).By constructing error functio n,w e ex tracted 13SPICE DC parameter in this model w ith analytic m ethod and designed the Parameter extraction measure m ent dev ices,finally the InP/InGaAs H BT of 2 m 19 m emitter size w as modeled based on the above results.By comparison betw een simulated r esults of the ex tracted model and measured data,the mo del has a go od agreem ent w ith DC character istics of fabricated H BT. Key words:H BT ;GP lar ge sig nal model;parameter extraction;DC characteristics EEACC :2560J InP 基HBT GP 大信号模型直流参数提取的研究* 胡 钉,黄永清* ,吴 强,李轶群,黄 辉,任晓敏 (北京邮电大学光通信与光波技术教育部重点实验室,北京100876) 收稿日期:2008 09 10 基金项目:国家 973!项目资助(2003CB314900);教育部 新世纪人才支持计划!资助项目(NCET 05 0111);高等学校学科创 新引智计划资助(B07005);教育部 长江学者和创新团队发展计划资助(IR T 0609);国家 863!计划项目资助(2006AA 03Z416);国家 863!计划项目资助(2007A A 03Z418)作者简介:胡 钉(1984 ),北京邮电大学通信光电子实验室硕士研究生,主要从事光通信器件方面的研究; 黄永清,女,教授,博士生导师,从事光纤通信和半导体光电子器件方面研究 ?G ummel Poo n,一种应用范围很广的晶体管模型,也是晶体管的工业模型 摘 要:基于HBT 特殊的物理机理及结构,将适用于BJT 的G P 大信号模型用于I nP 基HBT 的研究中。通过构建误差函 数,采取解析法提取了该模型中的13项SPI CE 直流参数,并设计了参数提取实验装置,最后将研究结果用于发射极为2 m 19 m 的InP/InG aA s H BT 建模中。通过对比模型仿真和器件实测的数据可以看出,本文采用的HBT G P 模型准确度高,可以较好地表征实际H BT 器件的直流特性。 关键词:H BT ;G P 大信号模型;参数提取;直流特性中图分类号:TN32 文献标识码:A 文章编号:1005 9490(2009)02 0285 06 异质结双极晶体管(H etero junction Bipolar Transisto r,H BT)作为一种结构独特的晶体管从上世纪七十年代出现以来,由于其所具有的高频特性以及良好的电流注入比等优越性,发展十分迅猛。随着材料生长技术和器件制作工艺水平的不断完善与发展,H BT 的性能也不断地得以提高。在卫星通信、移动通信、光纤通信、国防电子系统等通信领域H BT 器件已经得到了非常广泛的应用[1]。 与传统BJT 相比,异质结所特有的物理和电特性给H BT 器件模型的准确建模带来了相当的困 难,因此H BT 模型的准确建立已经成为学术界和工业界研究的热点。尽管H BT 可归于新的器件类型,但其基本工作原理和一般的BJT 相比并没有本 质区别[2],因此利用传统的BJT 大信号模型(如GP 模型?)来表征H BT 的电学特性,利用解析法对其模型参数进行提取是目前较为实用的一种方案。 本文基于H BT 特殊的物理机理及结构,将适用于BJT 的GP 大信号模型用于InP 基H BT 的研究中。通过构建误差函数,采取解析法提取了该模型中的13项SPICE 直流参数,并设计了参数提取

数字信号处理实验作业

实验6 数字滤波器的网络结构 一、实验目的: 1、加深对数字滤波器分类与结构的了解。 2、明确数字滤波器的基本结构及其相互间的转换方法。 3、掌握用MA TLAB 语言进行数字滤波器结构间相互转换的子函数及程序编写方法。 二、实验原理: 1、数字滤波器的分类 离散LSI 系统对信号的响应过程实际上就是对信号进行滤波的过程。因此,离散LSI 系统又称为数字滤波器。 数字滤波器从滤波功能上可以分为低通、高通、带通、带阻以及全通滤波器;根据单位脉冲响应的特性,又可以分为有限长单位脉冲响应滤波器(FIR )和无限长单位脉冲响应滤波器(IIR )。 一个离散LSI 系统可以用系统函数来表示: M -m -1-2-m m m=0 012m N -1-2-k -k 12k k k=1 b z b +b z +b z ++b z Y(z)b(z)H(z)=== =X(z)a(z) 1+a z +a z ++a z 1+a z ∑∑ 也可以用差分方程来表示: N M k m k=1 m=0 y(n)+a y(n-k)=b x(n-m)∑∑ 以上两个公式中,当a k 至少有一个不为0时,则在有限Z 平面上存在极点,表达的是以一个IIR 数字滤波器;当a k 全都为0时,系统不存在极点,表达的是一个FIR 数字滤波器。FIR 数字滤波器可以看成是IIR 数字滤波器的a k 全都为0时的一个特例。 IIR 数字滤波器的基本结构分为直接Ⅰ型、直接Ⅱ型、直接Ⅲ型、级联型和并联型。 FIR 数字滤波器的基本结构分为横截型(又称直接型或卷积型)、级联型、线性相位型及频率采样型等。本实验对线性相位型及频率采样型不做讨论,见实验10、12。 另外,滤波器的一种新型结构——格型结构也逐步投入应用,有全零点FIR 系统格型结构、全极点IIR 系统格型结构以及全零极点IIR 系统格型结构。 2、IIR 数字滤波器的基本结构与实现 (1)直接型与级联型、并联型的转换 例6-1 已知一个系统的传递函数为 -1-2-3 -1-2-3 8-4z +11z -2z H(z)=1-1.25z +0.75z -0.125z 将其从直接型(其信号流图如图6-1所示)转换为级联型和并联型。

浅析电力系统模型参数辨识

浅析电力系统模型参数辨识 (贵哥提供) 一、现状分析 随着我国电力事业的迅猛发展, 超高压输电线路和大容量机组的相继投入, 对电力系统稳定计算、以及其安全性、经济性和电能质量提出了更高的要求。现代控制理论、计算机技术、现代应用数学等新理论、新方法在电力系统的应用,正在促使电力工业这一传统产业迅速走向高科技化。 我国大区域电网的互联使网络结构更复杂,对电力系统安全稳定分析提出了更高的要求,在线、实时、精确的辨识电力系统模型参数变得更加紧迫。由于电力系统模型的基础性、重要性,国外早在上世纪三十年代就开始了这方面的分析研究,[1,2]国内外的电力工作者在模型参数辨识方面做了大量的研究工作。[3]随后IEEE相继公布了有关四大参数的数学模型。1990年全国电网会议上的调查确定了模型参数的地位,促进了模型参数辨识的进一步发展,并提出了研究发电机、励磁、调速系统、负荷等元件的动态特性和理论模型,以及元件在极端运行环境下的动态特性和参数辨识的要求。但传统的测量手段,限制了在线实时辨识方法的实现。 同步相量测量技术的出现和WAMS系统的研究与应用,使实现在线实时的电力系统模型参数辨识成为可能。同步相量是以标准时间信号GPS作为同步的基准,通过对采样数据计算而得的相量。相量测量装置是进行同步相量测量和输出以及动态记录的装置。PMU的核心特征包括基于标准时钟信号的同步相量测量、失去标准时钟信号的授时能力、PMU与主站之间能够实时通信并遵循有关通信协议。 自1988年Virginia Tech研制出首个PMU装置以来,[4]PMU技术取得了长足发展,并在国内外得到了广泛应用。截至2006年底,在我国范围内,已有300多台P MU装置投入运行,并且可预计,在不久的将来PMU装置会遍布电力系统的各个主要电厂和变电站。这为基于PMU的各种应用提供了良好的条件。 二、系统辨识的概念 系统模型是实际系统本质的简化描述。[5]模型可分为物理模型和数学模型两大类。物理模型是根据相似原理构成的一种物理模拟,通过模型试验来研究系统的

信号检测与估计理论简答

信号检测与估计理论简答题 1.维纳滤波器与卡尔曼滤波器的区别 维纳滤波器: 1)只用于平稳随机过程。 2)该系统常称为最佳线性滤波器。它根据全部过去和当前的观测信号来估计信号的波形,它的解是以均方误差最小条件所得到的系统的传递函数H(Z)的形式给出的。 3)信号和噪声是用相关函数表示的。 卡尔曼滤波器: 1)平稳随机过程和不平稳随机过程均适用。 2)该系统常称为线性最优滤波器。它不需要全部过去的观测数据,可根据前一个的估计值和最近的观察数据来估计信号的当前值,它是用状态方程和递推方法进行估计的,其解是以估计的形式给出的。 3)信号和噪声是用状态方程和测量方程表示的。 2.解释白噪声情况下正交函数集的任意性 设)0)(()()(T t t n t s t x ≤≤+=中,噪声n(t)是零均值、功率谱密度为2/)(0N w P n =的白噪声,其自相关函数)(2)(0 u t N u t r n -= -δ。于是,任意取正交函数集)()},({t x t f k 的展 开系数 j x 和 k x (k=1,2,…)的协方差为 )])([(k k j j s x s x E --] )()()()([00??=T k j T du u f u n dt t f t n E ????????=T T k j dt du u f u n t n E t f 00)()]()([)(? ???????-=T T k j dt du u f u t t f N 0 00)()()(2 δjk k T j N dt t f t f N δ2 )()(2 = =? 当k j ≠时,协方差0 )])([(=--k k j j s x s x E ,这说明,在n(t)是白噪声的条件下,取任 意正交函数集)}({t f k 对平稳随机过程k x (k=1,2,…)之间都是互不相关的。这就是白噪声条件下正交函数集的任意性。 3.请说明非随机参量的任意无偏估计量的克拉美-罗不等式去等号成立的条件和用途 克拉美-罗不等式] )),(ln [(1 ])?[(2 2θ θθ θ??≥-x p E E 或 )] ),(ln [(1 ])?[(22 2θθθ θ??-≥-x p E E 当且仅当对 所有的x 和θ 都满足 k x p )?(),(ln θ θθθ-=??时,不等式去等号成立。其中k 是任意非零常 数。 用途:当不等式去等号的条件成立时,均方误差取克拉美-罗界,估计量θ? 是无偏有效的。以此,随机参量下的克拉美-罗不等式和取等号的条件可用来检验随机参量θ的任意无偏估计量θ? 是否有效。若估计量无偏有效,则其均方误差可由计算克拉美-罗界求得。 4.简述最小的均方误差估计与线性最小均方误差估计的关系。 在贝叶斯估计中讨论的随机矢量θ的最小均方误差估计,估计矢量mse θ可以是观测矢

数字信号处理实验作业

实验5 抽样定理 一、实验目的: 1、了解用MA TLAB 语言进行时域、频域抽样及信号重建的方法。 2、进一步加深对时域、频域抽样定理的基本原理的理解。 3、观察信号抽样与恢复的图形,掌握采样频率的确定方法和插公式的编程方法。 二、实验原理: 1、时域抽样与信号的重建 (1)对连续信号进行采样 例5-1 已知一个连续时间信号sin sin(),1Hz 3 ππ=0001f(t)=(2f t)+6f t f ,取最高有限带宽频率f m =5f 0,分别显示原连续时间信号波形和F s >2f m 、F s =2f m 、F s <2f m 三情况下抽样信号的波形。 程序清单如下: %分别取Fs=fm ,Fs=2fm ,Fs=3fm 来研究问题 dt=0.1; f0=1; T0=1/f0; m=5*f0; Tm=1/fm; t=-2:dt:2; f=sin(2*pi*f0*t)+1/3*sin(6*pi*f0*t); subplot(4,1,1); plot(t,f); axis([min(t),max(t),1.1*min(f),1.1*max(f)]); title('原连续信号和抽样信号'); for i=1:3; fs=i*fm;Ts=1/fs; n=-2:Ts:2; f=sin(2*pi*f0*n)+1/3*sin(6*pi*f0*n); subplot(4,1,i+1);stem(n,f,'filled'); axis([min(n),max(n),1.1*min(f),1.1*max(f)]); end 程序运行结果如图5-1所示:

原连续信号和抽样信号 图5-1 (2)连续信号和抽样信号的频谱 由理论分析可知,信号的频谱图可以很直观地反映出抽样信号能否恢复原模拟信号。因此,我们对上述三种情况下的时域信号求幅度谱,来进一步分析和验证时域抽样定理。 例5-2编程求解例5-1中连续信号及其三种抽样频率(F s>2f m、F s=2f m、F s<2f m)下的抽样信号的幅度谱。 程序清单如下: dt=0.1;f0=1;T0=1/f0;fm=5*f0;Tm=1/fm; t=-2:dt:2;N=length(t); f=sin(2*pi*f0*t)+1/3*sin(6*pi*f0*t); wm=2*pi*fm;k=0:N-1;w1=k*wm/N; F1=f*exp(-j*t'*w1)*dt;subplot(4,1,1);plot(w1/(2*pi),abs(F1)); axis([0,max(4*fm),1.1*min(abs(F1)),1.1*max(abs(F1))]); for i=1:3; if i<=2 c=0;else c=1;end fs=(i+c)*fm;Ts=1/fs; n=-2:Ts:2;N=length(n); f=sin(2*pi*f0*n)+1/3*sin(6*pi*f0*n); wm=2*pi*fs;k=0:N-1; w=k*wm/N;F=f*exp(-j*n'*w)*Ts; subplot(4,1,i+1);plot(w/(2*pi),abs(F)); axis([0,max(4*fm),1.1*min(abs(F)),1.1*max(abs(F))]); end 程序运行结果如图5-2所示。 由图可见,当满足F s≥2f m条件时,抽样信号的频谱没有混叠现象;当不满足F s≥2f m 条件时,抽样信号的频谱发生了混叠,即图5-2的第二行F s<2f m的频谱图,,在f m=5f0的围,频谱出现了镜像对称的部分。

模型计算步骤

计算步骤步骤目标 建模或计算条件控制条件及处理1.符合原结构传力模式2.符合原结构边界条件3.符合采用程序的假定条件1.振型组合数→有效质量参与系数>0.9吗?→否,则增加2.最大地震力作用方向角→θ0-θm >150?→是,输入θ0=θm ,附加方向角θ0=03.结构自振周期,输入值与计算值相差>10%?→是,按计算值改输入值4.查看三维振型图,确定裙房参与计算范围→修正计算简图5.短肢剪力墙承担的抗倾覆力矩<40%?→是,改为一般剪力墙结构;短肢剪力墙承担的抗倾 覆力矩>50%?→是,规范不许,修改设计 6.框剪结构框架承担的抗倾覆力矩>50%?→是,框架抗震等级按框架结构确定;若为多层结构,可定义为框架结构,抗震墙可作为次要抗侧力构件,其抗震等级可降低一级。 1.周期比控制:T 扭/T 1≤0.9(0.85)?→否,修改结构布置,强化外围削弱中间 2.层位移比控制:最大/平均≤1.2?→否,按双向地震重算 3.侧向刚度比控制:要求见规范;不满足时程序自动定义为薄弱层 4.层受剪承载力控制:Q i /Q i+1<[0.65(0.75)]?→否,修改结构布置;0.65(0.75)≤Q i /Q i+1<0.8?→否,强制指定为薄弱层(注:括号中数据为B级高层),(《高规》4.4.3条) 5.整体稳定控制:刚重比≥[10(框架),1.4(其它)] 6.最小地震剪力控制:剪重比≥0.2αmax?→否,增加振型数或增大地震剪力系数 7.层位移角控制:弹性Δu ei /h i ≤[1/550(框架),1/800(框剪),1/1000(其它)];弹塑性Δ u pi /h i ≤[1/50(框架),1/100(框剪),1/120(其它)]1.构件构造最小断面控制和截面抗剪承载力验算 2.构件斜截面承载力验算(剪压比控制) 3.构件正截面承载力验算 4.构件最大配筋率控制 5.纯弯和偏心构件受压区高度限制 6.竖向构件轴压比控制 7.剪力墙的局部稳定控制 8.梁柱节点核心区抗剪承载力验算 1.钢筋最大最小直径限制 2.钢筋最大最小间距要求 3.最小配筋配箍要求 4.重要部位的加强和明显不合理部分局部调整2.计算一(一次或多次)整体参数 的正确确 定 1.地震方向角θ0=0;2.单向地震+平扭耦联;3.不考虑偶然偏心;4.不强制全楼刚性楼板;5.按总刚分析;6.短肢墙多时定义为短肢剪力墙结构;1.按计算一、二确定的模型和参数;2.取消全楼强制刚性板;3.按总刚分析;4.对特殊构件人工指定。构件优化设计(构件超筋超限控制)4.计算三(一次或多次)5.绘制施工图结构构造抗震构造措施几何及荷 载模型 1.建模整体建模判定整体结构的合理性(平面和竖向规则性控制) 1.地震方向角θ0=0,θ m ; 2.单(双)向地震+平扭耦 联; 3.(不)考虑偶然偏心; 4.强制全楼刚性楼板; 5.按侧刚分析; 6.按计算一的结果确定结 构类型和抗震等级3.计算二(一次或多次)

信号检测与估计课程体会

信号检测与估计课程的主要内容 信号检测与估计重点论述了信号的随机性及统计处理方法;概述了信号检测与估计的基本概念;扼要介绍了了信号检测与估计理论的基研知识,即随机变量、随机过程及其统计描述和主要统计特性,复随机过程及其统计描述,随机参量信号及其统计描述等;在论述信号统计检测基本概念的基础上,讨论了确知信号的最佳检测准则、判决式和性能分析,随机参量信号的统计检测,以及一般高斯信号和复信号的统计检测问题;在研究了匹配滤波器理论和随机过程的正交级数展开两个预备知识后,讨论了高斯白噪声中确知信号波形的检测、高斯有色噪声中确知信号波形的检测及高斯白噪声中随机参量信号波形的检测;还讨论了复信号波形的检测问题;重点讨论了信号参量的统计估计准则、估计量的构造和性质、非随机矢量函数的估计及信号波形中参量的估计;对线性最小均方误差估计和线性最小二乘估计导出了它们的递推算法公式,并简要讨论了非线性最小二乘估计问题;信号波形的估计问题,重点讨论了连续、离散维纳滤波器的设计,均方误差的计算,离散卡尔曼滤波的信号模型,利用正交投影及其引理导出的离散卡尔曼滤波递推算法公式、含义、递推计算方法、特点和性质及其扩展;还简要讨论了非线性离散状态估计问题;论述了噪声、杂波环境中信号的恒虚警率检测,可看作是信号检测与参量估计相结合的具体应用;本章还简要讨论了信号的非参量检测和稳健性检测的基本理论和方法 实际应用 随着现代通信理论、信息理论、计算机科学与技术及微电子技术等的飞速发展,随机信号统计处理的理论和技术也在向干扰环境更复杂、信号形式多样化、技术指标要求更高、应用范围越来越广的方向发展,并已广泛应用于电子信息系统、生物医学工程、航空航天系统工程、模式识别、自动控制等领域。目前信息科技的迅猛发展已成为世界科技变革发生和发展的驱动力量。在雷达、通信、声呐、遥控遥测、图像处理、自动控制等各种各样的应用信息系统中,信息传输的可靠性和真实性已经成为核心问题。我们知道,在信息的传输与交换过程中,都是通过信号这一物理实体来实现的。信号是信息的载荷者、传送者。在信号产生和传输的过程中,必然受到各种干扰因素的影响,因而必须加以处理,才能提供给信息接收者使用。由于被传输的信号本身和各种干扰往往具有随机性,信号处理设备必须进行统计分析,而这个统计分析的基本任务是检测信号(即判定某种信号是否存在)和估计携带信息的信号参量。由此可知,信号检测与估计理论就是信号处理的统计理论,所要解决的问题是信息传输系统的基本问题,因而具有广泛的应用性。MATLAB编程实践感想 MATLAB是由美国Math Works公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动

实验7~8:MOSFET模型参数提取

MOSFET模型参数的提取 计算机辅助电路分析(CAA)在LSI和VLSI设计中已成为必不可少的手段。为了优化电路,提高性能,希望CAA的结果尽量与实际电路相接近。因此,程序采用的模型要精确。SPICE-II是目前国内外最为流行的电路分析程序,它的MOSFET模型虽然尚不完善,但已有分级的MOS 1到3三种具一定精度且较实用的模型。确定模型后,提取模型参数十分重要,它和器件工艺及尺寸密切相关。尽管多数模型是以器件物理为依据的,但按其物理意义给出的模型参数往往不能精确的反映器件的电学性能。因此,必须从实验数据中提取模型参数。提取过程也就是理论模型与实际器件特性之间用参数来加以拟合的过程。可见,实测与优化程序结合使用应该是提取模型参数最为有效的方法。 MOS FET模型参数提取也是综合性较强的实验,其目的和要求是: 1、熟悉SPICE-II程序中MOS模型及其模型参数; 2、掌握实验提取MOS模型参数的方法; 3、学习使用优化程序提取模型参数的方法。 一、实验原理 1、SPICE-II程序MOS FET模型及其参数提取 程序含三种MOS模型,总共模型参数42个(表1)。由标记LEVEL指明选用级别。一级模型即常用的平方律特性描述的Shichman-Hodges模型,考虑了衬垫调制效率和沟道长度调制效应。二级模型考虑了短沟、窄沟对阈电压的影响,迁移率随表面电场的变化,载流子极限速度引起的电流饱和和调制以及弱反型电流等二级效应,给出了完整的漏电流表达式。三级模型是半经验模型,采用一些经验参数来描述类似于MOS2的二级效应。 MOS管沟道长度较短时,需用二级模型。理论上,小于8um时,应有短沟等效应。实际上5um以下才需要二级模型。当短至2um以下,二级效应复杂到难以解析表达时,启用三级模型。MOS模型参数的提取一般需要计算机辅助才能进行。有两种实用方法,一是利用管子各工作区的特点,分段线性拟合提取;二是直接拟合输出特性的优化提取。其中,直流参数的优化提取尚有不足之处:优化所获仅是拟合所需的特定参数,物理意义不确,难以反馈指导工艺和结构的设计;只适合当前模型,模型稍做改动,要重新提

信号检测与估值matlab仿真报告

信号检测与估值 仿真报告 题目信号检测与估值的MATLAB仿真学院通信工程学院 专业通信与信息系统 学生姓名 学号 导师姓名

作业1 试编写程序,画出相干移频键控、非相干移频键控(无衰落)和瑞利衰落信道下非相干移频键控的性能曲线。 (1)根据理论分析公式画性能曲线; (2)信噪比范围(0dB-10dB),间隔是1dB; (3)信噪比计算SNR=10lg(Es/N0) 一、脚本文件 1、主程序 %******************************************************** %二元移频信号检测性能曲线(理论分析) %FSK_theo.m %******************************************************** clear all; clc; SNRindB=0:1:20; Pe_CFSK=zeros(1,length(SNRindB)); Pe_NCFSK=zeros(1,length(SNRindB)); Pe_NCFSK_Rayleigh=zeros(1,length(SNRindB)); for i=1:length(SNRindB) EsN0=exp(SNRindB(i)*log(10)/10); Es_aveN0=exp(SNRindB(i)*log(10)/10); Pe_CFSK(i)=Qfunct(sqrt(EsN0));%相干移频键控系统 Pe_NCFSK(i)=0.5*exp(-EsN0/2);%非相干移频键控系统(无衰落) Pe_NCFSK_Rayleigh(i)=1/(2+Es_aveN0);%非相干移频键控系统(瑞利衰落)end semilogy(SNRindB,Pe_CFSK,'-o',SNRindB,Pe_NCFSK,'-*',SNRindB,Pe_NCFSK_Rayleigh ,'-'); xlabel('Es/No或平均Es/No(dB)'); ylabel('最小平均错误概率Pe'); legend('相干移频','非相干移频(无衰落)','非相干移频(瑞利衰落)'); title('二元移频信号检测性能曲线'); axis([0 20 10^-7 1]); grid on; 2、调用子函数 %******************************************************** %Q函数 %Qfunct.m %********************************************************

现代数字信号处理及应用仿真题答案

仿真作业 姓名:李亮 学号:S130101083

4.17程序 clc; clear; for i=1:500 sigma_v1=0.27; b(1)=-0.8458; b(2)=0.9458; a(1)=-(b(1)+b(2)); a(2)=b(1)*b(2); datlen=500; rand('state',sum(100*clock)); s=sqrt(sigma_v1)*randn(datlen,1); x=filter(1,[1,a],s); %% sigma_v2=0.1; u=x+sqrt(sigma_v2)*randn(datlen,1); d=filter(1,[1,-b(1)],s); %% w0=[1;0]; w=w0; M=length(w0); N=length(u); mu=0.005; for n=M:N ui=u(n:-1:n-M+1); y(n)=w'*ui; e(n)=d(n)-y(n); w=w+mu.*conj(e(n)).*ui; w1(n)=w(1); w2(n)=w(2); ee(:,i)=mean(e.^2,2); end end ep=mean(ee'); plot(ep); xlabel('迭代次数');ylabel('MSE');title('学习曲线'); plot(w1); hold; plot(w2); 仿真结果:

步长0.015仿真结果 0.10.20.30.4 0.50.60.7迭代次数 M S E 学习曲线

步长0.025仿真结果

步长0.005仿真结果 4.18 程序 data_len = 512; %样本序列的长度 trials = 100; %随机试验的次数 A=zeros(data_len,2);EA=zeros(data_len,1); B=zeros(data_len,2);EB=zeros(data_len,1); for m = 1: trials a1 = -0.975; a2 = 0.95; sigma_v_2 =0.0731; v = sqrt(sigma_v_2) * randn(data_len, 1, trials);%产生v(n) u0 = [0 0]; num = 1; den = [1 a1 a2]; Zi = filtic(num, den, u0); %滤波器的初始条件 u = filter(num, den, v, Zi); %产生样本序列u(n) %(2)用LMS滤波器来估计w1和w2 mu1 = 0.05; mu2 = 0.005; w1 = zeros(2, data_len);

赵树杰-信号检测与估计理论-极小化极大准则仿真说明

关于极小化极大准则的仿真 参考文献: (1)极小化极大优化问题的精确解_刘健康.caj (2)教材《信号检测与估计理论》第一版,赵树杰赵建勋编著page74~79 例题3.3.1与例题3.3.2 说明: 1)利用了例题3.3.1的结论; 2)将例题3.3.2的{-1,1} 改为{0,2},以利用例题3.3.1的结论。 本文件包括: (1)仿真过程说明; (2)仿真源程序; (3)仿真结果。 (1)仿真过程说明

(2)仿真源程序 clear clc %在例题3.3.1的基础上,绘制平均代价曲线 %并验证极小化极大准则原理图3.8 %step1 设置参数 c00=1;c10=4;c11=2;c01=8; %设置代价因子的值 P1=0.5;P0=1-P1; %设置先验概率P(H0)与P(H1) N=1; %设置独立采样次数 A=2; %设置信号幅度 delta2=1/2; %设置高斯白噪声的方差 d2=N*(A^2)/delta2; %计算功率信噪比 d=sqrt(d2); th=(P0*(c10-c00))/(P1*(c01-c11)); %计算检测门限 gamma=delta2*log(th)/(N*A)+A/2; %计算检验统计量的划分域 Pf=qfunc(log(th)/d+d/2); %计算虚警概率Pf=P(H1|H0) Pd=qfunc(log(th)/d-d/2); %计算检测概率Pd=P(H1|H1) C=P0*(c00*(1-Pf)+c10*Pf)+P1*(c01*(1-Pd)+c11*Pd); %计算平均代价 %----------------------------------- %变化先验概率,绘制C(P1)曲线 kk=1001; %曲线绘制的精度 mP1=zeros(kk,1); thP1=zeros(kk,1); gammaP1=zeros(kk,1); CP1=zeros(kk,1); Pf=zeros(kk,1); Pd=zeros(kk,1); A1=zeros(kk,1); A2=zeros(kk,1); fori=1:kk mP1(i,1)=(i-1)/(kk-1); P0=1-mP1(i,1); thP1(i,1)=(P0*(c10-c00))/(mP1(i,1)*(c01-c11)); gammaP1(i,1)=delta2*log(thP1(i,1))/(N*A)+A/2; Pf(i,1)=qfunc(log(thP1(i,1))/d+d/2); Pd(i,1)=qfunc(log(thP1(i,1))/d-d/2); %计算平均代价 CP1(i,1)=P0*(c00*(1-Pf(i,1))+c10*Pf(i,1))+mP1(i,1)*(c01*(1-Pd(i,1))+c11*Pd(i,1)); A1(i,1)=c01*(1-Pd(i,1))+c11*Pd(i,1); A2(i,1)=c00*(1-Pf(i,1))+c10*Pf(i,1); end plot(mP1,CP1,'r-') hold on

开关电源(Buck电路)的小信号模型及环路设计

开关电源(Buck电路)的小信号模型及环路设计 万山明,吴芳 (华中科技大学电气与电子工程学院,湖北武汉430074) 摘要:建立了Buck电路在连续电流模式下的小信号数学模型,并根据稳定性原则分析了电压模式和电流模式控制下的环路设计问题。 关键词:开关电源;小信号模型;电压模式控制;电流模式控制 0 引言 设计一个具有良好动态和静态性能的开关电源时,控制环路的设计是很重要的一个部分。而环路的设计与主电路的拓扑和参数有极大关系。为了进行稳定性分析,有必要建立开关电源完整的小信号数学模型。在频域模型下,波特图提供了一种简单方便的工程分析方法,可用来进行环路增益的计算和稳定性分析。由于开关电源本质上是一个非线性的控制对象,因此,用解析的办法建模只能近似建立其在稳态时的小信号扰动模型,而用该模型来解释大范围的扰动(例如启动过程和负载剧烈变化过程)并不完全准确。好在开关电源一般工作在稳态,实践表明,依据小信号扰动模型设计出的控制电路,配合软启动电路、限流电路、钳位电路和其他辅助部分后,完全能使开关电源的性能满足要求。开关电源一般采用Buck电路,工作在定频PWM控制方式,本文以此为基础进行分析。采用其他拓扑的开关电源分析方法类似。 1 Buck电路电感电流连续时的小信号模型 图1为典型的Buck电路,为了简化分析,假定功率开关管S和D1为理想开关,滤波电感L为理想电感(电阻为0),电路工作在连续电流模式(CCM)下。R e为滤波电容C的等效串联电阻,R o为负载电阻。各状态变量的正方向定义如图1中所示。 图1 典型Buck电路

S 导通时,对电感列状态方程有 O U Uin dt dil L -= ⑴ S 断开,D 1续流导通时,状态方程变为 O U dt dil L -= (2) 占空比为D 时,一个开关周期过程中,式(1)及式(2)分别持续了DT s 和(1-D )T s 的时间(T s 为开关周期),因此,一个周期内电感的平均状态方程为 ())()(O in O O in U DU U D U U D dt dil L -=--+-=1 稳态时,dt dil =0,则DU in =U o 。这说明稳态时输出电压是一个常数,其大小与占空比D 和输入电压U in 成 正比。 由于电路各状态变量总是围绕稳态值波动,因此,由式(3)得 L =(D +d )(U in +)-(U o +) (4) 式(4)由式(3)的稳态值加小信号波动值形成。上标为波浪符的量为波动量,d 为D 的波动量。式(4)减式(3)并略去了两个波动量的乘积项得 L =D +dU in - (5) 由图1,又有 i L =C + (6) U o =U c +R e C (7)

第三讲-器件模型参数的优化提取详解

元器件模型参数的优化提取微电子学院贾新章 (2013. 11 )

PSpice中的模型和模型参数库 一、概述:为元器件建立模型参数的步骤 二、采用Model Editor分组提取模型参数 三、基于器件物理原理计算部分模型参数 四、建立适用于高级分析的元器件模型参数描述 五、元器件模型参数的综合优化提取。 六、为元器件模型描述建立元器件符号 七、将新建模型设置为PSpice仿真可以调用的库文件

一、概述:为元器件建立模型参数的步骤 第一步:优化提取模型参数 1、采用Model Editor分组提取模型参数; 2、基于器件物理原理,计算部分模型参数; 3、为元器件建立适用于高级分析的模型参数描述; 4、采用PSpice/Optimizer进行一次综合优化提取。 (采用前面结果作为优化提取模型参数的最佳初值)第二步:建立供Capture绘制电路图调用的元器件符号 第三步:将新建模型设置为PSpice仿真可以调用的库文件。下面将分别介绍每一部分的操作方法。

PSpice中的模型和模型参数库 一、概述:为元器件建立模型参数的步骤 二、采用Model Editor分组提取模型参数 三、基于器件物理原理计算部分模型参数 四、建立适用于高级分析的元器件模型参数描述 五、元器件模型参数的综合优化提取。 六、为元器件模型描述建立元器件符号 七、将新建模型设置为PSpice仿真可以调用的库文件

二、采用Model Editor分组提取模型参数 Model Editor模块可以对其支持的几种元器件,依据元器件的各种端特性数据,分组优化提取相应当模型参数数据。 (1) 调用MODEL EDITOR模块; (2) 选择执行Model/New命令,从对话框中设置模型类型。

西安电子科技大学数字信号处理大作业

数字信号处理大作业 班级:021231 学号: 姓名: 指导老师:吕雁

一写出奈奎斯特采样率和和信号稀疏采样的学习报告和体会 1、采样定理 在进行A/D信号的转换过程中,当采样频率fs.max大于信号中最高频 率fmax的2倍时(fs.max>2fmax),采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息,一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5~10倍;采样定 理又称奈奎斯特定理。 (1)在时域 频带为F的连续信号 f(t)可用一系列离散的采样值f(t1),f(t1±Δt),f(t1±2Δt),...来表示,只要这些采样点的时间间隔Δt≤1/2F,便可根据各 采样值完全恢复原始信号。 (2)在频域 当时间信号函数f(t)的最高频率分量为fmax时,f(t)的值可由一系列 采样间隔小于或等于1/2fo的采样值来确定,即采样点的重复频率fs ≥2fmax。 2、奈奎斯特采样频率 (1)概述 奈奎斯特采样定理:要使连续信号采样后能够不失真还原,采样频率必须 大于信号最高频率的两倍(即奈奎斯特频率)。 奈奎斯特频率(Nyquist frequency)是离散信号系统采样频率的一半,因哈里·奈奎斯特(Harry Nyquist)或奈奎斯特-香农采样定理得名。采样定理指出,只要离散系统的奈奎斯特频率高于被采样信号的最高频率或带宽,就可 以真实的还原被测信号。反之,会因为频谱混叠而不能真实还原被测信号。 采样定理指出,只要离散系统的奈奎斯特频率高于采样信号的最高频率或 带宽,就可以避免混叠现象。从理论上说,即使奈奎斯特频率恰好大于信号带宽,也足以通过信号的采样重建原信号。但是,重建信号的过程需要以一个低 通滤波器或者带通滤波器将在奈奎斯特频率之上的高频分量全部滤除,同时还 要保证原信号中频率在奈奎斯特频率以下的分量不发生畸变,而这是不可能实 现的。在实际应用中,为了保证抗混叠滤波器的性能,接近奈奎斯特频率的分 量在采样和信号重建的过程中可能会发生畸变。因此信号带宽通常会略小于奈 奎斯特频率,具体的情况要看所使用的滤波器的性能。需要注意的是,奈奎斯 特频率必须严格大于信号包含的最高频率。如果信号中包含的最高频率恰好为

第四章 放大电路基础(2)小信号模型及三种基本电路2016 [兼容模式]

§4.3 放大电路的分析方法 ——小信号模型分析法
思路:在Q点附近,三极管特性曲线可近似看为线性的,把非线性问题转为 线性问题求解。条件:输入为交流小信号(微变信号) 式中各量均是全量,包 一、H参数等效电路: 含直流和交流两部分
1、H参数的导出:
v BE = VBE + vbe
iB = I B + ib iC = I C + ic
iC iB
+
vCE = VCE + vce
vBE=f1 (iB , vCE ) iC=f 2 (iB , vCE )
电气工程学院 苏士美
T
+
输入回路关系 输出回路关系
v BE 2016/3/7
PDF pdfFactory Pro
v CE -
1
https://www.360docs.net/doc/2312338254.html,

小信号模型分析法
考虑微变关系,对两式取全微分:
vBE=f1 (iB , vCE ) iC=f 2 (iB , vCE )
式中: dvBE = vbe , diB = ib , dvCE = vce , diC = ic
dvBE=
?vBE ?iB
? diB +
vCE
?vBE ?vCE
? dvCE
iB
vbe=hie ib + hre vce
在小信号情况下: H参数,具有不同的 量纲,混合参数
共e下BJT的输入 电阻rbe(欧姆) 电流放大系数β
输出对输入的反作 用μr(无量纲) 输出电导1/rce
?iC diC= ?iB
2016/3/7
PDF pdfFactory Pro
vCE
?iC ? diB + ?vCE
? dvCE
iB
电气工程学院 苏士美
ic=hfe ib + hoe vce
2
https://www.360docs.net/doc/2312338254.html,

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