摘要：针对带隙基准电路对集成电路精度的影响,提出了一种新的低温漂带隙基准电路。通过分段温度补偿,补偿了带隙基准电路,减小了温度漂移,优化了基准的温度性能。基于西岳公司3μm18V双极工艺,设计了基准电路和版图,并进行流片。仿真和流片结果表明:在典型工艺角下,基准在-55℃～125℃内,温度系数为1.7×10-6～6.0×10-6/℃;在2.2V的电源幅度范围下,具有0.03mV/V的电源抑制特性。该电路已成功应用于一款线性稳压电源中。

摘要：分析了带隙基准电压分段补偿技术与基本原理,提出一种具有预稳压功能的高低温补偿带隙基准电路。应用高低温补偿电路优化了温度系数,设置预稳压电路提高了带隙基准电路的电源抑制比。基于0.35μm标准CMOS工艺设计并绘制了电路及版图。仿真结果表明,在-55~125℃范围内,温漂系数仅为1.8×10^(-6)/℃;电源抑制比为-84.6 dB(在1 kHz下);在2.6~5 V的电源幅度范围下,电源抑制性能为19.6μV/V。该电路可应用于高精度系统设计中。

摘要：针对延迟锁相环的结构和对单粒子效应敏感性的分析,提出了一种具有锁定检测结构的新型抗SET加固DLL结构,该结构能在满足原有DLL性能指标的前提下实现对SET效应的加固,保证DLL正交四相时钟的正确输出.基于65nm CMOS工艺进行电路设计仿真,结果显示在500 MHz工作频率下,此DLL功能正确,抗SET性能良好,SET阈值达到100 MeV·cm2/mg,在空间辐射环境中具有很好的稳定性.

摘要：随着移动网络规模增长,网络维护工作量持续增多,基站的硬件故障处理占整体维护工作量的比重不断攀升。基站硬件故障除受硬件自身质量的影响外,基站所在地的气候、部署条件、机房环境和运行年限等因素也是影响基站故障的重要原因。本文基于基站故障的统计数据,采用深度神经网络算法建立了一种硬件故障预测模型。采用该硬件故障预测模型,针对2022年基站硬件故障统计数据,98.59%的样本预测故障率与真实故障率误差小于1%。所构建的深度神经网络模型考虑了气温、降水量、室内/室外条件、电力条件和入网年限等环境因素,具备一定的泛化能力,可用于全国地市的基站硬件故障率预测。