超低待机功耗快速唤醒的微控制器关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61474022
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    92.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0402.集成电路设计
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

As Wireless Sensor Network (WSN) becomes more and more popular in several fields, lower standby power and higher real-time property becomes the most important factors in WSN MCU design. Multi-voltage and sleep mode is widely used in the traditional WSN processor to achieve low power implementation of WSN node.But its wakeup time (nearly 100ms) is too long for many applications. So the noval low wakeup time and low standby power in WSN MCU is the most important research area in academic and industy. Compared with FeRAM based design techniques proposed by NEC, a new standby mode which is based on sub-threshold and near-threshold circuit is proposed in this project. Three key technologies are explored: the optimal energy efficiency modeling and optimal standby power supply voltage、standard cell library design with low delay variation、low power SRAM cell which is patented by US/EU.A test chip will be designed with TSMC 90nm E-Flash technology, and it will demostrates the potential of super low standby power (~uW) and fast wakeup time (~uS).
随着传感器网络(WSN)应用日益广泛,对节点微控制器(MCU)提出了更高要求:更低待机功耗和更高实时性。传统MCU处理器多采用多电压域和关机态实现功耗控制,但存在实时性差、切换功耗大等缺点,新型低待机功耗和快速唤醒的WSN MCU在学术界和工业界引起了广泛关注。区别于NEC等公司提出的基于铁电存储器(FeRAM)的技术路线,本项目提出了基于亚阈值/近阈值电路的待机态取代传统关机态的新思路,将实现微瓦(uW)级待机功耗和微秒(uS)级唤醒时间。围绕该目标,项目将突破三项关键技术:最优能效建模及最佳待机工作电压优化、低延时抖动的宽电压(0.3V~1.2V)标准单元和低功耗宽电压SRAM(已经获得美国/欧盟等国际专利)。在此基础上,基于TSMC 90nm E-FLASH工艺设计验证芯片,实现超低待机功耗和待机态快速唤醒,从而为WSN MCU探索一种新的研究思路。

结项摘要

研究背景与内容:面向无线传感网对微控制器MCU的低功耗和实时应用需求,主要研究了待机态 MCU 功耗最优化建模、宽电压低功耗SRAM 设计、宽电压低延时抖动标准单元设计等三项关键技术,实现一款40nm低待机功耗快速启动的MCU 芯片原型,初步验证了采用近阈值/亚阈值电路待机态代替关机态的技术路线,在保持微瓦级(uW)待机功耗的同时实现微秒(us)级快速唤醒的可行性,为下一阶段研究奠定了基础。.重要结果与关键数据:提出了双采样推测型SRAM读设计方法,发表在集成电路旗舰期刊JSSC。面向低电压存储器读速度极慢的业界公认难题,提出低电压SRAM的双采样推测型读设计方法(DS-SBVR),相比于Intel、密歇根大学等方案,最低工作电压下降~200mV,SRAM读性能提升了78%。突破了SRAM读“始终正确”且“固定延时”的传统思路,首次提出并验证双采样推测型读方法,在读SRAM时动态监测BL/BLB摆幅,调节读时序控制,实现“弱”存储单元推测性读(不一定正确)和确认型读(延时不同)两次采样。.研究进展:发表SCI论文11篇,其中IEEE期刊论文8篇,顶级会议1篇,申请专利7项,培养培养已毕业硕士研究生10人。其代表性论文有三篇:①双采样推测型SRAM发表在集成电路旗舰期刊论文(IEEE Journal of Solid-State Circuits)1篇,是该期刊中国第二篇SRAM论文,第一篇低电压SRAM论文;②极低功耗可见光定位算法与芯片发表在IEEE Communications Surveys and Tutorials,该期刊是IEEE旗下所有122个SCI期刊中排名第一,SCI影响因子达到20以上;③存储器计算被集成电路奥林匹克会议ISSCC顶级会议录用论文,是有史以来中国大陆第一篇被ISSCC存储器主题录用的论文。.应用情况:研发的标准单元和存储器经过了代工厂的考核并投入应用,部分基础单元已经交付我国知名的集成电路企业并商用。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(1)
专利数量(7)
Smartphone-Based Indoor Localization with Bluetooth Low Energy Beacons.
基于智能手机的室内定位和低功耗蓝牙信标
  • DOI:
    10.3390/s16050596
  • 发表时间:
    2016-04-26
  • 期刊:
    Sensors (Basel, Switzerland)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhuang Y;Yang J;Li Y;Qi L;El-Sheimy N
  • 通讯作者:
    El-Sheimy N
Timing error prediction AVFS with detection window tuning for wide-operating-range ICs
时序误差预测 AVFS,具有适用于宽工作范围 IC 的检测窗口调整
  • DOI:
    10.1109/tcsii.2017.2735445
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Weiwei Shan;Xinchao Shang;Longxing Shi;Wentao Dai;Jun Yang
  • 通讯作者:
    Jun Yang
A Two-Filter Integration of MEMS Sensors and WiFi Fingerprinting for Indoor Positioning
用于室内定位的 MEMS 传感器和 WiFi 指纹识别的双滤波器集成
  • DOI:
    10.1109/jsen.2016.2567224
  • 发表时间:
    2016-07
  • 期刊:
    IEEE Sensors Journal
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Zhuang Yuan;Li You;Qi Longning;Lan Haiyu;Yang Jun;El-Sheimy Naser
  • 通讯作者:
    El-Sheimy Naser
A Survey of Positioning Systems Using Visible LED Lights
使用可见 LED 灯的定位系统调查
  • DOI:
    10.1109/comst.2018.2806558
  • 发表时间:
    2018-01-01
  • 期刊:
    IEEE COMMUNICATIONS SURVEYS AND TUTORIALS
  • 影响因子:
    35.6
  • 作者:
    Zhuang, Yuan;Hua, Luchi;Haas, Harald
  • 通讯作者:
    Haas, Harald
Context Management Scheme Optimization of Coarse-Grained Reconfigurable Architecture for Multimedia Applications
多媒体应用粗粒度可重构架构的上下文管理方案优化
  • DOI:
    10.1109/tvlsi.2017.2695493
  • 发表时间:
    2017-05
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON VERY LARGE SCALE INTEGRATION (VLSI) SYSTEMS
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Cao Peng;Liu Bo;Yang Jinjiang;Yang Jun;Zhang Meng;Shi Longxing
  • 通讯作者:
    Shi Longxing

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其他文献

我国农户贫困持续性及决定因素分析——基于相对和绝对贫困线的再审视
  • DOI:
    10.13872/j.1000-0275.2015.0170
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    农业现代化研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    蔡亚庆;王晓兵;杨军;罗仁福
  • 通讯作者:
    罗仁福
镍基自润滑涂层的摩擦学性能
  • DOI:
    10.16078/j.tribology.2018.05.009
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙洋;李文生;胡伟;杨军;朱圣宇;范祥娟
  • 通讯作者:
    范祥娟
Compensation Heating Technique for Experimental Investigation of Thermal Contact Conductance across GH4169/K417 Interface
GH4169/K417 界面热接触热导实验研究的补偿加热技术
  • DOI:
    10.1016/s1875-5372(13)60092-2
  • 发表时间:
    2013-08
  • 期刊:
    RARE METAL MATERIALS AND ENGINEERING
  • 影响因子:
    0.7
  • 作者:
    Wang, ZR;杨军;Wang, S;Zhang, WF
  • 通讯作者:
    Zhang, WF
IEEE 802.11p车载自组网的HSCPN建模及分析
  • DOI:
    10.13190/j.jbupt.2015.02.024
  • 发表时间:
    2015-05
  • 期刊:
    北京邮电大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙伟;张和生;潘成;杨军
  • 通讯作者:
    杨军
Monitoring Environment Transformation Along the BTIC Railway Based on Remote Sensing by Utilizing the R_RSEI
利用R_RSEI遥感监测BTIC铁路沿线环境变化
  • DOI:
    10.14358/pers.21-00091r2
  • 发表时间:
    2022-08
  • 期刊:
    Photogrammetric Engineering & Remote Sensing
  • 影响因子:
    1.3
  • 作者:
    张志华;吴晓雯;李轶鲲;闫坤;张帆;杨树文;杨军
  • 通讯作者:
    杨军

其他文献

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杨军的其他基金

环氧沥青混合料多级增韧协同效应的数字解译及优化设计研究
  • 批准号:
    52378444
  • 批准年份:
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  • 项目类别:
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环氧沥青固化道床的弹性调控与保持机制研究
  • 批准号:
    52078130
  • 批准年份:
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基于微观原位测试的沥青混合料老化行为研究
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  • 批准号:
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  • 批准年份:
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  • 资助金额:
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相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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