用于空气质量监测的便携式霍尔纳米传感器核心芯片研发

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61771111
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    63.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0118.电路与系统
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

The objective of this project is to develop a portable, low-cost and high performance Hall nano-sensor chip which can be applied to detect the airborne magnetite pollution nano particulate matter (PM). High-resolution ADC plays a vital important role in high performance Hall nano-sensor, while capacitor mismatch and offset of comparator deteriorate the performance of ADC, which should be overcome. The following three innovative studies are planned: (1) For comparator, zero dynamic power dissipation comparator is designed based on delay cells, these delay cells move like a cyclic shift for every comparison to cancel the offset of comparator dynamically; Resolution scalability can be achieved easily by altering the number of delay cells to satisfy the demands of multi-sensing sensor interface; To suppress noise of comparator, dynamic pre-amplifier, coarse-fine conversion, “vote” and transfer function enhancement techniques are applied; (2) For capacitor mismatch, “capacitor rearrangement” is applied to break the accumulation of capacitor mismatch error by sorting and re-configuring, as a result, positive and negative error can be counteracted; (3) Fully differential Hall plates will be designed to improve the sensitivity; Filter, integrator, amplifier, offset and 1/f noise cancellation sub-circuits will be integrated together to process Hall signal compared with conventional separate filter, amplifier and noise suppression circuits.
本项目的研究目标是设计便携式、低成本、高性能霍尔纳米传感器芯片,该芯片可用于监测空气中纳米颗粒物。实现高性能霍尔纳米传感器的关键是实现高精度模数转换器(ADC),ADC线性度受限于比较器失调和电容失配,是必须攻克的瓶颈。本项目拟开展以下三项创新性研究:(1)基于延迟单元设计不消耗静态电流的比较器,每次比较对延迟单元进行循环移位,可以将比较器失调动态抵消;通过改变延迟单元的级数就能实现精度可编程,满足传感器多模式感知接口需求;通过加入动态前置预放大器、粗细转换、“举手表决”以及优化传输函数等抑制噪声;(2)针对ADC电容失配:本项目拟采用“电容重组”方案,通过对电容排序、重构使得正、负误差抵消,能克服传统工作模式导致电容失配误差不断累加的缺陷;(3)设计全差分霍尔传感器,提高灵敏度;相比传统分离的滤波、放大、噪声消除电路,设计集滤波、积分、放大、失调消除、1/f噪声消除于一体的模拟前端电路。

结项摘要

霍尔传感器将磁场信息转换成电信号,可用来精确测量直流电流值,使用方便,在磁场检测、位置检测、角度检测等领域都发挥着重要作用。高精度数据转换器是霍尔传感器的重要模块,具有相当高的技术壁垒。本项目主要贡献如下:首先,本项目组流片了一款水平型霍尔传感器,流片后的芯片测试结果表明:漂移电压为±5mV、灵敏度为0.28V/V/T、温度系数为450ppm/℃,芯片测试结果逼近日本AKM公司的先进水平,相关成果以项目负责人作为第一作者发表在《半导体学报》和IEEE Sensors Journal。另一方面,高精度数据转换器是霍尔传感器的重要模块。本项目组采用新颖的布局布线方法,只需要使用单层金属线即可完成互联,并且同时还考虑了高低位电阻的匹配,以及高位电阻和低位电阻之间的匹配,显著提高了电阻的匹配度,不需要任何校正技术,就能实现12位匹配精度。相关成果以项目负责人作为第一作者在2018年发表于电路与系统领域顶级期刊IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Paper(TCAS1)。本项目团队提出一种新型的顺序统计量校准方法,只需要一次排序就能获得比传统的顺序统计量校准方法更优的性能提升!相关技术以项目负责人作为第一作者在2020年发表于电路与系统领域的顶尖SCI期刊IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers (TCAS1)。此外,低压差线性稳压器也是传感器中不可或缺的重要模块,本项目组流片两款低压差线性稳压器,相关成果以项目负责人作为第一作者身份发表在电路与系统领域顶级期刊IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs (TCAS-II)和IEEE Transactions on Nuclear Science。.本项目组的参赛项目《三轴霍尔传感器芯片设计》在第一届全国博士后创新创业大赛总分排名第一,荣获全国总决赛创新组金奖。项目负责人以第一作者身份发表15篇SCI论文,26篇EI检索国际会议论文,以第一发明人身份授权美国发明专利3项,授权英国发明专利1项,授权中国发明专利22项 。

项目成果

期刊论文数量(17)
专著数量(0)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(28)
专利数量(36)
Median Selection for Calibrating the Capacitor Mismatch to Improve the Linearity of Analog-to-Digital Converter
用于校准电容器失配以提高模数转换器线性度的中值选择
  • DOI:
    10.1007/s00034-020-01434-6
  • 发表时间:
    2020-05
  • 期刊:
    Circuits, Systems, and Signal Processing
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Fan Hua;Wang Chen;Feng Quanyuan
  • 通讯作者:
    Feng Quanyuan
Modeling of Three-Axis Hall Effect Sensors Based on Integrated Magnetic Concentrator
基于集成聚磁器的三轴霍尔效应传感器建模
  • DOI:
    10.1109/jsen.2020.2989325
  • 发表时间:
    2020-09-01
  • 期刊:
    IEEE SENSORS JOURNAL
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Fan, Hua;Li, Sujie;Heidari, Hadi
  • 通讯作者:
    Heidari, Hadi
Optimized Split Capacitive Array in 16-Bit SAR ADC with Redundancy
具有冗余功能的 16 位 SAR ADC 中的优化分离电容阵列
  • DOI:
    10.1007/s00034-022-01955-2
  • 发表时间:
    2022-01
  • 期刊:
    Circuits, Systems, and Signal Processing
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Hua Fan;Peng Lei;Quanyuan Feng;Qi Wei
  • 通讯作者:
    Qi Wei
A 4-Channel 12-Bit High-Voltage Radiation-Hardened Digital-to-Analog Converter for Low Orbit Satellite Applications
适用于低轨道卫星应用的 4 通道 12 位高压抗辐射数模转换器
  • DOI:
    10.1109/tcsi.2018.2856851
  • 发表时间:
    2018-08
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS I-REGULAR PAPERS
  • 影响因子:
    5.1
  • 作者:
    Fan Hua;Li Dagang;Zhang Kelin;Cen Yuanjun;Feng Quanyuan;Qiao Fei;Heidari Hadi
  • 通讯作者:
    Heidari Hadi
Exploiting Smallest Error to Calibrate Non-Linearity in SAR Adcs
利用最小误差校准 SAR Adc 的非线性
  • DOI:
    10.1109/access.2018.2852729
  • 发表时间:
    2018-07
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Fan Hua;Li Jingtao;Feng Quanyuan;Diao Xiaopeng;Lin Lishuang;Zhang Kelin;Sun Haiding;Heidari Hadi
  • 通讯作者:
    Heidari Hadi

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其他文献

增密减氮对滴灌棉花干物质积累分配和产量的影响
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
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    --
  • 作者:
    樊华;张伟;崔静;郑重
  • 通讯作者:
    郑重
不同收入人群城镇职工医保卫生服务利用及费用变化趋势分析
  • DOI:
    10.13688/j.cnki.chr.2016.16015
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨世雅;吴群红;郝艳华;韩丽媛;李叶;焦明丽;宁宁;康正;梁立波;崔宇;丁玎;宋磊;迟垚;覃肖潇;樊华
  • 通讯作者:
    樊华
基于因子分析法的全民医保制度优先目标分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    中国卫生经济
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    宋磊;吴群红;郝艳华;丁玎;樊华;高力军;梁立波;焦明丽;宁宁;李叶;单凌寒;迟垚;覃肖潇;杨世雅;韩丽媛;郝模
  • 通讯作者:
    郝模
基于图论的SNS社区中人际节点空间关系的中心性研究——以新浪微博为例
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    经济地理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张秋娈;邢晨宇;樊华;邓丽丽
  • 通讯作者:
    邓丽丽

其他文献

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樊华的其他基金

超高精度电容数字转换器芯片关键技术研究
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超高精度全数字时间域混合结构ADC关键技术研究与芯片开发
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  • 项目类别:
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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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