cmos-tdi图像传感器中模拟域累加器噪声特性研究与优化

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1、CMOS-TDI图像传感器中模拟域累加器噪声特性研究与优化TheNoiseAnalysisandOptimizationofAnalogAccumulatorinCMOS-TDIImageSensors领域：集成电路工程作者姓名：李建新指导教师：姚素英教授企业导师：张国辉天津大学电子信息工程学院二零一五年十一月摘要线阵图像传感器是利用一行有效像素来获得二维图像信息的特殊图像传感器，具有高分辨率的特点，因此线阵图像传感器特别适合应用于空间成像、医疗成像等高科技领域。时间延迟积分（TDI）图像传感器是线阵图像传感器中较为特殊的一类，在扫描速度较快与低光照条件下，具有高信噪比和高灵敏度的

2、特点。低噪声累加器的设计是在CMOS工艺上实现时间延迟积分图像传感器的关键技术之一。本文立足于TDICMOS图像传感器中的传统模拟累加器的结构原理，对模拟累加器的噪声进行了分析，研究了在一定芯片面积下的最优级数。本文首先对器件的噪声模型，噪声的表示方法，计算方法，以及仿真方法进行了系统的研究；分析了三种简单的开关电容电路的噪声，采用Spectre中的PSS+PNoise噪声仿真对开关电容电路进行仿真，验证了噪声分析的正确性。接下来本文分析了各种曝光方式与模拟累加器的工作原理，详细介绍了消除运放失调和电荷注入的关键技术。最后本文通过分析模拟累加器的噪声特性，累加器面积、电容与累加级数

3、的关系，获得了信噪比提升值与累加级数、输入信号噪声的关系，从而获得了最优2级数随输入信号噪声的变化关系；在本文中，累加器面积为122500μm，当输入信号噪声大于2mV时，最优的级数为120级。同时本文提出了一种快速有效的瞬态噪声仿真模型，与瞬态噪声仿真相比较，仿真速度提高了200倍；通过瞬态噪声仿真验证了模型的正确性，又通过模型验证了最优级数分析的正确性。关键词：模拟累加器，信噪比提升值，最优级数，瞬态噪声仿真模型。IABSTRACTLineararrayimagesensorisaspecialkindofimagesensorthatusesalineofeffectivep

4、ixelstoobtaintwo-dimensionalimageinformationwithhighresolution.Thelineimagesensorisparticularlysuitableforapplicationsinthehigh-techfields,suchasspaceimagingandmedicalimaging.Timedelayintegration(TDI)imagesensorisaspecialkindoflineimagesensorwithhighsignal-to-noiseratioandsensitivityundercondi

5、tionsofhighscanningspeedandlowillumination.ThedesignoflownoiseaccumulatorisoneofthekeytechniquestorealizethetimedelayintegrationinCMOSimagesensortechnology.BasedontheprincipleofthetraditionalanalogaccumulatorforTDICIS,thispaperstudiesthenoiseoftheanalogaccumulatorandtheoptimalstageswithafixeds

6、iliconarea.Firstly,thenoisemodelofthedevice,therepresentationandcalculationmethod,andthesimulationmethodsofthenoisearestudied.ThenoisecharacteristicsofthreesimpleswitchedcapacitorcircuitsareanalyzedandtheresultsareverifiedbythePSSandPNoisesimulationofSpectre.Thevariousexposuremodesandtheprinci

7、pleofanalogaccumulatorareanalyzedinthispaper,andthekeytechniquestoeliminateamplifieroffsetandchargeinjectioneffectaredescribedindetail.Finally,therelationshipamongtheimprovedSNR,thestagesandtheinputnoiseisobtainedbyanalyzingthenoisechar