[发明专利]一种基于神经网络的锁相环电路

摘要

本发明属于集成电路领域，具体为一种基于神经网络的锁相环电路。本发明包括传统锁相环电路和神经网络模块，其作用是在控制器的程序控制下，以满足要求的精度拟合多项式，改善锁相环电路性能。本发明将神经网络分别与电荷泵、压控振荡器和分频器电路相结合，通过对神经网络的训练，使得该网络能够完成相应的功能。在电荷泵电路中，产生精确的电流，显著减少电荷泵的失配；在压控振荡器电路中，产生合理的调谐曲线的组合，明显改善调谐曲线线性度；在分频器电路中，产生随机性更强的随机序列，有效降低小数分频的小数杂散。

主权项

一种基于神经网络的锁相环电路，包括鉴频鉴相器PFD、电荷泵模块、压控振荡器VCO模块和分频器模块，其特征在于：压控振荡器VCO模块为压控振荡器VCO电路，在控制电压Vcont的控制下，输出相应的振荡信号fvo，与分频器电路相连；分频器模块为分频器电路，对fvo进行分频，得到相应分频比下的频率信号fvco，输出接鉴频鉴相器；鉴频鉴相器通过比较fvco和参考信号fref的相位差，得到相位超前或者滞后的信息，来控制电荷泵电路的开关Qa和Qb的导通或关闭状态；所述电荷泵模块包括神经网络电流控制模块和电荷泵电路模块；神经网络电流控制模块包括控制器、电流转换模块、神经网络模块和多路复用器；控制器与神经网络模块相连，提供预设电流信号Inp，用于实现神经网络模块之间的数据通信，显示训练进程和准确率；电流转换模块接电荷泵电路模块的导通电流In和导通电流Ip，将连续的电流信息转换为数字信号，并输出样本信号至神经网络模块；神经网络模块的输入接电流转换模块输出的样本信号和控制器给出的预设电流信号Inp即神经网络的期望输出，其输出接多路复用器；神经网络模块根据输入样本信号进行训练，调整神经网络模块的基本参数，训练结束后，保存其基本参数，输出满足其精度要求的电流控制字[A，B]；多路复用器有两个输入信号：由神经网络模块提供的电流控制字[A，B]和由控制器提供的选择信号Con；两个输出信号分别为电流控制字A[A0，A1，...，Ai]和电流控制字B[B0，B1，...，Bi]，其中A0，A1，...，Ai和B0，B1，...，Bi均为0或1，0代表该支路不接入电路，1代表该支路接入电路；Con为1时，多路复用器输出A至电流阵列(Ip0，Ip1，...，Ipi)，Con为0时，多路复用器输出B至电流阵列(In0，In1，...，Ini)；电荷泵电路模块包括电流阵列(Ip0，Ip1，...，Ipi)、开关Qa、开关Qb、电流阵列(In0，In1，...，Ini)和负载电容cp；其中电流阵列(Ip0，Ip1，...，Ipi)和电流阵列(In0，In1，...，Ini)分别用于组成导通电流Ip和导通电流In，开关Qa和开关Qb分别用于控制电路的导通状态；负载电容cp上的压降Vcont为压控振荡器电路的控制电压。