《電子技術(shù)應(yīng)用》
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電力場效應(yīng)管隨機電報信號噪聲的檢測與分析
2018年電子技術(shù)應(yīng)用第8期
樊欣欣,，楊連營,，陳秀國，徐 斌
國網(wǎng)銅陵供電公司,，安徽 銅陵244000
摘要： 電力場效應(yīng)管(Power Metal Oxide Semiconductor FET,，P-MOSFET)是構(gòu)成電力通信電源的核心器件，其可靠性直接影響到電力通信的安全穩(wěn)定運行。隨機電報信號(Random Telegraph Signal,，RTS)噪聲是表征其可靠性的敏感參數(shù),，為了能夠檢測與分析P-MOSFET內(nèi)部的RTS噪聲，提出一種改進型的經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)自適應(yīng)選擇算法檢測RTS噪聲,，運用時間和波形相關(guān)系數(shù)優(yōu)化高階累計量分析RTS噪聲,。仿真結(jié)果表明，新算法的濾波效果優(yōu)于傳統(tǒng)的算法,，優(yōu)化后高階累計量不僅提高了RTS噪聲處理能力,，而且驗證了其在零頻處具有1/f的特性。
中圖分類號： TN386
文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.174770
中文引用格式： 樊欣欣,，楊連營,，陳秀國，等. 電力場效應(yīng)管隨機電報信號噪聲的檢測與分析[J].電子技術(shù)應(yīng)用,，2018,，44(8)：44-46.
英文引用格式： Fan Xinxin，Yang Lianying,，Chen Xiuguo,，et al. Detection and analysis of random telegraph signal noise in P-MOSFET[J]. Application of Electronic Technique，2018,，44(8)：44-46.
Detection and analysis of random telegraph signal noise in P-MOSFET
Fan Xinxin,，Yang Lianying，Chen Xiuguo,，Xu Bin
State Grid Tongling Power Supply Company,，Tongling 244000，China
Abstract： Power metal oxide semiconductor FET(P-MOSFET)is the core device that forms the power communication power,，its reliability directly affects the safe and stable operation of power communication. Random telegraph signal(RTS) noise is a sensitive parameter to characterize its reliability. In order to be able to detect and analyze RTS noise inside P-MOSFET,，an improved empirical mode decomposition(EMD) adaptive selection algorithm is proposed to detect RTS noise, the RTS noise is analyzed by using time and waveform correlation coefficient. Simulation results show that the new algorithm has better filtering effect than traditional algorithm, the optimized high order cumulant not only improves RTS noise processing capability, but also proves that it has 1/f at zero frequency.
Key words : P-MOSFET；RTS noise,；high order cumulant,；normalization cross correlation；EMD algorithm

0 引言

    電力場效應(yīng)管具有驅(qū)動電路簡單,、驅(qū)動功率小,、熱穩(wěn)定性好、開關(guān)速度快,、工作頻率高的特點,，常作為高頻開關(guān)電源的核心器件，被廣泛應(yīng)用于電力電子的通信電源設(shè)備[1],。然而,，P-MOSFET在大功率,、強電流的開關(guān)工作狀態(tài)下，其內(nèi)部的導(dǎo)通電阻迅速增大,，導(dǎo)致P-MOSFET產(chǎn)生電導(dǎo)調(diào)制效應(yīng),，極大地限制了其開關(guān)速度，影響其擊穿電壓,，直接影響P-MOSFET的可靠性[2-3],。已有相關(guān)文獻顯示，當P-MOSFET可靠性降低時,，其內(nèi)部的RTS噪聲成分顯著,，可以作為反映P-MOSFET可靠性的敏感參數(shù)[4]。因此對P-MOSFET的RTS噪聲檢測與分析是研究P-MOSFET可靠性的當務(wù)之急,。

1 P-MOSFET管RTS噪聲的檢測

    傳統(tǒng)的低頻噪聲測量是將放大器直接與頻譜分析儀相連[4]，很難辨別RTS噪聲的來源,，而且RTS噪聲極其微弱,，很容易被放大器的背景噪聲所掩埋。因此本文根據(jù)互譜法的原理,，可采用二通道互譜測量方法對電力場效應(yīng)管的RTS噪聲進行檢測,。

1.1 互譜測量

    互譜測量的原理如圖1所示，其中 s(t)為待測P-MOSFET經(jīng)過偏置電路所激發(fā)的低頻噪聲,，x(t)和y(t)分別為放大器1和2的輸出信號,。

wdz11-t1.gif

    由互譜測量的原理可得出[5]：

    wdz11-gs1.gif

式中，T為測量的時間,，t為時間變量,，τ為x(t)與y(t)遲延，j為虛單位,，ω為系統(tǒng)的角頻率,。

    根據(jù)上式可知，如果測量的時間比較長,，兩個通道之間的背景噪聲便可以充分抑制,，就削弱了系統(tǒng)的干擾噪聲對待測RTS噪聲的影響。

1.2 改進型EMD算法的實現(xiàn)

    根據(jù)EMD算法的流程圖[6],，可知EMD算法能夠?qū)ζ渌懈鞣N頻段的噪聲進行逐層分解,，但無法有效地濾波以及恢復(fù)出含有其他噪聲成分較小RTS噪聲。因此,，提出了一種改進型的EMD算法,。

    改進的思路如下：

    (1)利用EMD對RTS噪聲進行分解得到：

    wdz11-gs2.gif

式中f(t)為待測樣品的RTS噪聲信號，n為EMD分解的層,，j為 EMD分解的第j層,，t為時間,，IMFj為經(jīng)EMD分解后的第j層的本征模態(tài)分量，rn(t)為分解n層之后余下的殘波,。

    (2)根據(jù)IMF分量的頻率具有依次遞減的特點,，找出高低頻干擾成分顯著的IMF分量集合C和D。

    高頻分量集合：

    C={IMF1,，IMF2,，…，IMFk}且k<n

    低頻分量集合：

    D={IMFn,，IMFn-1,，…，IMFl}且l<n-k-1

    (3)讓原始的RTS噪聲信號減去高頻干擾主要集中的成分C與低頻擾動集中的D成分,，即可濾除噪聲,，得到背景噪聲較小的RTS噪聲信號，其表達式為：

    wdz11-gs3.gif

式中ID(t)為濾波后的RTS噪聲信號,，ai為高頻分量集合C中的IMF任意高頻分量,，bi為低頻分量集合D中的IMF任意低頻分量。

    圖2(a)為文獻[6]采用的高通數(shù)字濾波器的方法處理樣品RTS噪聲后的濾波效果,，通過比較圖2(a)與圖2(b)可以看出經(jīng)過EMD處理后的噪聲信號,，能夠很好地濾除RTS噪聲信號中的高頻干擾，濾波效果優(yōu)于傳統(tǒng)的方法,，分離出比較理想的三電平值RTS噪聲,。

wdz11-t2.gif

1.3 改進的自適應(yīng)最小均方算法

    雖然改進型的EMD算法能夠有效地消除高低頻干擾對RTS噪聲的影響，但不易確定EMD分解后的高低頻干擾IMF分量,，尤其是當待分解的RTS噪聲含有較大的干擾時,，EMD分解的層數(shù)就會較多，對含有高低頻成分的IMF分量C與D的確定就更加困難,。

    因此,，可以利用改進型的自適應(yīng)最小均方（Least-Mean-Square，LMS）算法克服以上問題,。其改進的自適應(yīng)LMS算法的思路為：

    (1)初始化參量陣元個數(shù)M,、參考信號d(n)。

    (2)由W(n+1)=W(n)+2μ(n)e(n)X(n)計算初始狀態(tài)下的權(quán)W,，并得出所得信號與期望信號之間的誤差,。

    (3)為了加快改進型EMD算法收斂的穩(wěn)定性，減少EMD分解的層數(shù),，根據(jù)改進型的公式μ(n)=1/(rho_max+1)(其中rho_max為RTS噪聲相關(guān)矩陣的最大特征值)計算步長因子μ(n),。

    (4)根據(jù)迭代公式算法計算W(n+1)。

    (5)由新得到的權(quán)值W(n+1)計算新的輸出信號及其與目標信號之間的誤差,。

    (6)根據(jù)第5步得出的誤差大小判斷是否達到誤差允許范圍的要求,。若誤差滿足要求,，則迭代結(jié)束，所得的權(quán)值向量W(n+1)即是要求的目標權(quán)值,；否則轉(zhuǎn)向第3步迭代繼續(xù)進行,。

    經(jīng)自適應(yīng)LMS算法濾波后的RTS噪聲如3所示，由圖3(b)可知,，濾波后的效果優(yōu)更為接近理想的三電平值的RTS噪聲,。

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2 P-MOSFET管 RTS噪聲的分析

    由于傳統(tǒng)的分析方法不再適用于RTS噪聲的時域分析，而高階累積量可以用于對非高斯信號的分析,，因此本文提出了利用高階累積量來分析RTS噪聲,。

2.1 高階累計量的優(yōu)化

    由于RTS噪聲的時間分布函數(shù)呈現(xiàn)泊松分布，因此為了分析優(yōu)化得到的高階累積量的性能和有效性,，可以運行時間和波形相關(guān)系數(shù)(Normalization Cross Correlation,，NCC)來分析四階累積量進而分析RTS噪聲信號：

    wdz11-gs4.gif

式中：x(n)為原始信號，x′(n)為x(n)轉(zhuǎn)置函數(shù),，L,、m分別為x(n)、x′(n)的采樣數(shù),。運行時間越小，波形相關(guān)系數(shù)越大,，則算法性能更好,。

2.2 高階累積量的優(yōu)化驗證

    為驗證該優(yōu)化算法的有效性，在LabVIEW平臺下將RTS噪聲信號導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫,，利用NCC分別對RTS噪聲的四階累積量進行優(yōu)化處理,，得到的結(jié)果如圖4所示。

wdz11-t4.gif

    從圖4可以看出,，RTS噪聲的四階累積量都呈現(xiàn)泊松規(guī)律,，進一步驗證了RTS噪聲的時間分布函數(shù)服從泊松分布的規(guī)律。在零頻處有一個很明顯的尖峰,，具有1/f噪聲特性,，而且四階累積量峰值明顯多于四階累積量，也說明了RTS噪聲是1/f噪聲疊加的過程,。同時圖形當中每個點都在零平面附近對稱的跳動,，從而證明RTS噪聲四階累積量為零，進而驗證本算法的正確性,、可行性,。

    同時對優(yōu)化前后的四階累積量仿真結(jié)果顯示優(yōu)化前的時間為16.26 s，優(yōu)化后的僅為為9.248 s,，說明優(yōu)化后四階累積量減小了運算時的復(fù)雜度,，提高了對RTS噪聲數(shù)據(jù)處理的效率,。

3 結(jié)論

    本文通過互譜測量法測量出P-MOSFET管的RTS噪聲，利用了改進型的EMD算法與LMS算法對其逐層分解,、濾波,、恢復(fù)出較為理想的RTS噪聲信號，并對高階統(tǒng)計量的算法進行了優(yōu)化,，驗證了RTS噪聲的時間函數(shù)呈現(xiàn)的泊松分布規(guī)律,，證明該方法的正確與有效性。

參考文獻

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作者信息:

樊欣欣，楊連營,，陳秀國,，徐  斌

（國網(wǎng)銅陵供電公司,，安徽 銅陵244000)

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