用于高压Buck变换器的电源轨电路

    公开(公告)号:CN114204805B

    公开(公告)日:2023-04-28

    申请号:CN202210022643.0

    申请日:2022-01-10

    Abstract: 本发明属于电子电路技术领域,具体涉及一种用于高压Buck变换器的电源轨电路。本发明提出用于高压Buck变换器的电源轨电路,通过简单的辅助启动电路,省去预降压模块,在简化电路结构的同时降低功耗,实现了电源轨低功耗的功能。整个Buck变换器实现低至μA级输入电流源启动,在整个待机过程处于低功耗状态。用运放箝位的浮动轨LDO,相较于二极管连接形式的箝位而言,输出VOUT信号受工艺影响较小。整个电源轨电路不使用集成稳压管,电源轨电路输出在全工艺角下变化小,稳定性高。

    用于高压Buck变换器的电源轨电路

    公开(公告)号:CN114204805A

    公开(公告)日:2022-03-18

    申请号:CN202210022643.0

    申请日:2022-01-10

    Abstract: 本发明属于电子电路技术领域,具体涉及一种用于高压Buck变换器的电源轨电路。本发明提出用于高压Buck变换器的电源轨电路,通过简单的辅助启动电路,省去预降压模块,在简化电路结构的同时降低功耗,实现了电源轨低功耗的功能。整个Buck变换器实现低至μA级输入电流源启动,在整个待机过程处于低功耗状态。用运放箝位的浮动轨LDO,相较于二极管连接形式的箝位而言,输出VOUT信号受工艺影响较小。整个电源轨电路不使用集成稳压管,电源轨电路输出在全工艺角下变化小,稳定性高。

    一种高压低功耗的E/D基准电路

    公开(公告)号:CN115047935B

    公开(公告)日:2023-05-19

    申请号:CN202210584208.7

    申请日:2022-05-27

    Abstract: 一种高压低功耗的E/D基准电路,它由启动偏置电路模块、E/D基准核心电路和修调电路模块三部分组成。启动偏置电路模块用于在电源电压建立时使E/D基准电路脱离错误的简并点,同时为基准核心电路中的共栅管提供电压偏置,保证基准的正常建立;E/D基准核心电路利用增强型NMOS管和耗尽型NMOS管的不同阈值电压产生与温度、电源电压无关的基准电压,具有较低的静态电流和良好的温度系数,且电路中使用了较多高压功率管,结合Cascode结构的电流偏置保证了基准能够在数十伏的高压输入下工作;由于在不同的工艺角下阈值电压的变化较大,因此该E/D基准包含了一个N‑bit的修调电路模块,保证了该基准电压在不同的工艺角下均具有良好的温度系数。

    一种消除误翻转的反流比较器

    公开(公告)号:CN114337619B

    公开(公告)日:2023-04-28

    申请号:CN202210034300.6

    申请日:2022-01-12

    Abstract: 本发明为一消除误翻转的反流比较器,属于集成电路技术领域。包括提前翻转点设置模块、电流过零比较模块、逻辑模块。提前翻转点设置模块在电源建立时为电流过零比较模块提供偏置电压。电流过零比较模块,利用偏置对管的失调电压,使输入共栅管的源端电压输入SW与地电平存在一定的失调时,输出提前翻转,以此补偿系统的响应延时;加入使能管来消除输出的误翻转现象。逻辑模块,通过逻辑门组合,产生提前翻转点设置模块和电流过零比较模块的使能控制信号以及反流比较器的输出信号。本发明提出了一种基于较小偏置电流的消除误翻转的反流比较器,简单结构,解决了现有反流比较器在较小偏置电流下,输出响应较慢且易有误翻转出现的问题。

    一种用于高压LDO的内部基准电源轨控制电路

    公开(公告)号:CN114740933B

    公开(公告)日:2022-12-02

    申请号:CN202210450697.7

    申请日:2022-04-27

    Abstract: 本发明公开了一种用于高压LDO的内部基准电源轨控制电路,包括基准电压检测模块和LDO启动电路模块;其中基准电压检测模块用于检测基准电压Vref的建立情况,并输出两个具有比较关系的电压V1和V2;LDO启动电路模块根据V1和V2的比较结果,判断是否上拉或下拉功率管栅极节点,决定LDO输出的建立方式;在Vref未建立至预设电压时,LDO输出在启动电路模块作用下为开环上升的建立方式,并供电基准模块使Vref上升;直至Vref超过预设电压,开环建立结束,更改LDO输出的建立方式为闭环上升直至稳定。本发明所述的用于高PSR高压LDO的内部基准电源轨控制电路无需引入预降压模块、基准和LDO之间的片外滤波电容。

    一种高压低功耗的E/D基准电路

    公开(公告)号:CN115047935A

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN202210584208.7

    申请日:2022-05-27

    Abstract: 一种高压低功耗的E/D基准电路,它由启动偏置电路模块、E/D基准核心电路和修调电路模块三部分组成。启动偏置电路模块用于在电源电压建立时使E/D基准电路脱离错误的简并点,同时为基准核心电路中的共栅管提供电压偏置,保证基准的正常建立;E/D基准核心电路利用增强型NMOS管和耗尽型NMOS管的不同阈值电压产生与温度、电源电压无关的基准电压,具有较低的静态电流和良好的温度系数,且电路中使用了较多高压功率管,结合Cascode结构的电流偏置保证了基准能够在数十伏的高压输入下工作;由于在不同的工艺角下阈值电压的变化较大,因此该E/D基准包含了一个N‑bit的修调电路模块,保证了该基准电压在不同的工艺角下均具有良好的温度系数。

    一种用于高压LDO的内部基准电源轨控制电路

    公开(公告)号:CN114740933A

    公开(公告)日:2022-07-12

    申请号:CN202210450697.7

    申请日:2022-04-27

    Abstract: 本发明公开了一种用于高压LDO的内部基准电源轨控制电路,包括基准电压检测模块和LDO启动电路模块;其中基准电压检测模块用于检测基准电压Vref的建立情况,并输出两个具有比较关系的电压V1和V2;LDO启动电路模块根据V1和V2的比较结果,判断是否上拉或下拉功率管栅极节点,决定LDO输出的建立方式;在Vref未建立至预设电压时,LDO输出在启动电路模块作用下为开环上升的建立方式,并供电基准模块使Vref上升;直至Vref超过预设电压,开环建立结束,更改LDO输出的建立方式为闭环上升直至稳定。本发明所述的用于高PSR高压LDO的内部基准电源轨控制电路无需引入预降压模块、基准和LDO之间的片外滤波电容。

    一种消除误翻转的反流比较器

    公开(公告)号:CN114337619A

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN202210034300.6

    申请日:2022-01-12

    Abstract: 本发明为一消除误翻转的反流比较器,属于集成电路技术领域。包括提前翻转点设置模块、电流过零比较模块、逻辑模块。提前翻转点设置模块在电源建立时为电流过零比较模块提供偏置电压。电流过零比较模块,利用偏置对管的失调电压,使输入共栅管的源端电压输入SW与地电平存在一定的失调时,输出提前翻转,以此补偿系统的响应延时;加入使能管来消除输出的误翻转现象。逻辑模块,通过逻辑门组合,产生提前翻转点设置模块和电流过零比较模块的使能控制信号以及反流比较器的输出信号。本发明提出了一种基于较小偏置电流的消除误翻转的反流比较器,简单结构,解决了现有反流比较器在较小偏置电流下,输出响应较慢且易有误翻转出现的问题。

    一种AIoT场景下的神经网络模型窃取防御方法

    公开(公告)号:CN110941855B

    公开(公告)日:2022-02-15

    申请号:CN201911173524.X

    申请日:2019-11-26

    Abstract: 本发明公开一种AIoT场景下的神经网络模型窃取防御方法,应用于网络安全领域,针对AIoT场景下,边缘端设备向云端服务器传输数据时可能发生数据泄露而导致模型窃取的问题,本发明通过加密推断数据图像及标签实现对模型窃取的防御,加密图像部分基于神经网络类激活映射技术,加密标签部分基于欠完备自编码器技术;本发明主要包括训练阶段及部署阶段,训练阶段在服务器上进行,部署阶段在训练阶段完成之后进行,将训练阶段的数据部署到边缘端设备及云端服务器上,本发明方案能有效防御AIoT场景下的神经网络模型的窃取。

    一种AIoT场景下的神经网络模型窃取防御方法

    公开(公告)号:CN110941855A

    公开(公告)日:2020-03-31

    申请号:CN201911173524.X

    申请日:2019-11-26

    Abstract: 本发明公开一种AIoT场景下的神经网络模型窃取防御方法,应用于网络安全领域,针对AIoT场景下,边缘端设备向云端服务器传输数据时可能发生数据泄露而导致模型窃取的问题,本发明通过加密推断数据图像及标签实现对模型窃取的防御,加密图像部分基于神经网络类激活映射技术,加密标签部分基于欠完备自编码器技术;本发明主要包括训练阶段及部署阶段,训练阶段在服务器上进行,部署阶段在训练阶段完成之后进行,将训练阶段的数据部署到边缘端设备及云端服务器上,本发明方案能有效防御AIoT场景下的神经网络模型的窃取。

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