无线植入式酶传感器信号处理SoC设计方法研究

随着人口老龄化问题日趋严重，对于糖尿病等疾病的患者的健康护理变得越来越重要。适用于家居使用的低成本、小型化的植入式酶传感器可以使病人及时地了解自己的健康状况、调整用药量，并可为远程诊断提供参考，符合健康管理的发展趋势。本课题提出了一种新颖的基于射频识别（RFID）和酶传感器的无线植入式酶传感器的信号处理SoC系统结构，并将对其中的关键科学问题展开深入研究。研究内容包括酶传感器等效电路模型和噪声模型，微弱电流信号读出及调理电路设计方法，适用于植入式传感器的无线能量采集和能量管理方法及敏感信息保护方法。本课题基于标准CMOS工艺研究和开发植入式酶传感器的信号采集和处理电路，通过无线射频识别技术进行能量传递和信息采集，并且支持数据加密和多通道传感器的信号处理，课题研究成果将为实现低成本、微型化、高灵敏度、高安全性和使用寿命长的植入式酶传感器提供基础。本课题研究具有很好的学术价值和宽广的应用前景。

低成本、微型化和使用寿命长的无线植入式酶传感器可以实现血糖的连续监测，并可为远程诊断提供参考。本课题基于标准CMOS工艺研发了一种新颖的基于射频识别（RFID）和酶传感器的无线植入式酶传感器的信号处理SoC系统结构，并对微弱电流信号读出及调理电路设计方法，可植入的传感器标签前端设计方法及数据加密和敏感信息保护电路设计方法等问题展开了研究。. 本课题研究并开发了两种微弱电流检测方案。1）电容积分器+SAR ADC结构，检测在一定的积分周期的电容两端电压值，优点在于带宽非常低，可以很好地抑制噪声。将待测电流分为五个子量程，并分别对应于不同的积分周期。采用相关双采样技术来消除电路的静态offset和减小电路的1/f噪声。采用8位精度的SAR ADC用于输出电压的数字量化。2）Incremental sigma delta+Dual slope结构，两种结构分别用于检测不同量程的输入信号。在信号较大时（1nA-1pA）利用Incremental结构实现大的动态范围及高的精度，当信号非常小时（<1pA），输入信号的信噪比随着降低，不再需要大的动态范围，可利用Dual slope结构降低系统的开关噪声，提高恒电位仪的精度。在SMIC130nm工艺下进行了流片验证，测量范围可以覆盖1nA(10-9)到10fA(10-14)级，消耗的功耗仅4.26μW。. 植入式传感器标签前端主要负责无线能量回收和能量管理，包括整流器、稳压电路、上电复位电路、调制\解调制电路、编码\解码电路等。本课题着重于提高能量转换效率，降低电路的纹波和噪声，保证传感器和无线信号传输的能量供应。设计的标签前端的能量转换效率为40%，标签前端的灵敏度为-7dBm，能够为传感器获取100微瓦以上的能量，标签前端的功耗为27uA。在SMIC 0.13工艺流片，芯片面积0.7平方毫米。. 本课题还研究了适用于无线植入式酶传感器的密码算法、密码协议及其低功耗实现方法。涉及的算法包括：HB1算法，HB2算法，TEA算法，AES算法和ECC算法。本论文对各安全方案的硬件规模和功耗进行了评估并实现了包含密码引擎的数字基带。. 本课题发表英文论文7篇，其中SCI两篇，EI会议论文5篇，申请发明专利5项。达到了课题的预期目标。今后将在适用于人体环境的电路优化，生物兼容性的封装技术等方面开展工作。