【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于集成电路领域，涉及高精度频率时钟产生，具体为基于神经网络算法的延迟锁相环静态相差修正电路。
技术介绍
1、传统的延迟锁相环(dll)在完成时钟锁定后会存在静态相差，静态相差是指在稳定工作状态下，输入和输出时钟信号之间的固定相位差，会直接关系到时钟同步精度、数据采样与处理的准确性、相位校正和校准的范围与精度以及系统的稳定性和抖动，这对于要求高精度的加密类时钟系统而言会产生较大的时序影响。如果延迟锁相环的静态相差性能较高，则意味着输入和输出时钟之间存在较大的固定相位差，导致时钟同步的精度降低。同时，性能较差的静态相差会影响时钟信号的相位校正功能，在高频的时钟应用领域下，使可调节的相位范围和精度大大降低，进而影响系统的时序控制。其次，静态相差性能也会对系统的稳定性和抖动产生影响，较高的静态相差性能可能导致输出时钟信号的不稳定性和抖动增加，从而影响到系统的正常运行和性能。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于，提供一种基于神经网络算法的延迟锁相环静态相差修正电路，以改善传统延迟锁相环存在的静态相差。
2、为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种基于神经网络算法的延迟锁相环静态相差修正电路，包括：延迟锁相环和静态相差修正电路；
4、所述延迟锁相环接第一输入为参考信号，第二输入为反馈信号，用于对参考时钟信号和反馈信号进行预锁定，并将反馈信号与参考时钟信号之间存在的静态相差输出至静态相差修正电路；
5、所述静态相差修正
6、进一步的，所述延迟锁相环包括第二鉴相器、电荷泵和压控延时线；第二鉴相器接参考时钟信号和反馈信号，根据接收的参考时钟信号和反馈信号产生一个充电脉冲信号和一个放电脉冲信号发送至电荷泵；电荷泵根据充电脉冲信号和放电脉冲信号产生控制电压；压控延时线接收参考时钟信号和控制电压，在控制电压的控制下，对参考时钟信号进行延时处理，得到与参考时钟信号预锁定的反馈时钟信号，预锁定的反馈时钟信号与参考时钟信号存在静态相差。
7、进一步的，所述静态相差通过测量参考时钟信号和反馈信号，上升到同一电压值时对应的时间差得到。
8、进一步的，根据修正电压修正反馈信号的方法为：
9、根据静态相差量化后的直流电压vup和vdn，判断参考时钟是超前或滞后反馈信号；当vup＞vdn时，说明参考时钟信号超前反馈信号，根据修正电压将反馈信号相位前移；反之说明参考时钟信号滞后反馈信号，则根据修正电压将反馈信号相位后移。
10、神经网络是以生物大脑结构和功能为基础，以网络节点模仿大脑神经元细胞，以网络权重值模仿神经元激励电平的结构，能有效的处理模糊性、不确定性和非线性。神经元接收来自上一层神经元的输入，并根据连接权重和激活函数计算其输出值。这个输出值会传递给下一层的神经元，从而在整个网络中进行信息传递和处理。神经网络的学习过程通常是通过反向传播算法来实现的。该算法使用训练数据集中的已知输入和期望输出，通过调整连接权重，使网络的预测结果与期望输出尽可能接近，通过反复迭代和优化，神经网络可以逐渐提高其性能和准确性。
11、本专利技术通过获取参考时钟信号和反馈信号之间的静态相差，并将其量化成电容上的直流电压；然后将直流电压作为神经网络的输入，利用神经网络进行迭代训练，得到用于修正反馈信号的修正电压，以改善延迟锁相环的相位偏移，从而使延迟锁相环获得更小的静态相差。
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1.基于神经网络算法的延迟锁相环静态相差修正电路，包括：延迟锁相环和静态相差修正电路，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的延迟锁相环静态相差修正电路，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的延迟锁相环静态相差修正电路，其特征在于：所述静态相差通过测量参考时钟信号和反馈信号上升到同一电压值时对应的时间差得到。
4.根据权利要求1至3任一项所述的基于神经网络算法的延迟锁相环静态相差修正电路，其特征在于：根据修正电压修正反馈信号的方法为：
5.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的延迟锁相环静态相差修正电路，其特征在于：所述神经网络修正单元采用了BP神经网络计算修正电压。
【技术特征摘要】
1.基于神经网络算法的延迟锁相环静态相差修正电路，包括：延迟锁相环和静态相差修正电路，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的延迟锁相环静态相差修正电路，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的延迟锁相环静态相差修正电路，其特征在于：所述静态相差通过测量参考时钟信号和反馈...
【专利技术属性】
技术研发人员：鄢士钦，王俊杰，白剑，张逍洋，刘爽，刘祎鹤，潘瑞城，刘洋，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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