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[2019年IEEE首届能源、系统与信息处理国际会议(ICESIP) - 印度金奈(2019.7.4-2019.7.6)] 2019年IEEE首届能源、系统与信息处理国际会议(ICESIP) - 改进的神经网络模型用于预测实际光伏并网系统交流电能输出

DOI：10.1109/icesip46348.2019.8938395 出版年份：2019 更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要： 一款亚0.5电子读出噪声的VGA（640行×480列）CMOS图像传感器已集成于标准0.18微米4PM CMOS工艺。该低噪声性能完全通过电路优化实现，未采用任何工艺改进。所展示的成像器采用6.5微米间距的4T像素结构，配备尺寸与偏置经过优化的薄氧化层PMOS源极跟随器。本文提供了该图像传感器在室温下的完整特性参数：当像素偏置为1.5微安时，传感器芯片的输入参考噪声直方图峰值出现在0.48电子均方根（rms），最低值达0.25电子均方根；满阱容量为6400电子，帧率最高可达80帧/秒；固定模式噪声低至0.77%，拖影为0.1%，暗电流为5.6电子/秒。研究同时表明，像素内n阱结构的引入不会影响钉扎光电二极管的量子效率。
作者： Assim Boukhayma，Arnaud Peizerat，Christian Enz
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

通过电路优化（无需任何工艺改进），展示一款集成于标准CMOS工艺、读出噪声低于0.5个电子的VGA CMOS图像传感器。

研究成果

该研究表明，通过合理的电路噪声优化，采用标准CIS工艺的全VGA APS可实现深度亚电子噪声水平。所提出的技术使像素具有低至0.25 e? rms的输入参考TRN（时序噪声），其中大部分峰值达到0.48 e? rms。该方法不会影响动态范围、拖影或PRNU（像素响应非均匀性），且PPD（光电二极管）的量子效率不受相邻PMOS n阱的影响。

研究不足

该研究仅限于室温条件下的特性表征，未探究传感器在不同环境条件下的性能表现。采用标准CMOS工艺且未进行优化改进，可能会限制进一步降低噪声的可能性。

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