电子技术——共源共栅放大器

news/2024/11/15 3:10:08/

电子技术——共源共栅放大器

Logo

之前我们提到过,提高基础增益单元(共源放大器)的一种方法是提高其 r o r_o ro 的阻值,之后我们学过共栅放大器作为电流缓冲器可以做到这一点,自然地我们就得到了终极解决方案,也就是共源共栅放大器。

共源共栅结构

共源共栅结构指的是共源放大器作为主要增益单元,共栅放大器作为电流缓冲器,下图展示了这种结构:

共源共栅结构
这里 Q 1 Q_1 Q1 是放大器(省略了DC偏置), Q 2 Q_2 Q2 作为电流缓冲器,偏置在 V G 2 V_{G2} VG2 (信号地)上。之后我们会介绍同样的BJT版本的结构。

之前我们知道,电流缓冲器的电流不变,将输出阻抗提升了 K K K 倍,因此共源共栅结构的一种抽象表示如右图。

MOS共源共栅结构

下图展示了一个理想的MOS共源共栅结构,使用一个理想电流源作为偏置:

MOS共源共栅结构
其等效的抽象模型为:

等效的抽象模型
因为电流源是理想的,也就是说阻抗为无穷大,此时的开路增益为:

A v o = − g m 1 R o A_{vo} = -g_{m1}R_o Avo=gm1Ro

又因为 Q 1 Q_1 Q1 的输出阻抗是 r o 1 r_{o1} ro1 Q 2 Q_2 Q2 将输出阻抗提升约 g m 2 r o 2 g_{m2}r_{o2} gm2ro2 倍,因此:

R o ≃ ( g m 2 r o 2 ) r o 1 R_o \simeq (g_{m2}r_{o2})r_{o1} Ro(gm2ro2)ro1

带入得到:

A v o = − ( g m 1 r o 1 ) ( g m 2 r o 2 ) A_{vo} = -(g_{m1}r_{o1})(g_{m2}r_{o2}) Avo=(gm1ro1)(gm2ro2)

假设 Q 1 Q_1 Q1 Q 2 Q_2 Q2 完全匹配,也就是 g m 1 = g m 2 = g m g_{m1} = g_{m2} = g_m gm1=gm2=gm r o 1 = r o 2 = r o r_{o1} = r_{o2} = r_o ro1=ro2=ro ,则得到:

A v o = − ( g m r o ) 2 = − A 0 2 A_{vo} = -(g_mr_o)^2 = -A_0^2 Avo=(gmro)2=A02

所以MOS共源共栅结构将之前的固有增益从原来的 A 0 A_0 A0 近似提升至 A 0 2 A_0^2 A02

接下来考虑电流源不完美的情况,假设电流源是使用的PMOS电流镜,如下图:

PMOS电流镜
则此时负载电阻阻值为 R L = r o 3 R_L = r_{o3} RL=ro3 。此时的电压增益是:

A v = − g m 1 ( R o ∣ ∣ R L ) = − g m 1 ( g m 2 r o 2 r o 1 ∣ ∣ r o 3 ) A_v = -g_{m1}(R_o || R_L) = -g_{m1}(g_{m2}r_{o2}r_{o1}||r_{o3}) Av=gm1(Ro∣∣RL)=gm1(gm2ro2ro1∣∣ro3)

注意到 R L ≪ R o R_L \ll R_o RLRo ,因此:

A v ≃ − g m 1 r o 3 A_v \simeq -g_{m1}r_{o3} Avgm1ro3

此时的电压增益又退回到 A 0 A_0 A0 ,这里电流缓冲器 Q 2 Q_2 Q2 的作用失效了。也就是说,只是提升 Q 1 Q_1 Q1 的输出阻抗是没用的,我们还必须要提升 Q 3 Q_3 Q3 的输出阻抗。

自然地可以想到,可以在 Q 3 Q_3 Q3 同样串联一个电流缓冲器,如图:

电流缓冲器
此时整个电路结构变为:

完整MOS共源共栅放大器

则此时电流源的输出电阻变为:

R o = ( g m 3 r o 3 ) r o 4 R_o = (g_{m3}r_{o3})r_{o4} Ro=(gm3ro3)ro4

整个电路等效于右边的抽象模型,因此电压增益变为:

A v = − g m 1 [ R o n ∣ ∣ R o p ] = − g m 1 [ [ ( g m 2 r o 2 ) r o 1 ] ∣ ∣ [ ( g m 3 r o 3 ) r o 4 ] ] A_v = -g_{m1}[R_{on}||R_{op}] = -g_{m1}[[(g_{m2}r_{o2})r_{o1}]||[(g_{m3}r_{o3})r_{o4}]] Av=gm1[Ron∣∣Rop]=gm1[[(gm2ro2)ro1]∣∣[(gm3ro3)ro4]]

假设四个晶体管完全匹配,得到:

A v = − 1 2 A 0 2 A_v = -\frac{1}{2} A_0^2 Av=21A02

此时的电压增益与 A 0 2 A_0^2 A02 同阶,是我们想要的结果。

共源共栅放大器中的电压增益分配

现在我们探究共源共栅放大器的整体增益是怎样在共源共栅放大器中的电压增益分配的。在这里,不失一般性的我们将负载阻抗表示为 R L R_L RL 如下图:

共源共栅放大器
则此时的电压增益为:

A v = − g m 1 ( R o ∣ ∣ R L ) = − g m 1 ( g m 2 r o 2 r o 1 ∣ ∣ R L ) A_v = -g_{m1}(R_o ||R_L) = -g_{m1}(g_{m2}r_{o2}r_{o1} ||R_L) Av=gm1(Ro∣∣RL)=gm1(gm2ro2ro1∣∣RL)

上图中的电压增益还可以表示为两级增益:

A v = A v 1 A v 2 = ( v o 1 v i ) ( v o v o 1 ) A_v = A_{v1}A_{v2} = (\frac{v_{o1}}{v_i})(\frac{v_o}{v_{o1}}) Av=Av1Av2=(vivo1)(vo1vo)

为了计算 A v 1 A_{v1} Av1 ,我们将从 Q 1 Q_1 Q1 的漏极到地直接的阻抗记为 R d 1 R_{d1} Rd1 ,如图:

漏极到地直接的阻抗
则:

A v 1 = − g m 1 R d 1 A_{v1} = -g_{m1}R_{d1} Av1=gm1Rd1

这里 R d 1 = r o 1 ∣ ∣ R i n 2 R_{d1} = r_{o1} || R_{in2} Rd1=ro1∣∣Rin2 R i n 2 R_{in2} Rin2 是CG级的输入阻抗:

R i n 2 = R L g m 2 r o 2 + 1 g m 2 R_{in2} = \frac{R_L}{g_{m2}r_{o2}} + \frac{1}{g_{m2}} Rin2=gm2ro2RL+gm21

那么 A v 2 = A v / A v 1 A_{v2} = A_v / A_{v1} Av2=Av/Av1 。基于上述方法,根据 R L R_L RL 的不同,我们可以得到下图表的两级增益分配情况:

两级增益分配情况
四种情况分别为(假设MOS管完全匹配):

  1. R L = ∞ R_L = \infty RL= 表示负载是理想电流源。
  2. R L = ( g m r o ) r o R_L=(g_mr_o)r_o RL=(gmro)ro 表示负载是共源共栅电流源。
  3. R L = r o R_L=r_o RL=ro 表示负载是简单电流镜。
  4. R L = 0 R_L=0 RL=0 理论最坏情况,此时负载短路。

其中情况一代表了共源共栅结构的理论最大增益,情况二代表了一般情况。但是情况三并不是无用,在以后我们会学到,情况三具有优秀的高频响应。

共源双级共栅放大器

如果还需要更高的电压增益,那么就需要更高的输出阻抗,自然想到我们可以在加一级共栅结构,构成两级电流缓冲器,如图:

共源双级共栅放大器
此时通过计算可以算出,电压增益为:

A v = A 0 3 A_v = A_0^3 Av=A03

这种结构的一个缺点就是,会造成晶体管在同一条漏极支路上堆叠:只提高CS放大器的输出阻抗是不够的,还要提高电流镜的输出阻抗,因此电流镜的输出端也需要再加一级的共栅结构,此时整个漏极支路上总共有6个MOS晶体管,因为每个晶体管都需要工作在饱和区下,每个晶体管的 v D S v_{DS} vDS 最小不能小于 V O V V_{OV} VOV 。因此总压降在 6 v D S 6v_{DS} 6vDS ,那么就必须提高 V D D V_{DD} VDD 的值。但是我们知道,对于IC来说 V D D V_{DD} VDD 一般在1V到2V左右,这就限制了漏极支路中的最大MOS晶体管数量。

折叠共源共栅放大器

为了避免晶体管在同一条漏极支路上堆叠,我们的CG结构可以通过PMOS实现,如下图:

折叠共源共栅放大器

现在 Q 1 Q_1 Q1 偏置在 I 1 − I 2 I_1 - I_2 I1I2 上, Q 2 Q_2 Q2 是我们的PMOS的CG结构偏置在 I 2 I_2 I2 上,电流源 I 2 I_2 I2 作为主动负载。

其小信号模型和我们之前普通的共源共栅放大器一样,只不过我们的信号电流 g m v i g_mv_i gmvi 通过PMOS转向折叠流入 Q 2 Q_2 Q2 。因此这个结构称为 折叠共源共栅放大器 。这种折叠结构在IC设计中非常受欢迎。

BJT 共射共基结构

下图展示了具有理想电流源负载的BJT 共射共基结构:

共射共基结构

对于该电路的分析和MOS的大体相似,首先因为基极电流,输入阻抗为:

R i n = r π 1 R_{in} = r_{\pi 1} Rin=rπ1

假设 α = 1 \alpha = 1 α=1 ,此时的抽象结构为:

等效模型
这里:

R o = r o 2 + ( g m 2 r o 2 ) ( r o 1 ∣ ∣ r π 2 ) ≃ ( g m 2 r o 2 ) ( r o 1 ∣ ∣ r π 2 ) R_o = r_{o2} + (g_{m2}r_{o2})(r_{o1}||r_{\pi 2}) \simeq (g_{m2}r_{o2})(r_{o1}||r_{\pi 2}) Ro=ro2+(gm2ro2)(ro1∣∣rπ2)(gm2ro2)(ro1∣∣rπ2)

别看这个结果和MOS的相似,但这个结果只是一个近似的结果,因为基极的有限电流。就是因为有限的 β \beta β 存在,导致了括号中的并联计算,这导致BJT电流缓冲器存在理论最大值:

R o ∣ m a x = β 2 r o 2 R_o|_{max} = \beta_2r_{o2} Romax=β2ro2

因为存在理论最大值,也就是说无论怎么提高CB的信号源阻抗,CB的输出阻抗总是无法突破理论最大值。所以不像MOS,使用多级BJT电流缓冲器是没有意义的。

开路增益为:

A v o = − g m 1 ( g m 2 r o 2 ) ( r o 1 ∣ ∣ r π 2 ) A_{vo} = -g_{m1}(g_{m2}r_{o2})(r_{o1} || r_{\pi 2}) Avo=gm1(gm2ro2)(ro1∣∣rπ2)

对于完美匹配:

A v o = − ( g m r o ) [ g m ( r o ∣ ∣ r π ) ] A_{vo} = -(g_mr_o)[g_m(r_o||r_\pi)] Avo=(gmro)[gm(ro∣∣rπ)]

小于 ( g m r o ) 2 (g_mr_o)^2 (gmro)2 。当 r o = ∞ r_o = \infty ro= 的时候存在理论最大值:

∣ A v o ∣ m a x = β g m r o = β A 0 |A_{vo}|_{max} = \beta g_m r_o = \beta A_0 Avomax=βgmro=βA0

下图展示了BJT的共射双级共基结构:

共射双级共基结构


http://www.ppmy.cn/news/282869.html

相关文章

如何理解GMM模型及应用

什么是GMM? GMM全称Gaussian Mixture Model,是一种机器学习算法,是一种聚类模型,它是多个高斯分布函数的线性组合。 GMM解决什么问题? 通常用来解决同一集合下的数据包含多种不同分布的情况。 GMM概率分布模型的形式? GMM的…

GMM基础

GMM 定义 高斯混合模型就是用高斯概率密度函数(正态分布曲线)精确地量化事物,它是一个将事物分解为若干的基于高斯概率密度函数(正态分布曲线)形成的模型。 几何表示 假如我们我们现有的数据分布如红线所示,可以发现用一个高斯分布很难较好的描述这组…

高斯混合模型 GMM 的详细解释

高斯混合模型(后面本文中将使用他的缩写 GMM)听起来很复杂,其实他的工作原理和 KMeans 非常相似,你甚至可以认为它是 KMeans 的概率版本。 这种概率特征使 GMM 可以应用于 KMeans 无法解决的许多复杂问题。 因为KMeans的限制很多…

GMSL介绍

随着汽车智能化的不断提升,特别是高级辅助驾驶系统(ADAS)的普及,越来越多的车载摄像头和传感器需要与汽车电子控制单元(ECU)进行数据通信,对车内数据传输的带宽、实时性和稳定性的要求也越来越高…

GMM模型

(一)高斯判别分析模型(Gaussian discriminant analysis,GDA) 1.GDA模型是服从高斯分布的生成模型: (1)假设每个类别的样本数据服从多元高斯分布: (2&#x…

GLM(Generalized Linear Models)模型详解

Generalized Linear Models广义线性模型 指数家族(The exponential family) 指数家族是指一类概率分布,其具有指数模式。需要注意,这是一类概率分布,不是特指某个概率分布,因此指数分布只有固定的格式&am…

GMM

GMM 模型 GMM由K个Gaussian分布线性叠加而成,先看看GMM的概率密度函数: p(x)∑k1Kp(k)p(x|k)∑k1KπkN(x|μk,Σk) 该函数可以这么理解,假设我们有一个数据集,然后我们现在用GMM模型来描述这个数据集的分布。在已知数据集由comp…

【ML】高斯混合模型(GMM)

🔎大家好,我是Sonhhxg_柒,希望你看完之后,能对你有所帮助,不足请指正!共同学习交流🔎 📝个人主页-Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客 📃 🎁欢迎各位→点赞…