A Theoretically Sound Approach to Analog Circuit Sizing

Eunji Lim; Jaehyouk Choi; Youngmin Kim

doi:10.5573/JSTS.2018.18.2.200

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자료유형: 학술저널

저자정보: Eunji Lim (Adelphi University) Jaehyouk Choi (UNIST) Youngmin Kim (Kwangwoon University)

저널정보: 대한전자공학회 JOURNAL OF SEMICONDUCTOR TECHNOLOGY AND SCIENCE Journal of Semiconductor Technology and Science Vol.18 No.2

발행연도: 2018.4

수록면: 200 - 210 (11page)

DOI: 10.5573/JSTS.2018.18.2.200

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We consider the problem of determining the sizes of electrical components in analog circuits, such as operational amplifiers, that maximize a primary performance measure while satisfying some conditions on secondary performance measures. We propose a method that uses a circuit simulator, such as SPICE, to evaluate the performance measures exactly and updates the sizes of the electrical components iteratively using an optimization procedure, which is a variant of the Lagrangian method. The proposed approach guarantees convergence to a local optimal solution under mild conditions. Numerical results demonstrate that the proposed method finds optimal sizes successfully in various circuits including one-stage and two-stage operational amplifiers, a voltage-controlled oscillator, and an inverter chain.

#Circuit sizing #operational amplifiers #SPICE simulation #Lagrangian method #optimization

참고문헌 (11)

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D. P. Bertsekas, “Constrained optimization and Lagrangian multiplier methods,” Academic Press, Inc., New York, 1982. S. P. Boyd and L. Vandenberghe, “Convex Optimization” Cambridge University Press, Cambridge, 2004. A. R. Conn, I. M. Elfadel, W. W. Molzen Jr., P. R. O’brien, P. N. Strenski, C. Visweswariah, and C. B. Whan, “A gradient-based optimization of custom circuits using a static -timing formulation,” In Proceeings of the ACM/IEEE Design Autoation Conference, pp. 452-459, 1999. M. del Mar Hershenson, S. P. Boyd, and T. H. Lee, “Optimal design of a CMOS op-amp via geometric programming,” IEEE Transactions on Computer- Aided Design of Integrated Circuits and Systems, Vol. 20, No. 1, pp. 1-21, 2001. M. Grant and S. P. Boyd, “CVX: Matlab software for disciplined convex programming, version 2.1,” [Online]. Available: http://cvxr.com/cvx, 2014.

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