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Universelle OTA-Testbench
(2014)
Es wird eine universell einsetzbare Testbench zur Simulation von integrierten Schaltungen innerhalb der OTA-Schaltungsklasse (Operational Transconductance Amplifier; Transkonduktanzverstärker) vorgestellt. Transkonduktanzverstärker sind in der analogen Schaltungstechnik weit verbreitet und daher von großer Bedeutung. Sie treten sowohl als eigenständige Schaltungen innerhalb eines Chips, sowie als Bestandteil anderer Schaltungen (z.B. als erste und zweite Stufe von Operationsverstärkern) auf. Es kann davon ausgegangen werden, dass heute kaum ein analoger oder Mixed-Signal-Chip gefertigt wird, in dem keine Transkonduktanzverstärker verbaut sind. Die Entscheidungsfindung des Entwicklers bei der Auslegung eines OTAs beruht maßgeblich auf einer anwendungsspezifischen Simulation. Die Erstellung einer eigenen Testbench für jede Anwendung bedeutet allerdings einen hohen Zeitaufwand und erschwert den Vergleich der Simulationsergebnisse unterschiedlicher Schaltungsvarianten. Durch eine universelle Testbench kann zum einen der Zeitaufwand verringert werden, zum anderen können nun Simulationsergebnisse direkt miteinander verglichen werden. Hierdurch wird die Entscheidungsfindung des Entwicklers objektiviert und beschleunigt. Neben dem Vergleich unterschiedlicher Schaltungen innerhalb einer Technologie ist auch der Vergleich einer Schaltung in unterschiedlichen Technologien denkbar. Die Idee einer universell anwendbaren Testbench lässt sich auch auf andere analoge Schaltungsklassen anwenden und damit als Prinzip verallgemeinern.
Vehicles have been so far improved in terms of energy-efficiency and safety mainly by optimising the engine and the power train. However, there are opportunities to increase energy-efficiency and safety by adapting the individual driving behaviour in the given driving situation. In this paper, an improved rule match algorithm is introduced, which is used in the expert system of a human-centred driving system. The goal of the driving system is to optimise the driving behaviour in terms of energy-efficiency and safety by giving recommendations to the driver. The improved rule match algorithm checks the incoming information against the driving rules to recognise any breakings of a driving rule. The needed information is obtained by monitoring the driver, the current driving situation as well as the car, using in-vehicle sensors and serial-bus systems. On the basis of the detected broken driving rules, the expert system will create individual recommendations in terms of energy-efficiency and safety, which will allow eliminating bad driving habits, while considering the driver needs.