器件噪声的影响在纳米级 CMOS 工艺中极为关键，因为它在根本上制约了许多 45 nm 及以下工艺电路的性能。使用正确的工具，器件噪声分析 (DNA) 将是一个相当简单的过程，并且仿真结果与硅片测量结果只有 1 - 2 dB 的误差。本文分析十种常见的错误，它们可能导致严重高估或低估器件噪声的影响，进而造成严重的过度设计和设计不足。
DNA 有三种基本类型。瞬态噪声分析是一种适用于所有电路类型的统计时序方法。瞬态噪声分析也是唯一适用于非周期性电路的器件噪声分析。对于周期性驱动电路（例如电荷泵和开关电容滤波器）而言，周期噪声分析通常要比瞬态噪声分析快得多，并且能够提供更全面的诊断信息。同理，对于周期性自激电路而言，振荡器噪声分析通常要比瞬态噪声分析快得多，并且能够提供更全面的诊断信息（例如器件贡献和灵敏度分析）。由于瞬态噪声分析适用于所有电路类型，因此它可提供一种有效的方法来对周期性电路和振荡器进行交互检查。如果使用得当，上述所有方法得到的结果和硅测量结果的误差都只在 1 - 2 dB 以内。
常见错误 1：瞬态精度不足
大多数纳米级电路拥有严苛的性能要求，动态范围要求达到 80 dB 到 120 dB。默认的 SPICE 容差不足以确保在瞬态分析中达到这一精度级别，更不用说依赖于瞬态噪声分析精度的 DNA。默认的 SPICE reltol = 1e-3 时， 应能提供至少 60 dB 的动态范围。一个比较有效的指导准则是，所需的动态范围每增加 20 dB，则将 reltol 的幅值收紧一个数量级。例如，reltol = 1e-5 时，应提供至少100 dB 的动态范围。
常见错误 2：周期噪声分析中的边带过少
传统的周期噪声分析使用有限频谱方法，其结果精度高度依赖于分析中所用的边带数量。对于包含尖锐过渡的纳米级电路而言，要想精确地捕获所有相关噪声，默认的边带数量 (<50) 远远不够。精确测量此类电路的噪声通常要求数百个乃至上千个边带。要获得精确的结果， 使用这类传统工具的设计人员需要连续倍增边带数量， 直至结果不发生变化为止。
不幸的是，随着边带数量的增加，运行时间往往会成平方增加，并且工具会因为过高的内存要求而无法运行。或者，设计人员也可以使用 Siemens EDA（Siemens Digital Industries Software 的一个部门）的 Analog FastSPICE™ (AFS) RF。AFS RF 是一种全谱器件噪声分析， 在每次运行时都会生成与无限边带数量等效的精度。
常见错误 3：简化电路以获取周期噪声
传统的周期噪声分析存在严重的容量限制，尤其是在运行精确捕获器件噪声影响所需的边带数量时更是如此（参见常见错误 2）。于是，设计人员往往会简化其电路以适应工具要求；例如，他们可能会分析不含缓冲器和分频器的电路，并将整个偏置电路替换为理想偏置。这类方法制造了更多不必要的工作，而且不可能从紧密交互的电路精确地测量耦合效应。AFS RF 等周期噪声分析工具应可在包含超过 10 万个元素的电路上实现稳定的收敛，在减少设计人员工作负荷的同时生成更精确的结果。
常见错误 4：未包括压控振荡器 DNA 中的寄生效应
由于传统的振荡器噪声分析存在容量限制，设计人员通常仅以布线前形式运行压控振荡器 (VCO)。寄生效应对压控振荡器等高频电路有着重要的非线性衰减效应。此外，寄生电阻可能也是器件噪声的重要来源。分析器件噪声对布线前压控振荡器的影响可能导致相当程度的失准，但利用 AFS RF 等工具完全可以避免这种情况， 这些工具可在具有详细寄生效应的压控振荡器上实现稳定的收敛。
常见错误 5：使用振荡器噪声而不是压控振荡器噪声
自激振荡器以固定的电压运行，该电压决定了其频率。但压控振荡器则在固定频率运行并提供锁相回路 (PLL) 反馈，该反馈决定了控制电压。在发生工艺／电压／ 温度 (PVT) 变化时，以自激（即使用 oscnoise）和压控
（即使用 vconoise）方式分析同一振荡器的器件噪声影响可能会产生截然不同的结果。压控振荡器设计人员应始终使用 vconoise 分析（例如 AFS RF 所提供的分析） 以获得精确的结果。
常见错误 6：手动分析压控振荡器灵敏度
最大程度地减小压控振荡器相位噪声需要了解的不止是每个器件的总噪声贡献或平均噪声贡献。事实上，单凭这一信息往往会产生误导。真正重要的是每个器件瞬时产生的噪声对压控振荡器输出噪声的贡献。试图手动确定此指标不仅繁琐、容易出错，而且最多只能提供近似结果。如图 3 中高亮显示的部分所示，AFS RF 会自动在所有器件的振荡周期生成噪声强度、灵敏度以及噪声和灵敏度乘积，从而支持设计人员精确地优化其压控振荡器。
常见错误 7：未在每个时间点上更新每个器件的 TN
瞬态噪声分析用户可能会在不知情的情况下丢失瞬态噪声分析的精度。传统瞬态噪声技术以损失精度的方法换取速度，仅以固定的时间间隔 (noisetmin) 更新随机器件噪声注入并且不使用瞬时器件偏置 (noiseupdate)。Analog FastSPICE Transient Noise (AFS TN) 引擎基于每个器件的瞬时偏置，通过在每个时间点为每个噪声源注入随机器件噪声（白噪声和／或闪变噪声），提供具有纳米级 SPICE 精度的结果。之后可以对结果波形进行后期处理，以获得实用的频域测量结果。
常见错误 8：TN NOISEFMAX 设置过低
noisefmax 设置会直接影响仿真运行时间和精度。较小的 noisefmax 设置以精度为代价缩短运行时间。传统的 TN 会在 noisefmax 处截断器件的噪声频谱，从而导致计算出的器件噪声影响较低。为补偿此截断操作， 用户必须使用大小为目标值 2–3 倍的 noisefmax，但即便如此，用户仍无从得知其是否过度补偿。AFS TN 通过使用从 noisefmin 到 noisefmax 的完整噪声频谱， 而不是在 noisefmax 处截断器件噪声频谱，可确保纳米级 SPICE 精度并消除所有不确定性。
常见错误 9：TN TSTOP 设置过短
瞬态噪声结果在本质上为统计结果。为获得精确的结果，必须确保仿真运行足够的周期数，这一点至关重要。选择较短的 tstop 来缩短运行时间会在结果中引入不利的统计不确定性。这类情况下，报告的结果可能远高于或远低于预期的实际器件噪声影响。AFS TN 建议了一个 tstop 值，可确保运行足够的周期数以达到所需的统计置信度。
常见错误 10：后期处理错误
瞬态噪声生成的是时域结果。对许多电路而言，感兴趣的测量结果在频域内，因而需要进行基于快速傅里叶变换 (FFT) 的后期处理，例如模数转换器 (ADC) 功率谱密度和锁相回路 (PLL) 相位噪声测量结果等。在后期处理中，存在多个可能影响频域结果精度的误区，包括：
• 谱泄漏过高（超过 2.5 FFT bin）
• 信号频率未精确居中
• FFT 窗口没有最大限度地减小谱泄漏
• MATLAB 默认的 FFT 窗口
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