自适应匹配热噪声TRNG设计：高效率，宽工作范围

"基于热噪声的自适应匹配真随机数发生器设计，通过研究热噪声模型和灵敏放大器匹配机制，提出了一种可自适应匹配的TRNG设计方案，包括NMOS阵列配置、负载隔离单元和动态补偿算法，实现了在不同电压和温度范围内的高效、高速随机数生成。该电路采用TSMC 65 nm CMOS工艺，最大输出速率为1 GHz，平均能效高，且通过了NIST-SP 800-22测试，证明了其随机性和安全性。" 本文主要探讨了真随机数发生器（TRNG）的设计，特别是在利用热噪声作为熵源的基础上，如何通过自适应匹配技术提高其性能。TRNG在信息安全领域扮演着至关重要的角色，因为它们产生的随机序列无法被预测，满足了高安全性需求。与伪随机数发生器（RNG）相比，TRNG依赖于物理过程如热噪声，确保了更高的随机性和不可预测性。 设计中，研究者采用了热噪声直接放大法，这是基于热噪声的TRNG设计的一种常见方法。通过在灵敏放大器中集成可配置的NMOS阵列，可以根据需要调整阵列的等效宽长比，从而平衡放大器的工作电流，减少非理想因素对随机性的影响。此外，通过在输出端添加负载隔离单元，可以改善互补输出负载的匹配，进一步提升随机序列的质量。 为了应对不同工作条件下的自适应校准，设计中还引入了动态补偿算法。这种算法允许TRNG根据实际工作环境的变化进行自我调整，扩大了其适用范围，确保在0.8 V至1.4 V的电压和-40℃至120℃的温度范围内稳定工作。 该TRNG的硬件实现选择了TSMC的65纳米CMOS工艺，这有助于降低功耗并提高集成度。实验结果显示，TRNG的最大输出速率达到1 GHz，平均能效为0.165 pJ/bit，表明了其高效性能。此外，随机序列通过了NIST-SP 800-22的一系列严格统计测试，验证了其随机性和安全性，符合高标准的加密和安全应用要求。 虽然传统的亚稳态方法存在工作区间小的问题，容易因器件和负载失配而影响性能，但本文提出的解决方案通过动态补偿和负载隔离有效地解决了这些问题，提高了系统的稳定性。 这项工作为TRNG的设计提供了新的思路，通过优化热噪声源的利用和引入自适应匹配策略，提升了TRNG的性能，为未来高安全性的信息加密和通信系统提供了更可靠的随机数来源。