Bayessche Justierkalibrierung eines CMOS-integrierten Hall- Temperatur-Sensorsystems

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In diesem Beitrag wird die Bayessche Regression genutzt, um die parasitäre Querempfindlichkeit eines Multisensorsystems (MSS) durch eine Justierkalibrierung aus lediglich ein oder zwei Messungen zu kompensieren, obwohl die Querempfindlichkeit eine Modellierung mit mehr als zwei Parametern erfordert. Die Methode wurde auf die erfolgreiche thermische Kompensation der magnetischen Sensitivität SH eines CMOS-integrierten Hall-Sensorsystems über einen Temperaturbereich von -40 °C bis 150 °C angewandt. Hierbei ist die Wahl eines Priors für die Verteilung der Parameter eines polynomialen Modells 3. Grades für die thermische Querempfindlichkeit durch eine vorherige Kalibrierung einer repräsentativen Stichprobe der MSS notwendig. Diese Vorinformation wurde auf Grund von 10 MSS generiert; weitere 4 dienten der unabhängigen Kontrolle. Die unkompensierte Sensitivität der 14 Hall-MSS variierte über den o. g. Temperaturbereich um ±40 % relativ zu SH (35 °C). Dank des Priors liegt der rms-Wert des relativen Fehlers von SH über den Temperaturbereich bei ±0,79 %. Eine Justierkalibrierung erlaubt es mit minimalem Aufwand den relativen Fehler sowohl der 10 MSS des Priors als auch der 4 weiteren MSS signifikant weiter einzuschränken. Mit lediglich einer Justiermessung konnte der rms-Wert des relativen Fehlers bei günstigster Wahl der Justierkalibrierung auf ±0,21 % vermindert werden. Mit zwei Justiermessungen verringerte sich dieser Wert auf ±0,19 %.