JSSC 2022第8期Other130nm

A 0186-pJ per Bit Latch-Based True Random Number Generator Featuring Mismatch Co

提出一种基于锁存器的真随机数生成器，利用失配自补偿和亚稳态区域增强随机噪声，实现低功耗和高随机性。

0.186 pJ/bit, 0.3-1.0V, -20°C-100°C, 661μm²核心面积

真随机数生成器亚稳态失配补偿低功耗NIST测试

▸创新点1：失配自补偿技术（方法创新） - 通过独特的失配自补偿机制，有效抵消了工艺变异对随机数生成器性能的影响，提高了系统的稳定性和可靠性。该技术在0.3-1.0V电压范围和-20°C至100°C温度范围内均表现出色，确保了TRNG的广泛适用性。

▸创新点2：四熵源异或增强随机性（电路创新） - 采用四个熵源（ESs）的异或操作，显著增强了随机噪声的采集效率，从而提高了输出信号的随机性。这一设计在NIST SP 800-22和NIST SP 800-90B测试中表现出优异的随机性，同时核心面积仅为661μm²，实现了高集成度。

▸创新点3：8位冯·诺依曼后处理（系统创新） - 通过引入8位冯·诺依曼后处理（VN8W）技术，进一步提升了输出信号的全熵特性，确保了随机数的高质量。这一方法在加速老化测试中表现出长达11年的可靠性，显著提升了TRNG的长期稳定性。

▸创新点4：低功耗与高能效（性能创新） - 在130nm CMOS工艺下，实现了0.186pJ/bit的超低能耗，同时核心面积仅为661μm²，总面积为5561μm²。这一设计在保持高性能的同时，显著降低了功耗，适用于资源受限的应用场景。

Abstract

This article proposes a mismatch self-compensation latch-based true random number generator (TRNG) that har- vests a metastable region’s enhanced random noise. The pro- posed TRNG exhibits high randomness across a wide voltage (0.3–1.0 V) and temperature (−20 ◦C–100 ◦C) range by employing XOR of only four entropy sources (ESs). To achieve a full entropy output, an 8-bit von Neumann post-processing with waiting (VN8W) is used. The randomness of the TRNG’s output is veriﬁed by NIST SP 800-22 and N