近年来,人工智能技术和物联网发展越来越迅猛,而作为人工智能技术的基础和物联网最重要的数据接入口,传感器也越来越受到国家和行业的重视。为了满足人工智能技术和物联网的需要,传感器逐渐从过去单一化渐渐向集成化,微型化,智能化发展。微处理器带来的数字化革命,也对传统传感器造成冲击,因此研究集成了微处理器的智能传感器系统具有重要意义。本文首先阐述了智能传感器的研究背景和国内外发展现状,然后对传感器的基本特性进行了介绍,分析了集成微处理器的智能传感器的优点。以一款压力传感器为例,针对传感器输出受温度影响的特性,设计了一种二段式拟合校准算法,用于后期集成了微处理器的传感器系统的验证,实现其智能化的自校准。之后以MC8051内核为基础,考虑实际情况作出改进,采用外接EEPROM(程序存储器)的方法设计完成一款微处理器,并基于UVM方法学搭建了验证平台进行验证。另外,对完成的8051微处理器做Modelsim仿真,并在FPGA上实现简单功能性验证。针对一款温度传感器和一款压力传感器,以FPGA为基础完成微处理器和传感器的结合,分别搭建传感器系统。最后在SMIC0.18μm CMOS工艺下,对所设计改进的8051微处理器做了逻辑综合和后端版图设计并成功流片。现今众多适用于传感器的校准算法大多存在成本高,精度不高以及自动化程度低等缺点,为了解决这一问题,文中重点介绍了针对压力传感器所设计的校准算法,详述了算法的原理。针对高温会对传感器影响较大的特性,同时考虑算法复杂度以及处理器的运算等问题,在高温区采用最小二乘拟合加三次样条插值法,在低常温区则用最小二乘拟合加牛顿插值算法构造温度补偿模型,并在最后搭建完成的智能传感器系统中得到验证,实现自校准。另一方面,考虑现今对于芯片的验证多是模块级,本文基于最新的UVM方法学,采用System Verilog语言搭建了一个可复用的具有层次化的系统级验证平台,阐述了UVM方法学的基本机制,并对验证平台的每个模块进行概述,利用受约束的随机化激励和覆盖率收集等手段完成验证,这对于研究SOC系统级验证有重要意义。最后在针对压力传感器的基于8051内核的传感器系统验证中,实现了自动化校准,数据经校准算法完成校准后的误差在0.119%内,满足实际需要。同时在基于UVM的微处理器的验证中,代码覆盖率达到98.47%,功能覆盖率达到100%,完成验证目标。