時(shí)間交替采集系統(tǒng)通道失配誤差校準(zhǔn)及帶寬擴(kuò)展方法研究.pdf

1、數(shù)據(jù)采集設(shè)備作為混合信號(hào)處理系統(tǒng)中的重要組成單元，是連接真實(shí)的模擬世界和虛擬的數(shù)字世界之間的唯一橋梁，是支撐現(xiàn)代信號(hào)處理的基石。隨著測(cè)量頻譜寬度和瞬時(shí)動(dòng)態(tài)范圍的不斷提升，對(duì)數(shù)據(jù)采集設(shè)備的采樣速度和采樣精度提出了更高的要求。但受到制備工藝和制造材料的限制，單個(gè)模數(shù)轉(zhuǎn)換器(Analog-to-Digital Converter, ADC)的速度和精度已無(wú)法滿足日益增長(zhǎng)的應(yīng)用需求。在現(xiàn)有芯片的條件下，如何進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的性能指標(biāo)成為一

2、個(gè)亟待解決的問(wèn)題。時(shí)間交替模數(shù)轉(zhuǎn)換（Time-Interleaved ADCs, TI-ADCs)系統(tǒng)利用多個(gè)低速ADC并行交錯(cuò)采樣能夠?qū)⒉蓸铀俣纫酝ǖ罃?shù)量等比例提升，突破現(xiàn)有芯片性能的制約。然而，TI-ADCs系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能對(duì)通道間失配誤差極為敏感，任何微小的失配都會(huì)引起嚴(yán)重的動(dòng)態(tài)性能惡化。此外TI-ADCs的另一個(gè)局限是其模擬帶寬并不能如采樣速率一樣隨通道數(shù)量成比例提升，而是受單個(gè)ADC的限制。本文針對(duì)TI-ADCs系統(tǒng)中通道失配誤

3、差的估計(jì)和補(bǔ)償問(wèn)題以及模擬帶寬的數(shù)字?jǐn)U展技術(shù)展開研究，主要工作如下：
　　第2章研究了 TI-ADCs系統(tǒng)模型和失配誤差影響，推導(dǎo)并驗(yàn)證了失配誤差強(qiáng)度和系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能之間的定量關(guān)系，此結(jié)果能夠?yàn)門I-ADCs系統(tǒng)確定誤差容限，為系統(tǒng)設(shè)計(jì)和非線性失配校準(zhǔn)算法提供精度參考標(biāo)準(zhǔn)。
　　第3章研究了 TI-ADCs非線性失配誤差的校準(zhǔn)方法，分別提出了一種前向校準(zhǔn)算法和一種自適應(yīng)盲校準(zhǔn)算法。其中，前向校準(zhǔn)算法利用訓(xùn)練信號(hào)估計(jì)失配參數(shù)進(jìn)而

4、利用數(shù)字級(jí)聯(lián)補(bǔ)償結(jié)構(gòu)優(yōu)化系統(tǒng)性能，仿真表明，算法能夠有效抑制非線性失配諧波對(duì)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能的影響。該算法在達(dá)到相同校準(zhǔn)精度的前提下，相比將單通道ADC非線性誤差優(yōu)化算法簡(jiǎn)單擴(kuò)展至M通道TI-ADCs顯著降低了計(jì)算復(fù)雜度。其次，提出了一種自適應(yīng)盲校準(zhǔn)算法以滿足對(duì)時(shí)變非線性失配誤差的優(yōu)化，算法借助于一定比例的過(guò)采樣以獲取失配諧波分量，利用最小均方算法完成對(duì)失配參數(shù)的自適應(yīng)跟蹤。算法利用離散傅里葉級(jí)數(shù)將M周期的非線性失配誤差轉(zhuǎn)換為M個(gè)與時(shí)間不相

5、關(guān)的失配系數(shù)，從而能夠顯著提升模擬頻帶利用率。利用失配鏡像之間的復(fù)共軛關(guān)系對(duì)M通道的自適應(yīng)校準(zhǔn)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化。通過(guò)仿真驗(yàn)證了算法在不同輸入信號(hào)和不同失配強(qiáng)度下的校準(zhǔn)性能。
　　第4章針對(duì)線性失配誤差與非線性失配誤差共存的情況，提出并驗(yàn)證了一種聯(lián)合盲校準(zhǔn)算法。該算法利用一定比例的過(guò)采樣和自適應(yīng)濾波結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)混合失配誤差的自適應(yīng)校準(zhǔn)，仿真結(jié)果表明，相比利用現(xiàn)有算法處理線性與非線性失配，該算法能夠?qū)崿F(xiàn)更顯著的動(dòng)態(tài)性能提升。針對(duì)寬帶TI-A

6、DCs系統(tǒng)中失配誤差與輸入頻率的相關(guān)性，進(jìn)一步將聯(lián)合校準(zhǔn)算法擴(kuò)展至頻率相關(guān)的混合失配應(yīng)用場(chǎng)景。通過(guò)仿真驗(yàn)證了算法在不同失配模型，輸入信號(hào)以及失配強(qiáng)度下的對(duì)混合失配誤差的優(yōu)化能力。
　　第5章提出了一種基于最小二乘FIR濾波器的帶寬擴(kuò)展方法，首次提出并驗(yàn)證了最小二乘準(zhǔn)則下的濾波器階數(shù)估計(jì)函數(shù)，在此基礎(chǔ)上給出了詳細(xì)的濾波器設(shè)計(jì)參數(shù)配置方法，從而能夠有效地縮短設(shè)計(jì)時(shí)間，并為頂層系統(tǒng)設(shè)計(jì)提供準(zhǔn)確的資源配置參考。針對(duì)不同應(yīng)用場(chǎng)景的需求，本文