时间交织采样ADC的误差盲校正方法技术

本发明专利技术公开了一种时间交织采样ADC的误差盲校正方法，涉及数模混合电路及信号处理技术领域。本发明专利技术无需事先知道被测信号的先验信息，便可实时地对所采集信号中的时钟偏斜、增益误差和失调误差等进行补偿。补偿过程可通过数字电路实现，无需经过高精度数控延迟线对多个子ADC的时钟相位进行复杂的反馈实时调整，因此本方法性能不受模拟电路，特别是延迟线精度的限制，本发明专利技术采用能够表征各个误差对应的频率失真分量的基函数来构建后补偿模型，然后迭代地计算模型系数并进行迭代补偿，能够在较短的时间内实现补偿收敛，达到很好的补偿效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数模混合电路及信号处理
，更具体地说涉及一种时间交织采样ADC的误差盲校正方法。
技术介绍
随着近年来高速无线通信、高速数据采集和测量等应用的飞速发展，人们对数GS/s至数十GS/s的高速采样模拟数字转换器(Analog-to-DigitalConverter,ADC)的需求和研究越来越迫切。特别地，为了达到数十GS/s的采样率，目前的单个ADC器件还无法达到如此高的采样率，而且随着单个ADC器件采样率的不断提高并接近CMOS工艺的频率极限，其功耗也将急剧增加，因此，人们提出了一种有效的实现超高速采样ADC的方法：时间交织采样ADC(Time-InterleavedADC,TI-ADC)。TI-ADC是目前实现超高速采样ADC的主流技术之一，通过采用多片低速率的子ADC并行交叉地对输入的模拟信号进行采样，在输出端拼接恢复出所期望的数字波形，避免了直接设计超高速采样保持电路和量化单元电路，这对于实现低功耗、低成本的高速模数采集系统具有重要意义。尽管TI-ADC是一种有效的实现超高速采样的架构，但是由于它采用了多个并行子ADC来对所采样的数字信号进行拼接复用，不可避免地会带来通道间失配引起的采样误差，主要包括：时钟偏斜、增益误差、失调误差和宽带失配等。这些误差会引起输出数字波形在频域上出现大量的杂散，导致TI-ADC的有效位(ENOB)、信号噪声失真比(SNDR)和无杂散动态范围(SFDR)急剧恶化，对于实际的高速通信或高速数据采集带来不利影响。因此，对TI-ADC的各种失配误差的补偿是设计TI-ADC的核心步骤之一。常用的TI-ADC误差校正方法主要分为两类：前台校正方法和后台校正方法。其中，前台校正方法由于需要在实际测量或信号采集之前利用已知信号对系统进行误差校正，因此会中断正常的数据采集与测量；而后台校正方法是一种不会中断数据实时采集与测量的方法，因此受到广泛的关注和研究，也是实际TI-ADC系统所采用的主流误差校正方法。传统的TI-ADC后台校正方法主要分为两类：一类是采用时域数字后补偿滤波器对N个通道的子ADC输出进行时域滤波补偿，用以消除或减小各通道中存在的时钟偏斜、增益误差、失调误差等，特别是对于时钟偏斜的补偿，往往需要数字内插滤波器来消除各子ADC采样时钟的偏差，这对于上GS/s至数十GS/s采样率的TI-ADC而言，将极大地增加数字滤波补偿的计算复杂度；另一类是通过估计通道间的失配误差，对于增益误差和失调误差在数字域直接进行补偿，而特别是对于时钟偏斜误差，需要通过数字控制的延迟线来实时调整各子ADC的采样时钟相位，从而达到对时钟偏斜的补偿，但是这种方法对采样时钟的校正直接受限于数控延迟线的延迟调整步进(分辨率)，目前的硬件水平大概在50fs至100fs量级，对于数十GS/s采样率和较高ENOB的TI-ADC应用还难以满足要求，实现困难且难以精确控制采样时钟相位。此外，以上两类后台校正方法，除组成TI-ADC的子ADC外，一般还需要额外的高精度校准ADC来实现误差估计功能，因此也进一步增加了实现复杂度。尽管有的报道可以省去该额外的校准ADC电路，但是其实现过程需要大大地增加子ADC间误差估计算法的复杂度来达到所需的误差估计精度，因此从另一方面也增加了计算复杂度。
技术实现思路
为了克服上述现有技术中存在的缺陷和不足，本专利技术提供了一种时间交织采样ADC的误差盲校正方法，本专利技术提出的是TI-ADC的一种全新低成本误差盲校正方法，无需事先知道被测信号的先验信息，便可实时地对所采集信号中的时钟偏斜、增益误差和失调误差等进行补偿。补偿过程可通过数字电路实现，无需经过高精度数控延迟线对多个子ADC的时钟相位进行复杂的反馈实时调整，因此本方法性能不受模拟电路，特别是延迟线精度的限制，本专利技术采用能够表征各个误差对应的频率失真分量的基函数来构建后补偿模型，然后迭代地计算模型系数并进行迭代补偿，能够在较短的时间内实现补偿收敛，达到很好的补偿效果。为了解决上述现有技术中存在的问题，本专利技术是通过下述技术方案实现的：时间交织采样ADC的误差盲校正方法，其特征在于：包括如下步骤：数据输入步骤：通过N个子ADC，并向N个子ADC中输入模拟信号，所述模拟信号来自于被测信源，输入的模拟信号表示为x(t)；获取输出采样信号步骤：N个子ADC对输入的模拟信号x(t)进行时间交替形式的模数转换采样，经第i(i＝1,…,N)个子ADC模数转换量化得到的输出数字信号可标记为yi(n)；与输入的模拟信号x(t)相对应的TI-ADC输出采样信号记为y(n),y(n)为实测得到的TI-ADC输出；则频域分量分解步骤：对TI-ADC实际采集得到的完整数字信号y(n)进行频域分量分解；对于失调误差，TI-ADC将在输出频率位于子ADC采样率整数倍的地方产生单音杂散，这些单音杂散的角频率位置为：其中N是子ADC的个数，i＝1,2,…N/2表示第i个单音杂散的序号，ωs＝2πFs是TI-ADC的总采样率对应的角频率，Fs是TI-ADC的总采样率；对于时间偏斜和增益误差，TI-ADC输出产生的杂散信号中心频率位于单音杂散的左右两侧，且距离单音杂散的频率差为被测模拟信号的输入频率fin，并在最终得到的频谱上被折回到第一奈奎斯特区，因此，时间偏斜和增益误差导致的杂散的角频率位置为：和其中ωin＝2πfin是被测模拟信号的输入角频率，fin为被测模拟信号的输入频率，表示位于单音杂散位置ωi左侧的杂散频率，表示位于单音杂散位置ωi右侧的杂散频率；建立TI-ADC实测采样信号模型步骤：TI-ADC实测输出信号y(n)可以表示为以下信号之和：1)被测模拟信号x(t)的理想数字信号x(n)，它仅仅是x(t)在理论上按照采样间隔Ts＝1/Fs进行离散化的结果；2)失调误差导致的所有位于角频率ωi处的单音杂散信号，这些单音杂散信号可以用基函数cos(ωinTs)(i＝1,2,…,N)来表示，其中，Ts＝1/Fs是TI-ADC总采样率的倒数，即实际采样间隔，n是采样时刻(n＝1,2,…)；3)时间偏斜和增益误差导致的所有位于单音杂散信号左右两侧的、与被测信号x(t)相关的杂散信号；由于位于单音杂散ωi右侧的杂散实际上是被测信号对应的数字信号x(n)的频谱搬移分量，且位于处，因此可以用基函数来表示，其中xBB(n)是x(n)对应的零中频上的复基带信号：由于x(n)是实值信号，通过对x(n)进行希尔伯特变换并进行数字下变频后可得到对应的零中频上的复基带信号xBB(n)；位于单音杂散ωi左侧的杂散实际上是x(n)的镜像的频谱搬移分量，且位于处，可以用基函数来表示；得到TI-ADC实测输出信号y(n)的数学模型表达式为：y(n)=x(n)+Σi=1N/2aicos(ωinTs)+Σi=1N/2bireal{xBB(n)ejωi+nTs本文档来自技高网...

【技术保护点】
时间交织采样ADC的误差盲校正方法，其特征在于：包括如下步骤：数据输入步骤：通过N个子ADC，并向N个子ADC中输入模拟信号，所述模拟信号来自于被测信源，输入的模拟信号表示为x(t)；获取输出采样信号步骤：N个子ADC对输入的模拟信号x(t)进行时间交替形式的模数转换采样，经第i(i＝1,…,N)个子ADC模数转换量化得到的输出数字信号可标记为yi(n)；与输入的模拟信号x(t)相对应的TI‑ADC输出采样信号记为y(n),y(n)为实测得到的TI‑ADC输出；则频域分量分解步骤：对TI‑ADC实际采集得到的完整数字信号y(n)进行频域分量分解；对于失调误差，TI‑ADC将在输出频率位于子ADC采样率整数倍的地方产生单音杂散，这些单音杂散的角频率位置为：其中N是子ADC的个数，i＝1,2,…N/2表示第i个单音杂散的序号，ωs＝2πFs是TI‑ADC的总采样率对应的角频率，Fs是TI‑ADC的总采样率；对于时间偏斜和增益误差，TI‑ADC输出产生的杂散信号中心频率位于单音杂散的左右两侧，且距离单音杂散的频率差为被测模拟信号的输入频率fin，并在最终得到的频谱上被折回到第一奈奎斯特区，因此，时间偏斜和增益误差导致的杂散的角频率位置为：和其中ωin＝2πfin是被测模拟信号的输入角频率，fin为被测模拟信号的输入频率，表示位于单音杂散位置ωi左侧的杂散频率，表示位于单音杂散位置ωi右侧的杂散频率；建立TI‑ADC实测采样信号模型步骤：TI‑ADC实测输出信号y(n)可以表示为以下信号之和：1)被测模拟信号x(t)的理想数字信号x(n)，它仅仅是x(t)在理论上按照采样间隔Ts＝1/Fs进行离散化的结果；2)失调误差导致的所有位于角频率ωi处的单音杂散信号，这些单音杂散信号可以用基函数cos(ωinTs)(i＝1,2,…,N)来表示，其中，Ts＝1/Fs是TI‑ADC总采样率的倒数，即实际采样间隔，n是采样时刻(n＝1,2,…)；3)时间偏斜和增益误差导致的所有位于单音杂散信号左右两侧的、与被测信号x(t)相关的杂散信号；由于位于单音杂散ωi右侧的杂散实际上是被测信号对应的数字信号x(n)的频谱搬移分量，且位于处，因此可以用基函数来表示，其中xBB(n)是x(n)对应的零中频上的复基带信号：由于x(n)是实值信号，通过对x(n)进行希尔伯特变换并进行数字下变频后可得到对应的零中频上的复基带信号xBB(n)；位于单音杂散ωi左侧的杂散实际上是x(n)的镜像的频谱搬移分量，且位于处，可以用基函数来表示；得到TI‑ADC实测输出信号y(n)的数学模型表达式为：y(n)=x(n)+Σi=1N/2aicos(ωinTs)+Σi=1N/2bireal{xBB(n)ejωi+nTs}+Σi=1N/2cireal{xBB*(n)ejωi-nTs}---(1);]]>其中ai,bi,ci为模型系数；模型系数求解步骤：将式(1)中的xBB(n)用y(n)的零中频复基带信号yBB(n)进行替换，替换后的数学模型表示为：y(n)=x(n)+Σi=1N/2aicos(ωinTs)+Σi=1N/2bireal{yBB(n)ejωi+nTs}+Σi=1N/2cireal{yBB*(n)ejωi-nTs}---(2)]]>其中yBB(n)是对实测得到的y(n)进行希尔伯特变换后，通过数字下变频得到：yBB(n)=Hilbert[y(n)]·e-jωinnTs---(3)]]>结合式(2)和(3)以及和我们可以得到y(n)模型表达式：y(n)=x(n)+Σi=1N/2aicos(ωinTs)+Σi=1N/2bireal{Hilbert[y(n)]·ejωinTs}+Σi=1N/2cireal{Hilbert[y(n)]*·ejωinTs}---(4)]]>将x(n)看做模型求解的噪声，即在求解系数时，令x(n)＝0，从而得到模型求解时所用的表达式：y(n)=Σi=1N/2aicos(ωinTs)+Σi=1N/2bireal{Hilbert[y(n)]·ejωinTs}+Σi=1N/2cireal{Hilbert[y(n)]*·ejωinTs}---(5)]]>通过最小二乘算法...

【技术特征摘要】
1.时间交织采样ADC的误差盲校正方法，其特征在于：包括如下步骤：数据输入步骤：通过N个子ADC，并向N个子ADC中输入模拟信号，所述模拟信号来自于被测信源，输入的模拟信号表示为x(t)；获取输出采样信号步骤：N个子ADC对输入的模拟信号x(t)进行时间交替形式的模数转换采样，经第i(i＝1,…,N)个子ADC模数转换量化得到的输出数字信号可标记为yi(n)；与输入的模拟信号x(t)相对应的TI-ADC输出采样信号记为y(n),y(n)为实测得到的TI-ADC输出；则频域分量分解步骤：对TI-ADC实际采集得到的完整数字信号y(n)进行频域分量分解；对于失调误差，TI-ADC将在输出频率位于子ADC采样率整数倍的地方产生单音杂散，这些单音杂散的角频率位置为：其中N是子ADC的个数，i＝1,2,…N/2表示第i个单音杂散的序号，ωs＝2πFs是TI-ADC的总采样率对应的角频率，Fs是TI-ADC的总采样率；对于时间偏斜和增益误差，TI-ADC输出产生的杂散信号中心频率位于单音杂散的左右两侧，且距离单音杂散的频率差为被测模拟信号的输入频率fin，并在最终得到的频谱上被折回到第一奈奎斯特区，因此，时间偏斜和增益误差导致的杂散的角频率位置为：和其中ωin＝2πfin是被测模拟信号的输入角频率，fin为被测模拟信号的输入频率，表示位于单音杂散位置ωi左侧的杂散频率，表示...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘友江，陈大海，周劼，李彪，
申请(专利权)人：中国工程物理研究院电子工程研究所，
类型：发明
国别省市：四川;51