超高速ADC数字后校准关键技术研究

发布时间：2017-10-23 13:41

  本文关键词：超高速ADC数字后校准关键技术研究

  更多相关文章： 分时交替数据转换器 数字校准算法 非线性失配 时钟失配

【摘要】：数字信号处理技术在通信系统具有举足轻重的地位,但是它需要先将模拟信号转换为数字信号,所以必须使用模数转换器(Analog to Digital Converter,ADC)来实现这种功能。随着通信数据量的急剧增加,单片ADC很难满足超高速的采样率的要求,使用多片ADC协同工作的分时交替ADC结构应运而生。现行的超高速的ADC基本都由分时交替ADC结构来实现的。不过分时交替ADC结构存在诸如增益、偏置和时钟等通道间的失配,会极大的影响ADC有效位数等动态性能参数。失配误差可以通过模拟或者数字的校准方法来进行校准,本文主要研究的是通过数字后校准的方式提升分时交替ADC的动态性能参数的关键技术。本文主要分为如下三个部分:首先,建立了分时交替ADC的等效误差模型,在只含有偏置、增益、时钟失配误差的模型的基础上添加了通道非线性失配误差。然后分析了各种失配误差对分时交替ADC的影响,这是研究失配误差数字后校准方案的基础。其次,本文研究了时钟失配误差的校准方案,主要包含估计和校准两个方面。对于时钟失配误差的估计,主要研究了基于导频的前台估计和基于盲自适应的后台估计算法。同时,本文针对盲自适应后台估计算法在通道数过多时不能收敛的问题,提出了改进的分级结构。再次,本文研究了通道非线性误差的校准方案,主要包含估计和校准两个方面。为了获得通道非线性失配误差系数,研究了基于测试信号的前台估计算法。为了校准通道非线性失配,研究了基于乘法器加法器级联结构的校正算法。然后本文针对一个128通道8比特64GHz采样频率的分时交替ADC行为级拟合模型进行了联合仿真,对于输入频率为10.51GHz,经过校准,信纳比可以提升1.96 dB以上。
【关键词】：分时交替数据转换器 数字校准算法 非线性失配 时钟失配
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN792
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-12
• 缩略词表12-13
• 第一章 绪论13-22
• 1.1 课题研究背景及意义13-15
• 1.2 超高速ADC校准技术国内外研究现状15-20
• 1.3 研究目的与思路20
• 1.4 论文的组织结构20-22
• 第二章 TIADC理论基础22-28
• 2.1 ADC的原理22
• 2.2 ADC的性能参数22-25
• 2.3 分时交替ADC工作原理25-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第三章 偏置、增益、时钟失配误差数字校准方案研究28-54
• 3.1 TIADC等效误差模型的建立和仿真28-35
• 3.1.1 等效误差模型的建立28-30
• 3.1.2 TIADC失配误差分析30-32
• 3.1.2.1 偏置失配误差30-31
• 3.1.2.2 增益失配误差31
• 3.1.2.3 时钟失配误差31-32
• 3.1.3 TIADC等效误差模型的仿真分析32-35
• 3.2 偏置、增益失配误差的校准方案研究35-36
• 3.3 时钟失配误差的估计算法36-43
• 3.3.1 基于导频信号的前台估计算法36-37
• 3.3.2 基于盲自适应的后台估计算法37-43
• 3.3.2.1 基于互相关自适应估计算法39-40
• 3.3.2.2 基于盲自适应的后台估计的改进方案40-43
• 3.4 时钟失配误差的校准算法研究43-48
• 3.5 偏置、增益、时钟失配误差联合仿真48-53
• 3.5.1 基于导频测试信号的前台校准技术仿真48-50
• 3.5.2 基于盲自适应的后台估计的改进方案仿真50-53
• 3.6 本章小结53-54
• 第四章 通道非线性误差数字校准方案研究54-77
• 4.1 改进TIADC等效误差模型的建立54-61
• 4.1.1 非线性基本理论54-55
• 4.1.2 改进的等效误差模型输入输出关系55-57
• 4.1.3 通道非线性失配误差频谱分析57-58
• 4.1.4 通道非线性失配误差的频谱特性58-59
• 4.1.5 改进等效误差模型的仿真分析59-61
• 4.2 通道非线性误差的前台估计算法61-63
• 4.3 通道非线性失配误差的数字后校准技术63-67
• 4.4 校准方案性能仿真67-72
• 4.4.1 通道非线性失配误差校准性能仿真67-69
• 4.4.2 含通道非线性误差校准的联合校准方案仿真69-72
• 4.5 基于实际电路的行为级模型的仿真验证72-76
• 4.6 本章小结76-77
• 第五章 总结和展望77-78
• 5.1 总结77
• 5.2 展望77-78
• 致谢78-79
• 参考文献79-82
• 个人简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果82-83

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本文编号：1083687