时间交织ADC的时间误差与硬件复杂度分析：基于宽带宽与高精度的变步长LMS算法

时间交织ADC的时间误差与硬件复杂度分析：基于宽带宽与高精度的变步长LMS算法

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/checkpaper/article/details/144833559

时间交织模数转换器（TI-ADC）通过多个子ADC的并行采样来实现高速采样率，广泛应用于通信、雷达和医疗成像等领域。然而，TI-ADC的实际性能常受到通道间失配误差的限制，尤其是时间误差问题。本文针对这一问题，设计了三种全数字校准算法，从结构设计、算法改进和硬件实现三个层面进行优化，提升TI-ADC系统的动态性能。

时间交织模数转换器时间误差分析与问题总结

时间交织模数转换器（TI-ADC）通过多个子ADC的并行采样来实现高速采样率，广泛应用于通信、雷达和医疗成像等领域。然而，TI-ADC的实际性能常受到通道间失配误差的限制，尤其是时间误差问题。时间误差主要体现在各子ADC之间的采样时钟相位偏差上，导致系统输出信号在频域内出现杂散分量，从而严重降低信噪比（SNR）和有效位数（ENOB）。时间误差的处理难度较大，主要体现在以下几个方面：

1. 宽带输入信号处理困难：对于宽带信号，子ADC无法满足奈奎斯特采样定理，导致时间误差校准方向的确定性受限。
2. 算法复杂度与硬件实现冲突：传统校准算法需要高复杂度的硬件资源，难以满足低功耗、低成本设计需求。
3. 动态性能优化不足：现有算法在处理高精度TI-ADC时，校准速度和精度无法同时满足设计需求。

在深入分析时间误差产生机理和其对系统性能的影响后，本文针对以上问题设计了三种全数字校准算法，从结构设计、算法改进和硬件实现三个层面进行优化，提升TI-ADC系统的动态性能。

全数字校准算法设计与改进

1. 基于通道复用技术的校准结构设计
   本文提出了一种基于通道复用技术的时间误差校准结构。通过在子ADC通道间引入复用单元，降低硬件实现复杂度，使硬件资源的需求不随通道数的增加而显著提升。校准结构结合改进的时间误差估计算法，能够有效解决宽带输入信号下的校准方向问题。

• 特点：在不满足子ADC奈奎斯特采样定理的情况下，利用通道复用技术扩展系统带宽，使系统适应宽带输入信号。
• 优势：通过减少通道硬件的冗余设计，显著降低功耗，同时保证校准精度。

2. 校准方向纠错算法设计
   针对输入信号不满足奈奎斯特采样定理时校准方向出错的问题，本文设计了一种校准方向纠错算法。算法通过动态调整误差估计方向，确保校准结果始终指向误差最小化路径。

• 实现方法：在每次误差估计后，通过比较校准前后的动态性能指标，如杂散分量功率和信号总功率比值（SFDR），判断校准方向的正确性。若方向错误，动态调整校准参数。
• 实际效果：与传统算法相比，纠错算法对宽带信号表现出更好的适应性，使校准后的系统性能显著提升。

3. 带参考通道的时间误差校准算法设计
   为提升高精度TI-ADC校准效率，本文设计了一种带参考通道的时间误差校准算法。在TI-ADC系统中引入参考通道，通过变步长LMS算法动态优化时间误差。

• 核心思想：利用参考通道对时间误差进行全局参考，避免因单通道数据波动而导致的误差积累。
• 变步长LMS算法：在算法迭代过程中，根据误差变化幅度动态调整步长大小，使校准过程快速收敛，同时保持较高的校准精度。
• 实验验证：针对理想ENOB分别为8 Bits、12 Bits和20 Bits的TI-ADC进行FPGA验证，校准后的ENOB分别提升至7.81 Bits、11.80 Bits和19.54 Bits。

时间误差估计与补偿算法的优化

本文提出了一种基于信号与其导数正交性的时间误差估计算法，并对传统的基于Taylor展开的时间误差补偿算法进行了改进。

1. 时间误差估计算法
   利用输入信号在理想情况下与其一阶导数正交的特点，构建误差估计模型。在实际采样数据中，通过最小化信号与其导数的相关性来实现误差估计。

• 优点：该算法能够避免复杂的频域转换操作，直接在时域内完成时间误差的精确估计。

2. 改进的时间误差补偿算法
   传统时间误差补偿算法基于Taylor展开的低阶近似，精度受限于展开项数。本文对其进行了改进：

• 在补偿模型中引入高阶项修正误差，提升补偿精度；

• 结合输入信号的统计特性，自适应调整补偿参数，使算法适应不同信号条件。

• 实验结果：通过MATLAB/Simulink仿真，验证了改进算法在宽带信号下的稳定性和精确性，补偿后系统的动态性能提升显著。

多平台验证与结果分析

为了验证所提出算法的有效性，本文在MATLAB/Simulink、Modelsim和FPGA开发平台上进行了多平台验证。

1. MATLAB/Simulink仿真

• 在MATLAB中搭建TI-ADC系统模型，输入多种宽带信号进行校准仿真。
• 结果表明，提出的算法能够在宽频带范围内有效校准时间误差，提升系统的信噪比和ENOB。

2. Modelsim仿真

• 在Modelsim中进行硬件级仿真，验证校准算法的逻辑实现和资源消耗。
• 结果显示，改进的校准算法硬件资源需求较低，适用于低功耗设计。

3. FPGA验证

• 在FPGA开发板上实现完整的TI-ADC校准系统，验证实际硬件环境下的校准效果。
• 对于理想ENOB分别为8 Bits、12 Bits和20 Bits的TI-ADC，校准后的实际ENOB显著提升，证明了算法的工程适用性。

% 时间误差校准主函数
clc; clear;
% 参数初始化
numChannels = 4; % 子ADC数量
samplingRate = 1e9; % 采样率
inputSignal = generateSignal(samplingRate); % 生成输入信号
% 时间误差估计
timeErrors = estimateTimeErrors(inputSignal, numChannels);
% 时间误差补偿
compensatedSignal = compensateTimeErrors(inputSignal, timeErrors);
% 性能评估
[snrBefore, enobBefore] = evaluatePerformance(inputSignal);
[snrAfter, enobAfter] = evaluatePerformance(compensatedSignal);
fprintf('校准前SNR: %.2f dB, ENOB: %.2f Bits\n', snrBefore, enobBefore);
fprintf('校准后SNR: %.2f dB, ENOB: %.2f Bits\n', snrAfter, enobAfter);
% 时间误差估计算法
function errors = estimateTimeErrors(signal, numChannels)
    % 实现基于正交性的时间误差估计
    errors = zeros(1, numChannels);
    for i = 1:numChannels
        % ... 误差估计逻辑
    end
end
% 时间误差补偿算法
function output = compensateTimeErrors(signal, errors)
    % 实现改进的时间误差补偿
    output = signal;
    for i = 1:length(errors)
        % ... 补偿逻辑
    end
end