超宽带信号的时间交织采样ADC全数字盲补偿方法

摘要

本发明公开了一种超宽带信号的时间交织采样ADC全数字盲补偿方法，涉及数模混合电路及信号处理领域。本发明对采样输出信号进行平移和折叠，生产一组用来表征杂散信号的正交基函数，利用最小二乘算法估计误差信号的参数，并进行递进式迭代，消除失配误差，最终实现超宽带信号的误差补偿。本发明的补偿过程不受模拟电路和误差参数的影响，并且补偿过程中仅需要一种FIR滤波器，省去了大量的滤波器设计工作，降低了数字处理的复杂度。

说明书

技术领域

本发明涉及数模混合电路及信号处理领域，更具体地说涉及一种超宽带信号的时间交织采样ADC全数字盲补偿方法。

背景技术

随着无线通信、仪器测量及其他电子学系统的快速发展，人们对高速采样的需求愈加迫切。高速模拟数字转换器(Analog-to-Digital Converter,ADC)作为核心器件，吸引了大批学者的研究。在现有的工艺水平下，单片ADC很难同时保证高采样率(几GS/s至几十GS/s)和高精度有效位，而且随着采样率的提高，其功耗会急剧增加。因此，人们普遍采用时间交织ADC(Time-Interleaved ADC,TI-ADC)的系统架构。

TI-ADC的主要思想是通过多个并行的子ADC对信号在不同的时间进行交织采样，再通过多路转换器对信号进行重组，以实现采样率数倍甚至几十倍的增加。该采样方式极大降低了对子ADC采样率和电路设计的要求，对实现低功耗、低成本的高速模数采集系统具有十分明显的优势，因此也成为最主要的高速采样ADC 架构之一。理想情况下，TI-ADC多个并行的子ADC具有完全相同的通道响应，而在实际的设计实现当中，各个子通道之间会存在失配误差，其主要包括：直流偏置(Offset)、增益误差(Gain)、时钟偏斜(Timing Skew)及宽带失配(Bandwidth Mismatch)等。失配误差的存在会使TI-ADC的系统性能下降，有效位数(ENOB)、无杂散动态范围(SFDR)会受到严重影响。为了提高实际应用中TI-ADC的整体性能，失配误差补偿成为该系统的核心技术之一。

TI-ADC的误差补偿方法从对信号的处理域上进行区分，主要分为两类：模数混合补偿和全数字域补偿。模数混合补偿方法一般采用数字采样估计误差量，再反馈到可调节模拟电路以消除系统误差，然而该方法的补偿效果会受到供电电压、温度和热噪声等的影响。相比较而言，全数字域补偿技术在数字域完成了失配误差的补偿，避免了模拟电路带来的不利影响，并且全数字域补偿算法可移植性强，参数改变调整之后可以适应不同TI-ADC系统。

传统全数字域补偿技术可进一步分为两类：第一类是全数字域非盲补偿，该技术需要输入信号的已知信息来估计失配误差参数或者设置滤波器系数，在系统误差量发生变化时需要重新计算误差参量，特别在采样率高达几十GS/s的情况下，调整参数的过程会带来信息的大量丢失，因此该方法难以满足参数动态变化的情景；第二类是全数字域盲补偿，该技术通过对采样输出做一系列变换生成新的信号，再与原实际输出信号做相关以估计失配误差参数，传统的全数字域盲补偿方法在输入信号带宽增加时，误差估计的精度和收敛速度均会明显下降，在实际应用中难以适应超宽带信号的误差补偿。

发明内容

为了克服上述现有技术中存在的缺陷和不足，本发明提供了一种超宽带信号的时间交织采样ADC全数字盲补偿方法，本发明无需了解输入信号的先验信息，即可对采样输出中的直流偏置、增益误差及时钟偏斜等完成补偿。本发明的补偿过程不受模拟电路和误差参数的影响，并且补偿过程中仅需要一种FIR滤波器，省去了大量的滤波器设计工作，降低了数字处理的复杂度。

为了解决上述现有技术中存在的问题，本发明是通过下述技术方案实现的：

超宽带信号的时间交织采样ADC全数字盲补偿方法，其特征在于：对采样输出信号进行平移和折叠，生产一组用来表征杂散信号的正交基函数，利用最小二乘算法估计误差信号的参数，并进行递进式迭代，消除失配误差，最终实现超宽带信号的误差补偿。

包括对采样输出信号的获取：建立TI-ADC误差模型，所述误差模型包含M 个子通道，每个通道具有不同的直流偏置、增益和采样时钟，第m个通道的频率响应表示为：

其中，△_gm和△_tm分别表示第m通道的增益误差和时钟偏斜误差，ω表示归一化角频率，其取值范围为-π≤ω≤π；

通过对各通道采样输出进行重组，得到TI-ADC采样输出y(n)的频域表达式：

其中

第一项X(jω)是理想被采样输入信号x(n)的频域表达式；第二项表示增益误差和时钟偏斜引起的杂散信号，为理想信号X(jω)在频率上平移ω_s,i之后再进行调制；第三项表示直流偏置导致的杂散信号，是一组频率位于ω_o,i的单音信号。

所述对采样输出信号进行平移和折叠，具体是指：通过频率平移和折叠的方法生产相应的基函数x_B,i(n)，直流偏置引起的杂散信号，直接用单音信号作为基函数o_B,i(n)；

采用希尔伯特变换实现信号的预处理，将实信号转换为复信号进行处理，设 y_B(n)和x_B(n)分别为y(n)和x(n)经过希尔伯特变换之后的信号，即

其中HT{·}表示希尔伯特变换；

通过频率平移和折叠的方法，可以得到

Re{·}表示取实部运算，因此得到y_B(n)的表达式如下：

对于超宽带信号，其增益和时钟偏斜导致的杂散信号和理想信号之间有混频现象，为降低混频的影响，则

其中

Im{·}表示取虚部运算；

在式(5)和式(8中)用y_B(n)替换x_B(n)，得到y_Bi(n)和两组基函数；将式(6)和式(7)写成矩阵形式，得到误差参数的盲估计方法：

其中{·}^T和{·}⁺分别表示求转置和求伪逆运算，y_B表示采样输出向量，长度为N；U和表示基函数矩阵，大小为N×(2M-1)；w和误差参数向量,长度为(2M-1)；

由上式(4)-(9)得到：

因此，得到补偿之后的信号为：

其中μ表示补偿步长，取值在0到1之间。

与现有技术相比，本发明所带来的有益的技术效果表现在：

1、相比于传统的模数混合补偿方法，本发明的方法直接对采样信号在数字域上进行处理，无需进行多余的模拟电路调节模块的设计，可以适应于不同通道数的TI-ADC系统。相比于传统的全数字域非盲补偿方法，本技术不需要信号的先验信息，适用于系统参数动态变化的情景。

2、相比于传统的全数字域盲补偿方法，本技术直接对误差参数进行计算，不需要复杂的滤波器设计和求相关过程，也不需要进行抽取和插值处理，节省了存储空间，具有更低的复杂度。

3、相比于传统的超宽带信号补偿方法，本技术采用频率平移和折叠的方法对误差信号估计，不需要系统满足过采样条件，也不需要额外的滤波器对误差信号进行分离，因此对输入信号具有更强的普适性。

附图说明

图1为时间交织采样ADC(TI-ADC)的误差模型示意图；

图2为4通道TI-ADC采样输出的频谱图；

图3为本发明超宽带全数字盲补偿方法实现流程图；

图4为超宽带信号下的补偿效果对比图。

具体实施方式

实施例1

作为本发明一较佳实施例，参照说明书附图1和3，本实施例公开了：

超宽带信号的时间交织采样ADC全数字盲补偿方法，对采样输出信号进行平移和折叠，生产一组用来表征杂散信号的正交基函数，利用最小二乘算法估计误差信号的参数，并进行递进式迭代，消除失配误差，最终实现超宽带信号的误差补偿。相比于传统的模数混合补偿方法，本发明的方法直接对采样信号在数字域上进行处理，无需进行多余的模拟电路调节模块的设计，可以适应于不同通道数的TI-ADC系统。相比于传统的全数字域非盲补偿方法，本技术不需要信号的先验信息，适用于系统参数动态变化的情景。相比于传统的全数字域盲补偿方法，本技术直接对误差参数进行计算，不需要复杂的滤波器设计和求相关过程，也不需要进行抽取和插值处理，节省了存储空间，具有更低的复杂度。相比于传统的超宽带信号补偿方法，本技术采用频率平移和折叠的方法对误差信号估计，不需要系统满足过采样条件，也不需要额外的滤波器对误差信号进行分离，因此对输入信号具有更强的普适性。

实施例2

作为本发明又一较佳实施例，参照说明书附图1-4，本实施例公开了：

超宽带信号的时间交织采样ADC全数字盲补偿方法，首先对采样输出信号进行频率平移和折叠，生成一组用来表征杂散信号的正交基函数，再利用最小二乘(LeastSquare,LS)算法估计误差参数，并进行逐次迭代以消除失配误差，最终实现超宽带信号的误差补偿。

TI-ADC的误差模型如图1所示，该系统包含M个子通道，每个通道具有不同的直流偏置、增益和采样时钟。第m个通道的频率响应(不含直流偏置)可表示为：

其中，△_gm和△_tm分别表示第m通道的增益误差和时钟偏斜误差，理想情况下均为0，ω表示归一化角频率，其取值范围为-π≤ω≤π。通过对各通道采样输出进行重组，可以得到TI-ADC采样输出y(n)的频域表达式：

其中

第一项X(jω)是理想被采样输入信号x(n)的频域表达式；第二项表示增益误差和时钟偏斜引起的杂散信号，可视为理想信号X(jω)在频率上平移ω_s,i之后再进行调制；第三项表示直流偏置导致的杂散信号，是一组频率位于ω_o,i的单音信号。图2给出了4通道TI-ADC采样输出信号的频谱图，由于输出信号在频谱上具有对称性，因此仅需对第一奈奎斯特频域内的信号进行补偿即可。本文采用希尔伯特变换(Hilbert>B(n)和x_B(n)分别为y(n)>

其中HT{·}表示希尔伯特变换。第一奈奎斯特频域内，增益和时钟偏斜引起的杂散信号包含镜像分量，需要通过频率平移和折叠的方法生成相应的基函数 x_B,i(n)。直流偏置引起的杂散信号，可直接用单音信号作为基函数o_B,i(n)。两者的实现思路如下：

Re{·}表示取实部运算，因此得到y_B(n)的表达式如下：

对于超宽带信号，其增益和时钟偏斜导致的杂散信号和理想信号之间有混频现象，为了降低混频的影响，在(6)基础上给出另外一组表达式为：

其中

Im{·}表示取虚部运算。注意到(6)和(7)中都假设理想信号x_B(n)是已知的，而在实际的盲补偿方法中，理想信号是未知的。鉴于采样输出中杂散信号远小于理想信号，因此在(5)和(8)中可用y_B(n)替换x_B(n)，得到y_Bi(n)和两组基函数。将(6)和(7)式写成矩阵形式，从而得到误差参数的盲估计方法：

其中{·}^T和{·}⁺分别表示求转置和求伪逆运算。y_B表示采样输出向量，长度为N；U和表示基函数矩阵，大小为N×(2M-1)；w和误差参数向量,长度为(2M-1)。具体的产生方法如下:

因此，可以得到补偿之后的信号为：

其中μ表示补偿步长，取值在0到1之间。在实际补偿过程中，每经过一次迭代，采样输出中误差量会都会减小，因此通过循环迭代的方法即可达到最佳的补偿效果。注意到，该方法对采样数据进行分段处理，在对实时性要求较高的场景下，只需将最小二乘算法改写为最小均方根(Least Mean Square，LMS)算法，即可达到逐点处理的目的。图3给出了本补偿方法的实现流程图，该补偿模型的输入仅为TI-ADC的采样输出，基函数矩阵及模型参数的求解均可通过以上公式在数字域完成，属于全数字盲补偿方法。图4是采用所提出的方法对一个4通道 TI-ADC系统的补偿的效果，补偿前信号的SNR和SFDR仅有11dB，补偿之后两者均提高了20dB。