[发明专利]一种用于ADC的RLS自适应滤波校准算法有效

专利信息
申请号: 201310016225.1 申请日: 2013-01-16
公开(公告)号: CN103078640A 公开(公告)日: 2013-05-01
发明(设计)人: 李斌;林彩少;杨祎巍;吴朝晖 申请(专利权)人: 华南理工大学
主分类号: H03M1/10 分类号: H03M1/10;H03H21/00
代理公司: 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 代理人: 蔡茂略
地址: 510640 广*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 用于 adc rls 自适应 滤波 校准 算法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种模数转换器、数字信号处理及自适应滤波校准算法等技术领域,特别涉及一种递归最小二乘算法(简称:RLS算法)的自适应滤波校准算,该算法用于校准模数转换器(简称:ADC)中的积分和微分等非线性误差及线性误差。

背景技术

虽然自然世界是一个模拟信号的世界,但是现代信息处理技术的发展依赖于超大规模集成电路的高速发展,特别是像DSP这样的数字信号处理核心。现代信号处理系统中,ADC作为其最前端,是目前电子技术发展的关键之一,ADC的性能将直接影响到整个系统性能的好坏。因此,一个精确的模拟到数字的转换电路是现代电子系统不可或缺的。目前大规模实际应用的ADC电路结构中,主要有以下几种结构和工艺:逐次逼近型ADC、并行ADC(Flash结构)、流水线型ADC(Pipeline结构)、过采样Σ-ΔADC。由于实际情况中,在现有工艺水平下,受电容失配、系统失调以及噪声等因素的限制,实际的ADC无法工作在理想模式下,其输出不能很准确地跟踪模拟信号。因此,为了提高ADC的精度,使实际的ADC更接近于理想的ADC,必须依靠一些校准技术。一个设计良好的数字校准电路可以有效地校正和补偿高精度ADC的误差。一般的校准技术有两类:模拟校准技术和数字校准技术。模拟校准技术是在模拟领域把相关的量调整到正常数值或者利用激光对芯片元件进行修正,其成本高,且容易受到封装时机械力的影响。数字校准技术是在数字领域描述电路中适配误差等影响,并在数字领域对输出代码进行调整,因而与模拟领域的物理量数值无关。使用有效的数字校正技术将充分利用现有的集成电路设计和制造水平,降低各种误差对ADC性能的影响,最大限度地提高ADC的转换精度。自适应滤波算法的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一,其滤波技术已经广泛应用于数字通信、雷达、生物医学和工业控制等领域;现有的ADC对信号进行模拟到数字的转换时,由于受到电容失配、比较器的失调、采样开关的非理想性等因素以及DAC内部的高速转换而导致的参考电压稳定性问题的影响,导致模拟到数字的转换存在误差,使ADC的性能受到限制,精度不能达到理论值。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足,提供一种基于RLS算法的自适应滤波校准方法,该方法具有收敛速度快和跟踪能力强的特点。

本发明的目的通过以下技术方案实现:一种用于ADC的RLS自适应滤波校准算法,包括:待校准的非理想ADC、用于参考的低速高精度ADC、RLS自适应滤波系统、降低频率的变频单元和求差器;模拟信号送入所述待校准的非理想ADC11的输入端和变频单元13的输入端,所述待校准的非理想ADC11的输出端连接至RLS自适应滤波器12的输入端,所述RLS自适应滤波器12的输出端连接至变频单元16的输入端,所述变频单元16的输出端连接至求差器15的输入端,所述变频单元13的输出端连接至低速高精度ADC14的输入端,所述低速高精度ADC14的输出端连接至求差器15的输入端,所述求差器15的输出端连接至RLS自适应滤波器12的输入端。

所述待校准的非理想ADC11将输入的模拟信号转换并输出相应的数字信号。

所述变频单元13通过降低输入信号的频率,使输入到高速低精度ADC14的模拟信号与其采样频率成比例。

所述参考的低速高精度ADC14通过将变频后的模拟信号转换并输出参考用的数字信号。

所述RLS自适应滤波系统通过将待校准的非理想ADC11输出的数字信号进行滤波后,得到滤波输出,将其滤波输出通过变频单元16后输入到求差器,与低速高精度ADC14输出的参考数字信号比较做差,将所得的差值返回到RLS自适应滤波器中。

所述RLS自适应滤波系统利用RLS算法的最小二乘原理,从现时刻滤波器系数向量W(n)迭代计算下一个时刻的系数向量W(n+1),实时调节更新滤波器权向量系数;输入信号经过延迟线后的输出组成输入信号向量,输入信号向量与滤波器的权系数向量相乘,得到滤波器的输出。

所述RLS算法的迭代公式如下:

滤波输出:y(n)=WT(n)X(n)=W(n)XT(n),

估计误差:e(n)=d(n)-y(n),

抽头权向量:W(n+1)=W(n)+k(n)e(n),

其中:k(n)为增益向量:

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