[发明专利]一种时间交织流水线ADC系统及其时序操作方法有效

专利信息
申请号: 201510948287.5 申请日: 2015-12-17
公开(公告)号: CN105406867B 公开(公告)日: 2018-11-06
发明(设计)人: 马骁;蒋奇;辜波 申请(专利权)人: 成都博思微科技有限公司
主分类号: H03M1/12 分类号: H03M1/12
代理公司: 成都金英专利代理事务所(普通合伙) 51218 代理人: 袁英
地址: 610000 四川省成都*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 一种 时间 交织 流水线 adc 系统 及其 时序 操作方法
【权利要求书】:

1.一种时间交织流水线ADC系统,其特征在于:它包括N个采样通道、M个运算放大器正极性通道输入多选器、M个运算放大器负极性通道输入多选器、M个运算放大器和两个输出多选器,每个采样通道的输入并行与输入信号连接,每个采样通道的输出分别接入运算放大器正极性通道输入多选器和运算放大器负极性通道输入多选器,运算放大器正极性通道输入多选器的输出与运算放大器正输入端连接,运算放大器负极性通道输入多选器的输出与运算放大器负输入端连接,运算放大器的输出分别与两个输出多选器连接,M个运算放大器输出通过输出多选器重新整合为单路信号,所述的N个采样通道中有i个为正极性连接有j个为负极性连接,i+j=N,其中N≥4,M≥3;

所述的采样通道包括电容、并行ADC、DAC和开关,输入信号VINP通过开关Ssp[n]接入并行ADC的正输入端,输入信号VINN通过开关Ssn[n]接入并行ADC的负输入端,并行ADC与DAC连接,DAC的正输出端通过开关Sgp[n]接入运算放大器正极性通道输入多选器,DAC的负输出端通过开关Sgn[n]接入运算放大器负极性通道输入多选器,并行ADC 的正输入端还通过电容Csap[n]与DAC的正输出端连接,并行ADC 的负输入端还通过电容Csan[n]与DAC的负输出端连接, 并行ADC的正负输入端之间通过开关Srstp[n]与Srstn[n]连接;系统中每个采样通道进行固定的物理倒相连接,通过采样通道的随机操作形成随机倒相的offset校正信号;

所述的每个运算放大器的通路具有一对反馈电容Cfp/Cfn,以及一对复位开关Srst_op[n],复位开关在每个运放通路在每M个周期放大新信号时进行短脉冲复位。

2.如权利要求1中所述的一种时间交织流水线ADC系统的时序操作方法,其特征在于:时间交织流水线ADC系统中每一个通道都有机会被当前采样周期选择而激活,进入采样、信号相减与信号放大三个连续流水工作状态,其中采样状态占用1个系统周期、信号相减占用1个系统周期、信号放大占用2个或2个以上的系统周期,为实现系统连续工作,当信号放大需要M个周期完成时,所述系统将至少需要M个运算放大器与M+2个采样通道,系统时序操作分为M+2个操作相位,某一采样通道被选通后需从第3个系统时钟周期开始通过运放输入选择器接通位于空闲状态的运算放大器,在每M+3个周期,系统随机选择目前处于空闲的通道插入连续采样;处于采样状态的通道,Ssp[n]与Ssn[n]闭合,Srstp[n]与Srstn[n]断开,Sgp[n]与Sgn[n]断开, 采样后该通道进入信号相减状态与信号放大状态两个流水状态;信号相减状态Ssp[n]与Ssn[n]断开、Srstp[n]与Srstn[n]闭合、Sgp[n]与Sgn[n]断开, 并行ADC输出粗进度数字判决,同时结合当前随机生成的增益校正扰动信号,控制DAC向该通道中抽取或注入电荷,形成信号相减;信号相减状态结束后,Srst_op[0]~Srst_op[M-1]以短脉冲将运算放大器复位,之后Sgp[n]与Sgn[n]闭合,其他开关维持上一状态,同时通道多选器Inn_Mux[m]与Inp_Mux[m]选择通道n连接入M个运算放大器中的第m个,并同时选择输出多选器Outp_Mux与Outn_Mux,选择对应的第m个运放输出到下一级。

3.根据权利要求2所述的一种时间交织流水线ADC系统时序操作方法,其特征在于:由于采样通道信号极性不一致且与通道物理耦合,相对于每个运算放大器采样通道而言,随机选择采样通道顺序在连续时间上等同于为每个运算放大器通道注入了值为随机±1的扰动增益信号Cm[n]。

4.根据权利要求2所述的一种时间交织流水线ADC系统时序操作方法,其特征在于:在每通道被选通进入采样后,各通道通过DAC注入增益校正用扰动噪声信号Dgm[n]。

5.如权利要求1中任意一项所述的一种时间交织流水线ADC系统的矫正方法,其特征在于:它包括各运算放大器通道相关的增益矫正LMS自适应算法与offset归零的自适应算法;LMS自适应算法进行偏差校正公式为:

Gm[n+1]=Gm[n]-µ*Dgm[n]*Cm[n](Dgm[n]*Cm[n]*Gm[n]-VRm[n])

VSOm= (VRm[n]–Gm[n]*Cm[n])*(A/Gm[n])

其中,µ为LMS算法系统收敛步进参数,Gm为算法预估实际通道增益,Dgm[n]为运算放大器通道m的增益注入校正信号,Cm[n]为运算放大器通道m的±1 随机导向offset校正信号,A为系统预设各通道统一参考增益值,VRm[n]为算法输入未校正信号,VSOm为增益校正后输出信号,

矫正完成后,各通道增益统一向增益A收敛至误差最小;

在增益校正后,VSOm同时也满足:

VSOm = Vin(t)*Cm[n]+VOSm

其中VOSm为运算放大器固定offset偏差,Vin(t)为系统输入信号,由于Cm[n]经过采样通道随机后呈现随机±1特性,对VSOm求平均得到VOSm值,各通道提取出VOSm值后各自将其补偿为零,以此消除通道间offset误差;

补偿后,各通道使用各自Cm[n]序列计算出输出数据,祛除通道随机导向信号,数据输出公式为:

Data_Outm =Cm[n]*{VSOm–average(VSOm[n] )}

将M个运算放大器通道的Data_Outm进行时序组合后,所述系统将最终得到经过采样随机化、增益校正与offset校正后的连续采样数据值。

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