[发明专利]基于TIADC复合输出的全数字校准结构及其校准方法

权利要求书

1.一种基于TIADC复合输出的全数字校准结构，其特征是包括：数据复合模块、误差补偿模块、误差估计模块；

所述数据复合模块对外部输入的模拟信号x进行数据转换处理，得到第n次采样的m个通道的输出信号{y₁(n),y₂(n),…,y_i(n),…,y_m(n)}，其中y_i(n)表示第n次采样的第i个通道的输出信号，再将第n次采样的m个通道的输出信号{y₁(n),y₂(n),…,y_i(n),…,y_m(n)}进行复合处理得到第n次采样的复合输出信号y(n)并传递给所述误差补偿模块；i＝1,2,…,m；

所述误差补偿模块对所述第n次采样的复合输出信号y(n)求导得到复合输出信号y(n)的导数值y′(n)后，根据所述误差估计模块反馈的第n-m次采样的失调误差估计值增益误差估计值和时间误差估计值对复合输出信号y(n)进行误差补偿得到第n次采样的补偿输出信号并传递给所述误差估计模块；同时作为TIADC在第n次采样的最终输出；

所述误差估计模块分别求得第n次采样的补偿输出信号的平方以及补偿输出信号与补偿输出信号的导数值的乘积Y(n)，再将所述补偿输出信号同时输入指数平均器ave和m分时指数平均器ave_m中得到平均值和m分时平均值从而由所述m分时平均值和平均值的做差计算得到失调误差相关量ε_o(n)；其中，m分时指数平均器ave_m对其输入端的信号进行m分时求平均，包括：将其输入端的信号送入到第一个乘法器中与u₁相乘，之后再将第一个乘法器输出的结果送入第一个加法器中与反馈的数据相加；第一个加法器的输出结果一是作为m分时指数平均器ave_m的输出结果，二是经延迟m个采样周期T_S后送入到第二个乘法器中与1-u₁相乘，然后将第二个乘法器输出的结果反馈给第一个加法器；其中，m为TIADC的子ADC通道数；0＜u₁＜1；

将所述补偿输出信号的平方同时输入所述指数平均器ave和m分时指数平均器ave_m中得到平方平均值和m分时平方平均值从而由所述m分时平均值和平均值的做差计算得到增益误差相关量ε_g(n)；

将所述乘积Y(n)同时输入所述指数平均器ave和m分时指数平均器ave_m中得到乘积平均值和m分时乘积平均值从而由所述m分时平均值和平均值的做差计算得到时间误差相关量ε_t(n)；

所述误差估计模块利用m分时LMS迭代器lms_m对所述失调误差相关量ε_o(n)、增益误差相关量ε_g(n)和时间误差相关量ε_t(n)进行迭代计算，得到第n次采样的失调误差估计值增益误差估计值和时间误差估计值延时得到所述的失调误差估计值增益误差估计值和时间误差估计值并反馈回误差补偿模块；

其中，m分时LMS迭代器lms_m是对其输入端的信号进行m分时迭代运算，包括：对其输入端的信号送入到第三个乘法器中与u相乘，之后再将第三个乘法器输出的结果送入第三个加法器中与反馈的数据相加；第三个加法器的输出结果经延迟m个采样周期后，一是反馈给第三个加法器，二是作为m分时LMS迭代器lms_m的输出；0＜u＜1。

2.一种基于TIADC复合输出的全数字校准方法，其特征是按如下步骤进行：

步骤1、对外部输入的模拟信号x进行时间交替数据转换处理，得到m个通道的输出信号{y₁(n),y₂(n),…,y_i(n),…,y_m(n)}，其中y_i(n)表示第n次采样的第i个通道的输出信号；i＝1,2,…,m；

步骤2：将所述的第n次采样的m个通道的输出信号{y₁(n),y₂(n),…,y_i(n),…,y_m(n)}进行复合处理得到第n次采样的复合输出信号y(n)；i＝1,2,…,m；

步骤3、根据式(1)对所述的复合输出信号y(n)进行失调、增益和时间三种失配误差的补偿，从而得到误差补偿的补偿输出信号

式(1)中，y′(n)为复合输出信号y(n)经过带通导数滤波器求导得到的导数值；分别为第n-m次采样的失调、增益和时间误差估计值；

步骤4、将所述补偿输出信号分别经过指数平均器ave和m分时指数平均器ave_m求得平均值和m分时平均值然后将所述m分时平均值和平均值做差，得到失调误差相关量ε_o(n)；其中，m分时指数平均器ave_m对其输入端的信号进行m分时求平均，包括：将其输入端的信号送入到第一个乘法器中与u₁相乘，之后再将第一个乘法器输出的结果送入第一个加法器中与反馈的数据相加；第一个加法器的输出结果一是作为m分时指数平均器ave_m的输出结果，二是经延迟m个采样周期T_S后送入到第二个乘法器中与1-u₁相乘，然后将第二个乘法器输出的结果反馈给第一个加法器，其中，m为TIADC的子ADC通道数；0＜u₁＜1；

步骤5、对所述补偿输出信号求平方得到补偿输出平方信号然后将所述补偿输出平方信号分别经过指数平均器ave和m分时指数平均器ave_m求得平方平均值和m分时平方平均值然后将所述的m分时平方平均值和平均值做差，得到增益误差相关量ε_g(n)；

步骤6、将所述补偿输出信号经过三点数值微分器求得补偿输出信号的导数值再将所述的补偿输出信号和补偿输出信号的导数值时序匹配后相乘，得到补偿输出信号与其导数的乘积值，记为Y(n)；

步骤7、将所述乘积值Y(n)分别经过指数平均器ave和m分时指数平均器ave_m求得乘积平均值和m分时乘积平均值然后将所述m分时乘积平均值和平均值做差，得到时间误差相关量ε_t(n)；

步骤8、根据m分时LMS迭代器lms_m结构算法，按照式(2)将所述失调、增益和时间误差相关量ε_o(n)、ε_g(n)、ε_t(n)进行迭代计算，分别得到第n次采样的失调、增益和采样时间误差估计值和

式(2)中，u为迭代步长；m分时LMS迭代器lms_m是对其输入端的信号进行m分时迭代运算，包括：对其输入端的信号送入到第三个乘法器中与u相乘，之后再将第三个乘法器输出的结果送入第三个加法器中与反馈的数据相加；第三个加法器的输出结果经延迟m个采样周期后，一是反馈给第三个加法器，二是作为m分时LMS迭代器lms_m的输出；0＜u＜1；

步骤9、所述第n次采样的失调、增益和采样时间误差估计值和经延时模块存储m个采样周期后用于第n+m次采样的复合输出信号y(n+m)的补偿得到补偿输出信号