[发明专利]时间交织采样ADC的误差盲校正方法

摘要

本发明公开了一种时间交织采样ADC的误差盲校正方法，涉及数模混合电路及信号处理技术领域。本发明无需事先知道被测信号的先验信息，便可实时地对所采集信号中的时钟偏斜、增益误差和失调误差等进行补偿。补偿过程可通过数字电路实现，无需经过高精度数控延迟线对多个子ADC的时钟相位进行复杂的反馈实时调整，因此本方法性能不受模拟电路，特别是延迟线精度的限制，本发明采用能够表征各个误差对应的频率失真分量的基函数来构建后补偿模型，然后迭代地计算模型系数并进行迭代补偿，能够在较短的时间内实现补偿收敛，达到很好的补偿效果。

主权项

1.时间交织采样ADC的误差盲校正方法，其特征在于：包括如下步骤：数据输入步骤：通过N个子ADC，并向N个子ADC中输入模拟信号，所述模拟信号来自于被测信源，输入的模拟信号表示为x(t)；获取输出采样信号步骤：N个子ADC对输入的模拟信号x(t)进行时间交替形式的模数转换采样，经第i(i＝1,…,N)个子ADC模数转换量化得到的输出数字信号可标记为y_i(n)；与输入的模拟信号x(t)相对应的TI‑ADC输出采样信号记为y(n),y(n)为实测得到的TI‑ADC输出；则频域分量分解步骤：对TI‑ADC实际采集得到的完整数字信号y(n)进行频域分量分解；对于失调误差，TI‑ADC将在输出频率位于子ADC采样率整数倍的地方产生单音杂散，这些单音杂散的角频率位置为：其中N是子ADC的个数，i＝1,2,…N/2表示第i个单音杂散的序号，ω_s＝2πF_s是TI‑ADC的总采样率对应的角频率，F_s是TI‑ADC的总采样率；对于时间偏斜和增益误差，TI‑ADC输出产生的杂散信号中心频率位于单音杂散的左右两侧，且距离单音杂散的频率差为被测模拟信号的输入频率f_in，并在最终得到的频谱上被折回到第一奈奎斯特区，因此，时间偏斜和增益误差导致的杂散的角频率位置为：和其中ω_in＝2πf_in是被测模拟信号的输入角频率，f_in为被测模拟信号的输入频率，表示位于单音杂散位置ω_i左侧的杂散频率，表示位于单音杂散位置ω_i右侧的杂散频率；建立TI‑ADC实测采样信号模型步骤：TI‑ADC实测输出信号y(n)可以表示为以下信号之和：1)被测模拟信号x(t)的理想数字信号x(n)，它仅仅是x(t)在理论上按照采样间隔T_s＝1/F_s进行离散化的结果；2)失调误差导致的所有位于角频率ω_i处的单音杂散信号，这些单音杂散信号可以用基函数cos(ω_inT_s)(i＝1,2,…,N)来表示，其中，T_s＝1/F_s是TI‑ADC总采样率的倒数，即实际采样间隔，n是采样时刻(n＝1,2,…)；3)时间偏斜和增益误差导致的所有位于单音杂散信号左右两侧的、与被测信号x(t)相关的杂散信号；由于位于单音杂散ω_i右侧的杂散实际上是被测信号对应的数字信号x(n)的频谱搬移分量，且位于处，因此可以用基函数来表示，其中x_BB(n)是x(n)对应的零中频上的复基带信号：由于x(n)是实值信号，通过对x(n)进行希尔伯特变换并进行数字下变频后可得到对应的零中频上的复基带信号x_BB(n)；位于单音杂散ω_i左侧的杂散实际上是x(n)的镜像的频谱搬移分量，且位于处，可以用基函数来表示；得到TI‑ADC实测输出信号y(n)的数学模型表达式为：其中a_i,b_i,c_i为模型系数；模型系数求解步骤：将式(1)中的x_BB(n)用y(n)的零中频复基带信号y_BB(n)进行替换，替换后的数学模型表示为：其中y_BB(n)是对实测得到的y(n)进行希尔伯特变换后，通过数字下变频得到：结合式(2)和(3)以及和我们可以得到y(n)模型表达式：将x(n)看做模型求解的噪声，即在求解系数时，令x(n)＝0，从而得到模型求解时所用的表达式：通过最小二乘算法可以对上式中的系数a_i，b_i，c_i进行求解，将式(5)重写为矩阵表达式：其中，U＝[U_a,U_b,U_c]           (9)利用最小二乘算法可以得到求解系数为：其中，U⁺为矩阵U的伪逆，L为用于求解模型过程中采用的被采样点的点数，L的选取可以为1000点以上至10000点之间；迭代步骤；上述步骤为一次迭代，求解得到的系数记作a_i，b_i，c_i，即包含在式(11)求解得到的系数向量中，即展开可得：也就是说，求解得到了也就得到了可以估计得到经一次迭代后得到的杂散分量为：经一次迭代后，可以对之前TI‑ADC实测得到的输出采样数据y(n)进行一次迭代后的数字盲校正：z(n)＝y(n)‑u(n)               (13)z(n)是经校正后得到的比之前的y(n)更干净的信号，也是更接近理想的x(n)的信号，将上述步骤进行多次迭代，令校正后得到的z(n)赋值给y(n)，更新TI‑ADC采集得到的实测数据即：y(n)＝z(n)；并迭代地重复式(5)～式(13)和每次迭代后的y(n)＝z(n)的过程；经过多次迭代，新一代的z(n)较上一代的z(n)的改善小于某一事先设定的阈值，便可以停止迭代校正过程，最终得到的z(n)即为补偿后的输出。