CN101783683A - 双通道时间交错型模数转换器中的误差估计与校正 - Google Patents

Abstract

一种双通道时间交错型模数转换器(TIADC)系统，它提供了偏置、增益和采样时间误差的估计与校正。构成TIADC的两个ADC的偏置误差产生了尼奎斯特频率处的寄生信号，该信号可以被用于使这两个ADC的偏置之差最小化。这两个ADC之间的增益之差产生了在尼奎斯特频率附近反射的寄生信号，其大小可以通过使这两个ADC之间的信号功率之差最小化而得到减小。自动增益控制环路校正因ADC的增益的平均值而导致的输入信号的调整。相位误差产生了在尼奎斯特频率附近反射的寄生信号，这些信号与因增益误差所导致的那些信号相比有π/2的相位差异。使来自ADC的连续信号的关联之差最小化，可减小这些图像音调的大小。

Description

双通道时间交错型模数转换器中的误差估计与校正

背景技术

最近，时间交错型模数转换器(TIADC)在需要非常高的采样率(即单个ADC无法提供的采样率)的诸多应用中吸引了人们的注意力。在TIADC系统中，通过将并行工作的较慢的ADC组合起来，获得快速的ADC。理想情况下，较慢的ADC应该各自具有相同的偏置、相同的增益和相同的均匀采样时刻。然而，在实际中，因制造误差、组件失配、温度变化、机械应力、环境扰动等因素，该要求是很难实现的。所引起的误差使TIADC系统的性能显著下降，由此，要改善性能则必须对这些误差进行估计和校正。

发明内容

本发明是一种双通道TIADC，其中，对偏置、增益和相位误差进行估计和校正。对于偏置估计和校正而言，已开发出一种误差表达式，其中已显示出这两个ADC的平均偏置值产生了直流音调，而这两个ADC之间的偏置差异产生了尼奎斯特频率的音调。这种算法首先被用于使尼奎斯特音调最小化，尼奎斯特音调取决于这两个ADC之间的偏置差异。这是通过使一个ADC上的偏置等于另一个ACD上的偏置而实现的。然而，通过使用公知的直流偏置校正技术，可以以一种直接的方式消除直流音调。

对于增益误差估计和校正而言，已开发出一种表达式，其中已显示出这两个ADC之间的增益差异产生了在尼奎斯特频率附近反射的图像音调。另外，输入信号自身是通过这两个ADC的增益的平均值来调整的。我们开发了一种算法，它能使这两个ADC之间的增益值的差异最小化。通过使用单独的自动增益控制(AGC)环路，可以校正因这两个ADC上的增益值的平均值而对输入信号所作的调整。

已开发出一种用于相位误差的表达式，其中已显示出相位误差产生了在尼奎斯特频率附近反射的图像音调。该图像音调与因增益误差而导致的音调相比有π/2的相位差别。还显示出该音调的振幅与相位误差的量相当。这两个ADC的输出之间的关联表示了它们之间的延迟，结果，开发出一种适应性算法，它使两对相邻的时间样本之间的自动关联方面的差异最小化。

为校正每一个误差而开发的适应性算法将每一个误差看作与该双通道TIADC中的其它误差无关。本发明的实施方式包括基于各个误差的符号的适应性算法，其中，到双通道TIADC的输入信号自身是训练信号，偏置、增益和相位误差的估计与校正都是在后台实现的。换句话说，通过使用遮蔽的适应性技术，可以执行调适。整个调适是一种混合信号处理，其中，各种误差的估计是在数字域中实现的，而校正则是在模拟域中实现的。在各实施方式中，通过查询表格(LUT)将数字域中的估计信息转换成模拟域中合适的校正。在偏置调适环路中，例如，到LUT的某一地址是基于偏置误差而计算的，并且该地址在LUT中所对应的值被用于驱动该双通道TIADC中的数模转换器(DAC)和/或其它合适的模拟电路以实现校正。或者，LUT的地址可以被用于驱动DAC和/或模拟电路。对于增益和相位误差，也实现了相似的混合域操作。

附图说明

如附图所示，根据下文对本发明的示例实施方式的特定描述，上述内容将变得很明显，在附图中相同的标号指代相同的部分。附图并非必然按比例绘制，而是要突出本发明的各实施方式。

图1是双通道时间交错型模数转换器(TIADC)的框图。

图2是双通道TIADC中的偏置校正单元的框图。

图3是双通道TIADC中的增益校正单元的框图。

图4是双通道TIADC中的相位校正单元的框图。

图5是偏置、增益和相位校正单元连接到电荷域管线模数转换器(ADC)的一级的框图。

图6是具有偏置误差的信号的频谱图。

图7是图6的信号经偏置误差校正过的频谱图。

图8是e_offset与OLUT₂地址的变化图。

图9是OLUT₂ ^k地址与迭代k的变化图。

图10是具有增益误差的信号的频谱图。

图11是图10的信号经增益误差校正过的频谱图。

图12是e_gain与GLUT₂位置的变化图。

图13是GLUT₂ ^k的地址与迭代k的变化图。

图14是具有相位误差的信号的频谱图。

图15是图14的信号在相位误差校正之后的频谱图。

图16是e_phase与PLUT₂的地址的变化图。

图17是PLUT₂ ^k的地址与迭代k的变化图。

图18是输入到双通道TIADC中的宽带信号的频谱图。

图19是对于图18的宽带信号而言e_offset与OLUT₂地址的变化图。

图20是对于图18的宽带信号而言e_gain与GLUT₂地址的变化图。

图21是对于图18的宽带信号而言e_phase与PLUT₂地址的变化图。

具体实施方式

下文描述本发明的示例实施方式，最开始先描述一种双通道时间交错型模数转换器(TIADC)。该TIADC中的信号处理元件检测并校正(1)偏置误差、(2)增益误差以及(3)采样时间误差。在该TIADC的描述之后，是用于描述各种误差以及相应的检测与校正技术的数学模型。

应该理解，本文所描述的信号处理元件可以具体实施为分立的模拟或数字电路，可以具体实施为在可编程数字处理器中执行的程序代码，或者可以具体实施为它们的组合等其它方式。

图1是显示出一种示例双通道TIADC 10的框图。典型的双通道TIADC 10可以具有12位的位宽，并且按400Msps的采样频率进行操作。备选实施方式可以按更快或更慢的采样率进行操作，并且具有更大或更小的位宽。两个模数转换器(ADC)20和21对模拟输入信号12(用x(t)表示)进行操作，以提供数字输出信号14(用y(n)表示)。这两个ADC 20和21以交替的采样时间间隔2T对输入信号12进行采样和保持，其中T是采样率f_samp的倒数，由时钟信号45提供。在一个实施方式中，这两个ADC 20和21是电荷域管线ADC，它们分别在时钟信号45的奇数上升沿40和偶数上升沿41对输入信号12进行采样和数字化。在其它实施方式中，相移器可以被安排在时钟与ADC 20、21之间，从而以交替方式来操作ADC 20、21。多路复用器30使这两个ADC 20和21的输出(按采样率的一半)交错，从而按采样率产生输出14。

数字信号处理器(DSP)60监控并校正ADC 20、21的输出中的偏置、增益和相位误差。抽头100、101将ADC 20、21的输出分别馈送到DSP 60中，DSP 60使用一组查询表格(LUT)30-35或一组数模转换器(DAC，未示出)来计算误差和相应的校正。在图1所示的实施方式中，ADC 20、21具有相应的偏置LUT(0LUT)30、31、增益LUT(GLUT)32、33以及相位LUT(PLUT)34、35。DSP 60根据适应性算法处理任何误差，其示例在下文中进行描述。

在较佳的实施方式中，DSP 60通过使用LUT 30-35(通常包括存储器)中所存储的值，在数字域中估计误差并在模拟域中校正误差。通过将LUT 30-35用作数字域和模拟域之间的界面，数字估计信息可以被转换成相应的模拟校正。例如，基于数字误差信号和OLUT 30、31中所存储的相应的地址值，模拟电路和/或DAC(未示出)可以被用于校正ADC 20与21之间的相对和/或绝对偏置误差。GLUT32、33和PLUT 34、35也可以存储用于数字误差信号的地址值。通过将误差转换成用于ADC 20、21的模拟设置，LUT 30-35有效地执行数模转换。

图2是在DSP 60之内的偏置校正单元210的框图，其中包括误差测量模块201。误差测量模块201包括减法器230，减法器230对来自ADC 20、21的抽头100、101上的输出信号取差值。耦合到减法器230的输出的加法器240与延迟寄存器250一起构成了反馈环路；该加法器对减法器230的输出以及来自延迟寄存器250的减法器230的输出的延迟版本进行求和，延迟寄存器250每隔N个样本就复位到零。延迟寄存器250将所得的偏置误差信号e_offset发送给适应性处理器220。适应性处理器220可以是用DSP、现场可编程门阵列、专用集成电路、编程通用数据处理器来实现，或者也可以用任何其它合适的方式来实现。在一些实施方式中，适应性处理器220根据下述的算法进行操作，其中，它以一种使偏置误差信号最小化的方式来选择OLUT₂31的地址。所选的OLUT 30、31的地址所对应的值被用于以对应的方式来校正ADC 20与21之间的偏置。

在较佳的实施方式中，适应性处理器220使用正负号函数模块282来确定偏置误差信号的符号，并根据偏置误差信号是负的、零或是正的，分别返回-1、0或1。接下来，来自正负号函数模块282的输出与偏置步长μ_offset ^k相乘，以控制加到偏移值N_offset/2以产生OLUT₂ 31的地址的那个值，正如图2所示那样。根据误差信号的符号，上述乘积可以产生向前的步进、向后的步进或没有变化。

所得的乘积进入用加法器286和延迟寄存器288实现的反馈环路。舍入模块290对反馈环路的输出进行舍入处理以形成地址步进，用加法器292可以使该地址步进偏移一个偏移值N_offset/2。例如，如果OLUT₂ 31具有从0到255的256个地址位置，则偏移值可以是128，该偏移值将偏置误差设置到OLUT₂ 31的范围中的中点。

然后，偏移的地址被馈送到OLUT₂ 31以及上溢/下溢模块294，上溢/下溢模块294监控所得的地址，如有必要，还使OLUT₁ 30的地址复位以使OLUT₂ 31的地址保持在可接受的范围中。当然，上述偏移值与地址位置的范围取决于实现方式的诸多细节。某些实现方式可以在零偏移的情况下操作，从而不需要加法器292。

图3是在DSP 60之内的增益校正单元310的框图，其中包括误差测量模块301。乘法器360、361使来自抽头100、101的信号分别平方。误差测量模块301包括减法器330，减法器330对经平方的信号取差值，并且将该差值转发给反馈环路，该反馈环路包括加法器340和延迟寄存器350，延迟寄存器350每隔N个样本就复位到零。如图2所示，反馈环路将增益误差信号e_gain发送给适应性处理器220，在某些实施方式中，适应性处理器220根据下述的算法进行操作。适应性处理器220以一种使增益误差信号最小化的方式来选择GLUT 32、33的地址。DSP 60使用来自GLUT 32、33的输出，以相应的方式控制ADC 20、21的增益。

在较佳的实施方式中，适应性处理器220使用正负号函数模块282来确定增益误差信号的符号，其输出与增益步长μ_gain ^k相乘，以控制加到偏移值N_gain/2以产生GLUT₂ 33的地址的那个值，如图3所示。所得的乘积进入用加法器286和延迟寄存器288实现的反馈环路。舍入模块290对反馈环路的输出进行舍入处理以形成地址步进，用加法器292可以使该地址步进偏移一个偏移值N_gain/2。偏移的地址被馈送到GLUT₂33以及上溢/下溢模块294，如有必要，上溢/下溢模块294会调节GLUT₁32。如上所述，上述偏移值与地址位置的范围取决于实现方式的诸多细节。

图4是在DSP 60之内的相位校正单元410的框图，其中包括误差测量模块401。误差测量模块401包括减法器430，减法器430将来自抽头100、101的信号的差值馈送到乘法器460的两个输入端口，乘法器460返回该差值的平方。第二减法器431对来自抽头101的信号以及来自抽头100的信号经延迟寄存器450延迟后的版本取差值。用第二乘法器461，对减法器431的输出求平方。第三减法器432对来自乘法器460和461的输出取差值；来自减法器432的差值进入包括加法器440和延迟寄存器451的反馈环路，如图2、3所示。反馈环路提供用于驱动适应性处理器220的相位误差信号e_phase。

在一些实施方式中，适应性处理器220根据下述算法进行操作。如在图2、3所示的偏置和增益校正单元210、310中那样，适应性处理器220以一种使相位误差信号最小化的方式在PLUT₂ 35中选择地址。以一种相应的方式使用所选地址所对应的值来控制ADC 20和21之间的相位误差。如有必要，上溢/下溢模块294监控地址设置并且调节PLUT₁ 34，以使PLUT₂ 35保持在给定的范围中。

在较佳的实施方式中，适应性处理器220使用正负号函数模块282来确定相位误差信号的符号，其输出与相位步长μ_phase ^k相乘，以控制加到偏移值N_phase/2以产生PLUT₂ 35的地址的那个值，正如图4所示那样。所得的乘积进入用加法器286和延迟寄存器288实现的反馈环路。舍入模块290对反馈环路的输出进行舍入处理以形成地址步进，用加法器292可以使该地址步进偏移一个偏移值N_phase/2。然后，偏移的地址被馈送到PLUT 32和33。如上所述，上述偏移值与地址位置的范围取决于实现方式的诸多细节。

所揭示的TIADC的各实施方式可以使用单个适应性处理器220来控制所有三组LUT 30-35。在这些实施方式中，按顺序将偏置、增益和相位误差校正应用于ADC 20、21(例如，首先校正偏置误差，然后校正增益误差，然后校正相位误差，并且重复下去)。因为所有三个校正单元共享一个公用的适应性处理器220，所以所得的TIADC比具有单独的偏置、增益和相位校正单元的TIADC要小、要轻、更有效且制造起来更简单。此外，在性能比尺寸或成本更重要的其它实施方式中，每一个适应性处理器220都可以用专用硬件或可编程处理器来实现。

图5示出了来自偏置、增益和相位校正单元的输出连接到电荷域管线ADC 500的第一管线级501的情况，该ADC 500可以用在图1的双通道TIADC 10中。该ADC 500的进一步描述可以在美国专利申请12/074,706和美国专利7,079,067中找到，这两篇文献全部引用在此作为参考。第一和第二管线级501和502将电荷重新分配、电荷比较和电荷重新分配驱动器电路并入到单端管线中，以提供两位模数转换。将另外的级添加到该管线中提供了另外的模数转换位，其中连续的级以相似的方式对穿过该管线传播的电荷分组进行操作。

在时钟信号CLK的交替的半周期上，电荷分组进出具有电荷转移电路505的第一管线级501，从而使节点520处的电压根据转移的电荷分组的大小而变化。比较器530将所得的节点520处的电压与参考电压V_RC进行比较。锁存器522每一时钟周期对来自比较器530的输出进行一次锁存，以产生数字输出V_B1。电荷重新分配驱动器513接收V_B1，并且向级502输出电荷重新分配电压信号V_QR。在级502中，V_QR的转变引起了比较器的一个节点处的电压的相应变化，从而意味着级501的比较结果控制着后一级502中的电荷重新分配。

来自偏置、增益和相位校正单元210、310、410的输出可以被用于控制管线各级的各个组件。例如，来自OLUT(比如，图1和2中的OLUT 30和31)的偏置控制信号531可以被用于调节参考电压V_RC。相似的是，来自GLUT(比如图1和3中的GLUT 32和33)的增益控制信号533可以被用于调节比较器530的增益。时钟相位V_C1和V_CC1可以被延迟或推进一个可变的相位延迟510，这受来自PLUT(比如PLUT 34和35)的信号511控制。可变的相位延迟510可以是用延迟锁定环路、分散延迟线路、或任何其它合适的延迟、缓冲器或存储器元件来实现的。

偏置、增益和相位校正信号可以连接到电荷域管线ADC中的某一些级或全部的级。另外，不同的校正信号可以被应用于不同的级以便在校正误差时进行更精细的控制。本领域技术人员应该理解，偏置、增益和相位校正信号可以以相似的方式连接到任何合适的ADC，包括电荷域管线ADC。

偏置误差

在这一部分内容中，我们考虑根据本发明操作的双通道TIADC 10仅用于偏置误差的估计和校正。为了看到偏置误差是如何被校正的，我们假设输入信号是x(t)＝cos(ω_ot+φ)，其中ω_o是输入信号12的任意的频率，φ是输入信号12的任意的相位。双通道TIADC 10的输出14是由下式给出：

(1)

其中，V₁和V₂是ADC₁ 20和ADC₂ 21的偏置值，n是样本个数，T是双通道TIADC 10的采样周期。通过将奇偶时刻的输出组合起来，我们得到了：

y(n)＝cos(ω_onT+φ)+V₁+(1-(-1)ⁿ)V_d

＝cos(ω_onT+φ)+V_s+(-1)ⁿV_d                                   (2)

其中

$V_s=\frac{V_1+V_2}{2}$

$V_d=\frac{V_2-V_1}{2}$

(3)

表示两个ADC 20、21之间的偏置的平均值和差异。方程(2)可以被写成

y(n)＝cos(ω_onT+φ)+V_s+cos(ω_snT/2)V_d                       (4)

其中ω_s＝2π/T是采样频率，并且(-1)ⁿ＝cos(ω_snT/2)。根据方程(4)可以清楚看到，这两个ADC 20、21之间的平均偏置产生了直流项，偏置之差则产生了尼奎斯特频率的音调。在各实施方式中，目的是使后一种音调(即尼奎斯特频率的音调)的大小最小化。应该理解，一旦偏置值的差异被消除或最小化(例如，通过使用OLUT 30、31使ADC 20和21之间的相对偏置线性地移动)，使平均偏置值最小化是相当直接了当的。图6示出了当双通道TIADC的采样频率是400MHz时具有偏置误差的50MHz音调的模拟频谱。如图6所示，在所得的频谱中有两个音调是因偏置误差而出现的。直流音调对应于这两个ADC 20和21之间的平均偏置值，而尼奎斯特频率的音调对应于这两个ADC 20和21之间的偏置值的差异。

图7示出了同一信号在偏置误差校正之后的模拟频谱，下文会解释。可以看出，因偏置值的差异而导致的尼奎斯特频率的音调已经最小化了。尼奎斯特频率的音调的抑制的量取决于在校正之后上述两个ADC之间的偏置的剩余差异。可以看出，尼奎斯特频率的音调被抑制了超过50dB。在图6和7之间，可以看出，直流成分是不同的。这是因为这样一个事实，已经使ADC₂的偏置大致等于ADC₁的偏置。

为了使尼奎斯特频率的音调的大小最小化，我们需要获得该频率处的信号的信息。为此，让y₁(n)和y₂(n)分别对应于来自ADC₁ 20和ADC₂ 21的输出。与ω_s/2相对应的y(n)的N-点DFT是由下式给出的：

$Y(\mathrm{\ω}={\mathrm{\ω}}_s/2)=\frac{1}{N}(y_1\left(n\right)-y_2\left(n\right)+y_1(n-1)-y_2(n-1)+\·\·\·)$

$=e_{\mathrm{offset}}$ (5)

其中

$e_{\mathrm{offset}}=\frac{1}{N}\underset{k=0}{\overset{1}{\mathrm{\Σ}}}(y_1(n-k)-y_2(n-k))$

(6)

根据方程6，很明显，通过使e_offset≈0，我们可以使尼奎斯特频率的音调的大小最小化。e_offset的计算对应于取上述平均值之差，或者对应于在N个样本上来自两个ADC 20和21的输出之差的平均值。N的值越大，该估计就越准确。样本的个数可以根据处理器和应用而改变：双向通信(例如，通过以太网连接进行通信)通常需要快速的收敛或N的更小值。例如，当N＝1时，每一个样本都经历校正。单向通信(如缆线调制解调器中那样)并不要求如此快速的收敛，并且可以用更多的样本来实现(即N的更大的值)。

OLUT 30和31(其大小均为N_offset)包括许多条目，这些条目可以被用于直接或间接控制ADC 20、21中的偏置。因为我们正把估计和校正看成一种混合域处理，所以如果OLUT 30、31充当模拟和数字域之间的界面，则并不丧失一般性。OLUT 30、31的地址是用适应性算法在数字域中进行估计的，比如下文所描述的那种，而OLUT30、31的输出则直接或间接地提供模拟域中的相应偏置校正。为了示出，让上述两个ADC之间的偏置的最大差异是±X_o最低有效位(LSB)。在典型的12位TIADC中，最大的可容忍的偏置差异将大约是60LSB，或者大约是总位宽的3％。OLUT30和31的条目被设计成根据模拟电路用线性的、对数的或任何其它分布来覆盖该范围。对于线性分布，OLUT 30和31中的条目与下一个条目相差了2X_o/N_offset个LSB。在较佳的实施方式中，OLUT 30和31中的条目线性地分布在零误差点附近，并且对数地分布在该分布的边缘附近。

再次参照图1所示的双通道TIADC 10，考虑到ADC₁ 20的OLUT₁ 30的地址可使得来自OLUT₁ 30的输出是零。如上所述，OLUT₁ 30与ADC₁ 20相关联，OLUT₂ 31与ADC₂ 21相关联。对于两个OLUT 30和31具有偏置值随OLUT地址呈线性分布的情况而言，DSP 60将OLUT₁ 30的地址设为N_offset/2。

作为一个示例，图8示出了基于方程(6)在N_offset＝256时e_offset随OLUT₂ 31变化的情况。OLUT₁的地址是128，这意味着来自OLUT₁的输出是零，从而假定OLUT中的值呈线性分布。根据图8，很明显，e_offset是在偏置误差的两个极端之间呈线性变化。可以看出，对于OLUT₂ 31的特定地址，误差函数穿过零。在这种情况下，OLUT₂ 31的最佳地址是192。如下所述，DSP 60使用自适应算法来寻找用于使e_offset的绝对值最小化的OLUT₂ 31的地址。在较佳实施方式中，自适应算法是基于e_offset的符号，因此，是硬件有效的。

用于偏置误差校正的算法

假定OLUT 30和31中的值呈线性分布，DSP 60将OLUT₁ 30的地址设为N_offset/2。让OLUT₂ ^k表示在第k次迭代时OLUT₂ 31的地址。让μ₁ ^k表示在第k次迭代时的变量，让μ_offset ^k表示在第k次迭代时上述适应性算法的步长。此处，我们假定

${\mathrm{\μ}}_{\mathrm{offset}}^k\∈[{\mathrm{\μ}}_{\mathrm{offset}\min },{\mathrm{\μ}}_{\mathrm{offset}\max }]$

(7)

其中μ_offsetmin和μ_offsetmax分别是最小值和最大值。用于校正偏置误差的适应性算法现在可以写成

${\mathrm{OLUT}}_2^k=\frac{N_{\mathrm{offset}}}{2}+\mathrm{round}\left({\mathrm{\μ}}_1^k\right)$

${\mathrm{\μ}}_1^{k+1}={\mathrm{\μ}}_1^k+\mathrm{sign}\left(e_{\mathrm{offset}}\right){\mathrm{\μ}}_{\mathrm{offset}}^k$

${\mathrm{\μ}}_{\mathrm{offset}}^{k+1}=\max (\frac{{\mathrm{\μ}}_{\mathrm{offset}}^k}{2},{\mathrm{\μ}}_{\mathrm{offset}\min })\mathrm{ifk}=k_1$ (8)

其中，

和k₁是任何任意的正数。从方程8可以看出，μ₁ ^k基于e_offset的符号来提供OLUT₂ 31的地址的更新。在收敛处，OLUT₂ ^k指示用于产生e_offset的最小绝对值的OLUT₂ 31的最佳地址。对于早先引用的示例，图9示出了OLUT₂ ^k随着迭代k而收敛。从图9中可以看出，在大约7次迭代的过程中，OLUT₂ ^k收敛到在192附近的地址，这是与图8所示e_offset的零交叉值相对应的最佳地址。

我们现在用一组参数来解释适应性算法的操作过程。为此，我们选择μ_offsetmax＝64、μ_offsetmin＝1和k₁＝1。OLUT₁的地址被设为128，并且

在第一次迭代过程中，基于e_offset的符号，获得了μ₁ ²。图9示出了e_offset的符号是正的，因此，

且

因此，在第二次迭代过程中，OLUT₂ 31的地址被设为192。理想情况下，在这一阶段，e_offset的符号应该是零(回想到当OLUT₂的地址是192时出现了这种情况下的e_offset的零交叉)。然而，因为量化和舍入误差，e_offset的符号是正的。现在，

并且

在第三次迭代过程中，OLUT₂ 31的地址是224。这种算法以这种方式继续下去，直到获得了OLUT₂ 31的地址的最佳值。这种用于发现OLUT₂ 31的地址的最佳值的搜索被命名为二进制搜索。

没有必要将OLUT₁ 30的地址固定在N_offset/2处。如果在偏置校正的调适过程中的迭代k期间OLUT₂ 31的地址超过边界[N₁ ⁰，N₂ ⁰](其中

并且

)，则OLUT₁ 30的地址可以适当地改变并且调适过程重新开始。

增益误差

在这一部分内容中，我们考虑只具有增益误差的双通道TIADC 10。同样，假定输入信号12是x(t)＝cos(ω_ot+φ)，双通道TIADC 10的输出14是由下式给出的：

(9)

其中G₁和G₂是分别由ADC₁ 20和ADC₂ 21提供的增益。通过将奇偶时刻的输出14组合起来，我们获得：

y(n)＝G₁cos(ω_onT+φ)+(1-(-1)ⁿ)G_dcos(ω_onT+φ)

＝[G_s+(-1)ⁿG_d]cos(ω_onT+φ)                                      (10)

其中

$G_s=\frac{G_1+G_2}{2}$

$G_d=\frac{G_1-G_2}{2}=\frac{G_1}{2}(1-\frac{G_2}{G_1})$

(11)

同样，通过使用

方程(10)可以被重新写成：

$y\left(n\right)=G_s\cos ({\mathrm{\ω}}_o\mathrm{nT}+\mathrm{\φ})+G_d\cos [({\mathrm{\ω}}_o-\frac{{\mathrm{\ω}}_s}{2})\mathrm{nT}+\mathrm{\φ}]$ (12)

方程12示出了增益失配产生了在ω_s/2附近反射的图像音调，该图像音调的振幅正比于上述两个ADC 20和21之间的增益值之差。也可以看出，可以用上述两个ADC 20和21的增益的平均值来调整上述输入信号。这不需要成为担心的情况，因为自动增益控制(AGC)环路通常被用于校正这种误差。图10示出了当双通道TIADC 10的采样频率是400MHz时具有增益误差的50MHz音调的模拟频谱。如图10所示，在150MHz处，有图像音调。抑制的量取决于上述两个ADC 20和21的增益值之差。或者，它取决于上述两个ADC 20和21的增益值之比以及整体之间的差异。图11示出了同一信号在应用了增益校正之后的模拟频谱，下文会解释。可以看出，增益校正使图像音调减小了超过25dB。

通过使上述两个ADC 20和21上的信号的功率之差最小化，就可以实现这两个ADC 20和21之间的增益值之差的最小化。为此，增益误差函数可以表示成下式

$e_{\mathrm{gain}}=\frac{1}{N}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}(y_1{(n-k)}^2-y_2{(n-k)}^2)$

(13)

从上述方程可以注意到，只要变量k_gain满足下式，就可以使e_gain大致等于零。

$\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{y}_1{(n-k)}^2\≈k_{\mathrm{gain}}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{y}_2{(n-k)}^2$

(14)

如图1所示，DSP 60使用GLUT 32和33直接或间接地控制每一个ADC 20和21的输出的增益。每一个GLUT 32和33中的分布可以是线性的、对数的或任何其它分布。如果上述两个ADC的增益之比的最大变化是(1±X_g)，则这些GLUT被设计成覆盖2X_g的整个范围。在较佳的实施方式中，X_g≤2％意味着增益的可容忍的范围是标称增益值的0.98-1.02倍。

就像偏置估计和校正的情况那样，我们假定GLUT₁ 32的地址可使得来自它的输出是1。作为一个示例，我们假定GLUT 32和33中的值呈线性分布，其中每一个GLUT 32和33的大小是N_gain。图12示出了基于方程(13)e_gain随GLUT₂ 33的地址变化的情况。在所示的实施方式中，N_gain＝256，尽管N_gain可以取任何合适的值。尽管误差变化不是线性的，但是就线性而言其表现是相当好的。从图12中明显看出，e_gain的零交叉区域对应于GLUT₂ 33的最佳地址。在图12中，e_gain的绝对值的最小值对应于GLUT₂地址162。

用于增益误差校正的算法

假定GLUT中的分布是线性的，DSP 60将GLUT₁ 32的地址设为N_gain/2。让GLUT₂ ^k表示在第k次迭代时GLUT₂ 33的位置。让μ₂ ^k表示在第k次迭代时的变量，让μ_gain ^k表示在第k次迭代时上述适应性算法的步长。此处，我们假定

${\mathrm{\μ}}_{\mathrm{gain}}^k\∈[{\mathrm{\μ}}_{\mathrm{gain}\min },{\mathrm{\μ}}_{\mathrm{gain}\max }]$

(15)

其中μ_gainmin和μ_gainmax分别是μ_gain ^k的最小值和最大值。用于校正增益误差的适应性算法可以被写成：

${\mathrm{GLUT}}_2^k=\frac{N_{\mathrm{gain}}}{2}+\mathrm{round}\left({\mathrm{\μ}}_2^k\right)$

${\mathrm{\μ}}_2^{k+1}={\mathrm{\μ}}_2^k+\mathrm{sign}\left(e_{\mathrm{gain}}\right){\mathrm{\μ}}_{\mathrm{gain}}^k$

${\mathrm{\μ}}_{\mathrm{gain}}^{k+1}=\max (\frac{{\mathrm{\μ}}_{\mathrm{gain}}^k}{2},{\mathrm{\μ}}_{\mathrm{gain}\min })\mathrm{ifk}=k_2$ (16)

其中，

和k₂是任何任意的正数。从上述适应性算法可以看出，μ₂ ^k基于e_gain的符号来提供GLUT₂ 33的地址的更新。在收敛处，GLUT₂ ^k指示用于产生e_gain的最小绝对值的GLUT₂ 33的最佳地址。对于早先引用的示例，图13示出了GLUT₂ ^k随着迭代k而收敛，假定N_gain＝256。从图13中可以看出，在大约7次迭代的过程中，GLUT₂ ^k收敛到在162附近的地址，这是与图12所示e_gain的零交叉值相对应的最佳地址。

必须注意到，没有必要将GLUT₁ 32的地址固定到N_gain/2。如果在增益校正的调适过程中的迭代k期间GLUT₂ 32的地址超过边界[N₁ ^g，N₂ ^g](其中

并且

)，则GLUT₁ 32的地址可以适当地改变并且调适过程重新开始

相位误差

在这一部分内容中，我们考虑只具有相位误差的双通道TIADC 10。同样，假定输入信号12是x(t)＝cos(ω_ot+φ)，双通道TIADC 10的输出14是由下式给出的：

$y\left(n\right)=\cos \left({\mathrm{\ω}}_{o}t\right[\mathrm{nT}+\frac{\mathrm{\Δt}}{2}-{(-1)}^n\frac{\mathrm{\Δt}}{2}]+\mathrm{\φ})$

(17)

此处，假定ADC₁ 20在时间瞬时2nT处进行采样，而ADC₂ 21在时间瞬时(2n+1)T+Δt处进行采样。结果，Δt是采样时间误差。上述方程可以重新写成：

$y\left(n\right)=\cos [{\mathrm{\ω}}_o(\mathrm{nT}+\frac{\mathrm{\Δt}}{2})+\mathrm{\φ}]\cos \left[{(-1)}^n\frac{{\mathrm{\ω}}_o\mathrm{\Δt}}{2}\right]$

$+\sin [{\mathrm{\ω}}_o(\mathrm{nT}+\frac{\mathrm{\Δt}}{2})+\mathrm{\φ}]\sin \left[{(-1)}^n\frac{{\mathrm{\ω}}_o\mathrm{\Δt}}{2}\right]$ (18)

可以看出，cos[(-1)ⁿω_oΔt/2]＝cos[ω_oΔt/2]，因为正弦函数是奇函数，同时(-1)ⁿ＝cos(nπ)，我们得到sin[(-1)ⁿω_oΔt/2]＝cos(nπ)sin[ω_oΔt/2]。通过使用sin(a)cos(nπ)＝sin(a-nπ)和nπ＝ω_snT/2，上述方程可以被写成：

$y\left(n\right)=\cos \left[\frac{{\mathrm{\ω}}_o\mathrm{\Δt}}{2}\right]\cos [{\mathrm{\ω}}_o\mathrm{nT}+\frac{{\mathrm{\ω}}_o\mathrm{\Δt}}{2}+\mathrm{\φ}]$

$+\sin \left[\frac{{\mathrm{\ω}}_o\mathrm{\Δt}}{2}\right]\sin [{\mathrm{\ω}}_o\mathrm{nT}+\frac{{\mathrm{\ω}}_o\mathrm{\Δt}}{2}-\frac{{\mathrm{\ω}}_s\mathrm{nT}}{2}+\mathrm{\φ}]$

$=\cos \left[\frac{{\mathrm{\ω}}_o\mathrm{\Δt}}{2}\right]\cos [{\mathrm{\ω}}_o\mathrm{nT}+\frac{{\mathrm{\ω}}_o\mathrm{\Δt}}{2}+\mathrm{\φ}]$

$+\sin \left[\frac{{\mathrm{\ω}}_o\mathrm{\Δt}}{2}\right]\sin [({\mathrm{\ω}}_o-\frac{{\mathrm{\ω}}_s}{2})\mathrm{nT}+\frac{{\mathrm{\ω}}_o\mathrm{\Δt}}{2}+\mathrm{\φ}]$ (19)

假定与1/ω_o比Δt是很小的，cos(ω_oΔt/2)≈1并且sin(ω_oΔt/2)≈ω_oΔt/2。结果，

$y\left(n\right)\≈\cos [{\mathrm{\ω}}_o\mathrm{nT}+\frac{{\mathrm{\ω}}_o\mathrm{\Δt}}{2}+\mathrm{\φ}]+\frac{{\mathrm{\ω}}_o\mathrm{\Δt}}{2}\sin [({\mathrm{\ω}}_o-\frac{{\mathrm{\ω}}_s}{2})\mathrm{nT}+\frac{{\mathrm{\ω}}_o\mathrm{\Δt}}{2}+\mathrm{\φ}]$

$\≈\cos [{\mathrm{\ω}}_o\mathrm{nT}+\frac{{\mathrm{\ω}}_o\mathrm{\Δt}}{2}+\mathrm{\φ}]-\frac{{\mathrm{\ω}}_o\mathrm{\Δt}}{2}\sin [(\frac{{\mathrm{\ω}}_s}{2}-{\mathrm{\ω}}_o)\mathrm{nT}-\frac{{\mathrm{\ω}}_o\mathrm{\Δt}}{2}-\mathrm{\φ}]$ (20)

从上述方程我们可以看出，相位误差产生了其振幅正比于相位误差Δt的图像音调。有趣的是，注意到，该图像音调与增益误差所产生的音调相比有π/2的相位差别。图14示出了具有50MHz处的音调的信号的模拟频谱。同样，假定采样频率是400MHz。从图14中可以看出，在150MHz处，有一个因相位误差而产生的图像音调。图15示出了同一信号在相位校正之后的模拟频谱，该图像音调已经被抑制了超过25dB。抑制的量取决于Δt接近于零的程度。

众所周知，两个序列之间的关联提供了关于它们之间的时间延迟的信息。为此，我们现在用下式来定义相位误差：

$e_{\mathrm{phase}}=\frac{1}{N}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\{y_1(n-k)y_2(n-k)-y_2(n-k)y_1(n+1-k)\}$

$=\frac{1}{N}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{y}_2(n-k)\{y_1(n-k)-y_2(n+1-k)\}$

(21)

用于相位误差的备选表达式由下式给出：

$e_{\mathrm{phase}}=\frac{1}{N}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\{y_1(n-k)-y_2(n-k)\}}^2-{\{y_2(n-k)-y_1(n+1-k)\}}^2$ (22)

它也提供了上述两个ADC 20、21之间的相位误差的有关信息。

如上述偏置和增益校正过程中那样，DSP 60使用PLUT 34、35(其大小是N_phase)来直接或间接地控制到ADC 20、21的时钟信号的相位。用适应性算法在数字域中估计PLUT 34、35的地址，而PLUT 34、35的输出则在用于控制ADC 20、21的时钟信号45中直接或间接地提供相应的延迟。让上述两个ADC 20、21之间的最大相位延迟是±X_p个单位，其中PLUT 34、35的条目被设计成覆盖该范围。在较佳的实施方式中，该最大相位延迟大约是上述周期的0.3％，或者对于500MHz的采样频率而言是±5.75ps的时间延迟(即2ns的采样周期)。±X_p的单位可以是秒、弧度或采样频率的分数，PLUT 34、35的条目可以根据实现该校正过程的模拟电路而遵循线性的、对数的或任何其它分布。

同样，DSP 60设置PLUT₁ 34的地址，使得来自PLUT₁ 34的输出是零。换句话说，没有对ADC₁ 20执行校正。一个实施方式使用了在PLUT 34、35中的值的线性分布，其中每一个PLUT 34、35的大小是N_phase。作为一个示例，图16示出了基于方程(22)e_phase随PLUT₂ 35的地址变化的情况，同时N_phase＝256，尽管N_phase可以取任何合适的值。从图16中明显看出，e_phase的零交叉区域对应于PLUT₂的最佳地址。在图16中，e_phase的最小绝对值对应于PLUT₂地址157。现在我们开发一种适应性算法，寻求与e_phase的零交叉值相对应的PLUT₂ 35的最佳地址。

用于相位误差校正的算法

假定PLUT 34和35中的分布是线性的，DSP 60将PLUT₁ 34的地址设为N_phase/2。让PLUT₂ ^k表示在第k次迭代时PLUT₂ 35的地址。让μ₃ ^k表示在第k次迭代时的变量，让μ_phase ^k表示在第k次迭代时上述适应性算法的步长。此处，我们假定

${\mathrm{\μ}}_{\mathrm{phase}}^k\∈[{\mathrm{\μ}}_{\mathrm{phase}\min },{\mathrm{\μ}}_{\mathrm{phase}\max }]$

(23)

其中μ_phasemin和μ_phasemax分别是μ_phase ^k的最小值和最大值。用于校正相位误差的适应性算法可以被写成

${\mathrm{PLUT}}_2^k=\frac{N_{\mathrm{phase}}}{2}+\mathrm{round}\left({\mathrm{\μ}}_3^k\right)$

${\mathrm{\μ}}_3^{k+1}={\mathrm{\μ}}_3^k+\mathrm{sign}\left(e_{\mathrm{phase}}\right){\mathrm{\μ}}_{\mathrm{phase}}^k$

${\mathrm{\μ}}_{\mathrm{phase}}^{k+1}=\max (\frac{{\mathrm{\μ}}_{\mathrm{phase}}^k}{2},{\mathrm{\μ}}_{\mathrm{phase}\min })\mathrm{ifk}=k_3$ (24)

其中，

和k₃是任何任意的正数。从上述适应性算法可以看出，μ₃ ^k基于e_phase的符号来提供PLUT₂ 35的地址的更新。在收敛处，PLUT₂ ^k指示用于产生e_phase的最小绝对值的PLUT₂ 35的最佳地址。图17示出了PLUT₂ ^k随着迭代k而收敛，假定N_phase＝256。从图17中可以看出，在大约7次迭代的过程中，PLUT₂ ^k收敛到在157附近的地址，这是与图16所示e_phase的零交叉值相对应的最佳地址。

必须注意到，没有必要将PLUT₁ 34的地址固定到N_phase/2。如果在相位校正的调适过程中的迭代k期间PLUT₂ 35的地址超过边界[N₁ ^p，N₂ ^p](其中

并且

)，则PLUT₁ 34的地址可以适当地改变并且调适过程重新开始。

还必须提及，方程(22)对于所有奇数尼奎斯特区域都是有效的。对于偶数尼奎斯特区域，相位误差的符号是方程(22)中给出的相位误差的负数。换句话说，对于偶数尼奎斯特区域，相位误差变为

(25)

用于宽带信号的偏置、增益和相位误差校正

                                                                        

到目前为止，我们已经处理了包括单个音调的输入信号。现在，我们将看看当信号是宽带的时候的偏置、增益和相位误差。图18示出了在采样率是400MHz时到双通道TIADC 10的宽带信号的频谱。同样，对于N_offset＝256时OLUT₂ 31中的值的线性分布，图19示出了e_offset随OLUT₂ 31的地址变化的情况。从图19中明显看到，e_offset是偏置误差的两个极端之间的线性变化，即使是当输入信号是宽带的时候。可以看出，在OLUT₂ 31的特定地址处，误差函数穿过零。考虑到这一点，具有OLUT₂ 31的最佳地址的二进制搜索的同一算法可以被用于输入信号是宽带的情况。

同样，对于N_gain＝256时GLUT₂ 33中的值的线性分布，图20示出了e_gain随GLUT₂ 33的地址变化的情况。从图20中可以看出，增益误差函数不再是平滑的直线。事实上，增益误差示出了非线性的行为。然而，当仔细看图20时，可以看出，在GLUT₂地址的整个范围中，e_gain具有某一趋势。通过对e_gain的变化执行消除趋势的操作，可以提取线性部分。在某些实施方式中，消除趋势的操作最好是一阶的或线性的，最小二乘拟合到该数据，正如图20所示。图20示出了从消除趋势操作过程中提取的直线。这示出了对于GLUT₂ 33的某一地址存在e_gain等于零。上述用于增益误差估计和校正的适应性算法可以被应用于当输入是宽带的情况，只要μ_gainmin、μ_gainmax和k₂被恰当地选择就可以。为了让该算法收敛，μ_gainmax和μ_gainmin必须很小，使得图20的线性趋势能够被捕获。必须提及的是，因为在上述适应性算法中

是很小的值，所以，收敛时间变得较长。

同样，对于N_phase＝256时PLUT₂中的值的线性分布，图21示出了e_phase随PLUT₂的地址变化的情况。从图21中可以看出，相位误差函数就像增益误差函数那样，不再是平滑的函数，而是显示出与增益误差变化相似的非线性行为。还可以看出，e_phase所具有的趋势相似于当到双通道TIADC 10的输入是宽带的时候的e_gain的趋势。从图21中可以看出，在非线性变化中，有线性部分。同样，通过对e_phase的变化执行消除趋势的操作，可以提取线性部分。图21示出了从消除趋势操作过程中获得的直线。这示出了对于PLUT₂ 35的某一地址存在e_phase等于零。上述用于相位误差估计和校正的适应性算法可以被应用于当输入是宽带的情况，只要μ_phasemin、μ_phasemax和k₃被恰当地选择就可以。为了让该算法收敛，μ_phasemax和μ_phasemin必须很小，使得图21的线性趋势能够被捕获。同样，必须提及的是，因为在上述适应性算法中μ_phase ^k∈[μ_phasemax，μ_phasemin]是很小的值，所以，收敛时间变得较长。

在许多应用中，长收敛时间可能是不可接受的。从上文中可以看出，可以产生用于偏置校正的适应性算法，用二进制搜索在前7-8次迭代过程中就收敛。然而，对于宽带输入而言，增益与相位的误差是非线性的，因此，为了加速收敛，我们提出一种两步算法，其中在第一步获得了GLUT₂ 33或PLUT₂ 35的最佳地址的邻域。第二步是先前提及的适应性算法，其中使用μ_gain ^k或μ_phase ^k的小数值。

从图20、21中可以看出，用于表示e_gain或e_phase变化的最小二乘拟合的直线提供了零交叉，该零交叉是GLUT₂ 33或PLUT₂ 35的最佳地址。为此，让N_lut表示N_gain或N_phase，e_err表示e_gain或e_phase，X(k)表示GLUT₂ 33或PLUT₂ 35的第k个地址。让

$R=\underset{k=0}{\overset{N_{\mathrm{lut}}}{\mathrm{\Σ}}}{[e_{\mathrm{err}}\left(k\right)-Y\left(k\right)]}^2$

$=\underset{k=0}{\overset{N_{\mathrm{lut}}}{\mathrm{\Σ}}}{[e_{\mathrm{err}}\left(k\right)-(a+\mathrm{bX}\left(k\right))]}^2$ (26)

其中a和b是常数，并且e_err(k)表示地址位置X(k)的误差值。必须回想到，e_err(k)是用方程(13)或方程(22)获得的。从方程26中可以注意到，Y(k)＝a+bX(k)提供了e_err(k)的变化的直线拟合，只要常数a和b是已知的就可以。相对于常数a和b，使R的导数等于零，我们就获得了

$\frac{\∂R}{\∂a}=-2\underset{k=0}{\overset{N_{\mathrm{lut}}}{\mathrm{\Σ}}}[e_{\mathrm{err}}\left(k\right)-(a+\mathrm{bX}\left(k\right))]=0$

$\frac{\∂R}{\∂b}=-2\underset{k=0}{\overset{N_{\mathrm{lut}}}{\mathrm{\Σ}}}[e_{\mathrm{err}}\left(k\right)-(a+\mathrm{bX}\left(k\right))]X\left(k\right)=0$

(27)

通过解上述两个方程，我们获得了

$a=\frac{\underset{k=1}{\overset{N_{\mathrm{lut}}}{\mathrm{\Σ}}}{e}_{\mathrm{err}}\left(k\right)\underset{k=1}{\overset{N_{\mathrm{lut}}}{\mathrm{\Σ}}}X{\left(k\right)}^2-\underset{k=1}{\overset{N_{\mathrm{lut}}}{\mathrm{\Σ}}}X\left(k\right)\underset{k=1}{\overset{N_{\mathrm{lut}}}{\mathrm{\Σ}}}X\left(k\right)e_{\mathrm{err}}\left(k\right)}{N_{\mathrm{lut}}\underset{k=1}{\overset{N_{\mathrm{lut}}}{\mathrm{\Σ}}}X{\left(k\right)}^2-{\left(\underset{k=1}{\overset{N_{\mathrm{lut}}}{\mathrm{\Σ}}}X\left(k\right)\right)}^2}$

$b=\frac{N_{\mathrm{lut}}\underset{k=1}{\overset{N_{\mathrm{lut}}}{\mathrm{\Σ}}}X\left(k\right)e_{\mathrm{err}}\left(k\right)-\underset{k=1}{\overset{N_{\mathrm{lut}}}{\mathrm{\Σ}}}X\left(k\right)\underset{k=1}{\overset{N_{\mathrm{lut}}}{\mathrm{\Σ}}}{e}_{\mathrm{err}}\left(k\right)}{N_{\mathrm{lut}}\underset{k=1}{\overset{N_{\mathrm{lut}}}{\mathrm{\Σ}}}X{\left(k\right)}^2-{\left(\underset{k=1}{\overset{N_{\mathrm{lut}}}{\mathrm{\Σ}}}X\left(k\right)\right)}^2}$ (28)

通过使y(k)＝0，就可以获得最佳点的邻域。因此

$k=\mathrm{Int}(-\frac{a}{b})$

$=\mathrm{Int}\left(\frac{\underset{k=1}{\overset{N_{\mathrm{lut}}}{\mathrm{\Σ}}}X\left(k\right)\underset{k=1}{\overset{N_{\mathrm{lut}}}{\mathrm{\Σ}}}X\left(k\right)e_{\mathrm{err}}\left(k\right)-\underset{k=1}{\overset{N_{\mathrm{lut}}}{\mathrm{\Σ}}}{e}_{\mathrm{err}}\left(k\right)\underset{k=1}{\overset{N_{\mathrm{lut}}}{\mathrm{\Σ}}}X{\left(k\right)}^2}{N_{\mathrm{lut}}\underset{k=1}{\overset{N_{\mathrm{lut}}}{\mathrm{\Σ}}}X\left(k\right)e_{\mathrm{err}}\left(k\right)-\underset{k=1}{\overset{N_{\mathrm{lut}}}{\mathrm{\Σ}}}X\left(k\right)\underset{k=1}{\overset{N_{\mathrm{lut}}}{\mathrm{\Σ}}}{e}_{\mathrm{err}}\left(k\right)}\right)$ (29)

其中Int(x)表示x的正数部分。没必要计算

和因为它们是已知的。通过使用上述方程中获得的X(k)的值，我们将μ₂ ^k或μ₃ ^k的初始值设为等于X(k)-N_lut/2。这构成了上述两步算法中的第一步。在第二步中，我们运行上述适应性算法，同时将合适的值赋予用于增益的μ_gainmin和μ_gainmax或用于相位的μ_phasemin和μ_phasemax。

在单步骤算法较佳的应用(即较慢的收敛是可接受的那些应用)中，我们可以获得具有校准信号的初始估计，该校准信号包括输入到双通道TIADC 10的单个音调。本申请提及的算法可以被用于获得收敛。在获得具有单个音调的收敛之后，实际的输入可以被引入。当恰当地选择用于增益的μ_gainmin和μ_gainmax或用于相位的μ_phasemin和μ_phasemax时，上述适应性算法可以重新开始。

尽管上文结合示例实施方式对本发明进行了特别的显示和描述，但是，本领域普通技术人员应该理解，在不背离本发明的范围的情况下可以作出许多形式和细节的改变。

Claims (33)

1.一种双通道时间交错型模数转换器(ADC)系统，包括：

时钟信号发生器，用于以频率f和周期T来产生时钟信号；

耦合到所述时钟信号发生器的第一ADC，所述第一ADC在所述时钟信号的奇数周期上对输入信号进行采样和保持，以提供第一数字信号；

耦合到所述时钟信号发生器的第二ADC，所述第二ADC在所述时钟信号的偶数周期上对所述输入信号进行采样和保持，以提供第二数字信号；

耦合成接收所述第一和第二数字信号的误差测量模块，所述误差测量模块基于所述第一和第二数字信号产生误差信号；

耦合成接收所述误差信号的适应性处理器，所述适应性处理器基于所述误差信号来估计所述第一和第二ADC之间的偏置、增益和采样时间误差中的至少一个，所述适应性处理器反馈与所估计的误差相对应的校正信号以校正所述第一和第二ADC中的至少一个的偏置、增益和采样时间误差之一；以及

多路复用器，用于使所述第一和第二数字信号交错以形成所述输入信号的数字表示。

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，

所述第一ADC和第二ADC是电荷域管线ADC，并且所述校正信号是通过电荷域管线的输入级进行反馈的。

3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，

所述适应性处理器通过测量基于干扰音调的误差信号，来估计偏置误差，所述干扰音调取决于所述第一和第二ADC之间的振幅偏置之差。

4.如权利要求1所述的系统，其特征在于，

所述适应性处理器通过测量基于所述第一和第二数字信号的功率之差的误差信号，来估计增益误差。

5.如权利要求1所述的系统，其特征在于，

所述适应性处理器通过确定所述第一和第二数字信号之间的关联，来估计采样时间误差。

6.如权利要求1所述的系统，其特征在于，

所述适应性处理器按顺序地处理偏置、增益和采样时间误差。

7.如权利要求6所述的系统，还包括：

耦合到所述适应性处理器的多个查询表(LUT)，

其中，所述校正信号基于所述LUT的地址，并且

每一个LUT包含用于控制所述第一和第二ADC中的至少一个的偏置设置、增益设置或延迟设置之一的数值。

8.如权利要求6所述的系统，还包括：

多个数模转换器(DAC)，

其中，所述校正信号被提供给所述DAC，并且

每一个DAC控制所述第一和第二ADC中的至少一个的偏置设置、增益设置或延迟设置之一。

9.如权利要求1所述的系统，还包括：

另外的适应性处理器，

所述适应性处理器配置成并行地处理偏置、增益和采样时间误差。

10.如权利要求1所述的系统，其特征在于，

所述适应性处理器包括：

用于确定所述误差信号的符号的正负号函数模块；

用于使所述误差信号的符号乘以地址步长的乘法器；

用于对所述乘法器的输出进行求和以及延迟的反馈环路；以及

用于对所述反馈环路的输出进行舍入的舍入模块。

11.如权利要求10所述的系统，其特征在于，

所述误差测量模块包括：

用于对所述第一和第二数字信号取差值的减法器；以及

用于对所述减法器的输出进行求和以及延迟从而提供所述误差信号的反馈环路。

12.如权利要求10所述的系统，其特征在于，

所述误差测量模块包括：

用于对所述第一数字信号求平方的第一乘法器；

用于对所述第二数字信号求平方的第二乘法器；

用于对来自所述第一和第二乘法器的输出取差值的减法器；以及

用于对所述减法器的输出进行求和以及延迟从而提供所述误差信号的反馈环路。

13.如权利要求10所述的系统，其特征在于，

所述误差测量模块包括：

用于对所述第一和第二数字信号取差值的第一减法器；

用于延迟所述第一数字信号的延迟元件；

用于对所述第二数字信号与来自所述延迟元件的输出取差值的第二减法器；

用于对来自所述第一减法器的输出求平方的第一乘法器；

用于对来自所述第二减法器的输出求平方的第二乘法器；

用于对来自所述第一和第二乘法器的输出取差值的第三减法器；以及

用于对所述第三减法器的输出进行求和以及延迟从而提供所述误差信号的反馈环路。

14.如权利要求1所述的系统，其特征在于，

所述适应性处理器使用硬件来估计并校正误差。

15.如权利要求1所述的系统，其特征在于，

所述适应性处理器使用软件来估计并校正误差。

16.如权利要求1所述的系统，还包括：

多个查询表(LUT)，

每一个LUT耦合到所述适应性处理器，并且配置成基于来自所述适应性处理器的输出针对偏置、增益或采样时间误差之一向第二ADC提供校正信号。

17.一种用于校正双通道时间交错型模数转换器(ADC)中的误差的方法，包括：

用时钟信号发生器以频率f和周期T来产生时钟信号；

分别用第一和第二ADC以交替的采样时间间隔2T对输入信号进行采样与保持从而产生第一和第二数字信号；

用误差测量模块基于所述第一和第二数字信号来确定误差信号；

用自适应处理器基于所述误差信号来估计所述第一和第二ADC之间的偏置、增益和采样时间误差中的至少一个；

基于所述适应性处理器所估计的误差，提供校正信号；

将所述校正信号应用于所述第一和第二ADC中的至少一个从而校正偏置、增益和采样时间误差之一；以及

用多路复用器使所述第一和第二数字信号交错以形成所述输入信号的数字表示。

18.如权利要求17所述的方法，其特征在于，

所述第一和第二ADC是电荷域管线ADC，并且所述校正信号被应用于电荷域管线的输入级。

19.如权利要求17所述的方法，其特征在于，

估计偏置误差包括基于干扰音调来测量误差信号，所述干扰音调的振幅取决于所述第一和第二ADC之间的振幅偏置之差。

20.如权利要求17所述的方法，其特征在于，

估计增益误差包括基于所述第一和第二数字信号的功率之差来测量误差信号。

21.如权利要求17所述的方法，其特征在于，

估计采样时间误差包括确定所述第一和第二数字信号之间的关联。

22.如权利要求17所述的方法，其特征在于，

偏置、增益和采样时间误差按顺序地被估计和校正。

23.如权利要求22所述的方法，其特征在于，

提供所述校正信号包括在查询表中查询与偏置、增益或采样时间误差相对应的地址值。

24.如权利要求22所述的方法，其特征在于，

提供所述校正信号包括将偏置、增益和采样时间误差所对应的数字值转换成相应的模拟偏置、增益和采样时间设置。

25.如权利要求17所述的方法，其特征在于，

偏置、增益和采样时间误差是被并行地估计的。

26.如权利要求17所述的方法，其特征在于，

估计误差包括：

用正负号函数模块来确定所述误差信号的符号；

用乘法器使所述误差信号的符号乘以地址步长；

用反馈环路对所述乘法器的输出进行求和以及延迟；以及

用舍入模块对所述反馈环路的输出进行舍入。

27.如权利要求26所述的方法，其特征在于，

确定所述误差信号还包括：

用减法器对所述第一和第二数字信号取差值；以及

用反馈环路对所述减法器的输出进行求和以及延迟从而提供所述误差信号。

28.如权利要求26所述的方法，其特征在于，

确定所述误差信号还包括：

用第一乘法器对所述第一数字信号求平方；

用第二乘法器对所述第二数字信号求平方；

用减法器对来自所述第一和第二乘法器的输出取差值；以及

用反馈环路对所述减法器的输出进行求和以及延迟从而提供所述误差信号。

29.如权利要求26所述的方法，其特征在于，

确定所述误差信号还包括：

用第一减法器对所述第一和第二数字信号取差值；

用延迟元件来延迟所述第一数字信号；

对所述第二数字信号与来自所述延迟元件的输出取差值；

用第一乘法器对来自所述第一减法器的输出求平方；

用第二乘法器对来自所述第二减法器的输出求平方；

用第三减法器对来自所述第一和第二乘法器的输出取差值；以及

用反馈环路对所述第三减法器的输出进行求和以及延迟从而提供所述误差信号。

30.如权利要求17所述的方法，其特征在于，

所述适应性处理器使用硬件来估计误差。

31.如权利要求17所述的方法，其特征在于，

所述适应性处理器使用软件来估计误差。

32.如权利要求17所述的方法，其特征在于，

提供所述校正信号包括根据分别存储在相应查询表上的偏置、增益或采样时间误差所对应的地址值在所述第二ADC上设置偏置、增益或采样时间设置。

33.一种双通道时间交错型模数转换器(ADC)，包括：

时钟信号发生器，用于产生时钟信号；

第一ADC，用于接收所述时钟信号并且在所述时钟信号的奇数周期上对输入进行采样和保持；

第二ADC，用于接收所述时钟信号并且在所述时钟信号的偶数周期上对所述输入进行采样和保持；

误差信号模块，用于接收所述第一和第二ADC的输出并且提供与所述输出的偏置、增益和相位误差相对应的误差信号；

查询表(LUT)，所述查询表存储用于控制所述第一和第二ADC中的至少一个的偏置设置、增益设置或延迟设置之一的数值；以及

适应性处理器，所述适应性处理器接收所述误差信号并且基于所述误差信号按顺序地估计偏置、增益和相位误差，所述适应性处理器还基于所述LUT中所存储的数值向所述第一和第二ADC按顺序地提供偏置、增益和相位误差的相应校正。

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