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          技術(shù)文章
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          采樣速率提高并降低噪聲, Δ-Σ轉(zhuǎn)換器應(yīng)用在擴(kuò)大

          工業(yè)測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域?qū)τ诜治龀绦蚓_度的要求不斷提高,為模擬電路開(kāi)發(fā)人員帶來(lái)重大挑戰(zhàn)。模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器是這類(lèi)測(cè)量程序的關(guān)鍵組件,譬如層析儀、質(zhì)譜儀、振動(dòng)分析和影像處理等。此外,模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器對(duì)于測(cè)試系統(tǒng)的測(cè)量信號(hào)分辨率和采樣頻率的要求也更為嚴(yán)格,本文將簡(jiǎn)單說(shuō)明對(duì)測(cè)量結(jié)果會(huì)產(chǎn)生重大影響的數(shù)種特定參數(shù)。

          新型Δ-Σ模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器采樣速率可高達(dá)20MSPS,因此許多過(guò)去僅能使用管線(xiàn)式模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器的應(yīng)用領(lǐng)域,例如ADSL測(cè)試設(shè)備或物理化學(xué)分析領(lǐng)域,現(xiàn)在已成為Δ-Σ轉(zhuǎn)換器的潛在市場(chǎng)。管線(xiàn)式模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器的信號(hào)雜波比并不高,耗電卻很大,因此應(yīng)用領(lǐng)域受到限制。 

           本文以ADS1610模塊為例介紹高速Δ-Σ(Delta-sigma)轉(zhuǎn)換器的細(xì)節(jié)和特定參數(shù)。許多參數(shù)會(huì)在高速精確測(cè)量程序中扮演關(guān)鍵角色,例如積分非線(xiàn)性誤差(INL)、差分非線(xiàn)性誤差(DNL)、漣波、信號(hào)噪聲比(SNR)和無(wú)混附信號(hào)動(dòng)態(tài)范圍(SFDR)。 

          奈奎斯特采樣定理(Nyquist Sampling Theorem)要求采樣頻率至少為信號(hào)頻率的兩倍,若要將4M~5MHz的測(cè)量信號(hào)交給模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器處理,采樣頻率可能要10MSPS(每秒百萬(wàn)采樣)才能達(dá)到要求。 

          但要利用10MSPS的SAR或管線(xiàn)式模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器,以16位精確度將5MHz模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字,迭頻消除濾波器(Anti-alias Filtering)的設(shè)計(jì)至少就要超過(guò)12階。 

          新型高速Δ-Σ模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器能在60MHz速率下執(zhí)行模擬信號(hào)采樣,內(nèi)建數(shù)字濾波功能則可消除5M~55MHz之間的噪聲,可用一顆低成本迭頻消除濾波器將5MHz模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)。此類(lèi)模塊對(duì)于頻率信號(hào)抖動(dòng)的敏感度也比10MSPS SAR和管線(xiàn)式模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器減少√6倍。 

          設(shè)計(jì)人員必須特別注意差分和積分非線(xiàn)性誤差,才能在此處達(dá)到16位分辨率。積分非線(xiàn)性誤差的定義是轉(zhuǎn)移函數(shù)與理想直線(xiàn)之間的偏差值,差分非線(xiàn)性誤差則是1LSB的理想值與最大可能二進(jìn)制增量(Worst Binary Increment)之間的相差值。這對(duì)于偵測(cè)混合信號(hào)里的特定頻率尤其重要。 

          其它應(yīng)用則要求濾波器的漣波越小越好,例如電信和影像采集應(yīng)用的重點(diǎn)就在于提供最好的信號(hào)噪聲比、總諧波失真(THD)和無(wú)混附信號(hào)動(dòng)態(tài)范圍。 

          采樣頻率可提高至20MSPS 

          某些高速Δ-Σ模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器在兩倍速模式下的采樣頻率可提高至20MSPS,以ADS1610為例,這個(gè)模塊的核心是多位串接式Δ-Σ架構(gòu)和AR- DWA算法。多位串接式Δ-Σ架構(gòu)是由多級(jí)電路組成的噪聲抑制功能,其中每一級(jí)都只需一個(gè)一階或二階調(diào)變器,使得此架構(gòu)擁有較高的穩(wěn)定性。級(jí)間增益可在超采樣比值(Oversampling Ratio)較低時(shí)改善信號(hào)量化噪聲比(Signal to Quantization Noise, SQNR)以提高數(shù)據(jù)輸出率。 

          業(yè)界已發(fā)展出多位串接式Δ-Σ架構(gòu)與AR-DWA算法,例如德州儀器選擇超采樣值等于6做為多位串接式2-1架構(gòu)的基礎(chǔ),在耗電量、電路復(fù)雜性和量化噪聲的分布之間取得平衡。多位串接式Δ-Σ架構(gòu)又稱(chēng)為「適應(yīng)性隨機(jī)式數(shù)據(jù)加權(quán)平均」(Adaptive Randomized-Data Weighted Averaging, AR-DWA)。觀(guān)察電路即可發(fā)現(xiàn)它是多位快閃式模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器,需要多個(gè)數(shù)字模擬轉(zhuǎn)換級(jí)做為回授,這些數(shù)字模擬轉(zhuǎn)換器會(huì)在一階和二階積分器中產(chǎn)生失真。圖1顯示各種誤差來(lái)源。

           透過(guò)外部電阻可減少耗電 

          接著介紹對(duì)于轉(zhuǎn)換器效能影響極大的轉(zhuǎn)換器電路。調(diào)變器以60MSPS速率對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行采樣,再由漣波很小的線(xiàn)性數(shù)字濾波器對(duì)調(diào)變器輸出信號(hào)進(jìn)行抽樣,然后以10Mbit/s速率和將近5MHz的最大信號(hào)速率提供輸出字符。在兩倍速模式下,超采樣比值會(huì)減少至3,使數(shù)據(jù)速率增加至20MSPS。 

          基本上,組件會(huì)根據(jù)差動(dòng)電壓參考來(lái)測(cè)量差動(dòng)輸入信號(hào),接著再?gòu)椥哉{(diào)整所產(chǎn)生的16位輸出字符,使其電壓位準(zhǔn)配合使用不同電源的其它邏輯電路。設(shè)計(jì)人員還能在頻率較低時(shí)透過(guò)外部電阻減少電流值,進(jìn)而將耗電量減至最少。 

          設(shè)計(jì)人員必須注意輸入信號(hào)的放大,不要讓輸入電壓最大值超過(guò)0.891VREF(-1dBFS),在參考電壓為3伏特時(shí),建議輸入電壓范圍應(yīng)該等于2.673伏特,共模電壓應(yīng)為2.5伏特,這樣才能完美匹配轉(zhuǎn)換器的輸入范圍。高速Δ-Σ模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器的數(shù)字輸出OTR會(huì)在輸入過(guò)載時(shí)變?yōu)楦唠娢弧R谳斎腚妷憾啻髸r(shí)啟動(dòng)靜電保護(hù)二極管是另一項(xiàng)重要考慮因素,此處允許的輸入電壓范圍是-0.1伏特<(AINN或AINP)<4.6伏特。 

          轉(zhuǎn)換器輸入電路是由開(kāi)關(guān)電容組成,開(kāi)關(guān)電容藉由輸入信號(hào)進(jìn)行充電,然后在每個(gè)頻率周期里放電。圖3是輸入電路的線(xiàn)路圖范例,開(kāi)關(guān)S1和S2代表調(diào)變器在采樣電容放電時(shí)的凈效應(yīng)。輸入放大器電路的選擇極為重要,轉(zhuǎn)換器輸入的外部驅(qū)動(dòng)電路須能應(yīng)付內(nèi)部開(kāi)關(guān)電容所代表的負(fù)載值。圖3的S1開(kāi)關(guān)處于閉路導(dǎo)通的時(shí)間大約只有采樣比的一半,這表示內(nèi)部電容的充電時(shí)間在Fclk=60MHz時(shí)只有8奈秒。 

          DWA-DEM改善SFDR困擾 

          最常見(jiàn)的方法是用來(lái)提供一階濾波器功能的DWA-DEM算法,其中DEM代表動(dòng)態(tài)元素匹配(Dynamic Element Matching)。觀(guān)察時(shí)間軸上的測(cè)量頻譜就會(huì)發(fā)現(xiàn),單級(jí)濾波的最大缺點(diǎn),就是混附發(fā)射信號(hào)在目標(biāo)信號(hào)振幅很小時(shí),會(huì)產(chǎn)生極大干擾。迄今已有許多方法被用來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。 

          例如適應(yīng)性隨機(jī)數(shù)據(jù)加權(quán)平均(Adaptively Randomized DWA)技術(shù)可簡(jiǎn)化設(shè)計(jì),并將噪聲分布維持在相同水平。這主要是因?yàn)殡S機(jī)間隔比較不會(huì)在信號(hào)振幅方面產(chǎn)生影響,并使信號(hào)雜波比的下降幅度變小,信號(hào)振幅較低時(shí)就不會(huì)影響周期性,故能消除混附發(fā)射信號(hào)。AR-DWA算法可大幅提高SNR和SFDR曲線(xiàn)相對(duì)于信號(hào)振幅的線(xiàn)性程度,隨后的誤差消除邏輯和抽樣濾波器(Decimation Filter)則能將漣波控制在0.0025dB以下,這相當(dāng)于0.3%,因此只要使用三重半頻帶FIR相位濾波器就能滿(mǎn)足要求。 

          新型高速Δ-Σ模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器能在16位分辨率下提供86dB信號(hào)雜波比和95dB SFDR,適合ADSL測(cè)試設(shè)備等精密量測(cè)應(yīng)用。以最大分辨率和5MHz的頻率對(duì)電話(huà)線(xiàn)路上反射的分布式測(cè)試信號(hào)進(jìn)行采樣,其結(jié)果可做為線(xiàn)路質(zhì)量信息來(lái)決定「最后一哩」的最大速度。此做法的困難主要在于從混合各種頻率的信號(hào)中取出測(cè)試信號(hào),這需要很高的SFDR效能。新型高速Δ-Σ模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器可提供幾乎是方形的濾波器特性和0.0002dB輸出漣波,將額外所需的迭頻消除濾波器減至最少。圖2是功能方塊圖范例。 

           

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