专利名称：一种基于功率谱估计的信号预测折叠内插adc 方法
技术领域：
本发明涉及一种用于软件无线电(SDR)接收系统的高速高精度ADC(模数转换器)，具体涉及一种基于功率谱估计的信号预测折叠内插ADC方法。
背景技术：
SDR的发展限制是硬件性能不能满足要求，宽带大动态范围ADC成为SDR发展的瓶颈。已有的分辨率在20bit以上的ADC，其转换速率均低于1MHz，而转换速率为40MHz，其分辨率又小于16bit，难以满足SDR接收机处理宽带大动态范围的多波段、多模式、多标准信号的要求。为此，文献[I]J. Mitota. Technical challenges in the globalization of software radio [J]. IEEE Communications Magazine, 1999, 37 (2) :84-89 米取将天线接收的整个频段分成许多子频段，每一子频段对应一个ADC，用多个并行的ADC来转换信号。当信号的速率、波段、模式、标准增加时，需要大量ADC，使该法变得困难，并且，信号跨越子频带或接收频段划分时会出现采样“盲区”等，影响ADC数字化后的信号恢复，增加了 ADC乃至整个系统的设计难度；文献[2]ARobert, P Seshaiah, C Taylor, et al. Advanced Based Station Technology [J]. IEEE Communications Magazine, 1998, 36 (2) :96-102 米用模拟非线性信号压缩技术，由于压缩引入的非线性失真在数字域解压缩时很难抵消，对系统的 SNDR影响大，使大动态范围、高SNDR的实现成为难点；文献[3]H Nie, PT Mathiopoulos. Adaptive prediction and cancellation digitization method for wideband multistandard software radio base-station receivers[J]. IEEE Trans. Vehicular Technology, 2006, 55 (3) :887-901.将自适应预测理论用于SDR以提高ADC的动态范围，基于自回归(AR)预测和周期自回归(PAR)预测的自适应预测和数字消除(APCD)技术，在板级采用自适应预测单元(SPU)、量化器Ql、Q2和数模转换器(DAC)实现了 SDR中大动态范围信号的量化，但APCD技术须与具体SDR体系结构相结合，需要考虑其中量化器和DAC组成的性能，才能真正提升现有ADC模块的性能。上述各种提高ADC输入动态范围的技术都是依赖增多电路芯片来实现的。
发明内容
本发明的目的在于能够解决上述ADC的精度和速度边界问题，结合基于功率谱估计的信号预测算法和改进折叠内插ADC结构，提出一种全集成信号基于功率谱估计的信号预测折叠内插ADC方法，提升ADC的输入动态范围，满足SDR接收机对高性能ADC的要求。为达到以上目的，本发明是采取如下技术方案予以实现的本发明的基于功率谱估计的信号预测折叠内插ADC方法结构如图I所示，包括Nf =Ncoarse+Nfine位流水线折叠插值ADC (虚线框内)、基于功率谱估计的信号预测单元(SPU)、 数模转换器(DAC)和减法单元。所述流水线折叠插值ADC包括前端单个采样保持电路、分布式采样保持电路、模拟折叠预处理电路、细量化ADC和粗量化ADC。SDR接收系统模拟前端的ADC的输入信号x(t)由来自不同标准、波段、模式的经ADC模拟前端处理的调制信号组成，x(t)覆盖不同的频谱并且具有不同的信号功率。x(t)经所述前端单个采样保持电路后输出的采样值为χ (η)，χ (η)经减法单元分解为强信号功率的窄带信号Xs (η)和弱信号功率的宽带信号xw(η),即x(n) = Xs(n) +xw(η)。且xs(n)和xw(n)满足如下条件I)Xs(η)代表所有窄带强功率采样信号，其总功率Ps覆盖总带宽范围为Bs ；xw(n) 代表所有宽带低功率采样信号，其总功率Pw覆盖总带宽范围为Bw。2)若fg表示ADC的采样频率，fs彡2BW >> Bs, xw (η)可由Nyquist采样得到,而 Xs(H)是过采样，过采样率由仁与Bs的比值决定。3)因Ps>>Pw,x(n)的统计特性由xs(n)决定。且xs(η)的过采样,χ(η)或xs(n) 分别与它们的相邻信号χ (n-1)或xs (n-1)相关。当以宽带信号xw (η)作为信号预测的输入激励时，可由强信号的前采样值Xs (n-1)、Xs (η-2)、...估算出当前值xs (η)。所述粗量化ADC对前端单个采样保持电路输出的第η个采样点进行量化，输出数字信号ed(n)。所述基于功率谱估计的信号预测单元(SPU) ^ed(η)的激励下，根据前采样值对当前采样值的估计，STO估计输出值主要是Xs (η)的数字量估计值，它由Xs前采样值[Xs(n-l)，Xs(n-2)，...，xs(n-2P)]通过功率谱估计算法得到。所述DAC把数字量的估计值之4 )转换为相应的模拟量么(《)。因此，前端单采样保持电路后的流水线折叠插值ADC 即前端单采样保持电路的采样值x(n)与模拟估计值么(《)之差，即e(n) = x(n) - xs (η) = xw (η) + xs (η) - xs (η)(I)此时，所述流水线折叠插值ADC处理的信号是宽带低功率信号Xw(η)和预测误差 xs(n)-xs(n)，压缩了输入信号的动态范围。本发明的结构存在粗量化ADC、SPU和DAC组成的反馈环路，是根据前2P个值估计 Un)，粗量化ADC比细量化ADC的延时小很多，因此，可以将SPU输出估算值经编码得到二进制Np (η)、粗量化ADC输出经编码得到二进制(η)、细量化ADC输出经编码得到二进制Nfim(η)视为并行工作，保证了每个采样周期输出一个有效二进制码。本发明对采样点x(n)数字化结果xd (η)为Xd (n) = Np (n) +Ncoarse (n) +Nfine (η)(2)所述基于功率谱估计的信号预测折叠内插ADC方法的分辨率N为N = Np+Ncoarse+Nfine(3)其中，Np和Nfine分别是SPU和细量化ADC的分辨率，而Netmse是用来分辨折叠内插 ADC的折叠区间需要的分辨率位数。所述基于功率谱估计的信号预测算法，其特征为，xw(η)可看作均值为零的高斯白噪声(AWGN)，Xs (η)是在AWGN环境下被观测，采用Pisarenko谐波分解法，预测信号么⑷ 可以建模成输入为AWGN，自回归(AR)和滑动平均(MA)的阶数和参数都相同的特殊自回归-滑动平均(ARMA)过程，满足
权利要求
1.一种基于功率谱估计的信号预测折叠内插ADC方法，其特征在于包括Nf = N__+Nfim位流水线折叠插值ADC、基于功率谱估计的信号预测单元、数模转换器和减法单元；所述流水线折叠插值ADC包括前端单个采样保持电路、分布式采样保持电路、模拟折叠预处理电路、细量化ADC和粗量化ADC ； SDR接收系统模拟前端的ADC的输入信号x(t)由来自不同标准、波段、模式的经ADC模拟前端处理的调制信号组成，x(t)覆盖不同的频谱并且具有不同的信号功率。
2.如权利要求I所述基于功率谱估计的信号预测折叠内插ADC方法，其特征在于 所述输入信号x(t)经所述前端单个采样保持电路后输出的采样值为χ (η)，χ (η)经减法单元分解为强信号功率的窄带信号xs(η)和弱信号功率的宽带信号xw(η)，即χ(η)= Xs (n) +xw (η)。且xs (η)和xw(n)满足如下条件1)Xs (η)代表所有窄带强功率采样信号，其总功率Ps覆盖总带宽范围为Bs ;xw(η)代表所有宽带低功率采样信号，其总功率Pw覆盖总带宽范围为Bw ；2)若fs表示ADC的采样频率，fs彡2BW>> Bs, xw (η)可由Nyquist采样得到，而xs (η) 是过采样，过采样率由fs与Bs的比值决定；3)因ps>>pw，x(n)的统计特性由xs(η)决定,且xs(n)的过采样,χ(η)或xs(n)分别与它们的相邻信号x(n-l)或xs(n-l)相关。当以宽带信号xw(η)作为信号预测的输入激励时，可由强信号的前采样值Xs (n-1)、Xs (η-2)、...估算出当前值xs (η)。
3.如权利要求I所述基于功率谱估计的信号预测折叠内插ADC方法，其特征在于 所述粗量化ADC对前端单个采样保持电路输出的第η个采样点进行量化，输出数字信号6(1(11)。所述基于功率谱估计的信号预测单元(SPU)在^(11)的激励下，根据前采样值对当前采样值的估计，SPU估计输出值包括Xs (η)的数字量估计值之4 )，它由xs前采样值 [xs (n-1)，Xs (η-2)，. . .，xs(n_2P)]通过功率谱估计算法得到。
4.如权利要求I所述基于功率谱估计的信号预测折叠内插ADC方法，其特征在于 所述DAC把数字量的估计值之4 )转换为相应的模拟量么(《);因此，前端单采样保持电路后的流水线折叠插值ADC即前端单采样保持电路的采样值x(n)与模拟估计值么(《)之差， 即e{n) = x(n) - xs (η) = Xw (η) + xs (η) -xs(n)( I )此时，所述流水线折叠插值ADC处理的信号是宽带低功率信号xw(η)和预测误差 xs(n)-xs(n)，压缩了输入信号的动态范围。
5.如权利要求I所述基于功率谱估计的信号预测折叠内插ADC方法，其特征在于 所述基于功率谱估计的信号预测单元采用的信号预测算法是，将Xw(η)看作均值为零的高斯白噪声，Xs(H)是在高斯白噪声环境下被观测，采用Pisarenko谐波分解法，预测信号元(《)可以建模成输入为高斯白噪声，自回归和滑动平均的阶数和参数都相同的特殊自回归-滑动平均过程，满足2P2Pxs (n) + [ aSs {η — /) = e(n) + [ α#{η - )(17)i=\ i=\其中，咖) Ν(0，σ|)为高斯白噪声，为噪声方差，a,为预测系数；由(3)，自回归-滑动平均过程服从的法方程为
全文摘要
本发明公开了一种基于功率谱估计的信号预测折叠内插ADC方法，包括NF＝Ncoarse+Nfine位流水线折叠插值ADC、基于功率谱估计的信号预测单元、数模转换器和减法单元；所述流水线折叠插值ADC包括前端单个采样保持电路、分布式采样保持电路、模拟折叠预处理电路、细量化ADC和粗量化ADC；SDR接收系统模拟前端的ADC的输入信号x(t)由来自不同标准、波段、模式的经ADC模拟前端处理的调制信号组成，x(t)覆盖不同的频谱并且具有不同的信号功率。本发明解决了ADC的精度和速度边界问题，提升ADC的输入动态范围，满足SDR接收机对高性能ADC的要求。
文档编号H03M1/12GK102611450SQ20121006868
公开日2012年7月25日 申请日期2012年3月15日 优先权日2012年3月15日
发明者张春茗, 邵志标 申请人:西安交通大学