用于窄带信号采样的双通道TIADC频响失配实时校正方法与流程

文档序号:12037423阅读:769来源:国知局
用于窄带信号采样的双通道TIADC频响失配实时校正方法与流程

本发明涉及信号采样与处理技术领域,更具体地,涉及一种用于窄带信号采样的双通道tiadc频响失配实时校正方法。



背景技术:

随着集成电路技术的不断发展,数字化技术的推广,对模数转换器件adc的采样速率以及采样精度的要求越来越高,不仅要求数据采集系统有高的采样率,还要有高的采样精度。在实际的运用中,对实时采样速率以及采样精度有极高的依赖性。然而adc的最大采样速率受限于它的分辨率,分辨率与采样速率之间是一对矛盾体,高采样速率要求较短的转换时间,而高分辨率则要求较长的转换时间。根据目前的ic设计工艺,要实现更高速的采样速率,需要开发一种基于新结构和新方法的adc模块。现有技术所提供的能够实现超高速采样的系统就是利用时间交织(time-interleaved)结构的adc系统。

这种结构的adc系统利用m片有着相同采样率fs的单个adc模块,采用并行的结构,每片adc模块以相隔1/(m*fs)的时间间隔进行采样,以达到采样率为m*fs(总采样率f=m*fs)的效果。理论上,这种m通道并行交替采样的adc系统能够使得整个系统的采样率达到单个adc模块的m倍。但是由于制造工艺本身固有的缺点,不可能使得每一片adc模块完全一模一样,所以必然会使得各个通道的adc模块之间存在失配误差,且每片adc自身带有微分和积分非线性特性,从而严重降低了整个adc系统的信噪比。

目前,大多数方法主要针对线性失配,例如增益误差,时间误差等进行估计和校正,部分方法针对模数转换器(adc)自身的积分和微分非线性造成的失配进行估计和校正。由于基于通道传递函数的校正方法能够把任何线性误差的效果转移为频域响应失配误差(frequency-responsemismatcherrors),对线性失配的校正效果更优。

为了在频谱上获取只含有失配误差信号的频带,基于多项式频响失配的校正结构需要对输入信号进行过采样,然而对于窄带信号不能保证失配误差出现在过采样带上,从而使校正算法失效。



技术实现要素:

本发明为解决现有技术在对窄带信号的采样结果进行校正时由于窄带信号不能保证失配误差出现在过采样带上而导致的校正算法失效的缺陷,提供了一种用于窄带信号采样的双通道tiadc频响失配实时校正方法,该校正方法通过在窄带信号上人为叠加高斯白噪声作为2-tiadcs系统的输入信号,从而利用轻微过采样获取失配误差信号,同时基于变步长最小均方误差(vsslms)算法对失配误差信号进行实时地边估计边校正,得到校正后的输出再设计一个滤波器将高斯白噪声滤除从而得到期望输出。

为实现以上发明目的,采用的技术方案是:

用于窄带信号采样的双通道tiadc频响失配实时校正方法,包括以下步骤:

s1.设置输入的窄带信号s(t)满足奈奎斯特采样定理,并且使系统可对其进行轻微的过采样;

s2.将高斯白噪声通过一个低通滤波器对其采用过采样,并叠加到窄带信号s(t)上作为2-tiadcs系统的输入;

s3.设计一级微分器d1(n),通过时域卷积获取所需的更高级的微分器dp(n),2≤p≤p;

s4.采用多项式形式的频率响应函数对线性频响失配进行建模:

确定通道频率响应函数的阶数p,令cp为p阶多项式系数,系统的归一化频率响应函数为线性频响失配误差

s5.将2-tiadcs系统的输出y(n)通过步骤s3中设计的各级微分滤波器,再经过一个(-1)n的乘法器,所得信号为yd(n)=[y0(n),...,yp(n),...,yp(n)],其中:

yp(n)=dp(n)*y(n)(-1)n

s6.令某时刻的误差参数为设计一个vsslms算法对误差参数进行迭代更新;

s7.利用步骤s6中迭代更新所得的参数对线性频响失配误差进行重构得到

其中yd(n)t为步骤s5中所得的信号yd(n)的转置;

s8.将2-tiadcs系统的输出y(n)减去步骤s7中重构的估计误差得到校正输出

s9.设计一个lms滤波器将步骤s8所得的校正输出中的高斯白噪声滤除,得到期望输出

优选地,所述步骤s3中使用到的微分器为线性相位数字微分器。

优选地,所述步骤s6利用vsslms算法对误差参数进行迭代更新的具体过程如下:

设计相应的高通滤波器f(n),使高通滤波器f(n)的截止频率高于采样信号的截止频率,令迭代更新的公式如下:

μ(n+1)=α·μ(n)+γ·ε2(n)

其中ydf(n)=yd(n)*f(n)=[y0(n)*f(n)...,yp(n)*f(n)...,yp(n)*f(n)]t,α是一个接近1的系数,γ是一个接近零的系数。

与现有技术相比,本发明的有益效果是:

本发明提供了一种用于窄带信号采样的双通道时间交织模数转换器(tiadc)频响失配实时校正方法,该方法采用多项式形式的频率响应函数表征系统的线性失配特性,对窄带输入信号人为叠加高斯白噪声作为tiadc的输入信号并利用轻微过采样获取失配信息,基于变步长最小均方误差(vsslms)算法对失配误差进行实时地边估计边校正。vsslms算法相对于基本的lms算法,前者在大的误差范围内有快速收敛性,在小的误差范围内有较小的失调量,提高了跟踪性能。得到校正后的输出再通过设计的一个滤波器将白噪声滤除从而得到期望输出。该方法解决了窄带输入信号无法保证在过采样带上出现误差能量的问题,保证系统参数能够收敛到精确值从而实现有效校正,并且简单易行,校正效果好。

附图说明

图1为时间交织模数转换器的结构示意图。

图2为基于通道频率响应的双通道tiadc模型示意图。

图3为误差校正的原理框图。

图4为基于vsslms算法的自适应边估计边校正的示意图。

图5为校正方法的流程图。

具体实施方式

附图仅用于示例性说明,不能理解为对本专利的限制;

以下结合附图和实施例对本发明做进一步的阐述。

实施例1

如图5所示,用于窄带信号采样的双通道tiadc频响失配实时校正方法,包括以下步骤:

s1.设置输入的窄带信号s(t)满足奈奎斯特采样定理,并且使系统可对其进行轻微的过采样;

s2.将高斯白噪声通过一个低通滤波器对其采用过采样,并叠加到窄带信号s(t)上作为2-tiadcs系统的输入;

s3.设计一级微分器d1(n),通过时域卷积获取所需的更高级的微分器dp(n),2≤p≤p;

s4.采用多项式形式的频率响应函数对线性频响失配进行建模:

确定通道频率响应函数的阶数p,令cp为p阶多项式系数,系统的归一化频率响应函数为线性频响失配误差

s5.将2-tiadcs系统的输出y(n)通过步骤s3中设计的各级微分滤波器,再经过一个(-1)n的乘法器,所得信号为yd(n)=[y0(n),...,yp(n),...,yp(n)],其中:

yp(n)=dp(n)*y(n)(-1)n

s6.令某时刻的误差参数为设计一个vsslms算法对误差参数进行迭代更新;

s7.利用步骤s6中迭代更新所得的参数对线性频响失配误差进行重构得到

其中yd(n)t为步骤s5中所得的信号yd(n)的转置;

s8.将2-tiadcs系统的输出y(n)减去步骤s7中重构的估计误差得到校正输出

s9.设计一个lms滤波器将步骤s8所得的校正输出中的高斯白噪声滤除,得到期望输出

在具体的实施过程中,所述步骤s3中使用到的微分器为线性相位数字微分器。

在具体的实施过程中,所述步骤s6利用vsslms算法对误差参数进行迭代更新的具体过程如下:

设计相应的高通滤波器f(n),使高通滤波器f(n)的截止频率高于采样信号的截止频率,令迭代更新的公式如下:

μ(n+1)=α·μ(n)+γ·ε2(n)

其中ydf(n)=yd(n)*f(n)=[y0(n)*f(n)...,yp(n)*f(n)...,yp(n)*f(n)]t,α是一个接近1的系数,γ是一个接近零的系数。

实施例1

本实施例在实施例1的基础上,进行了具体的实验:

本实施例的实验采用的理想输入信号是多正弦信号,频率为f1=0.1fs,f2=0.45fs,f3=0.7fs,其中fs为采样频率,叠加一个均值为0,方差为1的高斯白噪声。如图1所示为时间交织模数转换器的结构示意图,输入信号以m通道输入,每条通道以相同的采样率但不同的采样时刻(相邻通道相差ts时刻)对高速输入信号采样,最终合并出输出信号,以此实现高速采样的模数转化。图2为基于通道频率响应的双通道tiadc模型示意图,该种模型能够把任何线性误差转移到通道传递函数的参数上,可用统一的方法进行补偿。设置阶数p=3,系统参数为c=[-0.025,0.005,-0.0015,-0.0001]。

如实施例1所述,本发明提供的校正方法需要用到微分器。本实施例中,所使用的微分器为线性相位数字微分器。设计一级的微分滤波器,长度为n=41,在通过时域卷积运算获得长度相等的二级和三级微分滤波器,对应的滤波器系数为:

利用tiadc的输出和上述的微分滤波器构造

yd(n)=[y0(n),y1(n),y2(n),y3(n)],

其中:

如图4所示的自适应边估计边校正示意图,结合实施例1中的步骤s6和s8,对系统的参数进行迭代更新,系统收敛后获得估计参数为:

可见频响失配误差参数在误差允许范围内可以稳定收敛到真值。信号未经过校正前,存在大量的噪声毛刺,其幅度最高可以达到-40db。而通过校正且滤除高斯白噪声后,噪声频谱受到抑制,其最高的毛刺的幅度可降低到-80db左右。

从以上的实验结果可以得出,本发明解决了窄带输入信号无法保证在过采样带上出现误差能量的问题,保证系统参数能够收敛到精确值从而实现有效补偿,并且简单易行,补偿效果好。而且选用vsslms算法相对于基本的lms算法,前者在大的误差范围内有快速收敛性,在小的误差范围内有较小的失调量,提高了跟踪性能。

显然,本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例,而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

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