基于粒子群优化的时间交织模数转换器的校准方法及装置

1.本发明涉及电子电路的时钟校准方法，具体为基于粒子群优化的时间交织模数转换器的校准方法及装置。


背景技术：

2.时间交织模数转换器tiadc(time-interleaved analog-to-digital converter，简称tiadc)可以通过n个低速的子模数转换器(analog to digital converter，简称adc)的并行低速采样，实现高速串行采样。但是tiadc中各adc的不同通道之间存在通道失配，因此校准各通道失配就显得必不可少，其中，通道失配又分为失调失配、增益失配和时钟失配，其中时钟失配和输入频率有关，因此时钟失配最难被校准。
3.现有技术通过自相关函数的方法探测各通道间的时钟偏差的大小和方向，并按照一定的顺序进行各通道间的校准。然而，本发明的发明人在采用自相关函数对tiadc进行时钟校准的过程发现，该方法只能校准2n通道数的tiadc，对需要时钟校准的tiadc有通道数的限制，从而导致无法对任意通道数的tiadc进行时钟校准。


技术实现要素：

4.针对现有技术中存在的问题，本发明提供基于粒子群优化的时间交织模数转换器的校准方法及装置，实现对对任何通道数的tiadc进行时钟校准。
5.本发明是通过以下技术方案来实现：
6.一方面的，本发明一实施提供一种基于粒子群优化的时间交织模数转换器的校准方法，包括：
7.获取迭代次数、上一代粒子群速度和上一代粒子群最优位置，所述上一代粒子群速度包括上一次迭代计算获得的粒子群最优的更新方向，所述上一代粒子群最优位置包括上一次迭代计算获得的最优时钟信息，所述时钟信息包括在时间交织模数转换器tiadc的时钟偏差范围中的时钟信息，所述迭代次数包括从初始粒子群位置到所述上一代粒子群最优位置经过的迭代计算的次数；
8.将所述上一代粒子群速度和所述上一代粒子群最优位置进行迭代计算，获得新迭代次数和新一代粒子群位置；
9.在所述新迭代次数满足预设迭代次数时，根据所述上一代粒子群最优位置和所述新一代粒子群位置，确定全局最优位置，所述全局最优位置包括所述上一代粒子群最优位置和所述新一代粒子群位置中适应度值排序最大的位置信息；
10.将所述全局最优位置作为tiadc的时钟偏差的大小和方向，通过微分器对tiadc进行时钟偏差的补偿。
11.进一步的，所述将所述上一代粒子群速度和所述上一代粒子群最优位置进行迭代计算，获得新迭代次数和新一代粒子群位置，还包括：
12.获得新一代粒子群速度；
13.新一代粒子群速度＝权重
×
上一代粒子群速度+c1
×
rand1
×
(上一代粒子群最优位置-新一代粒子群位置)+c2
×
rand2
×
(上一代粒子群最优位置-新一代粒子群位置)，其中，所述c1为预设的第一学习因子，所述c2为预设的第二学习因子，所述rand1为第一随机数，所述rand2为第二随机数，所述上一代粒子群最优位置为所述上一代粒子群最优位置中适应度值最大的粒子对应的位置；
14.新一代粒子群位置为所述上一代粒子群位置与所述新一代粒子群速度之和。
15.进一步的，所述将所述上一代粒子群速度和所述上一代粒子群最优位置(进行迭代计算，获得新迭代次数和新一代粒子群位置之后，还包括：
16.获取边界范围信息，所述边界范围信息包括：粒子群速度范围和tiadc的时钟偏差范围；
17.将所述新一代粒子群速度中各粒子速度和所述新一代粒子群位置中各粒子位置分别与所述边界范围信息进行比较；
18.若确定所述新一代粒子群位置中一粒子位置不在所述粒子群位置范围，则在所述粒子群位置范围内随机选择一位置更新所述新一代粒子群位置中所述粒子位置；
19.若确定所述新一代粒子群速度中一粒子速度不在所述粒子群速度范围，则在所述粒子群速度范围内随机选择一速度更新所述新一代粒子群速度中所述粒子速度。
20.进一步的，所述将所述新一代粒子群速度中各粒子速度和所述新一代粒子群位置中各粒子位置分别与所述边界范围信息进行比较之后，还包括：
21.获取所述新一代粒子群位置中各粒子位置的新一代个体适应度值，以及所述上一代粒子群位置中各粒子位置的上一代个体的适应度值；
22.将新一代个体适应度值和上一代个体适应度值逐个进行比较，确定所述新一代个体适应度值是否大于所述上一代个体适应度值；
23.若是，则保持所述新一代粒子群位置中粒子位置；
24.若否，则采用所述上一代粒子群最优位置中粒子位置更新所述新一代粒子群位置中粒子位置。
25.进一步的，所述将新一代个体适应度值和上一代个体适应度值逐个进行比较，确定所述新一代个体适应度值是否大于所述上一代个体适应度值之后，还包括：
26.根据所述新一代粒子群位置，确定所述新一代粒子群位置的新一代整体适应度值；
27.将所述新一代整体适应度值与上一代整体适应度值进行比较，确定所述新一代整体适应度值是否大于所述上一代整体适应度值，所述上一代整体适应度值包括所述上一代粒子群最优位置的整体适应度值；
28.若为是，则将所述新一代粒子群最优位置中个体位置对应的适应度值进行排序，确定适应度值最大的个体位置为所述全局最优位置；
29.若为否，则将所述上一代粒子群最优位置中个体位置对应的适应度值进行排序，确定适应度值最大的个体位置为所述全局最优位置。
30.进一步的，所述将所述上一代粒子群速度和所述上一代粒子群最优位置进行迭代计算，获得新迭代次数和新一代粒子群位置，还包括：
31.获得新迭代次数，所述新迭代次数为所述迭代次数加1；
32.所述根据所述上一代粒子群最优位置和所述新一代粒子群位置，确定全局最优位置，还包括：
33.确定所述新迭代次数是否大于或等于预设迭代次数；
34.若是，则执行所述将所述全局最优位置作为tiadc的时钟偏差的大小和方向，通过微分器对tiadc进行时钟偏差的补偿；
35.若否，则执行将所述上一代粒子群速度和所述上一代粒子群最优位置进行迭代计算，获得新迭代次数和新一代粒子群位置。
36.一方面的，本发明另一实施提供一种基于粒子群优化的时间交织模数转换器的校准装置，其特征在于，包括：
37.获取模块，用于获取迭代次数、上一代粒子群速度和上一代粒子群最优位置，所述上一代粒子群速度包括上一次迭代计算获得的粒子群最优的更新方向，所述上一代粒子群最优位置包括上一次迭代计算获得的最优时钟信息，所述时钟信息包括在时间交织模数转换器tiadc的时钟偏差范围中的时钟信息，所述迭代次数包括从初始粒子群位置到所述上一代粒子群最优位置经过的迭代计算的次数；
38.迭代模块，用于将所述上一代粒子群速度和所述上一代粒子群最优位置进行迭代计算，获得新迭代次数和新一代粒子群位置；
39.确定模块，用于在所述新迭代次数满足预设迭代次数时，根据所述上一代粒子群最优位置和所述新一代粒子群位置，确定全局最优位置，所述全局最优位置包括所述上一代粒子群最优位置和所述新一代粒子群位置中适应度值排序最大的位置信息；
40.校准模块，用于将所述全局最优位置作为tiadc的时钟偏差的大小和方向，通过微分器对tiadc进行时钟偏差的补偿。
41.进一步的，所述将迭代模块，用于获得新一代粒子群速度；新一代粒子群速度＝权重
×
上一代粒子群速度+c1
×
rand1
×
(上一代粒子群最优位置-新一代粒子群位置)+c2
×
rand2
×
(上一代粒子群最优位置-新一代粒子群位置)，其中，所述c1为预设的第一学习因子，所述c2为预设的第二学习因子，所述rand1为第一随机数，所述rand2为第二随机数，所述上一代粒子群最优位置上一代粒子群最优位置为所述上一代粒子群最优位置中适应度值最大的粒子对应的位置；新一代粒子群位置为上一代粒子群位置与所述新一代粒子群速度之和。
42.进一步的，所述确定模块，还用于获取边界范围信息，所述边界范围信息包括：粒子群速度范围和tiadc的时钟偏差范围；将所述新一代粒子群速度中各粒子速度和所述新一代粒子群位置中各粒子位置分别与所述边界范围信息进行比较；若确定所述新一代粒子群位置中一粒子位置不在所述粒子群位置范围，则在所述粒子群位置范围内随机选择一位置更新所述新一代粒子群位置中所述粒子位置；若确定所述新一代粒子群速度中一粒子速度不在所述粒子群速度范围，则在所述粒子群速度范围内随机选择一速度更新所述新一代粒子群速度中所述粒子速度。
43.进一步的，所述迭代模块，还用于获得新迭代次数，所述新迭代次数为所述迭代次数加1；
44.所述确定模块，还用于确定所述新迭代次数是否大于或等于预设迭代次数；若是，则执行所述将所述全局最优位置作为tiadc的时钟偏差的大小和方向，通过微分器对tiadc
进行时钟偏差的补偿；若否，则执行将所述上一代粒子群速度和所述上一代粒子群最优位置进行迭代计算，获得新迭代次数和新一代粒子群位置。
45.与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：
46.本发明实施例提供的基于粒子群优化的时间交织模数转换器的校准方法，通过获取迭代次数、上一代粒子群速度和上一代粒子群最优位置，所述上一代粒子群速度包括上一次迭代计算获得的粒子群最优的更新方向，所述上一代粒子群最优位置包括上一次迭代计算获得的最优时钟信息，所述时钟信息包括在时间交织模数转换器tiadc的时钟偏差范围中的时钟信息，所述迭代次数包括从初始粒子群位置到所述上一代粒子群最优位置经过的迭代计算的次数；接着，将所述上一代粒子群速度和所述上一代粒子群最优位置进行迭代计算，获得新迭代次数和新一代粒子群位置；在所述新迭代次数满足预设迭代次数时，根据所述上一代粒子群最优位置和所述新一代粒子群位置，确定全局最优位置，所述全局最优位置包括所述上一代粒子群最优位置和所述新一代粒子群位置中适应度值排序最大的位置信息；将所述全局最优位置作为tiadc的时钟偏差的大小和方向，通过微分器对tiadc进行时钟偏差的补偿。实现对对任何通道数的tiadc进行时钟校准。并且通过基于粒子群优化实现对时间交织模数转换器的校准，提高了对tiadc进行时钟校准的效率。
附图说明
47.图1是本发明一实施例tiadc的架构原理图；
48.图2是本发明一实施例时钟偏差产生示意图
49.图3是本发明一实施例基于粒子群优化的时间交织模数转换器的校准方法的流程示意图；
50.图4是本发明另一实施例基于粒子群优化的时间交织模数转换器的校准方法的流程示意图；
51.图5是本发明一实施例基于粒子群优化的时间交织模数转换器的校准装置的结构示意图。
具体实施方式
52.下面结合具体的实施例对本发明做进一步的详细说明，所述是对本发明的解释而不是限定。
53.如图1所示，本发明实施例以m通道交织的tiadc为例进行说明，整个tiadc由时钟生成模块、子adc组、数据选择器，各个子adc工作在其对应的采样频率fs下，各自对应的采样周期为ts。tiadc是将m个并行采样的数据通过数据选择器转换为串行输出，因此tiadc的采样间隔为m
×
ts＝ts，其工作频率为fs。各个子通道的时钟由tiadc输入时钟通过延迟锁相环(delay locked loop)dll分配得到。
54.如图2和图3所示，本发明实施例提供的一种基于粒子群优化的时间交织模数转换器的校准方法，其特征在于，包括：
55.步骤101、获取迭代次数、上一代粒子群速度和上一代粒子群最优位置。
56.本实施例中的所述上一代粒子群速度包括上一次迭代计算获得的粒子群最优的更新方向，所述上一代粒子群最优位置包括上一次迭代计算获得的最优时钟信息，所述时
钟信息包括在时间交织模数转换器tiadc的时钟偏差范围中的时钟信息，所述迭代次数包括从初始粒子群位置到所述上一代粒子群最优位置经过的迭代计算的次数。
57.需要说明的是，实际上各个子adc的采样时刻可能超前理想采样时刻也可能落后于理想采样时刻，因此在探测时钟偏差的方向也是必不可少的。因此本方法在初始化粒子位置时，将粒子设置在正负对称的区间，能够反映时钟偏差的大小和方向，同时通过调整粒子群的大小，调节粒子群的多样性，使其能够可能的覆盖更多的位置，加快收敛的速度。
58.进一步的，在本实施例中，时钟偏差范围是在tiadc采样间隔(即采样周期)m
×
ts＝ts的基础上增加前后3％来设置的，因为时钟偏差基本不会超过这个范围，一般我们认为时钟偏差很小，因为tiadc时钟偏差的量级一般在ps或者fs级别，因此直接将其大小范围设置为解空间的话，因为范围过小，粒子将很难更新迭代，因此将其归一化到100s的量级上再进行解空间设置。
59.步骤102、将所述上一代粒子群速度和所述上一代粒子群最优位置进行迭代计算，获得新迭代次数和新一代粒子群位置；
60.具体的，新一代粒子群速度＝权重
×
上一代粒子群速度+c1
×
rand1
×
(上一代粒子群最优位置-新一代粒子群位置)+c2
×
rand2
×
(上一代粒子群最优位置-新一代粒子群位置)，其中，所述c1为预设的第一学习因子，所述c2为预设的第二学习因子，所述rand1为第一随机数，所述rand2为第二随机数，所述上一代粒子群最优位置为所述上一代粒子群最优位置中适应度值最大的粒子对应的位置；
61.新一代粒子群位置为上一次粒子群位置与所述新一代粒子群速度之和，该上一次粒子群位置是在上一次迭代计算中通过该新一代粒子群位置计算获得的；
62.新迭代次数为所述迭代次数加1。
63.步骤103、根据所述新迭代次数、所述新一代粒子群速度、上一代粒子群速度和所述上一代粒子群最优位置和所述新一代粒子群位置，确定全局最优位置；
64.对于步骤103有两种实现方式：
65.第一种实现方式、将新一代粒子群位置与上一代粒子群最优位置进行比较，将比较结果大的作为全局最优位置。
66.第二种实现方式，包括：
67.获取边界范围信息，所述边界范围信息包括：粒子群速度范围和tiadc的时钟偏差范围，该tiadc的时钟偏差范围可以是粒子群位置；
68.将所述新一代粒子群速度中各粒子速度和所述新一代粒子群位置中各粒子位置分别与所述边界范围信息进行比较；
69.若确定所述新一代粒子群位置中一粒子位置不在所述粒子群位置范围，则在所述粒子群位置范围内随机选择一位置更新所述新一代粒子群位置中所述粒子位置；
70.若确定所述新一代粒子群速度中一粒子速度不在所述粒子群速度范围，则在所述粒子群速度范围内随机选择一速度更新所述新一代粒子群速度中所述粒子速度。
71.进一步的，在所述将所述新一代粒子群速度和所述新一代粒子群位置分别与所述边界范围信息进行比较之后，获取所述新一代粒子群位置中各粒子位置的新一代个体适应度值，以及所述上一代粒子群位置中各粒子位置的上一代个体的适应度值；
72.将新一代个体适应度值和上一代个体适应度值逐个进行比较，确定所述新一代个
体适应度值是否大于所述上一代个体适应度值；
73.若是，则保持所述新一代粒子群位置中粒子位置；
74.若否，则采用所述上一代粒子群最优位置中粒子位置更新所述新一代粒子群位置中粒子位置。
75.再进一步的，根据所述新一代粒子群位置，确定所述新一代粒子群位置的新一代整体适应度值；
76.将所述新一代整体适应度值与上一代整体适应度值进行比较，确定所述新一代整体适应度值是否大于所述上一代整体适应度值，所述上一代整体适应度值包括所述上一代粒子群最优位置的整体适应度值；
77.若为是，则将所述新一代粒子群最优位置中个体位置对应的适应度值进行排序，确定适应度值最大的个体位置为所述全局最优位置；
78.若为否，则将所述上一代粒子群最优位置中个体位置对应的适应度值进行排序，确定适应度值最大的个体位置为所述全局最优位置。步骤104、将所述全局最优位置作为tiadc的时钟偏差的大小和方向，通过微分器对tiadc进行时钟偏差的补偿。
79.本实施例通过微分器对tiadc进行时钟偏差的补偿的实现方式可以采用现有技术，如d.li,l.zhao,l.wang,y.shen and z.zhu,"a fast convergence second-order compensation for timing skew in time-interleaved adcs,"ieee transactions on very large scale integration(vlsi)systems,2022,doi:10.1109/tvlsi.2022.3189541.论文中的方法。
80.在本实施例中，首先获取迭代次数、上一代粒子群速度和上一代粒子群最优位置，所述上一代粒子群速度包括上一次迭代计算获得的粒子群最优的更新方向，所述上一代粒子群最优位置包括上一次迭代计算获得的最优时钟信息，所述时钟信息包括在时间交织模数转换器tiadc的时钟偏差范围中的时钟信息，所述迭代次数包括从初始粒子群位置到所述上一代粒子群最优位置经过的迭代计算的次数；接着，将所述上一代粒子群速度和所述上一代粒子群最优位置进行迭代计算，获得新迭代次数和新一代粒子群位置；在所述新迭代次数满足预设迭代次数时，根据所述上一代粒子群最优位置和所述新一代粒子群位置，确定全局最优位置，所述全局最优位置包括所述上一代粒子群最优位置和所述新一代粒子群位置中适应度值排序最大的位置信息；将所述全局最优位置作为tiadc的时钟偏差的大小和方向，通过微分器对tiadc进行时钟偏差的补偿。实现对对任何通道数的tiadc进行时钟校准。并且通过基于粒子群优化实现对时间交织模数转换器的校准，提高了对tiadc进行时钟校准的效率。同时现有技术中各通道的时钟偏差收敛有先后顺序不能同时收敛，本实施例提出了一种能够解决通道数限制，能够适用于任何通道交织的tiadc的校准方法。
81.在上述实施例的基础上，所述将所述上一代粒子群速度和所述上一代粒子群最优位置进行迭代计算，获得新迭代次数和新一代粒子群位置之前，还包括：
82.获取上一代粒子群位置；
83.根据所述上一代粒子群位置，确定所述上一代粒子群位置中各粒子位置对应的适应度值，所述适应度值包括信噪失真比sndr；
84.将所述各粒子位置对应的适应度值进行排序，确定适应度值最大的粒子位置作为上一代粒子群最优位置。
85.进一步的，在上述实施例的基础上，所述将所述上一代粒子群速度和所述上一代粒子群最优位置进行迭代计算，获得新迭代次数和新一代粒子群位置，还包括：
86.获得新迭代次数，所述新迭代次数为所述迭代次数加1；
87.所述根据所述上一代粒子群最优位置和所述新一代粒子群位置，确定全局最优位置，还包括：
88.确定所述新迭代次数是否大于或等于预设迭代次数；
89.若是，则执行所述将所述全局最优位置作为tiadc的时钟偏差的大小和方向，通过微分器对tiadc进行时钟偏差的补偿；
90.若否，则执行将所述上一代粒子群速度和所述上一代粒子群最优位置进行迭代计算，获得新迭代次数和新一代粒子群位置。
91.在本实施例中，当完成一定代数的进化以后，全局最优粒子位置开始收敛，根据适应度值的大小进行迭代参数的反馈调节，最终根据预设迭代次数完成迭代计算。最后得到全局最优的粒子位置，以此最优位置作为时钟偏差的大小和方向，通过微分器实现时钟偏差的校准。此方法不受tiadc系统的通道数限制，随着通道数的增加，探测速度更快，优势愈加明显。
92.如图4所示，本发明提供另一实施例，该基于粒子群优化的时间交织模数转换器的校准方法，包括：
93.步骤401、获取各参数信息。
94.各参数信息包括：tiadc的时钟偏差范围、初始化粒子群大小，粒子群个体的维度，迭代次数，学习因子c1，学习因子c2，权重，飞行速度范围，其中，该飞行速度范围包括最大飞行速度和最小飞行速度。
95.本实施例中时钟偏差范围是根据tiadc采样周期的3％来设置解空间。初始化粒子群大小，粒子群个体的维度，迭代次数，第一学习因子c1，第二学习因子c2，权重，最大飞行速度，最小飞行速度均为预设值。
96.初始化粒子群大小是指初始化粒子群位置，初始化的粒子群是将每个通道的时钟偏差作为粒子群的位置，而且初始化的位置是随机的，这样就是为了更好的覆盖整个时钟偏差可能的范围，使得粒子群有更好的多样性，同时能够具有更加明确的飞行方向。
97.粒子群个体的维度指的是tiadc的子通道数，用一个维度代表一个通道的时钟偏差，反映在粒子群算法中指的就是每个粒子的位置，以八通道作为粒子，这是粒子群θ＝[θ0,θ1,
…
,θ
p-1
]
t
，这是每一个粒子θi＝[δt1,δt2,
…
,δti,
…
,δt8]，维度和位置没有什么关系，速度和位置是算法本身的概念，全局最优位置说的是θ中适应度值最高的那个θi，全局最优位置指的就是进化完成以后本应该收敛到的值。
[0098]
步骤402、初始化粒子群最优位置和最优适应度值，并确定初始全局最优位置和初始全局最优值。
[0099]
这里的初始化采用tiadc的时钟偏差范围作为可行解的位置和速度范围内进行随机初始化。用信噪失真比sndr来衡量适应度值大小，即后面提到的适应度值大小都为sndr的大小，因为在设置时钟偏差的时候对其进行了范围扩展，因此这里计算适应度值的时候需要进行粒子群位置信息的压缩，这里的压缩指的是将原本放大的时钟偏差重新还原到3％以内的ts以后再进行适应度值的计算。对适应度值进行排序，然后得到初始化的粒子群
中适应度值最高的种群，然后将这一种群的位置和适应度值进行保存，作为初始全局最优位置和初始全局最优值。
[0100]
步骤403、对粒子群速度和粒子群位置进行迭代计算。
[0101]
本实施例是在初始全局最优位置和初始全局最优值的基础上，或者，上一代粒子群速度和所述上一代粒子群最优位置的基础上，进行所述新一代粒子群速度和所述新一代粒子群位置的迭代计算。
[0102]
首先生成两个0到1的随机数rand1和rand2，然后对个体的位置和速度进行更新，按照以下公式进行计算。
[0103]
新一代粒子群速度＝权重
×
上一代粒子群速度+c1
×
rand1
×
(上一代粒子群最优位置-新一代粒子群位置)+c2
×
rand2
×
(上一代粒子群最优位置-新一代粒子群位置)，其中，所述c1为预设的第一学习因子，所述c2为预设的第二学习因子，所述rand1为第一随机数，所述rand2为第二随机数，所述上一代粒子群最优位置为所述上一代粒子群最优位置中适应度值最大的粒子对应的位置；
[0104]
新一代粒子群位置为上一次粒子群位置与所述新一代粒子群速度之和；
[0105]
新迭代次数为所述迭代次数加1。
[0106]
步骤404、将所述新一代粒子群速度和所述新一代粒子群位置分别与所述边界范围信息进行比较。
[0107]
获取边界范围信息，所述边界范围信息包括：粒子群速度范围和tiadc的时钟偏差范围；
[0108]
将所述新一代粒子群速度中各粒子速度和所述新一代粒子群位置中各粒子位置分别与所述边界范围信息进行比较；
[0109]
若确定所述新一代粒子群位置中一粒子位置不在所述粒子群位置范围，则在所述粒子群位置范围内随机选择一位置更新所述新一代粒子群位置中所述粒子位置；
[0110]
若确定所述新一代粒子群速度中一粒子速度不在所述粒子群速度范围，则在所述粒子群速度范围内随机选择一速度更新所述新一代粒子群速度中所述粒子速度。
[0111]
举例来讲，边界处理，当粒子更新以后的速度超过所允许的范围时，将对此粒子重新进行速度的随机化分配，当粒子更新以后的位置超过缩放后解空间的时候，重新对粒子在解空间中对粒子随机化位置分配。
[0112]
步骤405、确定新一代粒子群最优位置；
[0113]
获取所述新一代粒子群位置中各粒子位置的新一代个体适应度值，以及所述上一代粒子群位置中各粒子位置的上一代个体的适应度值；
[0114]
将新一代个体适应度值和上一代个体适应度值逐个进行比较，确定所述新一代个体适应度值是否大于所述上一代个体适应度值；
[0115]
若是，则保持所述新一代粒子群位置中粒子位置，该新一代粒子群位置可作为新一代粒子群最优位置；
[0116]
若否，则采用所述上一代粒子群最优位置中粒子位置更新所述新一代粒子群位置中粒子位置，更新后的新一代粒子群位置可作为新一代粒子群最优位置。
[0117]
步骤406、确定新的全局位置和全局最优适应度值。
[0118]
在本实施例中，根据所述新一代粒子群位置，确定所述新一代粒子群位置的新一
代整体适应度值；
[0119]
将所述新一代整体适应度值与上一代整体适应度值进行比较，确定所述新一代整体适应度值是否大于所述上一代整体适应度值，所述上一代整体适应度值包括所述上一代粒子群最优位置的整体适应度值；
[0120]
若为是，则将所述新一代粒子群最优位置中个体位置对应的适应度值进行排序，确定适应度值最大的个体位置为所述全局最优位置；
[0121]
若为否，则将所述上一代粒子群最优位置中个体位置对应的适应度值进行排序，确定适应度值最大的个体位置为所述全局最优位置。
[0122]
举例来讲，计算新一代种群整体的适应度值大小，将这一适应度值与上一代的全局最优适应度值进行比较，当新一代种群的适应度值大于上一代的适应度值时，进行全局最优位置信息的更新和全局最优值的保存。否则，不进行全局位置和全局最优适应度值的更新。
[0123]
步骤407、确定所述新迭代次数是否超过预设迭代次数；
[0124]
若是，则执行步骤408，即所述将所述全局最优位置作为tiadc的时钟偏差的大小和方向，通过微分器对tiadc进行时钟偏差的补偿；
[0125]
若否，则执行步骤403。
[0126]
步骤408、通过微分器对tiadc系统的时钟偏差进行补偿。
[0127]
在本实施例中将得到补偿以后的输出数字码，完成校准。
[0128]
如图5所示，发明一实施例提供的基于粒子群优化的时间交织模数转换器的校准装置，包括：获取模块51、迭代模块52、确定模块53和校准模块54，其中，
[0129]
获取模块51，用于获取迭代次数、上一代粒子群速度和上一代粒子群最优位置，所述上一代粒子群速度包括上一次迭代计算获得的粒子群最优的更新方向，所述上一代粒子群最优位置包括上一次迭代计算获得的最优时钟信息，所述时钟信息包括在时间交织模数转换器tiadc的时钟偏差范围中的时钟信息，所述迭代次数包括从初始粒子群位置到所述上一代粒子群最优位置经过的迭代计算的次数；
[0130]
迭代模块52，用于将所述上一代粒子群速度和所述上一代粒子群最优位置进行迭代计算，获得新迭代次数和新一代粒子群位置；
[0131]
确定模块53，用于在所述新迭代次数满足预设迭代次数时，根据所述上一代粒子群最优位置和所述新一代粒子群位置，确定全局最优位置，所述全局最优位置包括所述上一代粒子群最优位置和所述新一代粒子群位置中适应度值排序最大的位置信息；
[0132]
校准模块54，用于将所述全局最优位置作为tiadc的时钟偏差的大小和方向，通过微分器对tiadc进行时钟偏差的补偿。
[0133]
本发明实施例通过获取迭代次数、上一代粒子群速度和上一代粒子群最优位置，所述上一代粒子群速度包括上一次迭代计算获得的粒子群最优的更新方向，所述上一代粒子群最优位置包括上一次迭代计算获得的最优时钟信息，所述时钟信息包括在时间交织模数转换器tiadc的时钟偏差范围中的时钟信息，所述迭代次数包括从初始粒子群位置到所述上一代粒子群最优位置经过的迭代计算的次数；接着，将所述上一代粒子群速度和所述上一代粒子群最优位置进行迭代计算，获得新迭代次数和新一代粒子群位置；在所述新迭代次数满足预设迭代次数时，根据所述上一代粒子群最优位置和所述新一代粒子群位置，
确定全局最优位置，所述全局最优位置包括所述上一代粒子群最优位置和所述新一代粒子群位置中适应度值排序最大的位置信息；将所述全局最优位置作为tiadc的时钟偏差的大小和方向，通过微分器对tiadc进行时钟偏差的补偿。实现对对任何通道数的tiadc进行时钟校准。并且通过基于粒子群优化实现对时间交织模数转换器的校准，提高了对tiadc进行时钟校准的效率。
[0134]
进一步的，所述迭代模块52，用于获得新一代粒子群速度；新一代粒子群速度＝权重
×
上一代粒子群速度+c1
×
rand1
×
(上一代粒子群最优位置-新一代粒子群位置)+c2
×
rand2
×
(上一代粒子群最优位置-新一代粒子群位置)，其中，所述c1为预设的第一学习因子，所述c2为预设的第二学习因子，所述rand1为第一随机数，所述rand2为第二随机数，所述上一代粒子群最优位置为所述上一代粒子群最优位置中适应度值最大的粒子对应的位置；新一代粒子群位置为所述上一次粒子群位置与所述新一代粒子群速度之和。
[0135]
进一步的，所述确定模块53，还用于获取边界范围信息，所述边界范围信息包括：粒子群速度范围和tiadc的时钟偏差范围；将所述新一代粒子群速度中各粒子速度和所述新一代粒子群位置中各粒子位置分别与所述边界范围信息进行比较；若确定所述新一代粒子群位置中一粒子位置不在所述粒子群位置范围，则在所述粒子群位置范围内随机选择一位置更新所述新一代粒子群位置中所述粒子位置；若确定所述新一代粒子群速度中一粒子速度不在所述粒子群速度范围，则在所述粒子群速度范围内随机选择一速度更新所述新一代粒子群速度中所述粒子速度。
[0136]
进一步的，所述确定模块53，还用于获取所述新一代粒子群位置中各粒子位置的新一代个体适应度值，以及所述上一代粒子群位置中各粒子位置的上一代个体的适应度值；
[0137]
将新一代个体适应度值和上一代个体适应度值逐个进行比较，确定所述新一代个体适应度值是否大于所述上一代个体适应度值；
[0138]
若是，则保持所述新一代粒子群位置中粒子位置；
[0139]
若否，则采用所述上一代粒子群最优位置中粒子位置更新所述新一代粒子群位置中粒子位置。
[0140]
进一步的，所述确定模块53，还用于根据所述新一代粒子群位置，确定所述新一代粒子群位置的新一代整体适应度值；
[0141]
将所述新一代整体适应度值与上一代整体适应度值进行比较，确定所述新一代整体适应度值是否大于所述上一代整体适应度值，所述上一代整体适应度值包括所述上一代粒子群最优位置的整体适应度值；
[0142]
若为是，则将所述新一代粒子群最优位置中个体位置对应的适应度值进行排序，确定适应度值最大的个体位置为所述全局最优位置；
[0143]
若为否，则将所述上一代粒子群最优位置中个体位置对应的适应度值进行排序，确定适应度值最大的个体位置为所述全局最优位置。
[0144]
进一步的，所述迭代模块52，还用于获得新迭代次数，所述新迭代次数为所述迭代次数加1；
[0145]
所述确定模块53，还用于确定所述新迭代次数是否大于或等于预设迭代次数；若是，则执行所述将所述全局最优位置作为tiadc的时钟偏差的大小和方向，通过微分器对
tiadc进行时钟偏差的补偿；若否，则执行将所述上一代粒子群速度和所述上一代粒子群最优位置进行迭代计算，获得新迭代次数和新一代粒子群位置。
[0146]
本发明实施例提供的一种基于粒子群优化的时间交织模数转换器的校准装置的工作原理及技术效果与上述方法的类似，在此不再赘述。