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[發明專利]一種用于ADC的RLS自適應濾波校準算法有效

專利信息
申請號: 201310016225.1 申請日: 2013-01-16
公開(公告)號: CN103078640A 公開(公告)日: 2013-05-01
發明(設計)人: 李斌;林彩少;楊祎巍;吳朝暉 申請(專利權)人: 華南理工大學
主分類號: H03M1/10 分類號: H03M1/10;H03H21/00
代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245 代理人: 蔡茂略
地址: 510640 廣*** 國省代碼: 廣東;44
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 用于 adc rls 自適應 濾波 校準 算法
【說明書】:

技術領域

發明涉及一種模數轉換器、數字信號處理及自適應濾波校準算法等技術領域,特別涉及一種遞歸最小二乘算法(簡稱:RLS算法)的自適應濾波校準算,該算法用于校準模數轉換器(簡稱:ADC)中的積分和微分等非線性誤差及線性誤差。

背景技術

雖然自然世界是一個模擬信號的世界,但是現代信息處理技術的發展依賴于超大規模集成電路的高速發展,特別是像DSP這樣的數字信號處理核心?,F代信號處理系統中,ADC作為其最前端,是目前電子技術發展的關鍵之一,ADC的性能將直接影響到整個系統性能的好壞。因此,一個精確的模擬到數字的轉換電路是現代電子系統不可或缺的。目前大規模實際應用的ADC電路結構中,主要有以下幾種結構和工藝:逐次逼近型ADC、并行ADC(Flash結構)、流水線型ADC(Pipeline結構)、過采樣Σ-ΔADC。由于實際情況中,在現有工藝水平下,受電容失配、系統失調以及噪聲等因素的限制,實際的ADC無法工作在理想模式下,其輸出不能很準確地跟蹤模擬信號。因此,為了提高ADC的精度,使實際的ADC更接近于理想的ADC,必須依靠一些校準技術。一個設計良好的數字校準電路可以有效地校正和補償高精度ADC的誤差。一般的校準技術有兩類:模擬校準技術和數字校準技術。模擬校準技術是在模擬領域把相關的量調整到正常數值或者利用激光對芯片元件進行修正,其成本高,且容易受到封裝時機械力的影響。數字校準技術是在數字領域描述電路中適配誤差等影響,并在數字領域對輸出代碼進行調整,因而與模擬領域的物理量數值無關。使用有效的數字校正技術將充分利用現有的集成電路設計和制造水平,降低各種誤差對ADC性能的影響,最大限度地提高ADC的轉換精度。自適應濾波算法的研究是當今自適應信號處理中最為活躍的研究課題之一,其濾波技術已經廣泛應用于數字通信、雷達、生物醫學和工業控制等領域;現有的ADC對信號進行模擬到數字的轉換時,由于受到電容失配、比較器的失調、采樣開關的非理想性等因素以及DAC內部的高速轉換而導致的參考電壓穩定性問題的影響,導致模擬到數字的轉換存在誤差,使ADC的性能受到限制,精度不能達到理論值。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的缺點與不足,提供一種基于RLS算法的自適應濾波校準方法,該方法具有收斂速度快和跟蹤能力強的特點。

本發明的目的通過以下技術方案實現:一種用于ADC的RLS自適應濾波校準算法,包括:待校準的非理想ADC、用于參考的低速高精度ADC、RLS自適應濾波系統、降低頻率的變頻單元和求差器;模擬信號送入所述待校準的非理想ADC11的輸入端和變頻單元13的輸入端,所述待校準的非理想ADC11的輸出端連接至RLS自適應濾波器12的輸入端,所述RLS自適應濾波器12的輸出端連接至變頻單元16的輸入端,所述變頻單元16的輸出端連接至求差器15的輸入端,所述變頻單元13的輸出端連接至低速高精度ADC14的輸入端,所述低速高精度ADC14的輸出端連接至求差器15的輸入端,所述求差器15的輸出端連接至RLS自適應濾波器12的輸入端。

所述待校準的非理想ADC11將輸入的模擬信號轉換并輸出相應的數字信號。

所述變頻單元13通過降低輸入信號的頻率,使輸入到高速低精度ADC14的模擬信號與其采樣頻率成比例。

所述參考的低速高精度ADC14通過將變頻后的模擬信號轉換并輸出參考用的數字信號。

所述RLS自適應濾波系統通過將待校準的非理想ADC11輸出的數字信號進行濾波后,得到濾波輸出,將其濾波輸出通過變頻單元16后輸入到求差器,與低速高精度ADC14輸出的參考數字信號比較做差,將所得的差值返回到RLS自適應濾波器中。

所述RLS自適應濾波系統利用RLS算法的最小二乘原理,從現時刻濾波器系數向量W(n)迭代計算下一個時刻的系數向量W(n+1),實時調節更新濾波器權向量系數;輸入信號經過延遲線后的輸出組成輸入信號向量,輸入信號向量與濾波器的權系數向量相乘,得到濾波器的輸出。

所述RLS算法的迭代公式如下:

濾波輸出:y(n)=WT(n)X(n)=W(n)XT(n),

估計誤差:e(n)=d(n)-y(n),

抽頭權向量:W(n+1)=W(n)+k(n)e(n),

其中:k(n)為增益向量:

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