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基于LPF-less FI-ADC的超宽带采样技术研究
结题报告
批准号:
61901037
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
25.0 万元
负责人:
宋金鹏
依托单位:
学科分类:
F0103.通信理论与系统
结题年份:
2022
批准年份:
2019
项目状态:
已结题
项目参与者:
--
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中文摘要
超宽带采样技术是太赫兹通信和雷达、高端测量仪器、毫米波脉冲成像等前沿应用的基础。频率交织技术能够突破时间交织架构在模拟带宽和时钟稳健性方面的关键技术瓶颈,在未来超宽带采样领域拥有广阔的发展前景。目前频率交织采样大多基于混合滤波器组,由于结构复杂、集成难度大,相关研究仍面临诸多挑战。为实现频率交织系统电路规模的大范围缩减和高密度集成,本项目拟提出一种基于改进松弛迭代的全数字实时样点重构方法,并针对该方法在实现过程中存在的关键技术问题开展深入研究:首先研究简化的多通道频率交织系统中本振泄露与相位噪声在各交叠子带间的传播规律和作用机理;据此建立完备的广义时变非线性系统非一致性误差混合行为模型;最后结合自适应参数辨识研究实时在线的样点重构方法,最大程度实现电路非理想性修正的数字化。预期成果将推动新一代采集系统向小型化、轻量化、超大带宽(DC到亚太赫兹全频段实时精确获取)方向的发展。
英文摘要
Ultrawideband sampling are key enabling blocks for emerging applications in Terahertz communication and radar, high-end instrumentation, pulsed mm-wave imaging. Frequency-interleaved analog-to-digital conversion (FI-ADC) offers the opportunity to relax the bandwidth requirement on samplers and reduce the clock jitter susceptibility in time-interleaved ADCs. For higher linearity and integration density, a novel sampling framework based on fully digital real-time signal recovery, namely LPF-less (free of lowpass filters) FI-ADC, is proposed for the first time. It extensively curtails the RF circuit scale in hybrid filterbank based FI-ADCs without a loss of system transient performance. The main contributions of this project are threefold: (a) A sound analysis and modeling of LO leakage and phase noise in multichannel LPF-less FI-ADCs will be studied with the corresponding harmonic rejection and phase noise desensitization methods; (b) This project will also investigate the hybrid system behavioral model which includes multiple time-varying linear and nonlinear mismatch characteristics among channels; (c) Novel digital iterative structures for adaptive online identification, estimation and correction will be studied, and a high density RF/digital hybrid integration scheme will therefore be realized. The overall project objective is to promote the development of the next generation acquisition systems in the direction of miniaturization, lightweight and very large bandwidth (from DC to sub-THz). The simple implementation of circuit structure makes the LPF-less FI-ADC architecture promising for integration into a chip.
超宽带采样技术是太赫兹/激光通信或雷达、高端测量仪器等新兴应用的基础。频率交织技术能够突破时间交织在模拟带宽和时钟稳健性方面的关键技术瓶颈,在未来超宽带采样领域拥有广阔的发展前景。目前频率交织采样大多基于混合滤波器组,由于结构复杂、集成难度大,相关研究面临诸多挑战。为实现频率交织系统电路规模的大范围缩减和高密度集成,本项目提出一种基于LPF-less FI-ADC的并行采样结构及其改进松弛迭代的全数字实时样点重构方法,并针对该方法在实现过程中存在的关键技术问题开展了深入研究:(1)研究了相位噪声在本振、混频器、采保等电路模块间的传播规律,厘清了子带交叠、带内混叠、带间混叠等多种交叠效应与I/Q镜像间的作用机理及其对系统信号完整性的耦合关系;通过高阶统计分析量化了采样时钟抖动及本振相噪在各失配通道间的相互影响。统一了TI和FI-ADC的线性稳态系统误差模型,为一种体系结构开发的估计和补偿方法可据此用于另一种体系结构,揭示两种采样架构间的区别和联系,并提供了设计示例;(2)根据调理通道前后级不同的电路特性进行行为描述和模型优化;针对LPF-less FI-ADC特殊的电路结构,研究各并行通道间线性/非线性失配误差谱的产生机理与变化规律,并据此构建了完备的广义时变非线性系统非一致性误差混合行为模型,推导了基于混合Volterra级数的离散时间非线性等效模型;(3)结合内生循环校准算法提出了实时样点在线重构方案,最大程度实现了电路非理想性修正的数字化。建立了类时间交织的解析等价模型,大幅减少了未知失配参量和用于循环估计的样本数。该模型不仅为理解和解释FI系统机制提供了更好的视角,且使所开发的校准框架具有足够的可扩展性和灵活性。试验结果表明,提出的内生循环校准算法可在整个奈奎斯特波段上保持适度一致的ENOB能力,并具有较好的收敛性能。相关研究成果将推动新一代采集系统向小型化、轻量化、超大带宽(DC到亚太赫兹全频段实时精确获取)方向的发展。
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专利列表
Calibration of static nonlinearity mismatch errors in TIADC based on periodic time-varying adaptive method
基于周期时变自适应方法的TIADC静态非线性失配误差标定
DOI:10.1587/elex.17.20200324
发表时间:2020-11
期刊:IEICE Electronics Express
影响因子:0.8
作者:Wentao Wei;Yuhua Zhang;Pengfei Li;Haihong Chen;Guangkun Guo
通讯作者:Guangkun Guo
DOI:10.1063/5.0064416
发表时间:2021-11
期刊:Journal of Applied Physics
影响因子:3.2
作者:Xiang Gao;Huanxin Li;Jinpeng Song;Jianping An;Xiangyuan Bu;Heng Liu
通讯作者:Heng Liu
DOI:10.1109/tim.2020.3003381
发表时间:2020-12
期刊:IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement
影响因子:5.6
作者:Jinpeng Song;Yu-Hen Hu;Jianping An
通讯作者:Jinpeng Song;Yu-Hen Hu;Jianping An
DOI:10.1109/tsp.2021.3074013
发表时间:2021-04
期刊:IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING
影响因子:5.4
作者:Song Jinpeng;An Jianping;Bu Xiangyuan;Gao Xiang;Hu Yu-Hen
通讯作者:Hu Yu-Hen
DOI:10.1109/access.2020.3027310
发表时间:2020
期刊:IEEE Access
影响因子:3.9
作者:Yu Zhao;P. Ye;Jie Meng;Kuojun Yang;Jian Gao;Zhixiang Pan;Wuhuang Huang;Jinpeng Song;Xuefeng Dai
通讯作者:Yu Zhao;P. Ye;Jie Meng;Kuojun Yang;Jian Gao;Zhixiang Pan;Wuhuang Huang;Jinpeng Song;Xuefeng Dai
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