專利名稱：用于數模轉換器線性化的降低復雜度的非線性濾波器的制作方法
相關申請的交叉引用本申請要求2004年3月25日提交的美國臨時專利申請?zhí)?0/556,663(代理人檔案號OPTIP0O7+)的優(yōu)先權，其標題為“用于模數轉換器線性化的降低復雜度的非線性濾波器”(REDUCEDCOMPLEXITY NONLINEAR FILTERS FOR ANALOG-TO-DIGITALCONVERTER LINEARIZATION)，通過引用將其結合于本文。
背景技術：
模數轉換器(ADC)具有范圍廣泛的應用。例如高速通信系統(tǒng)的應用常常要求ADC具有低失真或可以使用公知技術校正的線性失真。具體來說，許多ADC的輸出具有非線性失真，此外還具有模擬信號至數字信號的轉換中固有的量化誤差。有許多原因導致非線性失真，包括諸如電感器、電容器和晶體管之類的非線性元件、非線性門跨導、放大器中的增益誤差，數模轉換器電平誤差等。非線性ADC常常具有隨輸入改變的可變時間常量。時間常量中的變化可能取決于輸入、輸入的變化速率(也稱為轉換速率)以及例如溫度的外部因素。變化的時間常量的影響在高速ADC中常常更明顯，在高速ADC中輸入的轉換速率變化較高。為了改進非線性失真，一些現有ADC設計使用對輸入變化較不靈敏的物理元件。但是這種方法并非總是有效的。物理元件中的一些非線性常常無法避免，這意味著ADC通常將具有某些非線性。而且，特殊元件常常導致更復雜的設計和更高的設備成本。
如果可以較容易地補償ADC中的非線性失真，則將是有用的。如果補償技術不會顯著地增加ADC的復雜度和成本，也是所期望的。


在下文詳細描述和附圖中，公開了本發(fā)明的多種實施例。
圖1A是圖示模數轉換器的實施例的示意圖。
圖1B是圖示ADC102的模型的框圖。
圖1C是圖示補償模塊104的實施例的框圖。
圖2是失真校正模數轉換器實施例的操作的流程圖。
圖3A-3C是圖示失真和補償的效果的頻域信號圖。
圖4A是圖示失真補償模數轉換器實施例的實施的框圖。
圖4B圖示主和輔助ADC使用的一些采樣時鐘的時序圖。
圖4C是用于補償模擬輸入信號的過程實施例的流程圖。
圖5A-5C是圖示如ADC400的補償模數轉換器的操作的信號圖。
圖6A-6C圖示多種不同溫度的失真函數的流形。
具體實施例方式
本發(fā)明能以多種方式來實施，這些方式包括過程、設備、系統(tǒng)、物的組合、諸如計算機可讀存儲媒體的計算機可讀媒體或其中經由光或電通信鏈路發(fā)送程序指令的計算機網絡。在本說明書中，可以將這些實施或本發(fā)明可以采用的任何其他形式稱為技術。配置為執(zhí)行任務的如處理器或存儲器的組件包括在給定時間臨時配置為執(zhí)行該任務的通用組件或制造為執(zhí)行該任務的專用組件。一般來說，在本發(fā)明范圍內可以更改所公開過程的步驟順序。
下文提出本發(fā)明的一個或多個實施例的詳細描述，以及說明本發(fā)明原理的附圖。本發(fā)明是結合此類實施例來描述的，但是本發(fā)明并不局限于任何實施例。本發(fā)明的范圍僅由權利要求來限定，本發(fā)明涵蓋多種更改、修改和等效物。在下文描述中提出大量的特定細節(jié)，以便提供對本發(fā)明的透徹理解。這些細節(jié)是為示例目的而提出的，可以根據權利要求而不拘泥于這些特定細節(jié)的其中一些或全部來實現本發(fā)明。為了簡明的目的，不詳細描述與本發(fā)明相關的技術領域中熟知的技術材料，以免非必要地使本發(fā)明難以理解。
公開一種將輸入的模擬信號轉換成補償的數字信號的方法和系統(tǒng)。在一些實施例中，將輸入的模擬信號轉換成未補償的數字信號。將未補償的數字信號發(fā)送到失真模型，并生成模型化的失真信號。從未補償的數字信號減去模型化的失真信號以生成補償的數字信號。在一些實施例中，使用輸入的分數相位樣本和/或導數來生成模型化的失真信號。
圖1A是圖示模數轉換器的實施例的示意圖。在該示例中，ADC100是補償ADC。它包括未補償的ADC102和補償模塊104。ADC102和補償模塊可以作為嵌入在處理器、現場可編程門陣列(FPGA)、可編程數字信號處理引擎(DSP)、專用集成電路(ASIC)或任何其他適合的技術中的軟件或固件代碼來實施。ADC102的輸出yn具有需要校正的非線性失真。將yn發(fā)送到補償模塊104，補償模塊104生成估算的失真 可選地，還可以將對ADC的輸入發(fā)送到補償模塊104。組合器106從輸出減去估算的失真。
圖1B是圖示ADC102的模型的框圖。在該示例中，ADC102被模型化為理想量化器110和非線性失真濾波器112。理想量化器110對模擬輸入執(zhí)行采樣和保持操作以生成理想量化的信號vn。理想量化的信號等于輸入減去量化器的量化誤差(即模擬信號在最精細ADC量化電平以下的部分)。使用非線性失真濾波器112來說明ADC102的失真函數。該失真函數表示為ηn。不同于量化誤差，對于ADC通常無法利用預定義數量的位減少量化誤差，而可以使用本文所描述的技術來補償該失真?？侫DC輸出表示為yn＝vn+ηn。
圖1C是圖示補償模塊104的實施例的框圖。在該示例中，補償模塊104包括失真模型化濾波器120，該失真模型化濾波器120實施失真模型函數 它基本上與ADC的失真函數ηn相似。從ADC輸出yn減去濾波器120的輸出。
在上文所描述的示例中，進入ADC的信號以連續(xù)時間模式通過多個模擬電路元件傳播，之后才被采樣并保持在采樣電容器中。將采樣的信號與一組預存儲的電壓(或電流)電平比較，將比較結果轉換成構成ADC的輸出的數字位。動態(tài)信號路徑從ADC輸入焊盤延伸到采樣電容器。在采樣開關開路時，采樣和保持函數在采樣電容器放置與輸入信號電平成比例的電荷。在放置電荷之后，不在連續(xù)時域中處理信號。在離散時域中處理它，信號路徑變成靜態(tài)的。如本說明書中所使用的，連續(xù)時間路徑和離散時間路徑中的失真分別稱為動態(tài)失真和靜態(tài)失真。
動態(tài)失真是通過非線性模擬媒介傳播的連續(xù)時間信號v(t)的函數。模擬信號路徑具有一個或多個電阻-電容器(RC)時間常量τ1、τ2、...、τL。ADC中的動態(tài)非線性失真是由隨連續(xù)時間信號和它的歷史變化的RC時間常量所致，即τ1(v(t)，v(t-ε)，v(t-2ε)，...)、τ2(v(t)，v(t-ε)，v(t-2ε)，...)、...、τL(v(t)，v(t-ε)，v(t-2ε)，...)，其中ε是小時間增量。換言之，動態(tài)非線性失真是在時間t的信號值、超前時間t在t-ε的信號值以及超前t-ε的信號值等等的函數。因此動態(tài)非線性失真是信號v(t)和它的變化速率 (也稱為導數或轉換速率)的函數。模擬信號路徑還包含對失真生成記憶效應的線性失真，導致非線性失真為v(t)、v(t-ξ)、...和 ...的函數，其中ξ是離散時間的步長和高采樣率。
以如下動態(tài)非線性失真函數為例y(t)=v(t)+k1(v(t))(y(t-ξ)-x(t))+k2arctan(v(t))(公式1)其中k1(v(t))是信號輸入電平的變化函數的濾波器常量，k2alctan(v(t))是連續(xù)時間的非線性失真函數。該公式可以近似為
y(t)=v(t)+k1(v(t))(v·(t))+k2arctan(v(t))]]>(公式2)。
當線性失真足夠嚴重，以致于導致模擬信號路徑帶寬限制并由此導致非線性失真的記憶效應時，可以將先前的公式書寫為y(t)=v(t)+k1(v(t))(v.(t))+k11(v(t-ξ))(v·(t-ξ))]]>+k2arctan(v(t))+k21arctan(v(t-ξ))]]>(公式3)。
在采樣和保持函數之后，對信號離散化，靜態(tài)失真是在采樣瞬間的信號電平和先前采樣瞬間上的信號電平的歷史的函數。因此，失真可以表示為f(y(nT),y((n-1)T),···y((n-L)T))⇔]]>f(v(nT),v((n-1)T),v((n-2)T),···v(nT-ξ),v(nT-2ξ),v(nT-3ξ),···]]>v·(nT),v·(nT-ξ),v·(nT-2ξ),···)]]>(公式4)。
失真函數的一般表達式是如下ηn=vn+a00vn+a10vnvn-ξ+a20vn-2ξ3+...+ak0v·nvn-kξ+a01v·n3+a11v·n-ξ+a21v·n-2ξ+...+ak1v·n-kξ]]>+a02vn-1+a12vn-2+a22vn-3+...+an2vn-k-1+b]]>(公式5)。
其中系數aij和b是導致失真的所有信號的非線性函數。換言之，每個系數是如下向量的非線性函數Vn=[vnvn-ξvn-2ξ...vn-kξv·nv·n-ξv·n-2ξ...v·n-kξvn-1vn-2vn-3...vn-k-1]·]]>或者，該失真函數可以表示為ηn=a~0,n(Vn)vn+···+a~2N-2,n(Vn)vn-2N+2+b~n(Vn)]]>(公式6)其中每個系數 是Vn的非線性函數。在一些實施例中，憑經驗確定該失真函數的系數。將具有變化振幅和轉換速率的測試音(Test tone)發(fā)送到ADC。對這些結果執(zhí)行最小均方誤差逼進來確定這些系數。
圖2是失真校正模數轉換器實施例的操作的流程圖。在該示例中，首先將輸入的模擬信號轉換成未補償的數字信號(202)。然后將未補償的數字信號輸入到失真模型(204)。在一些實施例中，失真模型作為與圖1C的濾波器120相似的濾波器來實施?；谖囱a償的數字信號生成模型化的失真信號(206)。從未補償的數字信號減去模型化的失真信號，以生成補償的信號(208)。
過程200可以由例如圖1A的ADC 100的系統(tǒng)來實施。在ADC 100中，由ADC 102將輸入的模擬信號v轉換成未補償的數字信號yn。未補償的數字信號包括理想的數字信號vn和失真分量ηn。將未補償的數字信號發(fā)送到失真模型120，以生成模型化的失真信號 然后從yn減去 以生成補償的信號 圖3A-3C是圖示失真和補償的效果的頻域信號圖。在圖3A中，通過函數1+ηn變換輸入信號Vn以產生輸出信號yn。輸入信號分量302的變換產生輸出信號310，輸出信號310包括期望的輸出分量304和失真諧波306和308。在圖3B中，通過函數 變換輸入信號yn以產生估算的失真。如果信號分量312近似地與信號分量302相同，則期望估算的失真分量314和316分別近似等于信號分量306和308。在圖3C中，將失真模型 應用于圖3A的信號310。期望的輸出信號304產生失真信號304a和304b。失真分量306產生失真信號306a和306b。相似地，失真分量308產生失真分量308a和308b。如該附圖所示，將具有失真的信號應用于失真模型生成估算的失真，該估算的失真由期望的信號的失真和失真分量的失真構成。只要諸如306a-b和308a-b的分量保持相對較小，則可以從失真輸出310減去估算的失真信號320來生成失真顯著較小的補償的輸出。
圖4A是圖示失真補償模數轉換器實施例的實施的框圖。圖4A的ADC400包括主ADC402和諸如404和406的許多輔助ADC。諸如412和414的一些輔助ADC耦合到電容器。主和輔助ADC都耦合到失真校正模塊420。主ADC402對輸入信號Vn采樣并為整個ADC提供所需數量的位(表示為L)。每個輔助ADC生成m位輸出。在一些實施例中，m小于Ln例如，可以使用16位主ADC和許多8位輔助ADC來實施16位ADC。在不同實施例中，其他位值是可能的。
ADC配置為在不同相位對輸入信號采樣。圖4B圖示主和輔助ADC使用的一些采樣時鐘的時序圖。在該實施例中，主ADC402使用的采樣時鐘稱為相位零時鐘(ph0)以及生成的樣本稱為整數樣本。輔助ADC可以使用相同的采樣時鐘或相對于相位零時鐘具有相對相位偏移的采樣時鐘來對它的輸入采樣。具有相對相位偏移的采樣時鐘稱為分數相位采樣時鐘(例如，ph1、ph2和phn)。還可以使用其他分數相位采樣時鐘。
返回到圖4A，諸如404的輔助ADC可以在整數樣本之間的分數間隔處對輸入采樣，以生成分數相位樣本。在所示的示例中，輔助ADC404和406使用的分數相位采樣時鐘相差相位ξ。對于主ADC生成的每個整數樣本yn，ADC 404和406分別生成分數相位樣本yn-ξ和yn-2ξ。還將該輸入信號發(fā)送到諸如408和410的電容器，以便生成輸入信號的導數。諸如412和414的輔助ADC使用相位零采樣時鐘或指定的分數相位采樣時鐘來對這些導數采樣，以提供導數樣本 等。
圖4C是用于補償模擬輸入信號的過程實施例的流程圖。在該示例中，過程450可以在圖4A的ADC400上實施?；谀M輸入信號生成整數樣本(452)。在此情況中，整數樣本構成未補償的信號?？蛇x地，還生成分數相位樣本和/或導數樣本(454、456)。將信號樣本輸入到失真模型中(458)?；谡麛?、分數和/或導數樣本由失真模型生成模型化的失真信號(460)。從未補償的整數樣本減去模型化的失真信號，以生成補償的信號(462)。
失真校正模塊利用如下轉移函數來實施失真模型η~n=a~0,n(Yn)yn+···+a~N,n(Yn)yn-N+b~n(Yn)]]>(公式7)其中Yn是包括整數樣本、分數樣本和導數的向量。Yn的樣本是Yn=ynyn-ξyn-2ξy·ny·n-ξy·n-2ξyn-1yn-2yn-3.]]>公式7可以視為輸入變量與是輸入信號的時間變化非線性函數的非線性系數之間的“線性”卷積。換言之，該函數具有線性濾波器的形式，但是具有非線性系數。輸入Yn在多維輸入空間中的相對位置確定 和 系數的值。濾波器系數值與輸入信號向量的相關性為濾波器提供其非線性特性。
非線性處理器輸出 包括原始線性信號Vn的副本和剩余的未校正的非線性失真 此關系可以表示為v^n=yn-η^n=vn+ηn-η^n=vn+η~n]]>(公式8)其中η~n=ηn-η^n]]>(公式9)使用分數樣本和分數導數樣本，失真校正模塊可以更好地預測信號的失真。然后從主ADC的輸出減去估算的失真，以提供補償的輸出。
圖5A-5C是圖示如ADC400的補償模數轉換器的操作的信號圖。圖5A是圖示主ADC的采樣效果的時域圖。在間隔502、504、506等對模型化的輸入500采樣。主ADC采樣將較高頻率輸入信號解調到較低頻率。在此情況中，對輸入信號二次采樣并將其解調到基帶?？梢圆迦脒@些樣本以構成解調的基帶信號508。圖5B中示出頻域中的采樣效果。圖5A所示的間隔處的采樣信號500將信號下移到基帶，產生信號508。
在圖示的示例中，失真校正模塊依賴于這些樣本以生成估算的失真信號。因為失真模型取決于信號的歷史及其導數，所以如果采樣點之間有更詳細的信息可提供，則模型可以提供較好的失真估算。例如，可以使用更多輸入數據歷史和更好的導數值來改進失真模型輸出。在圖5C中，主ADC提供諸如510a、510b、510c等的樣本。輔助ADC在分數采樣相位對輸入采樣。例如，通過在分數采樣相位Ph1上的輔助ADC采樣來生成分數相位樣本512a、512b和512c。相似地，在分數采樣相位Ph2的另一個輔助ADC采樣生成樣本514a、514b、514c等?？梢曰诜謹迪辔粯颖緛碛嬎銓??？傊?，由失真模型使用分數樣本和/或導數來提供更精確的失真估算。
在一些系統(tǒng)中，失真模型還取決于系統(tǒng)溫度。在圖6A-6C中，圖示三個不同溫度T1、T2和T3的失真函數的流形?；跍y量來確定不同溫度上失真模型的系數并存儲這些系數。在操作過程中，選擇對應于工作溫度的系數，以構成適合的失真校正濾波器。在一些實施例中，使用工作溫度以分析方式確定對應的系數。例如，處理器或計算塊可以外推不同溫度上的多個測量值，以便在沒有現存測量值的情況下推算對應于溫度的系數。在操作過程中，基于輸入及其歷史、輸入的導數、溫度、溫度的變化、任何其他適合的因素或它們的組合的函數來計算系數。
在一些實施例中，可以使用一個或多個最小最大處理器和/或絕對值處理器來實施與公式7相似的失真模型。在美國專利號6,856,191、標題為“非線性濾波器”中描述了這種實施的細節(jié)，通過引用將其結合于本文。根據所描述的技術，失真模型的轉移函數可以表示為η^n=ATYn+b+Σj=1Kcj|α→jYn+βj|]]>(公式10)假定sing(α→jYn+βj)=λjn,]]>公式10可以再書寫為η^n=(a0+Σj=1Kcj·α0jλjn)yn+···+(aN+Σj=1KcjαN,jλjn)yn-N+(b+Σj=1Kcjβjλjn)]]>(公式11)公式11也等效于公式7。
可以將失真函數轉換成向量形式，以簡化函數并實現計算量減少。在一些實施例中，失真函數作為減少乘法運算數量的低復雜度濾波器來實施。公式4的失真函數可以如下變換η^n=ATYn+b+Σj=1K1cj|yn+βj|+Σj=K1+1K2cj|yn-1+βj|···+Σj=K2N-3+3K2N-2cj|yn-N+βj|]]>=ATYn+b+Σj=1K1cjλj,n(yn+βj)+Σj=K1+1K2cjλj,n(yn-1+βj)···+Σj=K2N-3+1K2N-2cjλj,n(yn-N+βj)]]>(公式12)。
假定λj，n＝sign(yn-1+βj)，則該函數可以進一步變換為η^n(a0+Σj=1K1cjλjn)yn+···+(a2n-2+Σj=K2N-3+1K2N-2cjλjn)yn-N+(b+Σj=1Kcjβjλjn)]]>(公式13)。
實施公式13的一般形式的濾波器稱為一階非線性濾波器，因為每個系數乘以最多一階的y的項。在一些實施例中，預先計算并存儲cj和cjβj。因為λj，n是1或-1，所以可以不使用乘法來計算這些系數，由此大大降低了濾波器實施中的復雜度。
使用向量操作的其他簡化也是可能的。例如，失真函數的另一個簡化形式表示為η^n=f0,n(Yn)yn+···+f2N-2,n(Yn)yn-2N+2+a~0,n(Yn)yn+···+a~2N-2,n(Yn)yn-2N+2+b~n(Yn)]]>(公式14)其中每個fk，n(Yn)是一階非線性函數fk,n(Yn)=AkTYn+bk+Σj=1Rcjk|α→jkYn+βjk|=a~0,nk(Yn)yn+···+a~2N-2,nk(Yn)yn-2N+2+b~nk(Yn)]]>(公式15)。
因此，公式14中的每個系數是輸入向量元素的非線性函數，一些系數乘以輸入向量的二次方元素或輸入向量的兩元素叉積。實施該簡化的形式的濾波器稱為二階濾波器。
在一些實施例中，將失真函數簡化為在每個離散輸入區(qū)域中具有常量。該簡化得到零階轉移函數。由于濾波器響應中的不連續(xù)性，零階濾波器有時稱為“惡性(catastrophic)”結構。零階非線性濾波器的一般形式表示為η^n=a0+a1+...+a2N-2+b+Σj=1Kcj0λj0+Σj=1Kcj1λj1+...+Σj=1Kcj2N-2λj2N-2]]>(公式16)。
為了實施零階非線性濾波器，可以預先計算Σj=1Kcj0λjn0]]>和Σj=1Kcj1λjn1]]>等的組合、將其存儲并基于適合的輸入來檢索。在一些實施例中，使用指示輸入在可能輸入的范圍內的相對位置的指示符來確定系數值。該指示符有時稱為“溫度計碼”，它是在任何兩個相鄰元素之間總共具有最多一個符號改變的向量。
以如下二階函數為例η^n=a0yn+a1yn-1+b+Σj=1Kcj0|yn+βj0|yn+Σj=1Kcj1|yn-1+βj1|yn]]>=(Σj=1Kcj0λj0)yn2+(Σj=1Kcj1λj1)ynyn-1+(a0+Σj=1Kcj0λj0βj0+Σj=1Kcj1λj1βj1)yn+a1yn-1+b]]>=a~01,nyn2+a^1,nynyn-1+a~0,nyn+a1,nyn-1+b]]>(公式17)。
將該輸入與βjK值的集合比較以確定輸入變量在可能輸入的范圍內的相對位置，并且λj，n的向量表示為Λn。根據該輸入，Λn可以是具有如下項的向量僅為+1、僅為-1、或對于前k項為-1而對于其余項為+1。換言之，Λn是它的項之間最多一個符號改變的溫度計碼。例如，假定常量βjK分布在yn∈(-1，1)的動態(tài)范圍上且具有8個值βjk∈(-47-37-27-1717273747)]]>。如果yn<-47,]]>則Λn＝[-1-1-1-1-1-1-1-1]如果yn>47,]]>則Λn＝[+1+1+1+1+1+1+1+1]。如果yn介于其之間，則Λn可能具有符號改變。例如，如果yn=-3.57,]]>則Λn＝[-1-1-1-1-1-1-1+1]。如果yn=1.57,]]>則Λn＝[-1-1-1+1+1+1+1+1]。因為溫度計碼只有8個值，所以對于a~01,n=Σj=1Kcj0λj0]]>只有8個可能的值，對于a~1,n=Σj=1Kcj1λj,n1]]>有8個可能的值，并且對于a~0,n=a0+Σj=1Kcj0λj0βj0+Σj=1Kcj1λj1βj1]]>有64個可能的值。
可以通過預先計算系數 等的可能值并將它們存儲在存儲器中來減少加法運算的次數。在本示例中，將系數的地址存儲在查詢表中，該查詢表存儲溫度計碼Λn的8種可能性和預先計算的系數的對應地址?？梢酝ㄟ^訪問對應于適合溫度計碼條目的存儲地址來檢索這些系數。一旦從存儲器讀出 等，則可以將濾波器輸出計算為η^n=a~01,nyn2+a^1,nynyn-1+a~0,nyn+a1,nyn-1+b]]>(公式18)。
該技術也適用于零階、一階或高階濾波器。
可以基于簡化形式來實施低復雜度非線性濾波器。在一些實施例中，低復雜度線性濾波器包括耦合到非線性濾波器的處理器，配置為確定輸入變量在可能輸入的范圍內的相對位置，并使用輸入變量的相對位置來確定非線性濾波器的濾波器系數。可以不使用乘法運算而確定濾波器系數。在一些實施例中，預先計算零階、一階和二階和/或高階濾波器的濾波器系數，將它們存儲并在適合的時候檢索它們?？梢酝ㄟ^嵌套低階濾波器來形成高階濾波器。使用低復雜度濾波器或溫度計碼實施非線性轉移函數的細節(jié)在2005年2月18日提交的美國專利申請?zhí)?1/061,850(代理人檔案號OPTIP006)、標題為“低復雜度非線性濾波器”(LOW-COMPLEXITYNONLINEAR FILTERS)中有描述，通過引用將其全部結合于本文。
雖然為了理解簡明的目的，在某種細節(jié)上描述上文的實施例，但是本發(fā)明并不局限于所提出這些細節(jié)。有許多實施本發(fā)明的備選方式。所公開的實施例是說明性的而非限定性的。
權利要求
1.一種將輸入的模擬信號轉換成補償的數字信號的方法，包括將所述輸入的模擬信號轉換成未補償的數字信號；將所述未補償的數字信號輸入到失真模型；基于所述未補償的數字信號生成模型化的失真信號；以及從所述未補償的數字信號減去所述模型化的失真信號，以生成所述補償的數字信號。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述未補償的數字信號包括理想的數字信號和失真的信號。
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述理想的數字信號和所述失真的信號的函數生成所述模型化的失真信號。
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，生成模型化的失真信號包括生成分數相位樣本。
5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，生成模型化的失真信號包括使用分數相位采樣時鐘對所述輸入的模擬信號采樣并將所述分數相位樣本輸入到所述失真模型。
6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，生成模型化的失真信號包括使用許多分數相位采樣時鐘對所述輸入的模擬信號采樣，以生成許多分數相位樣本；將所述許多分數相位樣本輸入到所述失真模型；以及基于所述未補償的數字信號和所述許多分數相位樣本生成模型化的失真信號。
7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，生成模型化的失真信號包括生成所述輸入的模擬信號的導數并將所述導數輸入到所述失真模型。
8.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述失真模型包括非線性系數。
9.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述失真模型包括以經驗方式確定的非線性系數。
10.如權利要求1所述的方法，其特征在于， 所述失真模型包括配置為實施非線性失真函數的低復雜度濾波器。
11.如權利要求1所述的方法，其特征在于，模型化的失真實施具有許多非線性系數的非線性函數，并且所述許多系數使用溫度計碼來確定。
12.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述失真模型是溫度補償的。
13.一種失真補償模數轉換器(ADC)，包括未補償的ADC，配置為將輸入的模擬信號轉換成未補償的數字信號；以及耦合到所述未補償的ADC的補償模塊，配置為接收所述未補償的數字信號；基于所述未補償的數字信號生成模型化的失真信號；以及從所述未補償的數字信號減去所述模型化的失真信號，以生成補償的數字信號。
14.如權利要求13所述的ADC，其特征在于，所述未補償的數字信號包括理想的數字信號和失真的信號。
15.如權利要求13所述的ADC，其特征在于，所述補償模塊配置為基于所述理想的數字信號和所述失真的信號的函數生成所述模型化的失真信號。
16.如權利要求13所述的ADC，其特征在于，所述未補償的ADC包括主ADC，并且所述補償模塊包括許多輔助ADC。
17.如權利要求13所述的ADC，其特征在于所述未補償的ADC是配置為生成L位輸出的主ADC；所述補償模塊包括均配置為生成m位輸出的許多輔助ADC；以及L大于m。
18.如權利要求13所述的ADC，其特征在于，所述未補償的ADC包括主ADC，并且所述補償模塊包括配置為生成許多分數相位樣本的許多輔助ADC。
19.如權利要求13所述的ADC，其特征在于所述未補償的ADC包括主ADC；以及所述補償模塊包括配置為執(zhí)行如下操作的許多輔助ADC使用分數相位采樣時鐘對所述輸入的模擬信號采樣，以生成分數相位樣本；以及將所述分數相位樣本輸入到失真校正模塊。
20.如權利要求13所述的ADC，其特征在于，所述補償模塊包括配置為生成所述輸入的模擬信號的導數并將所述導數輸入到失真模型的輔助ADC。
21.如權利要求13所述的ADC，其特征在于，所述補償模塊包括失真校正模塊，所述失真校正模塊具有含非線性系數的失真模型。
22.如權利要求13所述的ADC，其特征在于，所述補償模塊包括失真校正模塊，所述失真校正模塊具有含非線性系數的失真模型，所述非線性系數是以經驗方式確定的。
23.如權利要求13所述的ADC，其特征在于，所述補償模塊包括配置為實施非線性失真函數的低復雜度濾波器。
24.如權利要求13所述的ADC，其特征在于，所述補償模塊實施具有許多非線性系數的非線性函數，并且所述許多系數使用溫度計碼來確定。
25.如權利要求13所述的ADC，其特征在于，所述補償模塊實施是溫度補償的失真模型。
26.一種用于將輸入的模擬信號轉換成補償的數字信號的計算機程序產品，所述計算機程序產品包含在計算機可讀媒體中，并且包括用于執(zhí)行如下操作的計算機指令將所述輸入的模擬信號轉換成未補償的數字信號；將所述未補償的數字信號輸入到失真模型；基于所述未補償的數字信號生成模型化的失真信號；以及從所述未補償的數字信號減去所述模型化的失真信號，以生成所述補償的數字信號。
全文摘要
一種將輸入的模擬信號轉換成補償的數字信號的方法，包括將輸入的模擬信號轉換成未補償的數字信號，將未補償的數字信號輸入到失真模型，基于未補償的數字信號生成模型化的失真信號，以及從未補償的數字信號減去模型化的失真信號，以生成補償的數字信號。一種失真補償模數轉換器(ADC)，包括未補償的ADC，未補償的ADC配置為將輸入的模擬信號轉換成未補償的數字信號；以及耦合到未補償的ADC的補償模塊，配置為接收未補償的數字信號，基于未補償的數字信號生成模型化的失真信號，以及從未補償的數字信號減去模型化的失真信號，以生成補償的數字信號。
文檔編號H03M1/10GK1998140SQ200580016129
公開日2007年7月11日 申請日期2005年3月24日 優(yōu)先權日2004年3月25日
發(fā)明者R·G·巴特魯尼 申請人:奧普蒂科倫公司