專利名稱：模數(shù)轉(zhuǎn)換器的增益誤差估計(jì)方法及其增益誤差估計(jì)模塊的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明是關(guān)于模數(shù)轉(zhuǎn)換器(analog-to-digital converter),特別是有關(guān)于模 數(shù)轉(zhuǎn)換器的增益誤差估計(jì)(gain error estimation)。
背景技術(shù)：
請參閱圖1，圖1是現(xiàn)有流水線式模數(shù)轉(zhuǎn)換器(pipelined analog-to-digital converter) 100的簡要方框示意圖。流水線式模數(shù)轉(zhuǎn)換器100將模擬輸入信號(hào) Vin轉(zhuǎn)換為數(shù)字轉(zhuǎn)換信號(hào)D。ut，以作為其輸出信號(hào)。流水線式模數(shù)轉(zhuǎn)換器100 包含增益誤差估計(jì)模塊110以及相串聯(lián)的M個(gè)級101~10M。第一級101自模 擬輸入信號(hào)Vin導(dǎo)出數(shù)字輸出值d。p并產(chǎn)生剩余信號(hào)(residual signal) 來 指示模擬輸入信號(hào)Vin與數(shù)字輸出值d。,之間的差異。接著級102~10M自其前 序級101~10(M-l)分別接收剩余信號(hào)R廣Rm.,以作為其輸入信號(hào)，并且分別自 其輸入信號(hào)R廣RM-i中導(dǎo)出數(shù)字輸出值d。2 d。M。因此，級102 10(M-l)也分別 產(chǎn)生剩余信號(hào)R廣Rm-,來指示其輸入信號(hào)R, Rm-2與數(shù)字輸出值d。2 d。(m-,)之間 的差異。接著增益誤差估計(jì)模塊110依據(jù)級101-10M的數(shù)字輸出值d。廣d。M 來計(jì)算數(shù)字轉(zhuǎn)換信號(hào)D。ut，以作為流水線式模數(shù)轉(zhuǎn)換器100的輸出信號(hào)。
在流水線式模數(shù)轉(zhuǎn)換器100中，在當(dāng)前級的剩余信號(hào)作為輸入信號(hào)輸出 至下一級之前，剩余信號(hào)由放大器依據(jù)當(dāng)前級的預(yù)設(shè)增益來放大。參閱圖2A， 圖2A是流水線式模數(shù)轉(zhuǎn)換器的第k級200的簡要方框示意圖。第k級200包 含子模數(shù)轉(zhuǎn)換器(sub analog-to-digital converter) 202，子數(shù)模轉(zhuǎn)換器(sub digital-to-analog converter) 204，運(yùn)算器206以及放大器208。子模數(shù)轉(zhuǎn)換器 202首先將第k級200的前序級，即第(k-l)級的剩余信號(hào)Rk.,進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換，以得到數(shù)字輸出值d。k。接著子數(shù)模轉(zhuǎn)換器204將數(shù)字輸出值'd。k進(jìn)行數(shù)模轉(zhuǎn) 換，以得到信號(hào)Xk。接著運(yùn)算器206自剩余信號(hào)Rk.,減去信號(hào)Xk以獲得信號(hào) Yk，來指示輸入信號(hào)Rw與數(shù)字輸出值d。k之間的差異。放大器208依據(jù)預(yù)設(shè) 增益G來放大信號(hào)Yk以獲得當(dāng)前級200的剩余信號(hào)Rk。
盡管在上述方法中，預(yù)設(shè)增益G為預(yù)設(shè)的常數(shù)，但放大器208的實(shí)際增 益會(huì)隨溫度的變化以及電路制造變化而有所偏移于預(yù)設(shè)增益G。實(shí)際增益與 預(yù)設(shè)增益之間的差異就是級的增益誤差。在當(dāng)前級的實(shí)際增益偏移于預(yù)設(shè)增 益時(shí)，增益誤差產(chǎn)生，并且當(dāng)前級輸出剩余信號(hào)中會(huì)具有放大誤差，這將導(dǎo) 致后續(xù)級的數(shù)字輸出值產(chǎn)生誤差。因此，增益誤差估計(jì)模塊110必須估計(jì)增 益誤差并且依據(jù)增益誤差校正數(shù)字轉(zhuǎn)換信號(hào)D。ut。否則，將影響數(shù)字轉(zhuǎn)換信號(hào) D。ut的準(zhǔn)確度與分辨率(resolution)。
在圖1中，增益誤差估計(jì)模塊110為了估計(jì)第一級101的增益誤差，而 對第一級101應(yīng)用一系列的校正碼(correction number)。請參閱圖2B，圖 2B是進(jìn)行增益誤差估計(jì)的目標(biāo)級250的簡要方框示意圖。以下，以目標(biāo)級250 作為第一級101來進(jìn)行簡要說明。除了子模數(shù)轉(zhuǎn)換器252、子數(shù)模轉(zhuǎn)換器254、 運(yùn)算器256、放大器258以外，目標(biāo)級250更包含加法器(adder) 262，用來 將校正碼s與數(shù)字輸出值d。,相加以獲得信號(hào)Z,。然后，子數(shù)模轉(zhuǎn)換器254將 信號(hào)Z,進(jìn)行數(shù)模轉(zhuǎn)換以獲得信號(hào)X,，接著運(yùn)算器256自經(jīng)跟蹤/保持電路 (sample and hold circuit)264處理的輸入信號(hào)Vin減去信號(hào)X,以獲得信號(hào)Y,， 并且放大器258放大信號(hào)Y,以獲得目標(biāo)級250的剩余信號(hào)R,。因此，剩余信 號(hào)R,與第一級101的后續(xù)級102 10M的數(shù)字輸出值d。2 d。M也受到校正碼s 變化的影響。
由于數(shù)字輸出值d。2 d。M受到校正碼s變化的影響，增益誤差估計(jì)模塊110 依據(jù)數(shù)字輸出值d。2 d。M與校正碼s估計(jì)目標(biāo)級101的增益誤差值。參閱圖1 與圖2B，可得出如下公式
-《,-1 (1 + s)=《2GM-2 +《3GW-3 +... +,)G +《M 產(chǎn)、
其中Vh為目標(biāo)級101的輸入信號(hào)，G為級'ior二10Nf的預(yù)設(shè)增益，"M為
級的數(shù)目，s是目標(biāo)級應(yīng)用的校正碼，并且s為目標(biāo)級101的增益誤差值。同
時(shí)，從等式(1)可獲得等式(2):
<formula>formula see original document page 10</formula> (2)
如果等式(2)除以校正碼s并且取N個(gè)樣本平均的話，可獲得如下等式 (3):
<formula>formula see original document page 10</formula> (3)
由于當(dāng)樣本總數(shù)N足夠大時(shí)，W^^M與^仝4"]等于零，所以增益誤 差估計(jì)模塊110可以依據(jù)等式(3)對大量的增益誤差估計(jì)值v[n]進(jìn)行平均以 獲得目標(biāo)級101的增益誤差值e 。
因此，依據(jù)等式(3)，增益誤差估計(jì)模塊110首先計(jì)算對應(yīng)于樣本數(shù)n 的增益誤差估計(jì)值v[n]，然后，對大量的增益誤差估計(jì)值v[n]進(jìn)行平均以獲得 目標(biāo)級101的增益誤差值。為了增加數(shù)字轉(zhuǎn)換信號(hào)D。ut的有效位數(shù)(effective number of bits， ENOB)，需要平均的增益誤差估計(jì)值v[n]的數(shù)量N必須足夠 大，以保證增益誤差值e的分辨率高于預(yù)設(shè)閾值(threshold)。增益誤差估計(jì) 模塊110因此需要大量的內(nèi)存空間以存儲(chǔ)大量的增益誤差估計(jì)值v[n]。
請參閱圖3，圖3是現(xiàn)有流水線式模數(shù)轉(zhuǎn)換器的增益誤差估計(jì)模塊300的 一部分的方框示意圖?，F(xiàn)有增益誤差估計(jì)模塊300包含關(guān)聯(lián)性模塊(correlation module)302、累積模塊(accumulation module)304以及估計(jì)誤差模塊(estimate errormodule) 306。為了估計(jì)流水線式模數(shù)轉(zhuǎn)換器的目標(biāo)級的增益誤差值，增 益誤差估計(jì)模塊300首先通過如下算法依據(jù)流水線式模數(shù)轉(zhuǎn)換器的級的數(shù)字 輸出值導(dǎo)出一系列的計(jì)算值
<formula>formula see original document page 10</formula>(4)
其中n為樣本數(shù)，s[n]為校正碼，M為流水線式模數(shù)轉(zhuǎn)換器的級數(shù)量，G 為級的預(yù)設(shè)增益，d。,[n]為目標(biāo)級的數(shù)字輸出值，并且d。2[n]、 d。3[n]、 ...、 doM[n] 為目標(biāo)級的后續(xù)級的數(shù)字輸出值。
接著關(guān)聯(lián)性模塊302依據(jù)如下算法將一系列的校正碼s[n]與目標(biāo)級的計(jì) 算值u[n]進(jìn)行關(guān)聯(lián)性(correlate)運(yùn)算，以產(chǎn)生相對應(yīng)于樣本數(shù)n的一系列增 益誤差估計(jì)值v[n]:
<formula>formula see original document page 11</formula> (5)
其中n為樣本數(shù)。
接著累積模塊304累積關(guān)聯(lián)性模塊302產(chǎn)生的N個(gè)增益誤差估計(jì)值v[n]， 以獲得累積值。然后，估計(jì)誤差模塊306將累積值除以N，以獲得目標(biāo)級的 一系列增益誤差值e 。因此，增益誤差值e等于一系列增益誤差估計(jì)值v[n] 的平均值。具體來說，累積模塊304與估計(jì)誤差模塊306依據(jù)如下公式產(chǎn)生 增益誤差值e :<formula>formula see original document page 11</formula> (6)
其中N為將增益誤差估計(jì)值進(jìn)行平均的數(shù)量。
然而，現(xiàn)有增益誤差估計(jì)模塊300需要大量的內(nèi)存空間來存儲(chǔ)等待平均 的增益誤差估計(jì)值v[n]，依據(jù)等式(3)可知，等式(6)中數(shù)量N必須要足 夠大。例如，產(chǎn)生增益誤差值e需要平均2^個(gè)增益誤差估計(jì)值v[n]，這將需 要22。個(gè)內(nèi)存單元。所需的內(nèi)存空間增加了具有增益誤差估計(jì)模塊300的流水 線式模數(shù)轉(zhuǎn)換器的硬件成本。增益誤差估計(jì)值v[n]占用的海量存儲(chǔ)空間增加 了流水線式模數(shù)轉(zhuǎn)換器100的制造成本。因此，需要一種僅利用較少的內(nèi)存 空間即能夠估計(jì)模數(shù)轉(zhuǎn)換器的增益誤差的方法。

發(fā)明內(nèi)容
為了解決現(xiàn)有技術(shù)中需要利用較大的內(nèi)存空間來估計(jì)模數(shù)轉(zhuǎn)換器的增益
誤差的技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種模數(shù)轉(zhuǎn)換器增益誤差估計(jì)方法以及其增益 誤差估計(jì)模塊。
依據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方式，其提供一種模數(shù)轉(zhuǎn)換器的增益誤差估計(jì)方 法，其中模數(shù)轉(zhuǎn)換器包含多個(gè)級，該方法包含對一系列校正碼與一系列計(jì) 算值進(jìn)行關(guān)聯(lián)性運(yùn)算，以產(chǎn)生一系列增益誤差估計(jì)值，其中校正碼是應(yīng)用于 自該多個(gè)級選擇的目標(biāo)級，計(jì)算值是依據(jù)該多個(gè)級的數(shù)字輸出值產(chǎn)生；將增 益誤差估計(jì)值與修正系數(shù)相乘，以獲得第一值；將先前增益誤差值與1減去 其相應(yīng)的修正系數(shù)相乘，以獲得第二值；將第一值與該系列第二值相對應(yīng)地 相加，以獲得當(dāng)前增益誤差值，以進(jìn)行增益誤差校正。
依據(jù)本發(fā)明另一個(gè)實(shí)施方式，其提供一種增益誤差估計(jì)模塊，設(shè)置在具 有多個(gè)級的模數(shù)轉(zhuǎn)換器中，包含關(guān)聯(lián)性模塊，對一系列校正碼與一系列計(jì) 算值進(jìn)行關(guān)聯(lián)性運(yùn)算，以產(chǎn)生一系列增益誤差估計(jì)值，其中校正碼是應(yīng)用于 自該多個(gè)級選擇的目標(biāo)級，計(jì)算值是依據(jù)該多個(gè)級的數(shù)字輸出值產(chǎn)生；增益 誤差產(chǎn)生模塊，耦接至關(guān)聯(lián)性模塊，將增益誤差估計(jì)值與修正系數(shù)相乘，以 獲得第一值，將先前增益誤差值與1減去相應(yīng)的修正系數(shù)相乘，以獲得第二 值，將第一值與第二值相對應(yīng)地相加，以獲得當(dāng)前增益誤差值，以進(jìn)行增益 誤差校正。
依據(jù)本發(fā)明再一個(gè)實(shí)施方式，其提供一種增益誤差估計(jì)模塊，設(shè)置在包 含多個(gè)級的模數(shù)轉(zhuǎn)換器中，包含關(guān)聯(lián)性模塊，對一系列校正碼與一系列計(jì) 算值進(jìn)行關(guān)聯(lián)性運(yùn)算，以產(chǎn)生一系列增益誤差估計(jì)值，其中校正碼是應(yīng)用于 自該多個(gè)級選擇的目標(biāo)級，計(jì)算值是依據(jù)該多個(gè)級的數(shù)字輸出值產(chǎn)生；增益 誤差產(chǎn)生模塊，每一增益誤差產(chǎn)生模塊耦接至關(guān)聯(lián)性模塊，依據(jù)多個(gè)修正系 數(shù)之一來加權(quán)增益誤差估計(jì)值與先前增益誤差值信號(hào)之一，以獲得增益誤差 值信號(hào)其中之一，并且根據(jù)延遲周期之一來延遲增益誤差值信號(hào)之一，以獲 得先前增益誤差值信號(hào)其中之一；以及加權(quán)模塊，依據(jù)權(quán)重值來加權(quán)增益誤 差值，以獲得加權(quán)增益誤差值供增益誤差校正。
本發(fā)明提供的增益誤差估討模塊以及模數(shù)轉(zhuǎn)換器增益貨差估計(jì)方法依據(jù) 先前增益誤差值與當(dāng)前增益誤差估計(jì)值產(chǎn)生當(dāng)前增益誤差值，從而減少產(chǎn)生 增益誤差所需的內(nèi)存空間，而減少了模數(shù)轉(zhuǎn)換器的硬件成本。


圖1是現(xiàn)有流水線式模數(shù)轉(zhuǎn)換器的簡要方框示意圖。
圖2A是流水線式模數(shù)轉(zhuǎn)換器的第k級的簡要方框示意圖。 圖2B是進(jìn)行增益誤差估計(jì)的目標(biāo)級的簡要方框示意圖。 圖3是現(xiàn)有流水線式模數(shù)轉(zhuǎn)換器的增益誤差估計(jì)模塊的一部分的方框示 意圖。
圖4A是依據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施方式的產(chǎn)生增益誤差值的增益誤差估計(jì)模 塊的一部分的簡要方框示意圖。
圖4B是依據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)實(shí)施方式的產(chǎn)生增益誤差值的增益誤差估 計(jì)模塊的簡要方框示意圖。
圖5是依據(jù)本發(fā)明產(chǎn)生的增益誤差值收斂過程的簡要示意圖。
具體實(shí)施例方式
配合附圖，透過以下詳細(xì)的描述、范例，可更了解本發(fā)明所揭露的所有 實(shí)施方式的各個(gè)觀點(diǎn)。
為了減少產(chǎn)生增益誤差值s所需的內(nèi)存空間，本發(fā)明提供一種并不直接 平均增益誤差估計(jì)值v[n]的增益誤差估計(jì)模塊。請參閱圖4A，圖4A是依據(jù) 本發(fā)明一個(gè)實(shí)施方式的產(chǎn)生增益誤差值的增益誤差估計(jì)模塊400的一部分的 簡要方框示意圖。增益誤差估計(jì)模塊400包含關(guān)聯(lián)性模塊402與增益誤差產(chǎn) 生模塊404。增益誤差估計(jì)模塊400首先依據(jù)等式(4)自流水線式模數(shù)轉(zhuǎn)換 器的級的數(shù)字輸出值產(chǎn)生一系列的計(jì)算值u[n]。然后，關(guān)聯(lián)性模塊402依據(jù) 等式(5)將流水線式模數(shù)轉(zhuǎn)換器的目標(biāo)級應(yīng)用的一系列的校正碼s[n]與一系
列計(jì)算值u[n]進(jìn)行關(guān)聯(lián)性運(yùn)算，以產(chǎn)生一系列增益誤差估計(jì)值V[n]。'難本實(shí)施 方式中，關(guān)聯(lián)性模塊402是乘法器(multiplier)。
增益誤差產(chǎn)生模塊404包含乘法器412與418、加法器414以及延時(shí)模塊 (delay module) 416。假設(shè)n為樣本數(shù)，乘法器412首先將一系列增益誤差 估計(jì)值v[n]與一系列修正系數(shù)(updating parameter) 14n]相乘以獲得一系列第 一值a[n]。乘法器418也將一系列的先前增益誤差值e[n-k]與1減去相應(yīng)的修 正系數(shù)(l屮[n])相乘，以獲得一系列第二值b[n]。然后，加法器414將相對應(yīng) 的一系列第一值a[n]與一系列第二值b[n]相加，以獲得一系列當(dāng)前增益誤差值 s[n]，供流水線式模數(shù)轉(zhuǎn)換器的增益誤差校正。接著延時(shí)模塊416通過預(yù)設(shè)周 期k來延遲當(dāng)前增益誤差值s[n]，以獲得一系列先前增益誤差值e[n-k]并傳送 至乘法器418。在一個(gè)實(shí)施方式中，延遲周期k為一個(gè)樣本周期。
增益誤差產(chǎn)生模塊404依據(jù)如下公式產(chǎn)生增益誤差值e[n]:
<formula>formula see original document page 14</formula> (7)
其中n為樣本數(shù)，s[n]為當(dāng)前增益誤差值，^n]為修正系數(shù)，v[n]為增益 誤差估計(jì)值，并且s[n-k]為先前增益誤差值。因此，當(dāng)前增益誤差值s[n]包含 兩部分修正部分a[n^^i[n]xv[n]與記憶部分b[n]氣l卞[n])xe[n-k]，并且修正 系數(shù)咖]決定當(dāng)前增益誤差估計(jì)值v[n]在當(dāng)前增益誤差值s[n]中所占的比例。 為了依據(jù)公式(7)產(chǎn)生當(dāng)前增益誤差值s[n]，增益誤差產(chǎn)生模塊404僅需要
存儲(chǔ)增益誤差估計(jì)值v[n]與先前增益誤差值e[n-l].....s[n-k]。因此，增益
誤差產(chǎn)生模塊404僅需要較少的內(nèi)存單元即可產(chǎn)生增益誤差值e[n]。與現(xiàn)有的 需要大約22()個(gè)內(nèi)存單元來完成增益誤差校正的增益誤差估計(jì)模塊300相比 較，增益誤差估計(jì)模塊400所需的內(nèi)存空間大幅減少。
圖4B是依據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)實(shí)施方式的產(chǎn)生增益誤差值的增益誤差估 計(jì)模塊500的簡要方框示意圖。增益誤差估計(jì)模塊500包含關(guān)聯(lián)性模塊502、 多個(gè)增益誤差產(chǎn)生模塊504、 506、…與508，以及加權(quán)模塊(weighting module)
510。增益誤差估計(jì)模塊500首先依據(jù)等式(4)'自流'水線式模'數(shù)轉(zhuǎn)換器酌級
的數(shù)字輸出值產(chǎn)生一系列計(jì)算值u[n]。然后，關(guān)聯(lián)性模塊502依據(jù)等式(5) 將流水線式模數(shù)轉(zhuǎn)換器的目標(biāo)級應(yīng)用的一系列的校正碼s[n]與一系列計(jì)算值 u[n]進(jìn)行關(guān)聯(lián)性運(yùn)算，以產(chǎn)生一系列增益誤差估計(jì)值v[n]。在本實(shí)施方式中， 關(guān)聯(lián)性模塊502是乘法器。
假設(shè)增益誤差估計(jì)模塊500包含p個(gè)增益誤差產(chǎn)生模塊504、 506、…、 與508。每一增益誤差產(chǎn)生模塊504、 506、…、與508的運(yùn)作與圖4A所示的 增益誤差產(chǎn)生模塊404相似。增益誤差產(chǎn)生模塊504、 506、…、與508分別
具有相對應(yīng)的修正系數(shù)^[n]、 w[n].....與W[n]，以及相對應(yīng)的延遲樣本周
期k" k2.....kn。在一個(gè)實(shí)施方式中，延遲樣本周期k,、 k2.....kj皮此不
同，并且修正系數(shù)A[n]、 w[n]、...、與pp[n]也彼此不同。例如，增益誤差產(chǎn) 生模塊504包含乘法器512與518、加法器514與延時(shí)模塊516。相似地，增 益誤差產(chǎn)生模塊506包含乘法器522與528、加法器524與延時(shí)模塊526;增 益誤差產(chǎn)生模塊508包含乘法器532與538、加法器534與延時(shí)模塊536。假 設(shè)n為樣本數(shù)。乘法器512首先將一系列增益誤差估計(jì)值v[n]與一系列修正 系數(shù)h[n]相乘以獲得一系列第一值a,[n]。乘法器518也將一系列的先前增益 誤差值c,[n-kl]與1減去相應(yīng)的修正系數(shù)(l-^[n]灘乘，以獲得系列第二值 bjn]。然后，加法器514將相對應(yīng)的一系列第一值a，[n]與一系列第二值b,[n] 相加，以獲得一系列當(dāng)前增益誤差值d[n]。接著延時(shí)模塊516通過預(yù)設(shè)周期 kl來延遲當(dāng)前增益誤差值d[n]，以獲得一系列先前增益誤差值d[n-k]并傳送 至乘法器518。因此，增益誤差產(chǎn)生模塊504、 506、、與508同時(shí)產(chǎn)生多 個(gè)增益誤差值Ci[n]、 c2[n]、...、與Cp[n]。
接著，加權(quán)模塊510依據(jù)權(quán)重值w,[n]、 w2[n]、...、與Wp[n]對增益誤差 產(chǎn)生模塊504、 506、…、與508產(chǎn)生的增益誤差值d[n]、 c2[n]、...、與cp[n] 進(jìn)行加權(quán)，其中權(quán)重值w,[n]、 w2[n]、...、與Wp[n]之和可為l。加權(quán)模塊510 包含多個(gè)乘法器552、 554、…、與556以及加法器558。乘法器552、 554、…、
與556分別將d[n]、 c2[n]、…、Cp[n]與權(quán)至值w![n]、 w2[n]-、…、w-plhj和來， 以獲得多個(gè)乘積Ci[n]xw,[n]、…、cp[n]xWp[n]。接著加法器558將乘積 Cl[n]xWl[n]、 ...、 cp[n]xwp[n]相加，以獲得加權(quán)增益誤差值e[n]，供模數(shù)轉(zhuǎn)換 器進(jìn)行增益誤差校正。
換言之，增益誤差估計(jì)模塊500依據(jù)如下算法產(chǎn)生加權(quán)增益誤差值s[n] 以進(jìn)行增益誤差校正
= 2 w, ["] x仏,["]x + (1 -["]) x q [" - ]}
'=' (8)
其中n為樣本數(shù)，s[n]為加權(quán)增益誤差值，i指示增益誤差產(chǎn)生模塊504， 506,...,與508， p為增益誤差產(chǎn)生模塊504、 506、…、與508的數(shù)量，)4n] 為修正系數(shù)，Wj[n]為權(quán)重值，ki為延遲周期數(shù)，v[n]為增益誤差估計(jì)值，并且 Cj[n-k]為增益誤差產(chǎn)生模塊504、 506、…、與508產(chǎn)生的延遲增益誤差值。
以下以增益誤差產(chǎn)生模塊504、 506.....與508的數(shù)量p為3來舉例說
明。延遲周期ki、 k2與k3分別為1、 2、 3個(gè)樣本周期，Wl[n]、 W2[n]與W3[n] 分別為60%、 30%與10%，并且w[n]、 ^[n]與^[n]分別為1/100、 1/50與1/20。 依據(jù)等式 (8 ) 可知加權(quán)增益誤差值 s[n]等于 ( [(丄剩+ ^q["-l])x6。％]+ [(*vM + ^C2[ -2])x3。％] + + 2 c, [" - 3]) x 10%] 20 20 3 )。
如果延遲周期k為1，為了依據(jù)等式(7)產(chǎn)生增益誤差值s[l]，則需要
當(dāng)前增益誤差估計(jì)值v[l]與先前增益誤差值s[O]。先前增益誤差值s
提供增
益誤差值的初始值。確定適當(dāng)?shù)某跏贾祍
對于增益誤差值s[n]的收斂至關(guān)重
要。請參閱圖5，圖5是依據(jù)公式(7)產(chǎn)生的增益誤差值s[n]收斂過程的簡
要示意圖。具有初始值e
的增益誤差值s[n]隨著耗時(shí)的增加收斂至準(zhǔn)確的增
益誤差值s^，其中耗時(shí)以樣本數(shù)的增加表示。當(dāng)樣本數(shù)為J時(shí)，增益誤差值
s[J]與準(zhǔn)確增益誤差值s^之差小于閾值。樣本數(shù)由0至J的時(shí)間段是收斂時(shí)
間(convergence time)。由于在樣本數(shù)為J之前增益誤差值S[對自準(zhǔn)確增*益誤 差值s^大幅偏移，所以在樣本數(shù)為J之前的增益誤差值s[n]不能用來進(jìn)行增 益誤差校正并且舍棄。因此，收斂時(shí)間越短，增益誤差估計(jì)模塊400的性能 越佳。
由于自初始值s
出發(fā)的增益誤差值s[n]收斂，所以如果能夠適當(dāng)?shù)剡x擇 初始值e[O]使其接近準(zhǔn)確的增益誤差值eexa，收斂時(shí)間就可以縮短。初試值s[O] 是由先前校正程序(foreground calibration process)產(chǎn)生。在另一個(gè)實(shí)施方式 中，在包含模數(shù)轉(zhuǎn)換器的系統(tǒng)進(jìn)入睡眠模式(sleep mode)或者關(guān)閉之前，預(yù) 先存儲(chǔ)一些增益誤差值s[n]。當(dāng)系統(tǒng)重新啟動(dòng)時(shí)，利用預(yù)先存儲(chǔ)的增益誤差值 e[n]來作為初始值s[O]。在另一個(gè)實(shí)施方式中，初始值e
為默認(rèn)值。上述確 定初始值的方法也同樣適用于確定圖4B所示的實(shí)施方式中的先前增益誤差 值Cj[n-ki]。
圖4A所示的修正系數(shù)p[n]決定當(dāng)前增益誤差估計(jì)值v[n]在當(dāng)前增益誤差 值s[n]中的比例，并且修正系數(shù)^i[n]為0至l之間的數(shù)值。等式(7)的修正 系數(shù)p[n]并不需要為常數(shù)。在一個(gè)實(shí)施方式中，修正系數(shù)p[n]隨著樣本數(shù)n 的改變而改變。在另一個(gè)實(shí)施方式中，修正系數(shù)p[n]隨著樣本數(shù)n增加而下 降，以降低當(dāng)前增益誤差估計(jì)值v[n]在當(dāng)前增益誤差值e[n]中的比例。因此， 在圖5所示的收斂過程的初始階段，增益誤差值e[n]還沒有收斂至準(zhǔn)確的增益 誤差值eexa，并且以較高比例的增益誤差估計(jì)值v[n]產(chǎn)生當(dāng)前增益誤差值e[n]， 以減少收斂過程。在圖5所示的收斂過程的稍后階段，以較低比例的增益誤 差估計(jì)值v[n]產(chǎn)生當(dāng)前增益誤差值s[n]，以保持增益誤差值e[n]的穩(wěn)定性。
本發(fā)明提供了一種增益誤差估計(jì)模塊以及模數(shù)轉(zhuǎn)換器增益誤差估計(jì)方法 來估計(jì)模數(shù)轉(zhuǎn)換器的增益誤差值。增益誤差估計(jì)模塊依據(jù)先前增益誤差值與 當(dāng)前增益誤差估計(jì)值產(chǎn)生當(dāng)前增益誤差值，其中當(dāng)前增益誤差估計(jì)值是自模 數(shù)轉(zhuǎn)換器的數(shù)字輸出值產(chǎn)生。因此，增益誤差估計(jì)模塊僅存儲(chǔ)先前增益誤差 值與當(dāng)前增益誤差估計(jì)值即可產(chǎn)生增益誤差值，從而減少了模數(shù)轉(zhuǎn)換器的硬
件成本。
在包含本發(fā)明的模數(shù)轉(zhuǎn)換器的系統(tǒng)進(jìn)入睡眠模式(sleep mode)或者關(guān)閉 之前，將所有關(guān)聯(lián)性運(yùn)算結(jié)果存儲(chǔ)至模數(shù)轉(zhuǎn)換器的內(nèi)存，例如事先將圖4A所 示的依據(jù)等式(7)的先前增益誤差值s[n-l]，...，e[n-k]存儲(chǔ)。當(dāng)系統(tǒng)進(jìn)入喚醒 模式(wakeupmode)或者重新啟動(dòng)時(shí)，存儲(chǔ)的值重新存儲(chǔ)至模數(shù)轉(zhuǎn)換器的內(nèi) 存，因此，模數(shù)轉(zhuǎn)換器的增益誤差估計(jì)模塊可直接依據(jù)本發(fā)明利用增益誤差
估計(jì)值v[n]與內(nèi)存中存儲(chǔ)的增益誤差值s[n-l].....s[n-k]來獲得增益誤差值
e[n]。
本發(fā)明另提供一種模數(shù)轉(zhuǎn)換器的增益誤差估計(jì)方法，由上述模數(shù)轉(zhuǎn)換器 的增益誤差估計(jì)模塊實(shí)施，該方法包含首先依據(jù)公式(4)產(chǎn)生一系列計(jì)算 值u[n]，然后依據(jù)公式(5)產(chǎn)生一系列增益誤差估計(jì)值v[n]，接著根據(jù)公式 (7)依據(jù)增益誤差估計(jì)值v[n]與先前增益誤差值s[n-k]產(chǎn)生當(dāng)前增益誤差值 s[n]，以進(jìn)行增益誤差校正。
其中該方法利用的先前增益誤差值是通過延遲當(dāng)前增益誤差值而獲得， 修正系數(shù)處于0與1之間，并且修正系數(shù)隨著其相應(yīng)的增益誤差估計(jì)值的樣 本數(shù)增加而下降。以及該方法利用的初始值是經(jīng)由先前校正程序產(chǎn)生，或者 是預(yù)先存儲(chǔ)的當(dāng)前增益誤差值。
由于本發(fā)明提供的模數(shù)轉(zhuǎn)換器的增益誤差估計(jì)方法的精神己如上詳述， 故省略其說明。
本發(fā)明提供的方法適用于自模數(shù)轉(zhuǎn)換器的多個(gè)級任意選擇的級的增益誤 差估計(jì)。并且，盡管本發(fā)明提供的方法以流水線式模數(shù)轉(zhuǎn)換器說明，但由于 循環(huán)式模數(shù)轉(zhuǎn)換器(cyclic analog-to-digkal converter)除了其多個(gè)級可共享 (share)同一電路以外，循環(huán)式模數(shù)轉(zhuǎn)換器具有與流水線式模數(shù)轉(zhuǎn)換器相似 的結(jié)構(gòu)，所以本發(fā)明提供的方法也同樣適用于循環(huán)式模數(shù)轉(zhuǎn)換器。
以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施方式，凡依本發(fā)明權(quán)利要求所做的均等 變化與修飾，都應(yīng)屬本發(fā)明的涵蓋范圍。
權(quán)利要求
1.一種模數(shù)轉(zhuǎn)換器的增益誤差估計(jì)方法，其中所述模數(shù)轉(zhuǎn)換器包含多個(gè)級，其特征在于，所述方法包含對一系列校正碼與一系列計(jì)算值進(jìn)行關(guān)聯(lián)性運(yùn)算，以產(chǎn)生一系列增益誤差估計(jì)值，其中所述系列校正碼是應(yīng)用于自所述多個(gè)級選擇的目標(biāo)級，所述系列計(jì)算值是依據(jù)所述多個(gè)級的多個(gè)數(shù)字輸出值產(chǎn)生；將所述系列增益誤差估計(jì)值與一系列修正系數(shù)相乘，以獲得一系列第一值；將一系列先前增益誤差值與1減去其相應(yīng)的修正系數(shù)相乘，以獲得一系列第二值；以及將所述系列第一值與所述系列第二值相對應(yīng)地相加，以獲得一系列當(dāng)前增益誤差值，以進(jìn)行增益誤差校正；其中所述系列先前增益誤差值是通過延遲所述系列當(dāng)前增益誤差值而獲得。
2、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的模數(shù)轉(zhuǎn)換器的增益誤差估計(jì)方法，其特征在于， 所述系列修正系數(shù)為0與1之間的數(shù)值。
3、 根據(jù)權(quán)利要求2所述的模數(shù)轉(zhuǎn)換器的增益誤差估計(jì)方法，其特征在于， 所述系列修正系數(shù)隨著其相應(yīng)的增益誤差估計(jì)值的樣本數(shù)增加而下降。
4、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的模數(shù)轉(zhuǎn)換器的增益誤差估計(jì)方法，其特征在于， 所述系列先前增益誤差值的初始值是通過先前校正程序產(chǎn)生。
5、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的模數(shù)轉(zhuǎn)換器的增益誤差估計(jì)方法，其特征在于， 所述系列先前增益誤差值的初始值是預(yù)先存儲(chǔ)的當(dāng)前增益誤差值，所述預(yù)先 存儲(chǔ)的當(dāng)前增益誤差值是在包含所述模數(shù)轉(zhuǎn)換器的系統(tǒng)進(jìn)入睡眠模式前產(chǎn) 生。
6、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的模數(shù)轉(zhuǎn)換器的增益誤差估計(jì)方法，其特征在于，所述系列當(dāng)前增益誤差值是依據(jù)如下算纟左獲得<formula>formula see original document page 3</formula>其中n為樣本數(shù)，e[n]為所述當(dāng)前增益誤差值，Wn]為所述修正系數(shù)，v[n] 是所述增益誤差估計(jì)值，以及s[n-k]為所述先前增益誤差值。
7、根據(jù)權(quán)利要求1所述的模數(shù)轉(zhuǎn)換器的增益誤差估計(jì)方法，其特征在于， 所述系列計(jì)算值是依據(jù)如下算法計(jì)算而得其中u[n]為所述計(jì)算值，n為樣本數(shù)，s[n]為所述校正碼，M為所述多個(gè) 級的數(shù)量，G為所述多個(gè)級的預(yù)設(shè)增益，d。,是所述目標(biāo)級的所述數(shù)字輸出值，并且d。2[n]、 d。如].....d。M[n]為所述目標(biāo)級的多個(gè)后續(xù)級的所述多個(gè)數(shù)字輸出值。
8、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的模數(shù)轉(zhuǎn)換器的增益誤差估計(jì)方法，其特征在于， 所述增益誤差估計(jì)值是依據(jù)如下算法產(chǎn)生剩=,其中v[n]為所述增益誤差估計(jì)值，n為樣本數(shù)，s[n]為所述校正碼，u[n] 為所述相應(yīng)的計(jì)算值。
9、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的模數(shù)轉(zhuǎn)換器的增益誤差估計(jì)方法，其特征在于， 所述模數(shù)轉(zhuǎn)換器是流水線式模數(shù)轉(zhuǎn)換器或者循環(huán)式模數(shù)轉(zhuǎn)換器。
10、 一種增益誤差估計(jì)模塊，設(shè)置在具有多個(gè)級的模數(shù)轉(zhuǎn)換器中，其特 征在于，所述的增益誤差估計(jì)模塊包含關(guān)聯(lián)性模塊，對一系列校正碼與一系列計(jì)算值進(jìn)行關(guān)聯(lián)性運(yùn)算，以產(chǎn)生 一系列增益誤差估計(jì)值，其中所述系列校正碼是應(yīng)用于自所述多個(gè)級選擇的 目標(biāo)級，所述系列計(jì)算值是依據(jù)所述多個(gè)級的多個(gè)數(shù)字輸出值產(chǎn)生；以及增益誤差產(chǎn)生模塊，耦接至所述關(guān)聯(lián)性模塊，將所述系列增益誤差估計(jì) 值與一系列修正系數(shù)相乘，以獲得一系列第一值，將一系列先前增益誤差值與l減去相應(yīng)的修正系數(shù)相乘，以獲得 系列第^值；將辨述系列第一值與 所述系列第二值相對應(yīng)地相加，以獲得一系列當(dāng)前增益誤差值，以進(jìn)行增益誤差校正；其中所述系列先前增益誤差值是通過延遲所述系列當(dāng)前增益誤差值而獲得。
11、 根據(jù)權(quán)利要求io所述的增益誤差估計(jì)模塊，其特征在于，所述增益誤差產(chǎn)生模塊包含-第一乘法器，耦接至所述關(guān)聯(lián)性模塊，將所述系列增益誤差估計(jì)值與所述系列修正系數(shù)相乘，以獲得所述系列第一值；第二乘法器，耦接至延時(shí)模塊，將所述系列先前增益誤差值與1減去相 應(yīng)的修正系數(shù)相乘，以獲得所述系列第二值；加法器，耦接至所述第一乘法器與所述第二乘法器，將所述系列第一值 與所述系列第二值相對應(yīng)地相加，以獲得所述系列當(dāng)前增益誤差值，以進(jìn)行 增益誤差校正；以及所述延時(shí)模塊，耦接至所述加法器，根據(jù)預(yù)設(shè)周期來延遲所述系列當(dāng)前 增益誤差值，以獲得所述系列先前增益誤差值。
12、 根據(jù)權(quán)利要求10所述的增益誤差估計(jì)模塊，其特征在于，所述系列 修正系數(shù)為0與1之間的數(shù)值。
13、 根據(jù)權(quán)利要求12所述的增益誤差估計(jì)模塊，其特征在于，所述系列 修正系數(shù)隨著其相應(yīng)的增益誤差估計(jì)值的樣本數(shù)增加而下降。
14、 根據(jù)權(quán)利要求10所述的增益誤差估計(jì)模塊，其特征在于，所述系列 先前增益誤差值的初始值是經(jīng)由先前校正程序產(chǎn)生。
15、 根據(jù)權(quán)利要求10所述的增益誤差估計(jì)模塊，其特征在于，所述系列 先前增益誤差值的初始值是預(yù)先存儲(chǔ)的當(dāng)前增益誤差值，所述預(yù)先存儲(chǔ)的當(dāng) 前增益誤差值是在包含所述模數(shù)轉(zhuǎn)換器的系統(tǒng)進(jìn)入睡眠模式前產(chǎn)生。
16、 根據(jù)權(quán)利要求10所述的增益誤差估計(jì)模塊，其特征在于，所述增益誤差產(chǎn)生模塊依據(jù)如下算法產(chǎn)生所述系列當(dāng)前增益誤差值= v["] + (i - .— A] 其中n為樣本數(shù)，s[n]為所述當(dāng)前增益誤差值，^n]為所述修正系數(shù)，v[n] 是所述增益誤差估計(jì)值，以及s[n-k]為所述先前增益誤差值。
17、 根據(jù)權(quán)利要求10所述的增益誤差估計(jì)模塊，其特征在于，所述系列 計(jì)算值是依據(jù)如下算法計(jì)算而得"["]=+ 4"] +《2["]x G-1 +《3["]x G-2 +…+"。M["]xG,-";其中u[n]為所述計(jì)算值，n為樣本數(shù)，s[n]為所述校正碼，M為所述多個(gè) 級的數(shù)量，G為所述多個(gè)級的預(yù)設(shè)增益，d。,是所述目標(biāo)級的所述數(shù)字輸出值，并且d。2[n]、 d。3[n].....d。M[n]為所述目標(biāo)級的多個(gè)后續(xù)級的所述多個(gè)數(shù)字輸出值。
18、 根據(jù)權(quán)利要求10所述的增益誤差估計(jì)模塊，其特征在于，所述關(guān)聯(lián) 性模塊是乘法器，依據(jù)如下算法產(chǎn)生所述增益誤差估計(jì)值其中v[n]為所述增益誤差估計(jì)值，n為樣本數(shù)，s[n]為所述校正碼，并且 u[n]為所述相應(yīng)的計(jì)算值。
19、 根據(jù)權(quán)利要求10所述的增益誤差估計(jì)模塊，其特征在于，所述模數(shù) 轉(zhuǎn)換器是流水線式模數(shù)轉(zhuǎn)換器或者循環(huán)式模數(shù)轉(zhuǎn)換器。
20、 一種增益誤差估計(jì)模塊，設(shè)置在包含多個(gè)級的模數(shù)轉(zhuǎn)換器，其特征 在于，所述的增益誤差估計(jì)模塊包含關(guān)聯(lián)性模塊，對一系列校正碼與一系列計(jì)算值進(jìn)行關(guān)聯(lián)性運(yùn)算，以產(chǎn)生 一系列增益誤差估計(jì)值，其中所述系列校正碼是應(yīng)用于自所述多個(gè)級選擇的 目標(biāo)級，所述系列計(jì)算值是依據(jù)所述多個(gè)級的多個(gè)數(shù)字輸出值產(chǎn)生；多個(gè)增益誤差產(chǎn)生模塊，每一增益誤差產(chǎn)生模塊耦接至所述關(guān)聯(lián)性模塊， 依據(jù)多個(gè)修正系數(shù)之一來加權(quán)所述增益誤差估計(jì)值與多個(gè)先前增益誤差值之 一，以獲得多個(gè)增益誤差值其中之一，并且根據(jù)多個(gè)延遲'周期之J嘴延遲所述多個(gè)增益誤差值之一，以獲得所述多個(gè)先前增益誤差值其中之一；以及加權(quán)模塊，依據(jù)多個(gè)權(quán)重值來加權(quán)所述多個(gè)增益誤差值，以獲得加權(quán)增 益誤差值供增益誤差校正。
21、 根據(jù)權(quán)利要求20所述的增益誤差估計(jì)模塊，其特征在于，所述每一 誤差增益產(chǎn)生模塊包含第一乘法器，耦接至所述關(guān)聯(lián)性模塊，將所述增益誤差估計(jì)值與修正系 數(shù)相乘，以獲得第一值；第二乘法器，耦接至延時(shí)模塊，將所述先前增益誤差值與1減去相應(yīng)的 修正系數(shù)相乘，以獲得第二值；第一加法器，耦接至所述第一乘法器與所述第二乘法器，將所述第一值 與所述第二值相對應(yīng)地相加，以獲得相對應(yīng)于所述增益誤差產(chǎn)生模塊的所述 增益誤差值；以及所述延時(shí)模塊，耦接至所述第一加法器，根據(jù)預(yù)設(shè)周期來延遲所述增益 誤差值，以獲得所述先前增益值。
22、 根據(jù)權(quán)利要求20所述的增益誤差估計(jì)模塊，其特征在于，所述加權(quán) 模塊包含多個(gè)第三乘法器，分別將所述多個(gè)增益誤差值與所述多個(gè)權(quán)重值相乘， 以獲得多個(gè)乘積；以及第二加法器，對所述多個(gè)乘積求和，以獲得所述加權(quán)增益誤差值，供所 述模數(shù)轉(zhuǎn)換器進(jìn)行增益誤差校正。
23、 根據(jù)權(quán)利要求20所述的增益誤差估計(jì)模塊，其特征在于，所述增益 誤差估計(jì)模塊依據(jù)如下算法產(chǎn)生所述加權(quán)增益誤差值= Z w, ["]x ["] x v["] + 0 —["]) x [" — ^ ]}其中n為樣本數(shù)，s[n]為所述加權(quán)增益誤差值，i指示所述多個(gè)增益誤差 產(chǎn)生模塊，p為所述多個(gè)增益誤差產(chǎn)生模塊的數(shù)量，W[n]為所述多個(gè)修正系數(shù)， Wi[n]為所述多個(gè)權(quán)重值，ki為所述延遲周期數(shù)，v[n]為所述增益誤差估計(jì)值， 并且Ci[n-k]為所述多個(gè)先前增益誤差值。
24、根據(jù)權(quán)利要求20所述的增益誤差估計(jì)模塊，其特征在于，所述模數(shù) 轉(zhuǎn)換器是流水線式模數(shù)轉(zhuǎn)換器或者循環(huán)式模數(shù)轉(zhuǎn)換器。
全文摘要
本發(fā)明提供一種模數(shù)轉(zhuǎn)換器的增益誤差估計(jì)方法與其增益誤差估計(jì)模塊，其中該模數(shù)轉(zhuǎn)換器包含多個(gè)級，該方法包含對一系列校正碼與一系列計(jì)算值進(jìn)行關(guān)聯(lián)性運(yùn)算，以產(chǎn)生一系列增益誤差估計(jì)值，其中校正碼是應(yīng)用于自該多個(gè)級選擇的目標(biāo)級，計(jì)算值是依據(jù)該多個(gè)級的數(shù)字輸出值產(chǎn)生；將增益誤差估計(jì)值與修正系數(shù)相乘，以獲得第一值；將先前增益誤差值與1減去其相應(yīng)的修正系數(shù)相乘，以獲得第二值；將第一值與第二值相對應(yīng)地相加，以獲得當(dāng)前增益誤差值，來進(jìn)行增益誤差校正。本發(fā)明提供的增益誤差估計(jì)模塊以及模數(shù)轉(zhuǎn)換器增益誤差估計(jì)方法可以減少產(chǎn)生增益誤差所需的內(nèi)存空間，從而減少了模數(shù)轉(zhuǎn)換器的硬件成本。
文檔編號(hào)H03M1/10GK101373971SQ20081013084
公開日2009年2月25日 申請日期2008年8月19日 優(yōu)先權(quán)日2007年8月21日
發(fā)明者杜宇軒, 薛康偉, 陳奕甫 申請人:聯(lián)發(fā)科技股份有限公司