本發(fā)明涉及高速的模數(shù)轉(zhuǎn)換技術領域，更具體地，涉及一種帶通信號的雙通道tiadc非線性系統(tǒng)參數(shù)估計方法。

背景技術：

隨著集成電路技術的不斷發(fā)展，數(shù)字化技術的推廣，對模數(shù)轉(zhuǎn)換器件adc的采樣速率以及采樣精度的要求越來越高，不僅要求數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)有高的采樣率，還要有高的采樣精度。在實際的運用中，對實時采樣速率以及采樣精度有極高的依賴性。然而adc的最大采樣速率受限于它的分辨率,分辨率與采樣速率之間是一對矛盾體，根據(jù)目前的ic設計工藝，要實現(xiàn)更高速的采樣速率，我們需要探索一種基于新結構和新方法的adc。一種實現(xiàn)超高速采樣的重要方法就是利用時間交織(time-interleaved)結構的adc。

這種多通道時間交織系統(tǒng)的方法是利用m片有著相同采樣率fs的單個adc，采用并行的結構，每片adc以相隔1/(m*fs)的時間間隔進行采樣，以達到采樣率為m*fs(總采樣率f＝m*fs)的效果。理論上，這種對于m通道的并行交替采樣的adc結構能夠使得整個系統(tǒng)采樣率達到單個adc的m倍。但是由于制造工藝本身固有的缺點，不可能使得每一片adc完全一模一樣，所以必然會使得各個通道adc之間存在失配誤差，從而嚴重降低了整個adc系統(tǒng)的信噪比。

國內(nèi)外早期基于多通道時間交織adc系統(tǒng)的失配修正一般是利用對前端電路的修調(diào)，通過精心布局的線路來減少失配誤差的影響。這種方法的缺點就是當隨著時間的推移，溫度的變化，電器元件的老化會使得電路的修正效果失效。為了克服這種前端修正的方法，可以利用后端處理的方法，目前基于多通道時間交織adc系統(tǒng)的失配誤差及其數(shù)字后端處理的修正算法是未來發(fā)展的關鍵。

然而，目前大多數(shù)數(shù)字后端補償方法必須針對特定的誤差種類如增益誤差，時間誤差，限制了補償系統(tǒng)性能的提升。即便是通過通道傳遞函數(shù)把線性濾波器的誤差的效果轉(zhuǎn)移為頻域響應失配誤差，其處理范圍仍然把誤差限制在線性的范圍內(nèi)。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供一種高效的帶通信號的雙通道tiadc非線性系統(tǒng)參數(shù)估計方法。

為了達到上述技術效果，本發(fā)明的技術方案如下：

一種帶通信號的雙通道tiadc非線性系統(tǒng)參數(shù)估計方法，包括以下步驟：

s1：s1：設置各通道的輸入信號，使其輸入輸出滿足：其中，x(t)為輸入信號，為非線性誤差參數(shù)，m表示通道號，l表示非線性誤差階數(shù)；

s2：設置誤差信號：令誤差信號為：令s＝[s2，s3…sl]，d＝[d2，d3…dl]，px[n]＝[x²[n],x³[n]…x^l[n]]^t則誤差信號為：e[n]＝s[x2[n],x3[n]…xl[n]]^t+(-1)ⁿd[x2[n],x3[n]…xl[n]]^t；

s3：用高通濾波器f[n]對tiadc的輸出信號y[n]進行濾波處理，得到的輸出信號ed[n]則不包含輸入信號的信息，而只含誤差信息，故用作誤差估計的期望信號，其中f[n]的截止頻率高于wc+0.5b，wc是帶通輸入信號的中心頻率，b是帶通輸入信號的帶寬；

s4：對s參數(shù)進行估計；

s5:對d參數(shù)進行估計；

s6：求解步驟s5中的線性方程即得到各通道非線性系統(tǒng)參數(shù)。

進一步地，所述步驟s4的具體過程如下：

s41：用輸出信號y[n]近似代替x[n]，經(jīng)過一個(-1)ⁿ的翻轉(zhuǎn)乘法器，再用第3步所設計的濾波器f[n]對該信號進行濾波，所得的輸出信號ed[n]則必然不包含輸入信號的信息，而只含誤差信息，故用作誤差估計的期望信號；

s42：對高階信號(y[n])²、(y[n])³……(y[n])^l執(zhí)行和上一步類似的操作。經(jīng)過一個(-1)ⁿ的翻轉(zhuǎn)乘法器，再用第3步所設計的高通濾波器f[n]對上述高階信號進行濾波，所得信號為ys²[n]、ys³[n]…….ys^l[n]；

s43：以ys²[n]、ys³[n]…….ys^l[n]為輸入信號，ed[n]為期望信號，s＝[s2，s3…sl]為待估計誤差系數(shù)，執(zhí)行變步長的nlms算法。

進一步地，所述步驟s43的具體過程如下：

s431：設

s432：計算各時刻學習速率：

對于k時刻，輸出信號y(k)＝(w|第k-1行)(x|第k行)^t，則估計誤差e(k)＝d(k)-y(k)；令變步長因子β(k)＝β(k-1)-ρ(k)/σ(k)，其中ρ(k)＝γ*α*c(k)，γ為可以調(diào)節(jié)的學習速率偏移參數(shù)，α為可以調(diào)節(jié)的步長參數(shù)，c(k)＝e(k)e(k-1)×(x|第k行)(x|第k-1行)^t，σ(k)＝(x|第k-1行)(x|第k-1行)^t+β(k-1)，

則k時刻的學習速率

對于k時刻，輸出信號y(k)＝(w|第k-1行)(x|第k行)^t+p|第k行，則估計誤差e(k)＝d(k)-y(k)；

令變步長因子β(k)＝β(k-1)-ρ(k)/σ(k)，其中ρ(k)＝γ*α*c(k)，γ為可以調(diào)節(jié)的學習速率偏移參數(shù)，α為可以調(diào)節(jié)的步長參數(shù)，c(k)＝e(k)e(k-1)×(x|第k行)(x|第k-1行)^t,σ(k)＝(x|第k-1行)(x|第k-1行)^t+β(k-1)，則k時刻的學習速率

s433：計算待估計系統(tǒng)參數(shù)：

對于k時刻，w|第k行＝w|第k-1行+μ(k)e(k)(x|第k行)^*，則

進一步地，所述步驟s5的具體過程如下：

s51：用第3步所設計的濾波器f[n]對y[n]進行濾波，所得的輸出信號ed[n]不包含輸入信號的信息，而只含誤差信息，故用作誤差估計的期望信號；

s52：對高階信號(y[n])²、(y[n])³……(y[n])^l執(zhí)行和第4(2)相同的操作，先經(jīng)過一個(-1)ⁿ的翻轉(zhuǎn)乘法器，再用第3步所設計的高通濾波器f[n]對上述高階信號進行濾波，所得信號為yd²[n]、yd³[n]…….yd^l[n]；

s53：以yd²[n]、yd³[n]…….yd^l[n]為輸入信號，ed[n]為期望信號，d＝[d2，d3…dl]為待估計誤差系數(shù)，執(zhí)行變步長的nlms算法。

進一步地，所述步驟s53的具體過程如下：

s531：設

s532：計算各時刻學習速率：

對于k時刻，輸出信號y(k)＝(w|第k-1行)(x|第k行)^t，則估計誤差e(k)＝d(k)-y(k)；令變步長因子β(k)＝β(k-1)-ρ(k)/σ(k)，其中ρ(k)＝γ*α*c(k)，γ為可以調(diào)節(jié)的學習速率偏移參數(shù)，α為可以調(diào)節(jié)的步長參數(shù)，c(k)＝e(k)e(k-1)×(x|第k行)(x|第k-1行)^t，σ(k)＝(x|第k-1行)(x|第k-1行)^t+β(k-1)，則k時刻的學習速率

s533：計算待估計系統(tǒng)參數(shù)：

對于k時刻，w|第k行＝w|第k-1行+μ(k)e(k)(x|第k行)^*，則

進一步地，所述步驟s6的具體過程是：

求解線性方程組即求解各通道非線性系統(tǒng)參數(shù)。

與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明技術方案的有益效果是：

本發(fā)明針對帶通輸入信號，提出了一種非線性誤差估計結構。該方法利用信號的帶通特性，信號僅存在于中頻，而在高頻和低頻的頻帶內(nèi)都只存在誤差信號，進而采用可變步長的n-lms算法在兩邊的頻帶對誤差信號進行盲估計。仿真測試表明該方法切實可行，收斂速度快，使得tiadc的性能得到極大的提高。

附圖說明

圖1為帶有非線性傳輸特性的雙通道tiadc模型示意圖；

圖2為基于帶通信號采樣的頻譜示意圖；

圖3為基于變步長nlms的s參數(shù)估計結構圖；

圖4為s參數(shù)的估計曲線圖；

圖5為估計的均方誤差圖(s參數(shù))；

圖6為基于變步長nlms的d參數(shù)估計結構圖；

圖7為d參數(shù)的估計曲線圖；

圖8為估計的均方誤差圖(d參數(shù))。

具體實施方式

附圖僅用于示例性說明，不能理解為對本專利的限制；

為了更好說明本實施例，附圖某些部件會有省略、放大或縮小，并不代表實際產(chǎn)品的尺寸；

對于本領域技術人員來說，附圖中某些公知結構及其說明可能省略是可以理解的。

下面結合附圖和實施例對本發(fā)明的技術方案做進一步的說明。

實施例1

1.設置輸入信號x(t)滿足采樣定理。對于理想的adc裝置，在經(jīng)過采樣保持器之前，各通道的輸入輸出應該是一致的，即tm(x)＝x(t)。而對于存在非線性誤差的傳輸系統(tǒng)，各通道的輸入輸出關系就應用來表示，其中為非線性誤差參數(shù)，m表示通道號，l表示非線性誤差階數(shù)。

2.令由于提前經(jīng)過線性校正處理，一階誤差則誤差信號

令s＝[s2，s3…sl]，d＝[d2，d3…dl]，px[n]＝[x²[n],x³[n]…x^l[n]]^t，則誤差信號可表示為e[n]＝s[x2[n],x3[n]…xl[n]]^t+(-1)ⁿd[x2[n],x3[n]…xl[n]]^t

3.設計一個高通濾波器f[n]，使之滿足其截止頻率高于wc+0.5b，其中wc是帶通輸入信號的中心頻率，b是帶通輸入信號的帶寬。

4.對s參數(shù)進行估計。

(1)用輸出信號y[n]近似代替x[n]，經(jīng)過一個(-1)ⁿ的翻轉(zhuǎn)乘法器，再用第3步所設計的濾波器f[n]對該信號進行濾波，所得的輸出信號ed[n]則必然不包含輸入信號的信息，而只含誤差信息，故用作誤差估計的期望信號。

(2)類似地，對高階信號(y[n])²、(y[n])³……(y[n])^l執(zhí)行和上一步類似的操作。經(jīng)過一個(-1)ⁿ的翻轉(zhuǎn)乘法器，再用第3步所設計的高通濾波器f[n]對上述高階信號進行濾波，所得信號為ys²[n]、ys³[n]…….ys^l[n]。

(3)以ys²[n]、ys³[n]…….ys^l[n]為輸入信號，ed[n]為期望信號，s＝[s2，s3…sl]為待估計誤差系數(shù)，執(zhí)行變步長的nlms算法。具體操作如下：

(a)設

(b)計算各時刻學習速率。

對于k時刻，輸出信號y(k)＝(w|第k-1行)(x|第k行)^t，則估計誤差e(k)＝d(k)-y(k)。

令變步長因子β(k)＝β(k-1)-ρ(k)/σ(k)，

其中ρ(k)＝γ*α*c(k)，γ為可以調(diào)節(jié)的學習速率偏移參數(shù)，α為可以調(diào)節(jié)的步長參數(shù)，c(k)＝e(k)e(k-1)×(x|第k行)(x|第k-1行)^t,σ(k)＝(x|第k-1行)(x|第k-1行)^t+β(k-1)

則k時刻的學習速率

(c)計算待估計系統(tǒng)參數(shù)。

對于k時刻，w|第k行＝w|第k-1行+μ(k)e(k)(x|第k行)^*

則

5.對d參數(shù)進行估計。

(1)用第3步所設計的濾波器f[n]對y[n]進行濾波，所得的輸出信號ed[n]不包含輸入信號的信息，而只含誤差信息，故用作誤差估計的期望信號。

(2)對高階信號(y[n])²、(y[n])³……(y[n])^l執(zhí)行和第4(2)相同的操作，先經(jīng)過一個(-1)ⁿ的翻轉(zhuǎn)乘法器，再用第3步所設計的高通濾波器f[n]對上述高階信號進行濾波，所得信號為yd²[n]、yd³[n]…….yd^l[n]。

(3)以yd²[n]、yd³[n]…….yd^l[n]為輸入信號，ed[n]為期望信號，d＝[d2，d3…dl]為待估計誤差系數(shù)，執(zhí)行變步長的nlms算法。具體操作如下：

(a)設

(b)如同第4(3)(b)步驟一樣，計算各時刻學習速率。

對于k時刻，輸出信號y(k)＝(w|第k-1行)(x|第k行)^t，則估計誤差e(k)＝d(k)-y(k)。

令變步長因子β(k)＝β(k-1)-ρ(k)/σ(k)，

其中ρ(k)＝γ*α*c(k)，γ為可以調(diào)節(jié)的學習速率偏移參數(shù)，α為可以調(diào)節(jié)的步長參數(shù)，c(k)＝e(k)e(k-1)×(x|第k行)(x|第k-1行)^t,

σ(k)＝(x|第k-1行)(x|第k-1行)^t+β(k-1)

則k時刻的學習速率

(3)計算待估計系統(tǒng)參數(shù)。

對于k時刻，w|第k行＝w|第k-1行+μ(k)e(k)(x|第k行)^*

則

6.求解線性方程組即可求解各通道非線性系統(tǒng)參數(shù)。

如圖1所示，這是帶有非線性傳輸特性的雙通道tiadc模型示意圖，在實現(xiàn)高速采樣的模數(shù)轉(zhuǎn)化時，輸入信號分別以兩通道輸入，在每條通道受到不同的失真?zhèn)鬏敽瘮?shù)的影響，導致最終合并出輸出信號產(chǎn)生了非線性失真。圖2為帶通信號采樣的頻譜示意圖，在輸入信號的頻帶外的頻域中，只含有誤差信號的信息d和s。而且在低頻部分，s的幅度比較高，而高頻部分，d的幅度比較高。因此，可在這兩個區(qū)域?qū)Ψ蔷€性誤差信號的參數(shù)分別進行盲估計。

本發(fā)明采用的測試信號為高斯白噪聲通過一帶通濾波器所產(chǎn)生的信號，該帶通濾波器為619階的第一類線性相位fir濾波器，截止頻率為0.11π和0.89π，阻帶幅度為-100db。因此，tiadc的輸入信號滿足帶通信號的要求。

下面以具有三階非線性特性的tiadc為例，對本發(fā)明的的具體實施方式作詳細的描述，其非線性特性為：對任意l＞3,并且

本發(fā)明把雙通道tiadc的誤差參數(shù)的系數(shù)按發(fā)明原理所述轉(zhuǎn)換為參數(shù)s和d，并對此分別進行估計。用變步長nlms估計s參數(shù)的結構圖如圖3所示。這里f[n]是一個截止頻率為0.9π，阻帶幅度為-80db的63階的第一類線性相位fir高通濾波器。變步長nlms估計結構是一個有l(wèi)-1個權系數(shù)s2，s3…sl的自適應線性組合器。這是一個多輸入系統(tǒng)，其l-1個瞬時輸入的信號源為tiadc的各階輸出信號經(jīng)過翻轉(zhuǎn)乘法器(-1)ⁿ之后通過f[n]所得的信號，即ys²[n]、ys³[n]…….ys^l[n]。而估計結構的期望信號則用tiadc的輸出信號y[n]通過(-1)ⁿf[n]產(chǎn)生，以提取低頻段的s信息。

按照上述發(fā)明原理所述，為達到更好的收斂效果和避免劇烈震蕩，學習速率偏移參數(shù)γ設置為0.0007，步長參數(shù)α為0.005，以此對s2，s3…sl進行變步長nlms估計，盲估計的結果如圖4所示，估計過程產(chǎn)生的均方誤差如圖5所示，可見s2收斂至-0.00096附近，s3收斂至0.0032附近，均方誤差也隨著迭代次數(shù)的增加快速降低。

相似地，用變步長nlms估計d參數(shù)的結構圖如圖6所示。所不同的是期望信號的產(chǎn)生無需通過一個(-1)ⁿ的乘法器，以獲取高頻段的d信息。其學習速率偏移參數(shù)γ和步長參數(shù)α設為0.0004和0.005。以此對d2，d3…dl進行變步長nlms估計，估計的結果如圖7所示，均方誤差如圖8所示，可見d2收斂至-0.0020附近，d3收斂至0.0015附近。

通過求解線性方程組，結果保留小數(shù)點后3位，可解得

總的來說，對于帶通輸入信號，本發(fā)明提出了一種基于可變步長n-lms算法的tiadc非線性誤差估計方法。從以上的實驗結果可以看出該方法能夠有效估計雙通道tiadc的非線性誤差參數(shù)。該方法魯棒性強，簡單易行，收斂速度快，能有效提高tiadc的性能。

相同或相似的標號對應相同或相似的部件；

附圖中描述位置關系的用于僅用于示例性說明，不能理解為對本專利的限制；

顯然，本發(fā)明的上述實施例僅僅是為清楚地說明本發(fā)明所作的舉例，而并非是對本發(fā)明的實施方式的限定。對于所屬領域的普通技術人員來說，在上述說明的基礎上還可以做出其它不同形式的變化或變動。這里無需也無法對所有的實施方式予以窮舉。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進等，均應包含在本發(fā)明權利要求的保護范圍之內(nèi)。