[論文レビュー] Calibrating Control-Bounded ADCs

Hampus Malmberg, Till Mettler+3 more|arXiv (Cornell University)|Nov 12, 2022

Analog and Mixed-Signal Circuit Design被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、アナログフロントエンド部の部品バラツキによる性能劣化を軽減するため、制御制限付きアナログ・デジタルコンバータ（CBADC）のためのデジタルフィルターキャリブレーション手法を提案する。再帰的最小二乗法（RLS）を用いてデジタル推定フィルタをキャリブレートすることで、スラッシュフロントエンドの行動モデルおよびトランジスタレベルのシミュレーションにおいて、未キャリブレーション時では58.3 dBのSNDRであったのに対し、キャリブレーション後は80.4 dBのSNDRを達成し、ほぼ名目性能に回復する。

ABSTRACT

The paper considers the calibration of control-bounded analog-to-digital converters. It is demonstrated that variations of the analog frontend can be addressed by calibrating the digital estimation filter. In simulations (both behavioral and transistor level) of a leapfrog analog frontend, the proposed calibration method restores essentially the nominal performance. Moreover, with digital-filter calibration in mind, the paper reformulates the design problem of control-bounded converters and thereby clarifies the role of sampling, desired filter shape, and nominal conversion error.

研究の動機と目的

• CBADCのアナログフロントエンド部の部品バラツキに対する感受性を軽減すること。
• デジタル推定フィルタのキャリブレーションが、これらのバラツキを補償できることを示すこと。
• 制御制限付きコンバータの設計問題を再定式化し、サンプリング、フィルタ形状、および名目誤差の役割を明確にすること。
• 行動モデルおよびトランジスタレベルのシミュレーションを通じて、キャリブレーション手法の妥当性を検証すること。
• キャリブレーションがアナログ設計とデジタル推定を分離でき、プロセスコーナーをまたがる堅牢な性能を実現できることを示すこと。

提案手法

• デジタル推定フィルタ係数 hℓ を再帰的最小二乗法（RLS）を用いてキャリブレーションし、キャリブレーション誤差 ec[k] を最小化する。
• キャリブレーションは、推定された信号伝達関数と実際の信号伝達関数との誤差を最小にするフィルタ係数 hℓ をターゲットとする。
• 既知の励起としての参照信号 s0[k] ∈ {±1} を用い、システムを励起し、フィルタ応答の推定を可能にする。
• 本手法は、ノイズ伝達関数（NTF）と信号伝達関数（STF）の関係をインパulse応答 ˜gu(t) を通じて活用する。
• 制御信号 sℓ[k] の離散時間畳み込みにキャリブレーションを適用し、gℓ(t) のバラツキを補償するように hℓ を調整する。
• 設計は、サンプリングをデジタル推定器によって強制する連続時間フィルタ設計タスクに再定式化される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 デジタルフィルタキャリブレーションは、CBADCのアナログフロントエンド部のバラツキを効果的に補償できるか？
• RQ2 部品不一致の存在下で、キャリブレーション手法が信号対ノイズ歪み比（SNDR）に与える影響は何か？
• RQ3 サンプリングおよび参照信号 s0[k] がデジタル推定器のキャリブレーションを可能にする役割は何か？
• RQ4 固定参照フィルタと比較して、提案手法の性能はどのように異なるか？
• RQ5 トランジスタレベル実装において、キャリブレーションはどの程度名目性能を回復できるか？

主な発見

• キャリブレーション済みデジタルフィルタは、スラッシュフロントエンドの行動モデルシミュレーションにおいて、ほぼ名目性能に回復する。
• トランジスタレベルのシミュレーションでは、キャリブレーション済みフィルタが80.4 dBのSNDRを達成した一方、未キャリブレーションでは58.3 dBであった。
• RLSに基づく適応により、キャリブレーション誤差 ec[k] を任意に小さくできる。
• アナログ再チューニングを要せず、部品バラツキを効果的に補償できた。
• キャリブレーションプロセスにより、アナログフロントエンド設計とデジタル推定が分離され、プロセスコーナーをまたがる堅牢な性能が実現された。
• シミュレーション結果から、デジタル推定器がフィルタキャリブレーションを通じて、アナログフロントエンドのバラツキを効果的に補償できることを確認した。