[论文解读] Theoretical Framework and Simulation Results for Implementing Weighted Multiple Sampling in Scientific CCDs

Cristobal Alessandri, Dani Guzmán+7 more|arXiv (Cornell University)|Oct 30, 2015

CCD and CMOS Imaging Sensors参考文献 6被引用 3

一句话总结

本文提出了一种理论框架，通过将白噪声与闪烁噪声分离的噪声模型，计算最优采样系数，以最小化科学级CCD中的读出噪声，从而实现加权多重采样的优化。仿真结果证实该方法与先前相互矛盾的实验结果一致，为数字相关双采样（DCDS）中的噪声降低提供了一种确定性方法。

ABSTRACT

The Digital Correlated Double Sampling (DCDS) is a technique based on multiple analog-to-digital conversions of every pixel when reading a CCD out. This technique allows to remove analog integrators, simplifying the readout electronics circuitry. In this work, a theoretical framework that computes the optimal weighted coefficients of the pixels samples, which minimize the readout noise measured at the CCD output is presented. By using a noise model for the CCD output amplifier where white and flicker noise are treated separately, the mathematical tool presented allows for the computation of the optimal samples coefficients in a deterministic fashion. By modifying the noise profile, our simulation results get in agreement and thus explain results that were in mutual disagreement up until now.

研究动机与目标

• 开发一种确定性的理论框架，用于计算科学级CCD多重采样中最优加权系数。
• 通过优化采样权重最小化输出信号方差，从而降低CCD中的读出噪声。
• 通过分别建模白噪声与闪烁噪声分量，解决先前实验结果中的不一致性。
• 通过仿真验证理论框架在不同噪声特性下的表现。
• 通过在读出电子学中用数字相关双采样（DCDS）替代模拟积分器，实现简化读出电子学。

提出的方法

• 为CCD输出放大器开发一种噪声模型，将白噪声与闪烁噪声视为独立分量。
• 推导出最小化总输出噪声方差的最优加权系数的数学表达式。
• 将该框架应用于模拟不同噪声特性的多重采样场景。
• 基于噪声源的统计特性，采用确定性方法计算系数。
• 通过将仿真结果与先前相互矛盾的实验数据对比，验证模型。
• 将该框架集成到DCDS架构中，以消除读出电子学中对模拟积分器的需求。

实验结果

研究问题

• RQ1 在科学级CCD中，为最小化读出噪声，多重采样的最优加权系数是什么？
• RQ2 白噪声与闪烁噪声分量各自如何影响CCD读出中的最优采样权重？
• RQ3 一个统一的理论模型能否调和先前关于CCD噪声降低的相互矛盾的实验结果？
• RQ4 与传统多重采样技术相比，所提出的框架在噪声性能方面有何改进？
• RQ5 在不降低信噪比的前提下，能在多大程度上实现移除模拟积分器？

主要发现

• 该理论框架以确定性方式成功计算出最优采样权重，从而最小化输出噪声方差。
• 仿真结果与先前相互矛盾的实验观察一致，通过分别建模白噪声与闪烁噪声解决了差异。
• 该方法可在无需模拟积分器的情况下实现有效噪声降低，从而简化读出电子学。
• 该框架为不同CCD配置下噪声性能的差异提供了统一的解释。
• 通过在受控条件下复现真实世界噪声行为的仿真，验证了该方法。
• 结果表明，采用优化系数的加权多重采样可显著提高CCD读出的信噪比。