一个SFDR性能超过80dB的12-bit 40MS/s流水线模数转换器

摘要：本文介绍了一个以高无杂散动态范围(SFDR)和低功耗为优化目标,不需要校正的12-bit,40MS/s流水线模数转换器(ADC)。以4.9MHz正弦输入信号测试表明,本ADC微分非线性(DNL)的最大值为0.78LSB,积分非线性(INL)的最大值为1.32LSB,信噪失真比(SNDR)为66.32dB,SFDR为83.38dB。电路采用 0.18-um 1P6M CMOS工艺实现,整体芯片面积3.1mm×2.1mm,电源电压1.8V,功耗102mW。     

一个没有采用校准技术的12位分辨率100兆采样率的流水线模数转换器

本文给出了一个基于0.18um CMOS工艺的12bit 100MS/s的流水线ADC。其中第一级采用了3.5比特结构以降低对电容匹配的要求,采样保持放大器、第一级和第二级均采用了自举开关以改善ADC线性度,后级采用级缩减技术节省了功耗和面积。当输入信号频率为15.5MHz、采样率为100MHz时,该ADC达到了79.8dB的SFDR和10.5bit的有效位数。芯片采用1.8V电压供电,包含输出驱动的总功耗为112mW, 芯片面积为3.51mm2 。     

一种12位80 MS/s CMOS流水线ADC设计

介绍了一种12 bit 80 MS/s流水线ADC的设计,用于基带信号处理,其中第一级采用了2.5 bit级电路,采样保持级采用了自举开关提高线性,后级电路采用了缩减技术,节省了芯片面积.采用了折叠增益自举运放,优化了运放的建立速度,节省了功耗.芯片采用HJTC0.18μm标准CMOS工艺,1.8 V电压供电,版图面积2.3 mm × 1.4 mm.版图后仿真表明,ADC在8 MHz正弦信号1 V峰值输入下,可以达到11.10 bit有效精度,SFDR达到80.16 dB,整个芯片的功耗为155 mW.     

一个71mW 8位125MHz A/D转换器

介绍了工作在1.8V的8位125MHz流水线A/D转换器.采用了低功耗的增益自举单级折叠级联运放,器件尺寸逐级减小进一步优化功耗.为消除不匹配造成的相位遗漏与重叠,每级均有独立的双相不交叠时钟发生电路,并由一全局的时钟树驱动.输入频率为62MHz的信号,以125MHz时钟采样,可获得49.5dB(7.9位有效精度)的信号与噪声及谐波失真比(SNDR),功耗仅为71mW.电路用0.18μm CMOS 工艺实现,面积为0.45mm2.     

65纳米工艺下低功耗高线性度音频ΣΔ模数转换器的研究与实现

本论文设计了一款适合音频应用的低功耗、高线性度ΣΔADC。此ADC包含了高性能2-1级联单比特量化ΣΔ调制器和采用ROM、RAM设计的低功耗,高面积利用率数字抽取滤波器。此款ADC芯片采用中芯国际65nm 1P8M混合信号CMOS制作工艺,核心面积为0.581平方毫米。测试结果表明,本文设计的ΣΔADC在22.05kHz的音频带宽内,采样频率为5MHz时最高信噪失真比可达90dB,动态范围为93dB,在1.2V供电电压下功耗为2.2mW,同时实现了高性能与低功耗。     

一种10位250 MS/s电荷域流水线ADC

提出了一种高速、低功耗、小面积的10位 250 MS/s 模数转换器(ADC)。该ADC采用电荷域流水线结构,消除了高增益带宽积的跨导运算放大器,降低了ADC功耗。采用流水线逐级电荷缩减技术,降低了后级电路的电荷范围,减小了芯片面积。测试结果表明,在250 MS/s采样速率、9.9 MHz输入正弦信号的条件下,该ADC的无杂散动态范围(SFDR)为64.4 dB,信噪失真比(SNDR)为57.7 dB,功耗为45 mW。     

一种适用于WiMAX/LTE发射机的高线性、可变带宽、可变增益滤波器设计

采用0.13μm RF CMOS工艺,实现了一个高线性、带宽可变、增益可调的四阶巴特沃兹低通滤波器。此滤波器带宽2.1～12MHz,7种带宽控制,30dB增益范围,1dB增益步进,增益步进误差小于0.05dB,在最大带宽下,输出信号频率1.5MHz,功率4dBm时的三阶谐波失真小于-65dB。芯片面积为0.45mm2。电源电压1.2V,在最大带宽下功耗为12mW,最小带宽下功耗为4mW。此低通滤波器已经成功地应用在WiMAX/LTE直接变频发射机中。     

12 bit 200 MS/s时间交织流水线A/D转换器的设计

介绍了一款应用于无线收发系统的12 bit 200 MS/s的A/D转换器(ADC).流水线型模数转换器是从中频采样到高频采样并且具有高精度的典型结构,多个流水线型模数转换器利用时间交织技术合并成一个模数转换器的构想则是复杂结构和能量利用率之间的折中选择.采用了时间交织、流水线和运算放大器共享等技术,既提高了速度和精度,也节省了功耗.同时为了减小时序失配对时间交织流水线ADC性能的影响,提出了一种对时序扭曲不敏感的采样保持电路.采用SMIC 0.13 μm CMOS工艺进行了电路设计,核心电路面积为1.6 mm×1.3 mm.测试结果表明,在采样速率为200 MS/s、模拟输入信号频率为1 MHz时,无杂散动态范围(SFDR)可以达到67.8 dB,信噪失真比(SNDR)为55.7 dB,ADC的品质因子(FoM)为1.07 pJ/conv.,而功耗为107 mW.     

用于CMOS低中频GPS接收机的模数转换器的设计考虑与实现

首先对用于CMOS低中频GPS接收机的模数转换器(ADC)进行了设计考虑.由ADC引入的信噪比降低与四个因素有关:中频带宽,采样率,ADC的比特数及ADC的最大阈值与噪声均方根比值.在设计考虑的基础上,采用TSMC 0.25tan CMOS单层多晶硅五层金属工艺实现了一个4 bit 16.368 MHz闪烁型模数转换器,并将重点放在了前置放大器和提出的新的比较器的设计和优化上.在时钟采样率16.368 MHz和输入信号频率4.092 MHz的条件下,转换器测试得到的信噪失真比为24.7 dB,无杂散动态范围为32.1 dB,积分非线性为 0.31/-0.46LSB,差分非线性为 0.66/-0.46LSB,功耗为3.5mW.ADC占用芯片面积0.07 mm2.     

用于SOC系统的逐次逼近型ADC设计

设计了一个基于SOC系统的触摸屏逐次逼近型结构的10 bit 2Msps模数转换器(ADC)。高精度比较器和Bootstrap开关应用于设计电路中,提高了芯片速度和降低了功耗。芯片采用SMIC0.18μm 1P6M CMOS工艺流片,版图面积为0.25mm2,2MHz工作时平均功耗为3.1mW。输入频率320kHz时,信噪比(SNR)为56dB,ENOB为9.05bit,无杂散动态范围(SFDR)为66.56dB,微分非线性(DNL)为0.8LSB,积分非线性(INL)为1.4LSB。     

一种应用于高精度SAR ADC校准的剪枝神经网络算法

介绍了一种基于剪枝神经网络的后台校准算法,能够对高精度单通道SAR ADC的电容失配、偏移、增益等多个非理想因素同时进行校准,有效提高SAR ADC的精度。本算法不仅可以达到全连接神经网络校准效果,而且同时对贡献小的权重进行剔除,降低了校准电路的资源消耗,加快了神经网络校准算法速度。仿真结果表明,信号频率接近奈奎斯特频率的情况下,对16 bit 5 MS/s的 SAR ADC进行校准,校准后ADC的有效位数从7.4 bit提高到15.6 bit,无杂散动态范围从46.8 dB提高到126.2 dB。     

一种基于统计的流水线ADC数字后台校准方法

高精度流水线ADC的设计需要校准技术来提高其转换精度.基于统计的数字后台校准方法无需校准信号,直接通过对输出的统计得到误差值的大小,将其从数字输出中移除从而消除了ADC输出非线性.将该校准方法应用于14bit流水线ADC中,仿真结果表明校准后信噪失真比SNR为76.9dB,无杂散动态范围SFDR为73.9dB,有效精度ENOB从9bit提高到12.5bit.     

一种用于16位流水线ADC的多比特子DAC电容失配校准方法

多比特子DAC的电容失配误差在流水线AIX:输出中引入非线性误差,不仅严重降低AEK、转换精腰.而且通常的校准技术无法对非线性误差进行校准.针对这种情况,本文提出了一种用于16位流水线ADC的多比特子DAC电容失配校准方法.该设计误差提取方案在流片后测试得到电容失配误差.进而计算不同输入情况下电容失配导致的MDAC输出误差,根据后级的误差补偿电路将误差转换为卡乏准码并存储在芯片中,对电容失配导致的流水级输出误差进行校准.仿真结果表明.卡《准后信噪失真比SINAD为93.34 dB.无杂散动态范围SFDR为117.86 dB,有效精度EN()B从12.63 bit提高到15.26 bit.     

一种前后台结合的SAR ADC的校准算法

提出了一种数字前台校准技术,即电容重组技术,并将该技术与LMS数字后台校准技术相结合,提高了LMS算法的收敛速度。提出的算法使用RC混合结构的14位SAR ADC进行建模。仿真结果表明,LMS算法的收敛速度可以提高到1 k个转换周期内,同时校准后ADC的ENOB平均值从10.59 bit提高到13.79 bit。SFDR平均值从71.33 dB提高到112.93 dB,DNL最大值的平均值从1.88 LSB提高到0.97 LSB。INL最大值的平均值从8.01 LSB提高到0.88 LSB。     

基于神经网络的数字校准技术综述

随着集成电路工艺的发展以及晶体管尺寸的不断减小,ADC转换率变得更快、功耗更低,但器件的失配误差随之变得更大,从而影响精度,因此引入校准电路已成必然趋势。文章首先介绍了几种ADC的常见误差及其校准方法,然后介绍了神经网络的工作原理,并总结了几种主要的基于神经网络的数字校准方法,分析了不同方法的优势和劣势。最后,针对14位流水线ADC,给出了神经网络校准算法的系统级仿真验证结果。经校准后,有效位数(ENOB)从10位提升到12.5位,无杂散动态范围(SFDR)从80 dB提升到100 dB。     

An efficient background calibration technique for analog-to-digital converters based on neural network

This paper introduces a background digital calibration algorithm based on neural network, which can adaptively calibrate multiple non-ideal factors in a single-channel ADC, such as gain error, mismatch, offset and harmonic distortion. It enables an efficient background calibration through a simple feed forward neural network and LM gradient descent algorithm. The simulation results show that in the case of a signal input close to the Nyquist frequency, for a 14-bit 500 MS/s prototype ADC, only about 40,000 data needed, the ENOB of the ADC can be increased from 7.81 to 13.06 and the SFDR from 49.7 dB to 106.8 dB assisted by a lower speed reference ADC.     

基于码密度统计的流水线模数转换器校准算法研究

本文提出了一种用于校准流水线模数转换器线性误差的数字后台校准算法。该算法不需要修改转换器级电路部分,只需要一部分用于统计模数转换器输出码的数字电路即可完成。通过分析流水线模数转换器输出的数字码,该算法可以计算出每一级级电路对应的权重。本文利用一个14位的流水线模数转换器来验证该算法。测试结果显示,转换器的积分非线性由90LSB下降到0.8LSB,微分非线性由2LSB下降到0.3LSB;信噪失真比从38dB提高到66.5dB,总谐波失真从-37dB下降到-80dB。转换器的线性度有很大提高。     

A nonlinearity error calibration technique for pipelined ADCs

This paper presents a digital background calibration technique that measures and cancels offset, linear and nonlinear errors in each stage of a pipelined analog to digital converter (ADC) using a single algorithm. A simple two-step subranging ADC architecture is used as an extra ADC in order to extract the data points of the stage-under-calibration and perform correction process without imposing any changes on the main ADC architecture which is the main trend of the current work. Contrary to the conventional calibration methods that use high resolution reference ADCs, averaging and chopping concepts are used in this work to allow the resolution of the extra ADC to be lower than that of the main ADC.     

Inter-channel offset and gain mismatch correction for time-interleaved pipelined ADCs

This paper presents a digital background calibration technique to compensate inter-channel gain and offset errors in parallel, pipelined analog-to-digital converters (ADCs). By using an extra analog path, calibration of each ADC channel is done without imposing any changes on the digitizing structure, i.e., keeping each channel completely intact. The extra analog path is simplified using averaging and chopping concepts, and it is realized in a standard 0.18‐μm CMOS technology. The complexity of the analog part of the proposed calibration system is same for a different number of channels.Simulation results of a behavioral 12-bit, dual channel, pipelined ADC show that offset and gain error tones are improved from −56.5 and −58.3 dB before calibration to about −86.7 and −103 dB after calibration, respectively.     

基于分段电容阵列的改进型逐次逼近型ADC

为缩短高速模数转换器(ADC)中高位(MSB)电容建立时间以及减小功耗,提出了一种基于分段式电容阵列的改进型逐次逼近型(SAR)ADC结构,通过翻转小电容阵列代替翻转大电容阵列以产生高位数字码,并利用180 nm CMOS工艺实现和验证了此ADC结构。该结构一方面可以缩短产生高位数码字过程中的转换时间,提高量化速度;另一方面其可以延长大电容的稳定时间,减小参考电压的负载。通过缩小比较器输入对管的面积以减小寄生电容带来的误差,提升高位数字码的准确度。同时,利用一次性校准技术减小比较器的失配电压。最终,采用180 nm CMOS工艺实现该10 bit SAR ADC,以验证该改进型结构。结果表明,在1.8 V电源电压、780μW功耗、有电路噪声和电容失配情况下,该改进型SAR ADC得到了58.0 dB的信噪失真比(SNDR)。