Técnicas Avançadas de Auto-Calibração de ADC’s de Elevado Ritmo-de-Conversão utilizando Ruído Gaussiano

Abstract

Este trabalho incide, essencialmente, no estudo, desenvolvimento e validação de um algoritmo de auto-calibração, que visa melhorar a linearidade de ADC’s Pipeline, isto é, conversores analógico/digital de elevada velocidade, implementados com uma arquitectura concorrencial. Um sinal de ruído gaussiano é utilizado como estímulo, sendo aplicado às entradas do conversor e efectuando-se um histograma digital com os códigos de saída gerados. Analisando este histograma, conseguem calcular-se uma série de códigos de calibração, recorrendo, simplesmente, a uma unidade de controlo e processamento digital, que utiliza apenas registos, contadores, somadores e uma pequena memória ROM (Read-Only-Memory). Os códigos de calibração passam posteriormente a ser somados aos resultados de conversão do ADC, melhorando-se assim a sua linearidade e, consequentemente, o seu desempenho global. Apesar das ideais originais que sustentam o algoritmo já terem sido previamente estudadas (e inclusive patenteadas), nunca antes se tinha feito uma tentativa de implementação prática deste género de sistema de calibração. Este trabalho, sendo nesse sentido pioneiro, visa a aplicação do método de auto-calibração proposto a um ADC concorrencial de 13-bit e frequência de amostragem até 80MS/s, com um front-end de 3.5-bit e um back-end constituído por 9 andares de 1.5-bit. O estudo que se efectua inclui o desenvolvimento de um software de modelação de arquitecturas Pipeline, que serve de ferramenta fundamental na simulação e verificação de todo o processo de auto-calibração do ADC. No final, é obtido um modelo completo do sistema de calibração, onde é incluído todo o processamento efectuado até se obter o ADC calibrado. Apresenta-se ainda a arquitectura e o funcionamento do circuito gerador de ruído gaussiano, que sendo o responsável pela geração do sinal de ruído utilizado no algoritmo de autocalibração é de importância fulcral para o seu sucesso.

This work is, mainly, about the study, the development and the validation of a self-calibration algorithm that improves the linearity of the Pipeline ADC’s. Pipeline ADC’s are high speed analog-to-digital converters which are implemented with the Pipeline architecture. A gaussian noise signal is used as stimulus and applied to the converter input, so a digital histogram is computed using the digital output codes. Analyzing that histogram a series of calibration codes are calculated, using a simple digital control and a process unit which incorporates only registers, counters, adders and a small ROM (Read-Only-Memory ). The calibration codes are then added to the converter output codes. In that way, the ADC linearity and its overall performance are improved. Although the original ideas of the algorithm were already studied (and inclusively patented), a practical implementation of this kind of self-calibration system was never tried before. This work, being on that terms a pioneer, applies the self-calibration algorithm to 13-bit ADC with: a maximum sampling frequency of 80MS/S, a front-end stage with 3.5-bit of resolution and back-end composed by 9 stages of 1.5-bit. A software tool that modulates the Pipeline ADC’s behavior is developed. This tool is fundamental on the study, simulation and verification of self-calibration process. At the end, it is formulated a complete model of the self-calibration system, including all the steps to obtain the ADC calibrated. It is also presented the architecture and the working principles of the gaussian noise generator circuit, which is responsible for the generation of the noise signal used on the self-calibration algorithm.