Sigma-Delta ADC概述及原理

1sigma-delta adc
sigma-delta adc一般由模拟调制器和降采样抽取滤波器组成,以远高于nyquist频率的采样频率对输入信号进行采样,采样后的信号经调制器处理后转换为低位高码率的数字信号流。
在此过程中,调制器完成了采样信号的粗量化,并且利用噪声整形技术将低频噪声搬移到信号带宽外的高频处。 调制器输出的数字信号经过降采样抽取滤波器处理后,信号带宽外的高频噪声被滤除,adc输出速率降为nyquist频率,可以极大的提升系统信噪比以及动态范围。
此外,由于降采样抽取滤波器完全由数字电路实现,其设计可以充分利用电子设计自动化(electronics design automation,eda)技术的优势,缩短设计周期并且在先进工艺下可以有效降低芯片面积与功耗。
2sigma-delta adc原理
图1
sigma-delta adc的概念在1962年由yasuda和murakami首次提出,系统框图如图1所示,主要包括抗混叠滤波器、环路滤波器、量化器、反馈dac和数字抽取滤波器,其中sigma-delta调制器是核心部分,其决定着系统所能实现精度的上限。 下面详细介绍sigma-delta调制器中过采样和噪声整形关键技术的原理。
过采样原理
过采样技术在1946年被首次提出,是指用远大于nyquist频率的采样频率对输入信号进行采样,用过采样率(oversampling ratio,osr)来衡量过采样程度。 osr与信号带宽fb之间的关系为:osr=fs/(2fb)。
过采样技术会给adc带来两个优势:首先,较高的采样频率会降低前级抗混叠滤波器的设计要求,过渡带可以稍微平滑; 其次,过采样技术可以提高信噪比。 当采样频率提高时,量化噪声的功率谱密度se(f)会随之降低,从而提高带宽内的信噪比,如图2所示。
图2 (a) nyquist adc频谱 (b)过采样adc频谱
对于过采样adc,量化噪声功率谱密度幅值表示为:
其信号带宽内的量化噪声(in-band-quantization-noise,ibqn)为:
可以看出,过采样技术可以有效降低adc信号带宽内的量化
噪声能量。 若只考虑量化噪声,adc能实现的最大信噪比为:
可以看出,osr每提高一倍,adc的信噪比可以增大3db。 因此,过采样是sigma-delta adc实现高精度的一个重要原因。
噪声整形原理
过采样技术能有效降低信号带宽内的量化噪声,但仅通过增大采样频率来提高adc的信噪比,会大幅度增加功耗,提高电路设计难度。 因此,sigma-delta adc的另一种精度提升技术——噪声整形技术于1954年首次提出,基本原理是改变量化噪声在频谱上的分布,将低频噪声搬移到高频,经后级数字抽取滤波器可以滤除信号带宽外的大部分噪声,从而提高带宽内的信噪比,如图3所示。
图3 过采样噪声整形adc频谱
噪声整形技术是通过利用积分器来构建具有高通特性的环路滤波器,对量化噪声进行整形,下面以一阶sigma-delta调制器为例介绍噪声整形原理,结构如图4所示。 离散时间积分器在z域中的传输函数由下式表示。
图4 单环一阶sigma-delta调制器原理图
根据图4可以推导出一阶sigma-delta调制器的系统传输函数为:
其中,stf(signal transfer function)为信号传输函数,ntf(noise transfer function)为噪声传输函数,e(z)为量化噪声。 为得到stf(z)和ntf(z)的幅频特性,将z=e^sts=e^j2πf/fs代入可得:
由以上俩式可以看出,stf(z)在幅值上为1,输入信号可以无衰减的传输。 而ntf(z)的幅度曲线是一个正弦函数,低频部分的量化噪声会被整形,如图3所示。 经过噪声整形后,信号带宽内量化噪声总功率为:
对于绝大数的sigma-delta调制器,为充分发挥过采样的优势,一般会选择较大的过采样率,即osr>>1,因此,πf*ts<<1,上式可以近似为:
经过噪声整形后,一阶sigma-delta调制器可实现的最大信噪比为:
从上式可以看出,经过噪声整形后,osr每提高一倍,adc的信噪比可以提高9db,有效位数提高1.5bit。 对于l阶sigma-delta调制器来说,仅考虑量化噪声,调制器能达到的最大信噪比为:
对于l阶调制器,osr每提高一倍,adc的信噪比可以提高(6l+3)db,有效位数提高(l+0.5)bit。 所以,噪声整形技术对于提升sigma-delta调制器性能起到了非常关键的作用。

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