向 ADC 模型和 DAC 建模添加低通滤波器

出处:维库电子市场网 发布于:2023-12-07 16:49:42

  与单音测试信号相比,双音测试信号可提供更多有关 ADC 性能的信息。您的作者的模型与特定 ADC 的制造商模型非常匹配,因此可以方便地运行误码率模拟。该 ADC 恰好具有非常宽的输入带宽。

  对于带宽较低的 ADC,添加如图 1 所示的低通滤波器将提供更好的模型。

  图 1. 基于上一篇文章改进的 ADC 模型
  此外,正如我们上一篇文章部分中所讨论的,改进的模型将允许添加高达 6 dB 的加性高斯白噪声,以更好地匹配真实 ADC 的本底噪声。
  制造商的模型是“行为”模型,而不是模型。与详细的 SPICE 模型或实际物理设备上的测量进行相同的比较。
  数模转换器 (DAC) 模型
  参考文献 [19] 到 [26] 提出了某种 DAC 模型,而 [27] 到 [29] 描述了 DAC 的特性,但没有描述模型。在那些提出模型的人中,大多数([19]、[20]、[22] 和 [23])提出的模型似乎是 DAC 设计者感兴趣的,而不是用户感兴趣的,给出了详细的特定模型来确定诸如 SNR 之类的东西,或者输出频谱上的时钟抖动。
  其他人提出的模型似乎过于简单。这些是[25],它只考虑了削波而不进行量化;和[26],它将量化和裁剪建模为加性过程,仅对高斯输入有效。
  参考文献 [21] 使用以下公式将 DAC 输出 (y(t)) 建模为 DAC 输入 (x(t)) 的函数:
  y(t) = x(t) + y HQ (x(t)) + y CM (x(t)) + y VQ (x(t))
  公式1
  其中这些是相应的术语:
  y HQ (x(t)) 解释“水平量化”(理想时间采样)
  y CM (x(t)) 解释“时钟源调制”(时钟抖动)
  y VQ (x(t)) 考虑“垂直量化”(幅度量化),包括积分非线性。
  这些项的表达式并不是极其复杂,因此这可能会成为 DAC 仿真的良好模型。输入x(t)可以来自调制算法的浮点实现,或者来自具有输出 M 位的定点算法,其中 M > NE;其中 NE 是 DAC 的有效位数。
  参考文献[24]提出了一个模型,该模型考虑了微分非线性(DNL)、积分非线性(INL)、增益和偏移误差、毛刺脉冲面积和稳定时间。

  [24] 的图 5 显示了该模型的框图。它由加性随机误差组成,对 DNL 进行建模;添加时间的确定性函数来模拟故障;用于模拟 INL、增益和失调误差的多项式函数;延迟和时间转换(文中未解释);用于模拟稳定时间的低通滤波器;和噪声模型(文中也没有解释)。[24] 中的图 5 可以进行一些修改,生成图 2,它是图 1 中 ADC 模型的逆模型;如果由于量化导致的输出噪声不够,则可以添加附加噪声。

  图 2.  Naoues, M. 对 DAC 模型的修改;莫什,D.;德霍斯,C.;巴拉克,R.;和加泽尔,A,  [24]
  读者可能想知道,既然 DAC 的输入已经是数字的,为什么还需要图 2 中的采样器和量化器。
  通常,对于模拟,可以使用连续时间浮点算法;将其转换为时钟定点版本是不值得的。(连续时间意味着模拟采样频率足够高,因此不会产生采样效应。)此外,DAC 接口上可用的实际位数(宣传的位数)通常大于 ENOB。

关键词:滤波器

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