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时间交织ADC后台数字校准算法：原理、应用与优化研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代电子系统中，模拟信号的数字化处理是至关重要的环节，模数转换器（Analog-to-DigitalConverter，ADC）作为连接模拟世界和数字世界的桥梁，其性能直接影响着整个系统的性能。随着通信、雷达、医疗成像等领域的快速发展，对ADC的采样速率和精度提出了越来越高的要求。在5G乃至未来的6G通信系统中，为实现高速率的数据传输和准确的信号解调，需要ADC具备极高的采样速率和精度，以捕捉信号的细微变化，减少信号失真，提高通信质量和可靠性；在雷达系统中，无论是军事雷达对目标的精确探测与跟踪，还是民用雷达在气象监测、航空导航等方面的应用，都依赖ADC快速准确地将模拟回波信号转换为数字信号，以便后续进行复杂的信号处理和分析，实现对目标的精确定位和识别。

然而，单片ADC由于受到工艺和电路结构的限制，很难同时满足高速和高精度的要求。时间交织流水线模数转换器（Time-InterleavedPipelineAnalog-to-DigitalConverter，TI-ADC）技术应运而生，它通过多个子ADC并行工作，依次对同一模拟信号进行交替采样，有效地提高了采样速率，同时利用流水线结构保证了一定的精度。例如，一个由4个子ADC组成的TI-ADC系统，其采样速率理论上可以达到单个子ADC采样速率的4倍。

但在实际应用中，TI-ADC会受到多种非理想因素的影响，导致通道失配误差，如采样时刻失配、增益失配和偏置失配等。这些误差会使采样信号非均匀，在频域中引入杂散分量，严重降低信噪比（Signal-to-NoiseRatio，SNR）和有效位数（EffectiveNumberofBits，ENOB），进而影响系统的性能。以采样时刻失配为例，即使是微小的采样时钟相位偏差，也可能在高频信号采样时产生明显的杂散，使信号质量恶化。因此，校准技术对于提升TI-ADC的性能至关重要。通过有效的校准算法，可以对通道失配误差进行准确估计和补偿，降低杂散分量，提高SNR和ENOB，使TI-ADC能够更好地满足通信、雷达等领域对高速高精度信号处理的需求。

本研究聚焦于时间交织ADC后台数字校准算法，深入剖析现有校准算法的优缺点，旨在提出一种更加高效、精准的校准算法。这不仅有助于推动TI-ADC技术的发展，还能为实际工程应用提供更可靠、高性能的信号处理解决方案，具有重要的理论意义和实际应用价值。

1.2国内外研究现状

在TI-ADC校准技术的研究领域，国内外学者和科研人员已取得了一系列具有重要价值的成果。

国外方面，在采样时刻失配误差校准上，一些经典算法如基于最小均方误差（LMS）的校准算法应用广泛。这类算法通过不断调整滤波器系数，使估计信号与实际信号的均方误差最小，从而实现对采样时刻失配误差的校准。以文献[具体文献1]的研究为例，其利用LMS算法对多通道TI-ADC的采样时刻失配误差进行校准，在一定程度上提高了系统的信噪比和有效位数。但该算法在收敛速度和精度上存在一定局限，当信号变化较快或噪声较大时，校准效果会受到影响。在增益失配和偏置失配校准方面，基于多项式拟合的校准方法被大量研究。通过对不同通道的增益和偏置进行多项式建模，能够较为准确地估计出失配参数，进而实现校准。像文献[具体文献2]提出的基于高阶多项式拟合的校准方案，在处理复杂信号时展现出良好的校准性能，有效降低了杂散信号的影响。然而，多项式拟合的阶数选择较为关键，过高或过低的阶数都可能导致校准误差增大。

国内的研究也呈现出蓬勃发展的态势。在采样时刻失配误差校准领域，有学者提出基于分数延时滤波器的自适应校准方法。例如，文献[具体文献3]利用分数延时滤波器实现时间失配误差的校准，并引入Farrow结构，使得当误差值改变时无需重新设计滤波器系数，提高了校准的灵活性和效率。在实际应用中，该方法在一些对实时性要求较高的场景中表现出色，能够快速准确地对采样时刻失配误差进行校准。针对增益失配和偏置失配校准，国内有研究结合神经网络算法，通过对大量样本数据的学习，让神经网络自动识别和补偿失配误差。文献[具体文献4]运用神经网络算法对TI-ADC的增益和偏置失配进行校准，实验结果表明，该方法在复杂环境下仍能保持较好的校准精度，具有较强的抗干扰能力。

尽管国内外在TI-ADC校准技术方面取得了显著进展，但仍存在一些不足之处。在算法复杂度方面，现有的一些校准算法需要大量的乘法、加法等运算操作，导致硬件实现时需要耗费大量的逻辑