本文以ADS1610模块为例介绍高速Δ-Σ(Delta-sigma)转换器的细节和特定参数。许多参数会在高速精确测量程序中扮演关键角色,例如积分非线性误差(INL)、差分非线性误差(DNL)、涟波、信号噪声比(SNR)和无混附信号动态范围(SFDR)。
奈奎斯特采样定理(Nyquist Sampling Theorem)要求采样频率至少为信号频率的两倍,若要将4M~5MHz的测量信号交给模拟数字转换器处理,采样频率可能要10MSPS(每秒百万采样)才能达到要求。
但要利用10MSPS的SAR或管线式模拟数字转换器,以16位精确度将5MHz模拟信号转换为数字,迭频消除滤波器(Anti-alias Filtering)的设计至少就要超过12阶。
新型高速Δ-Σ模拟数字转换器能在60MHz速率下执行模拟信号采样,内建数字滤波功能则可消除5M~55MHz之间的噪声,可用一颗低成本迭频消除滤波器将5MHz模拟信号转换成数字信号。此类模块对于频率信号抖动的敏感度也比10MSPS SAR和管线式模拟数字转换器减少√6倍。
设计人员必须特别注意差分和积分非线性误差,才能在此处达到16位分辨率。积分非线性误差的定义是转移函数与理想直线之间的偏差值,差分非线性误差则是1LSB的理想值与最大可能二进制增量(Worst Binary Increment)之间的相差值。这对于侦测混合信号里的特定频率尤其重要。
其它应用则要求滤波器的涟波越小越好,例如电信和影像采集应用的重点就在于提供最好的信号噪声比、总谐波失真(THD)和无混附信号动态范围。
采样频率可提高至20MSPS
某些高速Δ-Σ模拟数字转换器在两倍速模式下的采样频率可提高至20MSPS,以ADS1610为例,这个模块的核心是多位串接式Δ-Σ架构和AR- DWA算法。多位串接式Δ-Σ架构是由多级电路组成的噪声抑制功能,其中每一级都只需一个一阶或二阶调变器,使得此架构拥有较高的稳定性。级间增益可在超采样比值(Oversampling Ratio)较低时改善信号量化噪声比(Signal to Quantization Noise, SQNR)以提高数据输出率。
业界已发展出多位串接式Δ-Σ架构与AR-DWA算法,例如德州仪器选择超采样值等于6做为多位串接式2-1架构的基础,在耗电量、电路复杂性和量化噪声的分布之间取得平衡。多位串接式Δ-Σ架构又称为「适应性随机式数据加权平均」(Adaptive Randomized-Data Weighted Averaging, AR-DWA)。观察电路即可发现它是多位快闪式模拟数字转换器,需要多个数字模拟转换级做为回授,这些数字模拟转换器会在一阶和二阶积分器中产生失真。图1显示各种误差来源。
透过外部电阻可减少耗电
接着介绍对于转换器效能影响极大的转换器电路。调变器以60MSPS速率对输入信号进行采样,再由涟波很小的线性数字滤波器对调变器输出信号进行抽样,然后以10Mbit/s速率和将近5MHz的最大信号速率提供输出字符。在两倍速模式下,超采样比值会减少至3,使数据速率增加至20MSPS。
基本上,组件会根据差动电压参考来测量差动输入信号,接着再弹性调整所产生的16位输出字符,使其电压位准配合使用不同电源的其它逻辑电路。设计人员还能在频率较低时透过外部电阻减少电流值,进而将耗电量减至最少。
设计人员必须注意输入信号的放大,不要让输入电压最大值超过0.891VREF(-1dBFS),在参考电压为3伏特时,建议输入电压范围应该等于2.673伏特,共模电压应为2.5伏特,这样才能完美匹配转换器的输入范围。高速Δ-Σ模拟数字转换器的数字输出OTR会在输入过载时变为高电位。要在输入电压多大时启动静电保护二极管是另一项重要考虑因素,此处允许的输入电压范围是-0.1伏特<(AINN或AINP)<4.6伏特。
转换器输入电路是由开关电容组成,开关电容藉由输入信号进行充电,然后在每个频率周期里放电。图3是输入电路的线路图范例,开关S1和S2代表调变器在采样电容放电时的净效应。输入放大器电路的选择极为重要,转换器输入的外部驱动电路须能应付内部开关电容所代表的负载值。图3的S1开关处于闭路导通的时间大约只有采样比的一半,这表示内部电容的充电时间在Fclk=60MHz时只有8奈秒。
DWA-DEM改善SFDR困扰
最常见的方法是用来提供一阶滤波器功能的DWA-DEM算法,其中DEM代表动态元素匹配(Dynamic Element Matching)。观察时间轴上的测量频谱就会发现,单级滤波的最大缺点,就是混附发射信号在目标信号振幅很小时,会产生极大干扰。迄今已有许多方法被用来解决这个问题。
例如适应性随机数据加权平均(Adaptively Randomized DWA)技术可简化设计,并将噪声分布维持在相同水平。这主要是因为随机间隔比较不会在信号振幅方面产生影响,并使信号杂波比的下降幅度变小,信号振幅较低时就不会影响周期性,故能消除混附发射信号。AR-DWA算法可大幅提高SNR和SFDR曲线相对于信号振幅的线性程度,随后的误差消除逻辑和抽样滤波器(Decimation Filter)则能将涟波控制在0.0025dB以下,这相当于0.3%,因此只要使用三重半频带FIR相位滤波器就能满足要求。
新型高速Δ-Σ模拟数字转换器能在16位分辨率下提供86dB信号杂波比和95dB SFDR,适合ADSL测试设备等精密量测应用。以最大分辨率和5MHz的频率对电话线路上反射的分布式测试信号进行采样,其结果可做为线路质量信息来决定「最后一哩」的最大速度。此做法的困难主要在于从混合各种频率的信号中取出测试信号,这需要很高的SFDR效能。新型高速Δ-Σ模拟数字转换器可提供几乎是方形的滤波器特性和0.0002dB输出涟波,将额外所需的迭频消除滤波器减至最少。图2是功能方块图范例。