一种用于测量ADC转换误差率的测试方法.doc

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1、一种用于测量ADC转换误差率的测试方法一种用于测量ADC转换误差率的测试方法　　犯错乃人之常情。但对于系统的模数转换器（ADC），我们能够提出什么样的要求呢？我们将回顾转换误差率（CER）测试的范围和高速ADC的分析。取决于采样速率和所需的目标限值，ADCCER测量过程可能需要数周或数月时间。为实现高置信度（CL），出现首次错误之后常常还需要进行测试（Redd，2000）。对于那些要求低转换误差率的系统，需要付出努力来详尽地予以量化。一切完成后，我们便能确定高置信度的误差率—优于10–15。许多实际高速采样系统，如电气测试与测量设备、

2、生命系统健康监护、雷达和电子战对抗等，不能接受较高的ADC转换误差率。这些系统要在很宽的噪声频谱上寻找极其罕见或极小的信号。误报警可能会引起系统故障。因此，我们必须能够量化高速ADC转换误差率的频率和幅度。CER与BER　　首先，让我们理清误差率描述中的两大差异。转换误差率（CER）通常是ADC关于模拟电压采样的判断不正确的结果，因此，与转换器输入的满量程范围相比较，其相应的数字码也不正确。ADC的误码率（BER）也能描述类似的误差，但就我们的讨论而言，我们把BER定义为纯数字接收错误；如果没有这种错误，那么转换的码数据就是正确的。这

3、种情况下，正确的ADC数字输出未能被FPGA或ASIC等下游逻辑器件正确接收到。代码出错的程度及其出现的频率就是本文余下部分要讨论的内容。仅仅阅读数据手册中的技术参数，可能难以掌握ADC转换误差。使用转换器数据手册中的单个数据，当然可以对转换误差率进行某种估计，但该数据量化的到底是什么呢？您无从判断多大的样本偏差可被视为错误，无法确定试验测量或仿真的置信度。必须将“错误”定义限定在已知出现频率所对应的幅度以内误差源　　有多种误差源会造成ADC转换错误，内部和外部均有。外部误差源包括系统电源毛刺、接地反弹、异常大的时钟抖动和可能有错的控

4、制命令。ADC数据手册中的建议和应用笔记通常会说明避开这些外部问题的最佳系统布局做法。ADC内部误差源主要可归因于亚稳态（Beavers，2014）或模拟域中各级之间的残余处理传递，以及数字域和物理层中的输出时序误差。ADC设计团队在器件开发过程中必须分析这些挑战。　　　　图1.对于满量程上模拟分辨率的各个位，理想ADC样本都有单一数字输出（左图）。实际ADC输出行为的一个例子（右图）显示了与内部和外部噪声　　相关的某种模糊性。　　　　图3.输入端开路或浮空时，理想ADC会采样输出一个中间电平失调码，如左侧直方图所示。实际ADC会有折

5、合到输入端的噪声，其在对数尺度上应表现为高斯形状的弯曲直方图（右侧）。　　ADC的积分非线性（INL）是ADC满量程输入范围内实际样本编码相对于理想输出的传递函数（Kester，2005）。ADC数据手册通常也会说明此信息并给出其曲线。与理想编码的最大偏差通常用某一数量的LSB来表示。下面是INL曲线示例。虽然它反映了一定量的绝对误差，但在大部分16位或稍低分辨率的高速ADC中，INL通常只有0到3个码。它不是转换器实际误差率的主要贡献因素。　　　　图4.INL曲线示例，在所有ADC编码上测量，与理想样本相比，最大误差为±1LSB或±

6、1个码，对ADC转换误差而言基本上可忽略不计。测试方法　　针对长期CER检测，测试方法可以使用非常低的ADC输入频率（相对于时钟速率而言）。在任何两个相邻样本点之间构成一条直线，正弦波斜率可近似为该直线的斜率。类似地，略高于采样速率的输入频率会混叠为低频。对于这种情况，有一个可预测的理想解决方案能让各相邻样本处于前一样本的±1个码内。输入信号频率和编码采样时钟频率必须锁定，保持可预测的相位对齐。如果此相位不是恒定值，对齐就会异相，测量数据将没有用处。因此，为了计算理想转换结果，样本（N+1）–sample（N）应相差一个码，幅度不超过

7、1。所有ADC固有的可预测小转换误差源包括积分非线性、输入噪声、时钟抖动和量化噪声。所有这些噪声贡献都可以累加以获得最差限值，若超过此限值，误差将被视为来自两个相邻转换样本。16位ADC的输出编码数是12位转换器的24或16倍。　　因此，该扩展分辨率会影响用于限制转换误差率测试的编码数。在其他一切都相同时，16位ADC的限值将被12位ADC宽16倍。可使用ADC内置自测（BIST）功能并根据热噪声、时钟抖动和其他系统非线性来确定误差阈值。当超过误差限值时，可在ADC内核中标记特定样本及其对应的样本数和误差幅度。使用内部BIST的一大好

8、处，是它将误差源界定在ADC内核本身，排除了专属于数字数据传输输出的接收位错误引起的误差。一旦明确就能贡献最多±12个码。这应针对ADC的折合到输入端总噪声测量进行测　　试。注意：数据手册中的折合到输入端噪声可能不是基于