CN105264813B - 正交误差检测和校正 - Google Patents

Abstract

在一个示例中，公开了一种用于在正交接收器(QR)检测和校正误差的系统和方法。QR可以包括接收器信道，其可操作以将接收的RF信号转换成I和Q信道。接收器信道可以包括误差源，诸如(依次)预解调(PD)误差、LO混频器误差和基带(BB)误差。测试音调可在接收信道上在多个测试频率进行驱动，和正交误差校正器可被提供以检测每个源的误差。一旦接收到RF信号，正交误差校正器可适用校正系数以相反顺序(BB，LO，PD)校正每个源的误差。

Description

正交误差检测和校正

相关申请的交叉参考

本申请要求于2013年3月15日提交的、标题为“Device for Countering IQImbalance in an RF Receiver”的美国临时申请61/786393以及于2013年 3月15日提交、标题为“Method and Device for Identifying Receiver IQ Imbalance”的美国临时申请61/786569的优先权，这两者在此通过引用整体并入本文。

本公开的技术领域

本申请涉及通信领域，并且更具体地涉及用于正交误差检测和校正的系统和方法。

背景

正交幅度调制(QAM)是可以例如用于正交接收器的调制技术。接收的信号可以被划分成彼此以90°异相的两个载波，并因此被称为正交载波或正交分量。使用QAM，任意高频谱效率可以使用QAM通过设置合适的群集(constellation)大小来实现，仅受到通信信道的噪声水平和线性限制。

在理想的RF正交接收器中，同相(I)和正交(Q)分支是完全正交的，并在频率上具有相等的增益。与该理想情况的失衡产生不良的图像，因为信号将被部分泄露给其频率否定相对方。也就是说，本机振荡器(LO) 上的信号x Hz将产生LO下的图像感知x Hz，并且同时LO下的信号x Hz 将产生LO上的图像感知x Hz。当这些图像直接折叠到基带，这将对宽带多载波直接转换接收器产生严重后果。除非校正，这些图像降低信噪比(SNR)，以及因此降低接收灵敏度。当接收信号的幅度极度不同时，最严重的后果发生。当弱接收信号经历强大的拦截图像的干扰时，SNR 的损失将加剧。

附图说明

当结合附图阅读时，可以最好从下面的详细描述理解本发明。需要强调，按照业界的标准做法，各种特征未按比例绘制，并且仅用于说明目的。事实上，各种特征的尺寸可任意放大或缩小，为了清楚的讨论：

图1是根据本说明书的一个或多个示例的正交接收器的框图。

图1A是根据本说明书的一个或多个示例，在正交接收器中误差来源的系列误差图。

图2是根据本说明书的一个或多个示例的正交误差校正的框图。

图3是根据本说明书的一个或多个示例，以极坐标形式检测正交误差的方法的框图。

图4是根据本说明书的一个或多个示例，以直角形式检测正交误差的方法的框图。

图5是根据本说明书的一个或多个示例的误差观察器和误差分析器的框图。

图6是根据本说明书的一个或多个示例执行频域均衡(FDA)的方法的流程图。

具体实施方式的详细描述

概述

在示例中，公开了一种用于在正交接收器(QR)中检测和校正误差的系统和方法。QR可以包括接收器信道，其可操作以将接收的RF信号转换成I和Q信道。接收器信道可以包括误差源，诸如(依次)预解调 (PD)误差、LO混频器误差和基带(BB)误差。可在接收信道上在多个测试频率驱动测试音调，以及正交误差校正器可被提供以检测来自每个源的误差。一旦接收到RF信号，正交误差校正器可以相反顺序(BB， L O，PD)适用校正系数以校正每个源的误差。

在一个实施例中，公开了一种用于校正接收信号中正交误差的集成电路，包括可操作用于如下的电路和逻辑：接收多个循序误差源的每一个的单独误差校正系数；并以误差源的序列的逆序对接收的信号应用误差校正系数。

在另一个实施例中，公开了一种正交接收器，包括：接收信道，可操作用于接收射频(RF)信号；和正交误差校正器，可操作用于接收多个循序误差源的每一个的单独误差校正系数；并以误差源的序列的逆序应用误差校正系数到RF信号。

在另一个实施例中，公开一种在接收信号中检测正交误差的方法，包括：接收多个循序误差源的每一个的单独误差校正系数；并以误差源的序列的逆序应用误差校正系数到RF信号。

在另一个实施例中，公开了一种用于检测接收信号中正交误差的集成电路，包括可操作用于如下的电路和逻辑：将接收信号分成I和Q信道，其中，所述I信道和Q信道由标称相位角分离；处理在多个阶段的信号，其中，至少一些阶段包括由集总(lump)误差模型标志的误差源；并根据误差源的集总误差模型计算包括每个误差源的增益和相位的个体误差值。

在另一个实施例中，公开了一种正交接收器，包括：正交接收器，可操作用于接收射频(RF)信号；和正交误差校正器，可操作用于将接收的信号划分成I和Q信道，其中，所述信道和Q信道是由标称相位角分开；处理在多个阶段的信号，其中，至少一些阶段包括以集总误差模型为特征的误差源；并根据误差源的集总误差模型计算包括每个误差源的增益和相位的个体误差值。

一种检测接收信号中正交误差方法包括：将接收的信号划分成I和Q 信道，其中，所述信道和Q信道是由标称相位角分开；处理在多个阶段的信号，其中，至少一些阶段包括以集总误差模型为特征的误差源；并根据误差源的集总误差模型计算包括每个误差源的增益和相位的个体误差值。

本发明的示例实施例

下面的公开提供了许多不同的实施例或示例，用于实施本公开内容的不同特征。组件和配置的具体示例描述如下以简化本公开。这些当然仅仅是示例并且不旨在进行限制。此外，本公开可以在各种示例中重复附图标记和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，并不本身决定所讨论的各种实施例和/或配置之间的关系。

不同的实施例可以具有不同的优点，并没有特别的优势是任何实施例必需的。

在示例QE校正微架构(QECM)中，两个相关但独立的接收器(Rx) 信道QE校正(QEC)算法可以被实现。所述QECM可包括直接变换接收器，它提供高达200MHz的基带带宽。示例数字算法由源确定阶段中正交误差(QE)的模拟源，然后再次在阶段中以源的相反顺序对频率数字化应用相位和增益校正。通过计数与误差起源相反排序的阶段中的 QE，校正可有效并准确地实现。有利地，由于需要计算的相似性，在一个实施例中，大部分的QE观察硬件以及所有的QE校正硬件可以在两个算法之间共享；只有一个QE观察算法需要在某时间被激活。这两种算法观察在频域的QE，按序将其映射到集中模拟源，以识别仍在频域中的适当补偿，然后在时域中向IQ信号应用校正。

第一种算法采用片上射频测试音调发生器以直接观察在频率上的 QE。该算法需要脱机采用接收器，以防止接收信号受到RF测试音调的干扰。第二算法要求接收器联机，因为它根据正和负频率之间不希望的统计相关性确定IQ失衡。该第二算法的固有局限性在于：QE观测不能对特定频率开始，直到接收信号也可以在该频率提供。

结合这两个校准算法合作以满足QR校准要求。他们主要对付对方的软肋。基于RF音调的校准通常用于启动时，但也支持在按需重新校准时定制。它也用于校准对传输信道校准关键的环回路径。同时，基于统计的算法擅长非侵入性的校准跟踪。然而为了加快收敛，它得益于为全信道通知初始校准的要求，其可以通过基于初始RF音调的校准来确定。基于统计的校准也可以单独在其中脱机采用接收器不能耐受的情况下使用。原因可是成本相关的，因为在基于RF音调的校准期间需要外部T/R 开关以实现足够的天线隔离。原因还可以是系统相关的，因为偶尔脱机采用接收器是不能接受的。脱机采用接收器在TDD设置中是可以容忍的，但对于FDD设置是有问题的。

在由于其模拟或数字化建设有助于任何有意义的观测误差的系统中，IQ失衡观测中的误差由如下主导：

a.音调的非理想-音调频率不同于预期，并且具有随时间变化的相位和幅度。

b.信道污染-除了所施加的测试音调，非所需的信号内容(诸如，接收的RF信号)存在。理想情况下，测试音调是唯一的信号源。

在IQ失衡观察中，接收的RF信号和接收路径的任何其它输入最好应通过去激活开关(内部或外部设备)、禁用LNA、选择最小输入增益设置或可用其他选项而相对于所施加的测试音调进行衰减。

RF测试音调不需要是纯的，因为正弦波具有高精确频率和相位。

测试音调的纯度改进可能的收敛速度，但从预期频率和相位的中等误差可被抵消，而不限制所观察到的IQ失衡的准确度。谐波也是可以接受的，实际上提供了同时校准多个频率区域的机会。

如本说明书所公开的观测方法所察觉地，只要它们是随机分布的并具有零均值误差，频率误差和相位噪声可以随着时间的推移取消。

完全消除短期内音频率漂移和相位噪声是困难的，如果使用反馈回路实现频率随时间的精度。然而，使用通常由PLL提供的抖动反馈环路不塑造对QEC 170取消有利的误差分布。

音调分析(其在频域中执行)仅评估包含校准参考的子带。这样对否则可能从干扰产生的后果提供一定的免疫力。校准音调的基波可用作校准参考。可替代地，可以使用校准音调的谐波。使用谐波而非基波是不利的，因为校准参考将有较少功率，但是使用高次谐波而不是基波可以缓和与产生高频率音调相关联的困难。

如果同时施加多个音调，多个子带可以并行地测试。然而，音调不能同时放置在相应的正/负子带的对中(即，该成对同样从LO偏移，但具有相反符号)。这将使得本说明书中描述的方法失败在分离误差源。音调的多个谐波通常不能使用，因为不可能多于一个谐波在带内。

图1是根据本说明书的一个或多个示例的正交接收器(QR)100的框图。在整个本说明书的其余部分，以模拟设备集成电路为特征的特定QR 100用作说明性示例。然而应当指出，该AD9368仅作为单一的非限制性示例，并且与所附权利要求一致的许多实施例是可能的。

在本示例中，天线108被配置成接收无线电频率(RF)信号，并通过低噪声放大器(LNA)120提供该信号到接收器(Rx)信道104。接收信道104包括多个阶段，在某些实施例中，其每一个可包括误差源。在某些配置中，每个误差源以集总误差模型为特征，其中，所述集总误差模型主要关心集总结块误差源一起，其可以被检测和用于共同校正，而不具体参照哪个硬件提供误差。

在预解调级中，RF信号可接收预解调(PD)误差110。预解调误差包括相位和增益误差，它起源或具有相同的结果，由混频器到解调基带之前施加到所接收的RF信号的误差。根据本说明书的一个或多个实施例，误差的实际源比起在基带所要求的校正动作的对称性不那么重要，以对抗误差。在混合器130和132中，RF信号被乘以本地振荡器(LO) 频率，使该RF信号可逐步降低至基带。在一个示例中，混合器130提供 I信道，和混频器132提供例如被旋转90度的Q信道。相位角90度在本文中公开，并且是在许多工业设备中使用的公共值，但是应当理解，其他的相位角是可能的，此外，90度是标称或理想的相位角，以及与理想的90度相位角的任何偏差可形成本文所述的QE的一部分。信道I和Q 可被表示为复数矢量，每一个具有真实幅值和虚分量。在这个阶段引入的任何误差可被表示为LO误差112。

信道I可被提供给互阻抗放大器(TIA)142-1，然后到西格玛代尔塔ADC(模数转换器)SD150-1。

类似地，信道Q可被提供给互阻抗放大器(TIA)142-2，然后到SD 150-2。这个阶段可引入Q和I之间的基带误差114。

图1A提供每个PD误差110、LO误差112和BB误差114的图形的示例。取决于误差源自信号链中的位置，它以不同的对称性影响LO上方和下方的频率。图1A图示与在PD 110、LO112和BB 114阶段引入的增益误差和相位误差相关联的偶数和奇数对称性。

如本文所述，与在天线108上接收的原始RF信号相比，QE不关心绝对误差，而是对IQ接收器期望的关系的I和Q信道之间的失配。因此，在一个实施例中，RF测试音调102可以设置有已知的幅度和角度，以及 I_E182和Q_E192可以在QE校正器(QEC)170被测量，以确定QE的基线或校准值。提供开关160以控制应用RF测试音102至接收信道104。

QEC 170将在下文更具体地描述，但总的来说，QEC 170可以被配置为使用测试音调102来检测QE源，并例如通过以误差源的相反顺序施加校正而数学上校正QE。例如，QEC170可分别检测并计算PD误差110、 LO误差112和BB误差114的QE值，并且可以BB误差114、LO误差 112和PD误差110的顺序提供校正。应该注意，这些阶段仅通过非限制性示例的方式提供，而某些实施例还可以检测并校正其它误差源，诸如 TIA142中的误差或SDS 150中的误差，通过非限制性示例。通过集总源识别误差，并以与产生的相反顺序校正误差，具有更显著的优势。如下文更具体的描述，这使得能够以高级别的准确性和低级别的计算成本取消误差。如果如在图1A中所描述由它们的对称性测量的不相关误差源在交互之前被取消，所需校正的明显复杂性显著减少。QEC 170的输出包括纠正后的I和Q信号180和190。

如图1所示，正交接收器100的QE可以在一个示例中集总为三个来源：PD误差110(在预解调级中的失配)、LO误差112(混频器LO- 相关的误差)和BB误差114(BB信道失配误差)。当在混合器130和混频器132之间施加的相位角不是精确90度时，LO误差112产生。在这集总模型中，BB误差114包含解调后所有剩余Rx误差，加上解调之前全频独立幅度失配。在一些示例中，无论来源如何，与频率无关的幅度失配具有不可区分的效果，至少相关于校正，因此方便与BB误差114 集总。BB误差114由的TIA 142-2和和连续时间Σ-Δ(SD)150-2中的相位和幅度失配，以及混频器130和132中的失配增益项为主。最终集总源PD误差110是三个中的较小者，并且在一些实施例中只当带宽高变成显著。它可例如通过混频器130和132中的失衡应用LO140(诸如，不相等的LO占空比)创建。这往往产生LO 140的频率的不对称幅度失配线性。

在该示例QR 100中，QE校正仅消除I和Q信道响应之间的差异。这允许I被认为是参考，所有的不匹配可以集中到Q。校正QE然后涉及在频率上识别Q相关于I的幅度和相位失配，和修改Q响应以匹配为I 确定的。因此，在一个或多个实施例中，I_E182和Q_E192中仅一个可以被认为是需要校正的有意义的“误差”信号。在本文公开的特定实施例中，只有Q_E192是有意义的误差信号。

如果起源解调后，幅度误差(诸如，LO误差112和BB误差114) 相同地影响正和负频率方。因此，幅度误差可以通过以频率依赖的方式简单获得Q的幅度以匹配I的幅度而校正，而不考虑受影响的频率是否实际上是正或负。这里，如果它小于LO频率，RF频率被认为是负的，并且如果它大于LO频率，它被认为是正的。解调之前的频率无关幅度误差也可以这种方式解决，因为根据定义，它相同影响正和负频率。然而，如下面所讨论，解调前的频率相关幅度误差也需要特别注意。

不同于幅度误差，相位误差可需要密切归因于它们的来源，以便适当补偿。这是因为，BB误差中的相位误差114在同一方向偏移正和负频率方；但由LO误差112引入的相位误差在相反方向偏移正和负方。通过采用两种不同的纠正措施，在QR 100中实现同时校正整个带宽的LO误差112和BB误差114。如下面所讨论，PD误差110再次需要特别注意。

用于校正LO误差112的有效方法是向Q添加(或减去)I的标量。利用I和Q之间的相位关系，这通过以相等相位量偏移所有频率而低成本取消LO相位误差112，但根据需要，在依赖于频率符号的方向上。校正BB误差114的有效方法在于仅对QEC 170中的Q信道实施校正。不同于向Q添加I，QEC 170可在相同方向移位正和负频率方的相位，并且由QEC 170的频率响应确定的量(原始频率的实际标志是无关的，因为当独立于I评价或处理Q时该信息丢失)。QEC 170也可用于校正BB误差114的幅度，并且可以并入标量项以校正从LO误差112所得的Q幅度衰减。除了引起QTO在错误相位进行采样，LO误差112也可导致Q 离它的高峰期采样。在一个示例中，以误差引入的相反顺序施加这两个纠正措施(向Q加入I的签名量，并应用图2的QFIR 260)。直到BB误差114由QFIR 160-2纠正，I和Q之间的关系不被平衡，当LO误差112 在Q引入其假象，所以修正不会像向Q添加I一样简单。因此，在一个示例中，在向Q标量增加I之前，应用图2的QFIR 260。

一旦LO误差112和BB误差114已被纠正，更容易实现PD误差110 补偿。出于同样的原因，在LO误差112之前校正BB误差114是有利的，在校正PD误差110前校正BB误差114和LO误差112也是有利的。在一个实施例中，PD误差110已观察到具有松散传递函数。因此可以通过 Q信道上相对简单的复数滤波器实现补偿，使正和负频率接收它们需要的轻微独立调整。

在一个示例系统中，QR 100可以是收发器系统的一部分，并且只要系统处于发射模式中，可以在QR 100上驱动测试音调102。因此，无论何时QR 100不主动接收RF信号，QR100中的QE可以被连续地更新。在其他实施例中，其他的安排也是可能的。例如，在另一个示例中，QR 100是不带发射机功能的双频专用接收器的一部分。在这种情况下，两个接收器频带中的一个可以偶尔被切换不活动以驱动测试音调102和测量 QE。在另一示例中，测试音调102可以叠加在接收的RF信号上。在又一示例中，所接收的RF信号本身可以用作测试音调，和QE可以连续更新。在实施例中，测试音调102可以包括一系列相应的频率对f，其中，每个f包括+f与-f。

在一个示例中，对于LO(f)的集总误差模型具有形式，其中在频率f 评估包括组合在频率+f和–f的观测：

以及

LO_MAG(f)＝ocs(LO_PHA(f)).

在一个示例中，对于BB(f)的集总误差模型具有形式,其中在频率f的评价包括组合在频率+f和–f的观测：

以及

在一个示例中，对于PD(f)的集总误差模型具有形式,其中在频率f的评价包括组合在频率+f和–f的观测

以及

其中:

当f被设置为零时，LO_PHA通过拟合LO_PHA(f)为n阶多项式，并使用返回的值被标识，和LO_PHA的值一样。LO_PHA是真正的LO相位误差，其不随频率而改变。

在上面的等式中，PHA(f)表示相位失配，其是在频率f观察到的Q 和I的相位之间期望差的偏差。对于正音调，Q的相位预计90度滞后I 的相位，而对于负音调，Q的相位预计90度滞后I的相位。

此外，在上面的等式中，MAG(f)表示幅度失配，表示为Q的幅度与 I的幅度的比例。

图2是根据本说明书的一个或多个示例的QEC 170的框图。应该理解，QEC 170的许多不同体系结构以及这里示出的实施例仅通过非限制性示例的方式公开。在这个示例中，QEC 170包括五个主要部件：RF音调发生器220、QE观察器230、QE分析器240、QEC控制器250和误差补偿器280。

在示例中，仅在混合器130之前，音调发生器220产生被求和到Rx 的RF校准信号。I和Q上得到的信号的正交性然后可监测，以确定QEs。通过使用相应的正/负频率对，可以从BB误差114分离PD误差110和 LO误差112。在多个频率的测试音调被施加到以构建频率上的IQ失配的完整轮廓，并且还提供足够的独立方程以允许所有未知数待确定。如果没有预解调误差和无干扰，分析单个相应频率对f的信道响应识别LO 误差。然而，更多的对需要见证频率上预解调误差的存在，或干扰对频率的影响，因此这些可被取消。如果LO误差和预解调误差被充分识别，单面测试音(只是正或负)可用于构造其余的BB不匹配轮廓。

在一个示例中，误差观察器230包括硬件以将IQ信号变换到频域。硬件然后执行获取观察必需的算法特定积累和关联，其可用于产生相位轮廓，并获得频率上I和Q之间的差异。

在一个示例中，QE分析器240处理由QE观察器子单元获取的观察，以确定QE校正器子单元使用的校正系数。分析由嵌入和共享处理器内执行的软件进行，诸如ARM M3。如在本说明书中所用，处理器包括提供可编程逻辑的硬件、软件或固件的任何组合，包括(作为非限制性示例) 微处理器、数字信号处理器、现场可编程门阵列、可编程逻辑阵列、专用集成电路或者虚拟机处理器。处理器可以结合存储器操作，它包括任何适当的易失性或非易失性存储器技术，包括DDR RAM、SRAM、 DRAM、闪存、ROM、光学媒体、虚拟内存区域、磁或磁带存储器或任何其它合适技术。

分析一般不是时间关键的；误差观察器230中的硬件执行所有必要的实时观测和计算。对于基于音调的校准(TCAL)，分析开始于在代数学上结合观察，以取消不必要的误差贡献项。极端值可被淘汰，以清除任何污染音调。在频率和观测历史(时间)上，也可以执行低通滤波以提高观测质量。这之后可以是线性的二次或更高阶的内插或曲线拟合，以估计在缺乏音调观察的子带中所需的增益和相位校正。子带观测可丢失，例如可能因为它们被丢弃离群，或者因为在校准期间没有音调应用于该子带。最后的快速傅立叶逆变换(IFFT)可被执行以创建时域校正系数。对于基于统计的校准，分析涉及识别最佳匹配正/负频率观察的最小均方(LMS)拟合多项式，然后采用进行IFFT以创建时域校正系数。

在示例误差补偿器280中，通过首先使用Q上真实QFIR 260均衡对 I的Q信道响应，然后在求和块214中从Q减去标量以及最终对Q使用复核补偿有限脉冲响应滤波器(CFIR)270完成Q到I的均衡，校正QE。通过保守识别充分跟踪QR 100的IQ失配传递函数所需的频域调整，而确定需要的抽头数，除了迫使Q响应匹配I，误差补偿器280可以添加一组延迟到I，以补偿校正期间添加到Q的延迟。延迟元件210和212可用于为该组延迟提供精确定时。

QEC控制器250可以包括用户可访问的寄存器，其可以被写入和读出，以启动、配置和监视校准。该子单元也具有对QEC 170的所有其他部件的示例初步校准顺序控制。在一个示例中，QEC控制器250可以包括单独的处理器，或者可以和QE分析器240共享处理器。

在一个示例中，QE的硬件评价基于DFT，或测试音调的FFT分析。测试音调可因此置于在或非常接近他们考察的子带中心。非中心的测试音调可导致多个子带FFT的频谱泄漏。这种泄漏会增加音调观测噪声，尤其是当音调是在接近LO的频率，或接近Nyquist频率。由于傅立叶分析的循环性质，接近LO或奈奎斯特，从频率x到-x的泄漏是最大的。类似地，泄漏可是最小的，当x接近一半的Nyquist时。从x到-x的泄露是最麻烦的，因为这将替换为被评估的非常子带。本中心的音调也干扰 QE识别，因为在DFT或FFT、加窗之后将在I和Q信道上见到不相似的不连续性。由于I和Q之间90度相位差，基本上不同的不连续性被产生，其产生基本上不同的光谱假象。这些假象可以无关于原始信号，并没有特别的正交关系。

关于信道的污染所造成的后果，如果不希望(非音调)的信道内容随着时间与其自身和测试音是不相关的，对于在频域平均化的观察次数每增加一倍，它可以沿着3dB趋势降低。这是由于音调和噪声自相关之间的差异。当周期被求和时，完美音调建设性干扰，获得每周期求和的数目增加一倍的6分贝，而求和样本每加倍，不相关信号干涉和增益只3 分贝，至少作为趋势。

作为替代以在频域中平均化，SNR也可改进，但在时域平均数据的多个(FFT大小)片段。即，在各段内的偏移数据可以与位于要被组合的所有其它段的同一个偏移的数据进行平均。该结果随后可以使用单个 FFT变换移动到频域，从而节省和许多个别FFT相关联的相当大的计算。如果音调的频率是准确的，以及信道噪声完全不相关于测试音调，在FFT 分析之前求和的分段数量每增加一倍随之沿着3dB趋势增加SNR。这来自求和段每次加倍音调幅度改进6dB，但每增加一倍噪声幅度提高仅沿着3分贝趋势。求和段的数量每次加倍，SNR的净改进是3dB。音调频率误差的存在有损该SNR改善，由于由连续段捕获的信号相位在以正比于频率误差的速率漂移。这降低段之间的相关性。因此，虽然在时域求和段在计算上更有效率，所需SNR的改善量可需要在频域中实现，以提高对音调频率误差免疫力的水平。

随着增加的FFT或离散傅立叶变换(DFT)分析大小，SNR也提高。具体地说，SNR(单位dB)改进成正比于10log₁₀n_points，其中n_points是在分析中使用的点数。

天线的热噪声对信道噪声的理论水平设定最低下界。在一个示例中， QR 100的设计目标不是降解2dB以上(2分贝噪声因子)。开始于-174dBm /Hz的室温热噪声，并且假定LNA输入到混频器输入的增益12分贝，在混频器130输入的噪声水平为-174+2+12＝-160dBm/Hz，或-173 dBVrms/Hz，假设50欧姆负载。如果使用48点FFT捕获200MHz的基带带宽，每个子带的总噪声是当满刻度音被应用时，由于在混频器输入的最大信号电平是-17dBVrms，最大音调信噪比可是-17-(-106)＝89分贝。使用在示例实施例中进行的某些设计权衡，在QR 100中，全音调可能只对发射回送路径。对于Rx信道104，音调被限制为-20dB满刻度，降低音调噪声比到69分贝。然而，接收路径的音噪比可以较差的天线隔离绝大多数主，而不是热噪声。当满量程信号由FFT大小子带中的天线108接收时，如果禁用LNA和打开T/R 开关以实现50分贝天线隔离，音调噪声(音调对天线的干扰)是-20-(-50) ＝30dB。

在根据本文公开的TCAL方法产生相应的误差模型后，QEC 170可以生成校正系数用于校正接收的RF信号。修正系数可以使用集总误差模型。在一个示例中，可以在图2的误差补偿器280中执行校正系数。

系数生成的数学基础如下。

误差观察的数学基础给出如下：

给出:

通过混合cos(2 tF_LO)，RF被解调到I，以及

通过混合cos(2 tF_LO+/2+E_LO)＝-sin(2 tF_LO+E_LO)，RF被解调到Q

其中:F_LO＝LO频率

E_LO＝LO相位误差(对于Q是/2+E_LO，LO的总相位)

t＝时间

则，如果频率T_RF的RF音调被应用到混合器的输入，则低通滤波后的结果是：

I＝1/2sin(2 t x(T_RF-F_LO))

Q＝1/2sin(2 t x(T_RF-F_LO)-/2-E_LO)

替代T_BB＝abs(T_RF-F_LO),

则对于正频率(T_RF>F_LO)

I＝1/2sin(2 t x T_BB)

Q＝1/2sin(2 t x T_BB-/2-E_LO)

同时，对于负频率(T_RF<F_LO)

I＝1/2sin(-2 tT_BB)＝1/2sin(2 tT_BB+)

Q＝1/2sin(-2 tT_BB-/2-E_LO)＝1/2sin(2 tT_BB++/2+E_LO)＝1/2sin(2 tT_BB+ 3/2+E_LO)

如果I乘以Q*，结果将具有：

幅度等于mag{I}x mag{Q}，以及

相位等于pha{I}-pha{Q}(因为使用Q的复合共轭)

如果我们划分该乘积以mag²{Q[f]}，结果将确切具有基带幅度校正所需的幅度，其是 mag{I}/mag{Q}

注意，紧邻混合器之后和在基带之前，误差已发生：

对于正频率:pha{I x Q*}＝pha{I}-pha{Q}＝(0)-(-/2-E_LO)＝/2+E_LO

对于负频率:pha{I x Q*}＝pha{I}-pha{Q}＝()-(3/2+E_LO)＝-/2-E_LO

任何基带相位误差相等地影响Q信道中的正和负频率。因此，关联的相位变为：

对于正频率:pha{I x Q*}＝pha{I}-pha{Q}＝/2+E_LO-E_BB

对于负频率:pha{I x Q*}＝pha{I}-pha{Q}＝-/2-E_LO-E_BB

如果取代使用I x Q*，我们仅对负频率使用I*x Q：

对于负频率:pha{I*x Q}＝pha{Q}-pha{I}＝(3/2+E_LO+E_BB)-＝/2+E_LO+E_BB

如果/2然后从以上每个减去:

对于正频率：pha{I}-pha{Q}-/2＝/2+E_LO-E_BB-/2＝E_LO-E_BB

对于负频率：pha{Q}-pha{I}-/2＝/2+E_LO+E_BB-/2＝E_LO+E_BB

以上项是有用的，因为:

添加它们的相位可用于分离E_LO

减去它们的相位可用于分离E_BB

两种误差分离方法在本文公开，为简单起见被称为方法1和方法2。方法1比如下的方法2需要较少的计算，但敏感于预解调频率依赖误差。方法1的数学基础如下：

给出:f>0，C[f]＝M[f]x e^j(E_LO-E_BB[f]),以及

f<0，M[f]x e^j(E_LO+E_BB[f])

其中:对于f>0，基于I[f]x Q*[f]/mag²{Q[f]}计算C[f]，或者

对于f<0，I*[f]x Q[f]/mag²{Q[f]}，如上推导

E_LO＝LO相位误差(其中，对于Q，LO的总相位＝/2+E_LO)

E_BB[f]＝在频率f评价的BB相位误差

M[f]＝mag{C[f]}＝mag{I[f]}x mag{Q[f]}/mag²{Q[f]}＝mag{I[f]}/ mag{Q[f]}

然后，假设M[+f]＝M[-f]以及E_BB[+f]＝E_BB[-f]:

(C[+f]+C[-f])/2＝(M[+f]x e^j(E_LO-E_BB[+f])+M[-f]x e^j(E_LO+E_BB[-f]))/2

＝(M[f]x e^j(E_LO-E_BB[f])+M[f]x e^j(E_LO+E_BB[f]))/2

＝M[f]x e^jE_LO x(e^j(-E_BB[f])+e^j(E_BB[f]))/2

＝M[f]x e^jE_LO x cos(E_BB[f])

And,

(C[+f]+C[-f]*)/2＝(M[+f]x e^j(E_LO-E_BB[+f])+M[-f]x e^-j(E_LO+E_BB[-f]))/2

＝(M[f]x e^j(E_LO-E_BB[f])+M[f]x e^j(-E_LO-E_BB[f]))/2

＝M[f]x e^-jE_BB[f]x(e^j(-E_LO)+e^j(E_LO))/2

＝M[f]x e^-jE_BB[f]x cos(E_LO)

为了识别频率依赖的LO相位误差，提取相位:

(C[+f]+C[-f])/2

则，应用的LO相位校正是

pha{(C[+f]+C[-f])/2}＝pha{M[f]x e^jE_LO x cos(E_BB[f])}＝E_LO

虽然由每个正&负频率对识别的LO相位误差应是相等的，多个频率对的平均可用于辅助排除在观察中包括的噪声。

为了识别频率依赖的BB相位误差，提取相位：

(C[+f]+C[-f]*)/2

则，要应用的BB相位校正是

pha{(C[+f]+C*[-f])/2}＝pha{M[f]x e^j-E_BB[f]x cos(E_LO)}＝-E_BB[f]

为了识别频率依赖的所需BB幅度校正，注意

mag{(C[+f]+C[-f]*)}/2提供基础，

但是，如果有LO误差，这将减弱，因为:

mag{(C[+f]+C[-f]*)}/2＝mag{M[f]x e^j(-E_BB[f])x cos(E_LO)}＝M[f]x cos(E_LO)

因此，为了校正该E_LO引入的幅度减弱，

mag{(C[+f]+C[-f]*)}/2 cos(E_LO)＝M[f]x cos(E_LO)/cos(E_LO)＝M[f]必须代替使用

方法2比方法1需要更多的计算，但它使得观察预解调频率依赖误差。方法1的数学基础如下：

给出:对于f>0，C[f]＝M[f]x e^j(E_LO-E_BB[f])，以及

对于f<0，M[f]x e^j(E_LO+E_BB[f])

其中，对于f>0，基于I[f]x Q*[f]/mag²{Q[f]}计算C[f]，或者

对于f<0，I*[f]x Q[f]/mag²{Q[f]}，如上推导

E_LO＝LO相位误差(其中，对于Q，LO的总相位＝/2+E_LO)

E_BB[f]＝在频率f评价的BB相位误差

M[f]＝mag{C[f]}＝mag{I[f]}x mag{Q[f]}/mag²{Q[f]}＝mag{I[f]}/ mag{Q[f]}

则：E_LO[f]＝1/2(pha{C[-f]}+pha{C[+f]})

＝1/2(atan(imag{C[-f]}/real{C[-f]})+atan(imag{C[+f]}/real{C[+f]}))

以及：E_BB[f]＝1/2(pha{C[-f]}-pha{C[+f]})

＝1/2(atan(imag{C[-f]}/real{C[-f]})-atan(imag{C[+f]}/real{C[+f]}))

E_LO[f]的值应在f的所有频率上是相等的，除非E_LO[f]包括预解调频率依赖性相位误差的贡献(即，与名字相反，E_LO[f]不与刚刚LO误差关联)。作为良好的近似，E_LO[f]的平均值可作为混频器LO误差，和E_LO[f] 在频率上与该平均值的变化可作为预解调频率依赖相位误差。

同样地，M[+f]应该等于M[-f]，除非M[f]包括预解调频率依赖幅度误差的贡献。作为良好的近似，M[+f]和M[-f]对于每个频率f的平均可以被视为需要的BB幅值误差校正。同时，M[+f]和M[-f]在每个频率f与平均值的变化可以解释为预解调频率依赖幅度误差的量。

关于BB误差114补偿，FIR可应用于QAS，如段落错误！未找到引用源。的数学推导的部分中指定的。具体地说，假设使用误差分离方法2，该过滤器必须适用幅度校正：

M[f]＝1/2(mag{I[f]}/mag{Q[f]}+{I[-f]}/mag{Q[-f]})

相位校正包括：

-E_BB[f]＝-1/2(atan(imag{C[-f]}/real{C[-f]})-atan(imag{C[+f]}/real{C[+f]}))

需要注意，EBB符号反转以从误差项改变为校正项。

另外注意，只有特定相应正/负对识别的平均幅度校正由QFIR 260 服务，平均预期为所需的主导幅度校正，并且可以与基带IQ信道失配相关联。仍然需要的较小剩余幅度校正(映射为与该均值的不对称正/负频率失配)被转移到CFIR 270。不同于QFIR 260，CFIR270具有I和Q滤波器抽头，因此具有容量以独立调整正和负频率响应。映射对应正/负频率幅度失配为具有不对称(相等但相反的符号)的贡献基于混频器模拟调整，和QR 100硅评价：非理想占空比混频器LO已被验证在频率上贡献线性不对称幅度失配。

虽然不与BB误差114相关联，BB校正FIR包括标量修改器以补偿与LO误差112相关联的Q信道幅值损耗是方便的。根据混合器误差模型，混合器误差使得Q信道以与ocs【(E】_LO)成比例的量被离峰采样，其量等于I的-sin(ELO)，包括代替Q的缺失贡献。向BB校正FIR添加增益项因此可用于补偿LO误差引起的损失幅度。

关于LO误差112补偿，在没有其它预解调相位误差下，可以使用任何相应的频率对f来标识LO误差。具体地讲，下面的公式将识别相同的 LO误差，无论评价的对应正/负频率对：

E_LO[f]＝1/2(atan(imag{C[-f]}/real{C[-f]})+atan(imag{C[+f]}/real{C[+f]}))

如果相反该方程对不同频率对f计算不同阶段，这些观察可用于配置频率相关相位校正。在一个示例中，使用CFIR 270实施校正。然而首先，固有频率无关的LO误差112必须从整个频率的观测值中分离出来。这可需要值得信赖的误差模型以指导误差映射。

不存在合适的误差模型，使用上述等式计算的频率上平均推断LO 误差112可用于近似LO。然而，给出频率依赖源的固有降低的影响力，使用最低频率对观察的相位可以提供LO的更好近似。但是，最好的逼近可以通过计算DC截距来确定。这假定相位观测变化的原因是有关从DC 的正极/负极分离对称，并且低阶函数可用于拟合这些相位观测。

用于校正LO误差112的低成本方法是向Q添加I的标量。该添加通过等量但在相反的方向偏移Q信道的正和负频率。按照混合器误差模型，该标量等于Sin(E_LO)。然而，由于基带校正FIR包括在向Q添加I (见图3)之前应用的标量，LO相位校正标量也必须由这个因子获得。这产生等于的总LO误差补偿标量，这与 tan(E_LO)一样。

上述数字补救办法的另一种方法是直接校正混合器130内的LO相位。如果施加到I和Q信道的LO具有可配置延迟，与最佳量化步骤的最终搜索结合的粗略初始校准可用于在RF去除LO误差。这具有在它们替换到基带之前固化存在于RF的所有谐波的优势，而不是仅固化在基带观测到的主图像，不补偿替换的其它谐波。如果传输信道通过校准接收信道被环回以促进发射QE校准，这是特别重要的。发送谐波可固有最低限度地在该回环路径减轻。

关于PD误差110校正，不能由上述基带和LO校正方法取消的残余 QE由CFIR 270服务。残余幅度和相位误差被假定为由不对称DC用于该校正(这是所需的相修正未知其他不能给予解决现有方程组)。为了减少牵连滤波器阶，观测可以是LMS适合低阶多项式，例如第一或第二阶多项式。拟合多项式降低观测误差“噪音”，这易于显著给出由CFIR施加近观察-限制校正。施加到LMS拟合的数据点通过确定与对于基带幅度和LO相位校正选择的值的频率特定观察偏差而创建，即，与已经选择的 QFIR和LO补偿的偏差。

图3是根据本说明书的一个或多个示例的误差检测和校正的框图。实施方式被构建以允许硬件被重用于基于音调的和盲跟踪算法。

图3的计算可以通过启用所有测试音调进行测序。在一个示例中，至少单个对应频率对f被启用以校准LO误差，和至少一个音调(或正或负)必须施加到需要校准的每个子带。执行以下以启用音调。

在框320中，I和Q可以在时域中相位对齐。注意，这个步骤不是所有实施例中必要的。

在框320，I可以旋转处于选定角度(诸如，零度)的+/-公差，且Q 可以通过精确转动I旋转的量。这个步骤提高QEC 170的免疫力以校准音调相位噪声，但不是所有实施例必要的。

在框322，数据段像周期图重叠相加，以实现时域平均(TDA)。这开始改善SNR的处理，以实现更精确测量。实现的IRR正比于实现的 SNR，和SNR可以由时域平均或频域平均测量值作为在元区块340改进。频域平均在一些实施例中是优越，因为它可以减少与校准音频率误差以及相位噪音相关的后果。此步骤的TDA可包括以下内容：

a.独立对于I和Q，使用首先n个数据样本初始化n-条目缓冲器。在一个示例中，n＝48。

b.以循环的方式，使用接下来的n个数据样本积累缓冲区条目。

c.重复步骤(b)，直到时间域平均周期期满。其中n＝48，结果可以是积累的样本1，49，97…，积累的样本2，50，98，等等。在最终平均期间，顺序输出n个积累以为块324初始化FFT缓冲器。可提供净空 (headroom)用于最大化将要支持的时域平均。输出可常规回输入数据宽度(由TDA计数划分)。可替换地，输出可以具有自动增益控制。该增益控制将监测I和Q的积累最大值，然后以相等数量转移或获得对I 和Q所有积累的样本，使得输入数据宽度的全部或大部分位被占用数值显著位。即，则输出被获得到水平，其中I和Q的至少一个累积样本非常接近饱和的最大幅值，其可以通过输出数据宽度表示。因为它增加所需信号的幅度，该技术可用于降低数字量化噪声的后果。如果校准音调相对于满刻度输入被衰减，这是特别重要的。

为了改进IQ失衡观察的精确度，也可使用频域和时域平均。

在框324，对来自框322的组合时域平均I和Q数据执行复杂的DFT 或FFT。FFT的时域输入是I+f_Q。块324的输出是音调观测的频域表示。

在框330，I和Q独立于复杂的DFT或FFT结果。如果使用FFT，仅检查和施加音调相关的子带：

I_REAL[f]＝(Y_REAL[f]+Y_REAL[-f])/2

I_IMAG[f]＝(Y_IMAG[f]-Y_IMAG[-f])/2

Q_IMAG[f]＝(-Y_REAL[f]+Y_REAL[-f])/2

Q_REAL[f]＝(Y_IMAG[f]+Y_IMAG[-f])/2

在框332，I可以旋转处于选定角度(诸如，零度)的+/-公差，且Q 可以通过精确转动I旋转的量。这个步骤提高QEC 170的免疫力以校准音调相位噪声，但不是所有实施例必要的。

在元区块340，执行频域均衡(FDA)。在块342中，如果音调是正的(T_RF＞F_LQ，其中T_RF是音调的频率，以及F_LQ是LO频率)，则计算I×Q^*，或者如果音调是负的(T_RF＜F_LQ)，则计算I^*×Q，其中T_RF是RF音调，并且F_LO是LO频率)，以及其中如果它大于F_LO则音调是正的，如果它小于F_LO则是负的。无论正或负，从结果90度。由于理想的IQ接收器对于正频率 Q滞后I 90度，和对于负频率Q领先I 90度，这些计算产生具有幅度等于I乘以Q的幅度的幅度，和相位等于由Q所需要的相位调整。

如果正音调：

IQ_IMAG[f]＝-I_REAL[f]x Q_REAL[f]-I_IMAG[f]x Q_IMAG[f]

IQ_REAL[f]＝I_IMAG[f]x Q_REAL[f]-I_REAL[f]x Q_IMAG[f]

如果负音调：

IQ_IMAG[f]＝I_REAL[f]x Q_REAL[f]+I_IMAG[f]x Q_IMAG[f]

IQ_REAL[f]＝-I_IMAG[f]x Q_REAL[f]+I_REAL[f]x Q_IMAG[f]

在框344中,计算Q²的幅度。

Q² _MAG[f]＝Q² _REAL[f]+Q² _IMAG[f]

在三个独立缓冲器中积累IQ_IMAG[f],IQ_REAL[f],and Q² _MAG[f]，直到频域平均化(FDA)完成。

作为在积累完成之后执行的最终步骤，进一步在框340，框342由框 344划分。

因此：

C[f]＝FDA{IQ[f]}/FDA{Q² _MAG[f]}

在该示例中，C[f]是幅度补偿IQ相关性。结果C[f]对于正频率具有幅度和相位E_LO-E_BB[f]。

对于负频率，将具有幅度和相位E_LO-E_BB[f]。

在一个示例中，块340的FDA的持续时间使得它和块322的TDA 之间，SNR得到充分改进，以支持目标IRR。TDA和FDA可以是可编程的用于灵活性。可为支持的最大FDA提供数据路径净空。输出可归回输入数据宽度(由FDA计数划分)。

在一个示例中，元区块310(包括IQ失衡观察)重复地用于每个测试音调。一旦块310已经处理每个测试音调，IQ失衡到最佳的校正系数的映射进行在元区块350中。在另一个实施例中，元区块310可被部分或全部复制，以同时支持的多个音调的处理。

在块350，Q和I从矩形形式转换为极角形式。

框354接收C[f]相位和幅度，并比较+f和-f的观察以将误差映射到误差源合适的集总误差模型。该映射在整个频率范围内执行，以产生每个PD误差110、LO误差112和BB误差114的相位和幅度误差值阵列。从误差项到校正项的转换也服务于块350。这包括反相相位标志，和反相幅度误差的值。

在框360，异常值可以被丢弃，作为表示例如干扰测量。一旦异常值被丢弃，其余的值可以是适合于适当的n次阶多项式。这些步骤将在以下另外详细描述。

在框364，误差110的PD校正系数从极坐标到直角符号转换。

在框362，误差114的BB修正系数从极坐标到直角符号转换。块362 还接收LO_MAG，当由加法器214除去LO误差112时，它用来调整误差114 的BB校正系数，以补偿幅度列表。

在框366，LO误差由LFIR＝tan(LO_PHA)转换为标量校正系数。LO标量可以被提供给LFIR。LO相位误差可被校正，例如使用数字域中I向Q 的单抽头添加，或通过调整模拟混合器内I或Q路径所提供的LO的延迟(需要调整反馈环路，假设未校准的模拟调整步骤)，或同时使用这些数字和模拟方法的组合。在模拟域校正可以提供另外的好处，诸如减少预解调误差。然而，之后在数字域校正仍然有用的，因为残留误差的校正可在数字域中以更大精度和容易度完成。

块370对误差114的矩形BB校正系数执行IFFT。块370的输出是 BB误差114的FIR校正滤波器系数的时域表示。由于对称处理施加到 IFFT的输入的频域系数中的正和负频率FIR，仅产生实时域系数。

372对误差110的矩形PD校正系数执行IFFT。由于独立处理施加到 IFFT的输入的频域系数中的正和负频率FIR，产生实和虚时域系数。

元区块380是对应于图2的误差补偿器280的校正块，其中，在元区块350计算的校正系数被施加以改变Q的响应。元区块380接收误差 114的实际校正系数，并且接收LO误差112的标量修正系数。元区块380 接收PD误差110的实部和虚校正系数。

在元区块380，QFIR 260仅通过调整Q补偿BB误差114。CFIR 270 补偿PD误差110。标量LO误差112通过求和在节点386的一部分和QFIR 260的输出进行补偿。

关于元区块310，当观测平均数量增加时，单个平均IQ观测在真IQ 失衡的一定精度内的信心增强。

关于框360，如果在应用音调之前获得多个子带幅度观测，以及这些观察具有不同程度的时间和/或频域平均化，则这些观察结果可由于估计与这些平均化水平相关的SNR(音噪)，以及其中所有的平均化水平。SNR 的计算也需要音调幅度的知识。音调幅度的单次测量将固有地包括足以降低SNR确定性的噪声贡献。但是，如果在SNR计算中使用的音调和噪声幅度分别通过观察相同数目的平均确定(近似于如果是小相对于)，该噪声可充分地衰减为非主导的。

随着平均观察的数目每增加一倍，不相关信号中存在连续波可干扰预期的3dBSNR改进趋势。具体而言，一旦不相关信号贡献的幅度通过平均化为连续波的幅度进行衰减，没有进一步的SNR改进发生。因此，基于缺乏平均观察数倍增见证的3dB SNR，主导连续波的幅度可以是近似。这也标识具体子带的观测平均的有益限制，以及观察数量值得收集。严格的统计理解需要在有待聚集的应用平均的特定水平的大量观察，但在足够的数据集收集以支持给定的置信水平之前，接收信号条件将有可能变化，使得这种估计不那么相关。因此，使用仅单一估计以粗略近似 SNR可是适当的折衷，尤其是如果保护带被施加以减少不准确的结果。

连续波的可能存在使得在比观察优化的更高平均化水平估计SNR，以及在比观察的可能保守的较低平均化水平估计SNR。因此，当通过观察观望，并且不延伸外面观测，估计最准确。

通过获得2u中间观测的序列有效地获取具有不同平均化水平的观察，每个代表2v观察的平均，其中u和v是正整数，以及u大于v。这些2u×2v总观测然后可以通过平均加倍总是从第一开始的这些中间观测的部分合并，以提供和u倍增水平有关的信息。

为了更好地支持预测精度，可以在应用测试音调之前立即进行噪音观察。这样改进信号条件保持相似的可能性，以及预测仍然是相关的。

粗略估计SNR的一项有用应用(即，在单个平均周期之后获取的估计，而不是从许多这样的观察中获得的更严格的统计理解)是识别具有不能通过平均衰减的噪声的强可能性的子带(即，具有噪声的存在，其比预期具有与自身较高的相关性)。

观察到具有低SNR可能的子带可绕过音测试，以及具有优异SNR 的相邻子带可以用于代替。只有当其导致快速传递函数转换的区域代表性不足，子带测试的偏移导致不精确。

在示例实施例中，为了在框310加速校准并迭代，只应用必要的色调。具体而言，音调可以间隔更频繁分离的区域，其中预计不会IQ失衡的急剧变化，或智商失衡观察精度不太重要(该信息可能是由用户提供或通过观察估计)。

在一些实施例中，色调只有在用户需要校正的频率区域是必要的。例外关联于LO误差112确定。无论附近实际用户校正要求，LO误差112 最好接近DC进行观测(使用至少一对相应的正/负音调f)。这是因为接近直流，接收器一直没有机会产生显著的IQ失衡，如果估计不正确，其可干扰LO误差112观察的精度。

在一个实施例中，三个相应的音调对f接近DC估计LO误差112。这允许三对中的两对进行平均，以确定LO误差112的估计，避免一对牵涉显著离群值。可以扩展该方法以使用超出只有三个必要的附加音调对。

在某些情况下，对中应用音调可被修剪为单音调，一旦已经获得足够观测以充分确定两者的LO误差112，以及与PD误差110的奇对称幅度和奇对称相位误差相关联的传递函数。

关于块322和340，TDA和FDA可用于沿平均每观察倍增3dB的趋势提高音噪声比，或当信道噪声不相关于本身和测试音调时等效倍增在每次观察中包括的数据样本数量。这里，观察指单一FFT结果的检查。当信道噪声不完全不相关本身和测试音时，实现按比例较小的趋势。

TDA比FDA计算上更为有效(需要较少的FFT)，并且因此可提供功率和成本角度来看更大的节约。

当有相应的校准音相位噪声时，一种技术可以用来提高TDA的有效性。如果数据段盲目重叠并像周期图求和，校正音相位噪声可以随着时间积累，并导致降低(甚至消失)平均的收益。这是因为不相关的噪声沿着每次观察加倍3dB的趋势在功率中增加，而取决于在时域平均中重叠并相加的音调周期的相位对齐，音调功率增加。具体而言，如果两个音调周期重叠/相加，音功率将增加10log₁₀(2+2cosA)dB，其中A是两个音周期之间的相位偏差。作为一个示例，如果音调是从两个相位对准组获取，而其中一组为与另一组的90度移相，音调对噪声功率将不经历观察倍增的改善。完美的音调对准导致观察每增加一倍3dB音调噪音改善，但结合深平均的相位噪声可以降低，甚至消除平均的所有益处，除非相位噪声被取消。

控制音调相位对准的低成本方式是需要在包括捕获并重叠/相加下一个音调周期之前检测最小信号斜率的电路。假设校准色调是正弦波，斜率在过零点最大，因此最小斜率检测校验可用于确保重叠/求和的所有音调周期在零度相位的选定+/-公差内。包括具有领先沿(肯定的或足够负) 的斜率的音调周期是值得的，因为这可以减少等待最终到达并足够的斜坡。然而，如果使用斜率极性，在求和之前负斜率后捕获的数据符号被反转。否则，将实现基调取消，而不是音调加固。最大色调斜率或音调功率的监控可用于校准斜率极限。

FDA提供音调非理想的出众排斥(音相位误差不能积累并降低音调自相关)，所以它比时域平均支持更深的平均。

关于块360的异常值去除和多项式拟合，在使用平均的选择度获取与选择音调的单个扫描(从全组降低到速度校准)相关联的观察(减少误差的标准偏差到可接受的水平)，所识别的IQ失衡的准确性仍然可以进一步改进。基于真正IQ失衡传递函数是轻松的期望，应该消除明显的不连续性。

明显的异常值(QR 100预期IQ失衡极端以外那些)可以归因于强观测的干扰，并因此可被丢弃。例如，音调观察可已污染相关噪声。

中度异常值(那些未能达到显著异常值的阈值)可由于更低度的观察干扰，但是它们也可以关联于设备漂移或统计规范内的观察变化。缺乏进一步洞察到其相关联的源，中度异常值可以使用低通滤波器通过合并每个子带的以前历史价值被取消。这限制即时反应，而不消除完全跟踪设备偏移的能力。

用于低通滤波的选项通过非限制性示例的方式包括：

a.一阶移动平均线(N-1前值求和当前，然后总和除以N)

b.有损集成(输出等于a乘以新的观察，再加上1-a乘以之前输出)。

N或a可以被选择以平衡设备漂移跟踪响应与期望的中等异常衰减。

一旦显著异常被消除以及中等异常已取消，缺少子带观测(由于异常值去除或缺乏施加的测试音调)可以近似以完成充分IQ失衡传递函数的估计。在误差源被分离成集总贡献之前或之后，可确定适于弥补这些缺陷的值。多种曲线拟合方法可用于通过非限制性示例的方式确定这些值：

a.适合观测到多项式最小化最小均方(LMS)误差。多项式顺序应被约束以限制传递函数的复杂性。

b.基于观察的频带对之间的线性插值估计非观测带值，并向奈奎斯特和DC应用特殊扩展。具体而言：

i.向奈奎斯特扩展最高频率观察阶段和幅度。在某些情况下，这有点限制估计传递函数的不必要复杂性。

ii.重复DC最低频率观察大小。这是基于在最低频率的假定固定I/ Q增益误差。

iii.在DC线性插值最低频率相位观测为零。这是基于接收器的假定线性相位响应，至少在低频率。

iv.观察子带对之间线性插值相位的增益。

图4是根据本说明书的一个或多个示例的误差检测和校正的框图。虽然图3的实施例在元区块350在极坐标映射校正系数，图4的实施例在元区块450在矩形表示法映射校正系数。

在实施例中，框410包括IQ失衡的观察并基本相同于图3的方框 310，并且可参照关于块410的附加细节。同样地，块420、422、424、 430、432、440、442和444分别对应图3的块320、322、324、330、340、 342和344。类似于框310，可为每个测试音执行框410。

框454包括比较和映射，以及在实施例中基本相同于图3的方框354，不同之处在于块454在直角坐标上执行比较和映射。参考图3的框354，用于有关框454的详细信息。

框460包括异常值去除与多项式拟合，并且在一个实施例中大致相同于图3的方框360，不同之处在于块460在直角坐标上执行异常值去除与多项式拟合。参考图3的框360，用于有关框460的详细信息。

框462以LO_MAG调整修正系数BB误差114。

框470包括IFFT，并且在一个实施例中大致相同于图3的方框370，不同之处在于块470在直角坐标上执行比较和映射。参考图3的框370，用于有关框470的详细信息。

框472包括IFFT，并且在一个实施例中大致相同于图3的方框372，不同之处在于块472在直角坐标上执行比较和映射。参考图3的框372，用于有关框472的详细信息。

框466包括tan(LO_PHA)，并且在一个实施例中大致相同于图3的方框 366，不同之处在于块466在直角坐标上执行比较和映射。参考图3的框 366，用于有关框466的详细信息。

框480包括QE校正，并且在一个实施例中大致相同于图3的方框 380，并参考其关于框410的其他细节。

图5是根据本说明书的一个或多个示例的误差观察器230和误差分析器240的框图。应当指出，图5仅是基本上类似于零件编号 AD9368正交误差校正微架构的单个示例性实施方式。这个示例意在非限制性的。

误差观察器230包括存储器510、二个FFT模块560、时域处理器 550和频域处理器540。

在一个示例中，时间域处理器550缓冲和组装Rx I和Q数据的分段，然后由一对的FFT模块的FFT X 560-2和FFT Y560-1处理。FFT模块可以交错运行并接收交替组装段。例如当每个FFT模块560仅以创建速率的一半处理时，这可能是必要的。在一个示例中，当段组装而成时，如果信号*I被断言，应用用户指定的窗口。可替代地，段可以在指定I输出之前被时域平均。

在一个示例中，不管IQ样本的源，由时域处理器550处理样本从动于样本接收的速率。时域QE分析后续的所有处理又从属于时域处理器 550输出速度。这允许IQ样本以直到QEC 170时钟速率本身的任意速度和间隔传递到QEC 170。

段可被存储在多个模块之间共同的虚拟寻址存储器510中。使用虚拟寻址存储器510可以立即从一个模块转移到另一个。各个模块不需要了解所需的地址转换。

误差分析器240可以任选地包括处理器520，如本文所述的其可以是任何种类的处理器。误差分析器240还可以包括音调误差分析器530，其公开为间接连接到误差校正器170。在一个示例中，音调误差分析器530 可以通过频域处理器540连接至误差校正器170。

存储器510可以包括一组k块，分组到j池512。应当认识到，这样的结构以及图5的整体结构仅通过非限制性示例公开，和许多其他的硬件配置的方式是可能的。

图6是根据本说明书的一个或多个实施例执行FDA的方法600的流程图。

FDA和TDA分别示于图3的块322和340。时间和频率域平均利用率之间的平衡适于实现最大的准确度与最大效率。适当的比例取决于RF 测试音调的纯度(即，它缺乏频率误差，以及缺乏可模拟频率误差的相位噪声)。

在一个示例中，元区块340通过计算频率上IQ*/QQ*而部分识别所需的IQ校正。这产生了复杂数，其相位具有等于I和Q的相位之间的差，以及幅度等于的幅度。由此看来，频率上的相位和幅度校正很容易被提取。然而，该计算的分子和分母的精确度并不相等受益于多个观测的平均；观察噪声也不同样通过平均消除。对于分子，在I乘以Q*之后，具有零均值的不相关噪声I和Q仍有零均值。因此平均可用于减少这种噪声的功率。然而，对于支配，由于Q乘以Q*，噪声固有在乘法期间相关，这将牺牲零均值。因此，评价将具有有限的益处，以减少该特定噪声源。但方法600也可以采用，以在QQ*乘法之前消除Q中的噪声。

继续图6，在一个示例中，在块602中，清除的两个复合累积器将存储修改后的I和Q项积累。

在框610中，从测试频率(f[n])的n元阵列选择频率f。

在块620中，对于值I_f[n]和Q_f[n]，观察频率f[n]。

在框630中，I_f[n]转动到选定的角度的范围内，如零度。在框640， Q_f[n]以完全相同的量转动。在一个实施例中，比起完全转动0度或一些其它选定角度旋转I，相同地旋转I和Q是更重要的。在一个示例中，仅仅交换实部和虚数项和反相它们的符号可用于转动I介于0和90度(不需要乘法)。比较I的实部和虚部的幅度可用于确定I是否介于0和45，或 45至90度。如果I的虚部大于I的实部，I介于45和90度之间，应该被旋转-45度，以便它介于0和45度之间。这可使用仅具有几个比特乘法器不准确地完成，因为可在没有后果的情况下引入轻微的增益误差，提供它相等地对I和Q Recall完成，该I相比于Q，因此获得双方共同无关紧要的误差。这种技术可以进一步阐述以低成本旋转I充分接近0度，实现大部分好处，旋转I至0度或选择的不同选定角度可提供。

该块的旋转被用于取消相位噪声。由该旋转没有丢失有用的信息，因为校正是基于观察I和Q之间的关系。公共的的关系没有提供任何有用的信息(至少对该特定观察)。不旋转的情况下，I和Q将每个总和到接近零，假设相位噪声和深时域平均导致平均I和Q的相位均匀分布。

在框642，该旋转I和Q值在累加器中累积，其在块602被清除。这可是复杂累加器，由于I和Q都具有复合表示。

在框650，n递增。

决定块660检查这是否是最后一个n。如果不是，则控制返回到框 610，以评估下一个测试频率。如果最后一个n已经到达，则控制传递到框670。

在框670，平均(诸如，算术平均值)可被计算用于累加的I结果。算术平均值被公开仅作为可能的示例，以及许多其他的平均值、累加或聚集的方法都可以使用。

在框680，平均(诸如，算术平均值)可被计算用于累加的Q结果。

在框690，该方法进行。

从方法600的累积和平均的I和Q值可用于计算IQ*/QQ*。这不同于先前公开的技术，其累加从QQ*分离的IQ*，并在最后以QQ*除以IQ*。在方法600中，每个FFT结果的I和Q必须旋转，但IQ*和QQ*乘法以及IQ*/QQ*除法在末尾一次完成。

上述各段落的系统和方法实现了许多优点。

识别免于观测误差的IQ失衡是重要的，不仅允许精确识别所需的校正，而且还使得能够识别最简单的实施用于该校正。

如果IQ失衡准确地隔离成集总模拟信号源(参见误差模型)，牵连的校正复杂大幅下降。

如果在单个修正阶段中试图，IQ失衡补偿将更加昂贵，因为：

相对低阶传递函数足以描述每个单独的集总源，因为每个与有限数量的主导模拟误差源相关联。然而，一旦误差源结合，校正的明显复杂性显著上升，这是由于每个集中误差源有助于IQ失衡的根本不同影响，特别是正与负频率影响。

实现高效率和高精度的校正是可能的，提供集总误差源唯一标识，并且以产生的相反顺序补偿。这允许每个集总误差源从校正结构接收补偿，其对每一种情况专门优化，增强校正精度和计算效率。

然而，如果存在观测误差的情况下(尤其是如果随机的)，显著高阶校正将被牵连；真正IQ失衡的简单底层传输函数是隐藏的。

在最低限度，没有消除的观测误差增加了牵连的IQ失衡校正的顺序和复杂性，并因此增加其执行的相关联的功率和硅成本。

如果观测噪声太高，固定硬件实现可能不足以表示预期的传递函数。如果发生这种情况，实现的校正滤波器可以直接指定频率点之间呈现显著传递函数振铃。因此，IQ失配可以由校正结构增加而不是减少。

需要注意，上面参考附图讨论的活动可应用于涉及信号处理(例如，手势信号处理)的任何集成电路，特别是那些可以执行特殊的软件程序或算法，其中一些可能与处理数字化的实时数据相关联。某些实施例可涉及多DSP信号处理、浮点处理、信号/控制加工、固定功能处理、微控制器的应用程序，等等。在某些情况下，该本文所讨论的特征可以适用于医疗系统、科学仪器、无线和有线通信、雷达、工业过程控制、音频和视频设备、电流检测、仪表(其可以是高度精确的)以及其他数字处理的系统。此外，以上所讨论的某些实施例中可以置备在数字信号处理技术用于医学成像、病人监护、医疗仪器和家庭医疗保健。这可包括肺监视器、加速度计、心脏率监测仪、心脏起搏器等。其它应用可涉及汽车技术安全系统(例如，稳定控制系统、驾驶辅助系统、制动系统、信息娱乐和任何种类的内部应用程序)。此外，动力系统(例如，在混合动力汽车和电动汽车)可以使用高精度的数据电池监测，控制系统，报告控制，维护转换产品活动等。在另外的其它实施例中，本公开的教导可适用于工业市场，包括过程控制系统，帮助驱动器生产率，能源效率和可靠性。在消费应用中，上面所讨论的信号处理电路可用于图像处理，自动对焦，以及图像稳定(例如，数码相机、摄像机等)。其他消费应用程序可以包括音频和视频处理器为家庭影院系统，DVD刻录机和高清晰度电视。然而，其他消费应用可能涉及先进的触摸屏控制器(例如，对于任何类型的便携式媒体设备)。因此，这种技术可以适宜成为智能手机、 tablets、安全系统、个人电脑、游戏技术、虚拟现实、模拟训练等的一部分。

前述的轮廓设有若干实施例，以便本领域技术人员可更好地理解本公开的各个方面。那些熟练的技术人员应该理解，他们可以容易地使用本公开作为设计或基础以修改用于实现本文介绍的相同目的和/或实现各实施例的相同的优点其他过程和结构。那些熟练的技术人员应该还认识到，此类等效构造不脱离本公开的精神和范围，并且它们可以进行各种改变、替换和更改本文，而不脱离本公开内容的精神和范围。

本公开内容的特定实施例可容易地包括片上系统(SOC)的中央处理单元(CPU)的程序包。SOC代表集成电路(LC)，集成计算机或其它电子系统的组件到单一芯片。它可包含数字、模拟、混合信号和射频功能：所有这些可设置在单个芯片衬底。其他实施例可包括多芯片模块 (MCM)，具有多个位于单一电子封装内的芯片并配置为彼此电子封装件紧密交互。在各种其他实施例中，数字信号处理功能可以实施在如下中的一个或多个硅芯中：专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列 (FPGA)和其他半导体芯片。

在示例实现中的处理活动，本文所概述的至少一些部分也可以在软件中实现。在一些实施例中，一个或多个这些特征可以以公开附图的元件外部提供的硬件实施，或以任何适当的方式合并来实现预期的功能。各种部件可以包括协调以实现本文所概述的操作的软件(或往复式软件)。在另外的其它实施例中，这些元件可以包括任何合适的算法、硬件、软件、组件、模块、接口或对象，以促进其操作。

此外，一些与所述微处理器相关联的组件可以被移除，或以其他方式合并。在一般意义上，所述在附图中描述的安排可以是在其陈述多个逻辑，而物理体系结构可以包括各种排列，组合，和/或这些混合动力元件。就必须要注意，无数可能的设计结构可用于实现本文概括的操作目标。相应地，相关基础设施具有无数的替代安排、设计选择、设备可能性、硬件配置、软件实现方式、设备选项等等。

任何合适地配置的处理器组件可以执行与数据相关联任何类型的指令以实现本文详述的操作。本文所公开的处理器可以从一个状态转换元件或制品(例如，数据)或事物到另一种状态或事物。在另一个示例中，本文概述的一些操作可以使用固定逻辑或可编程逻辑(例如，软件和/或计算机由处理器执行指令)实施，以及本文中确定的元件可以是某种类型的编程处理器、编程数字逻辑(例如，现场可编程门阵列(FPGA)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，电可擦除可编程只读存储器 (EEPROM“，ASIC，其中包括数字逻辑，软件，代码，电子指令，闪速存储器，光盘，光盘，DVD ROM，磁或光卡，其它类型的机器可读介质适于存储电子指令，或者任何合适的组合。在操作中，当适当时并基于特定需求，处理器可存储载文信息以任何适当类型的非临时存储介质(例如，随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、现场可编程门阵列 (FPGA)、可擦可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)等)、软件、硬件或以任何其他合适的组件，设备，元件，或对象。此外，在处理器中跟踪、发送、接收或存储的信息可在任何数据库、寄存器、表、缓存、队列、控制列表或存储结构中提供，基于特别需要和实施方式，所有这些都以任何合适的时间段可以被引用。本文所讨论的任何存储器件应被解释被包含在广泛术语“存储器”中。同样地，本文中所描述的任何潜在处理元件、模块和机器应该被理解为包围在广义术语'微处理器'或'处理器'中。

实现本文描述的所有或部分功能性的计算机程序逻辑体现在各种形式，包括(但不限于)源代码形式、计算机可执行形式和各种中间形式 (例如，由汇编程序、编译器、链接或定位生成的表格)。在一个示例中，源代码包括以各种编程语言来实现的一系列计算机程序指令，诸如目标代码，汇编语言或高级语言，诸如OpenCL、Fortran、C、C++、代JAVA 或HTML，用于各种操作系统或操作环境中使用。源代码可以定义和使用各种数据结构和通信消息。源代码可以是在计算机可执行形式(例如，经由解释器)，或者源代码可以被转换(例如，经由翻译器，汇编器，或编译器)成计算机可执行的形式此外。

在上面的实施例中，电容器、缓冲器、图形元件、互连板、钟表、 DDR、相机传感器、分频器、电感器、电阻器、放大器、开关、数字核心、晶体管和/或其他部件的讨论可以容易地被替换、取代或以其它方式修改，以适应特定的电路需求。此外，应该指出，使用互补的电子设备、硬件、非短暂性软件等提供一个同样可行的选择用于实现本公开的教导。

在一个示例实施例中，任何数量的附图电路可在相关联电子设备的电路板上实现。该电路板可以是普通电路板，可以装载电子设备的内部电子系统的各种组件，并进一步为其他外围设备提供连接器。更具体地，电路板可提供通过该系统的其它部件可电通信的电连接。根据特定配置的需求、处理需求、计算机设计等，任何合适的处理器(包括数字信号处理器、微处理器、芯片组支持等)、计算机可读非临时存储元件等可以适当地耦合到电路板。其它部件(诸如，外部存储器、另外的传感器、用于音频/视频显示器的控制器以及外围设备)可以通过电缆连接到电路板插入式卡或集成到所述板本身。在另一示例实施例中，附图的电路可以被实现为单独的模块(例如，具有相关联的设备元件和电路被配置为执行特定的应用程序或功能)或实施作为插入式模块插入电子设备的应用特定硬件。

需要注意，对于许多实施例本文所提供，相互作用可以两个、三个、四个或更多个电部件来描述。但是，这项工作已经完成，仅用于清楚和示例。应当理解，该系统可以在任何合适的方式进行合并。沿着类似的设计替代方案，任何示出的组件、模块和附图的元件可以以各种可能的配置相结合，所有这些都清楚在本说明书的范围之内。在某些情况下，仅参考数量有限的电气元件可更容易地描述给定流程集合的一个或多个功能。应当理解，附图的电路和其教导是容易可扩展的，并且可以容纳大量的组件，以及更复杂/精密的安排和配置。因此，所提供的示例不应该限制或抑制电路的广泛教导的范围为可能应用于其它无数结构。

许多其它改变、替换、变化、改变和修改可以对于本领域技术人员确定，目的在于本发明包括所有这样的改变、替换、变化、改变和修改，为落入所附权利要求的范围内。为了协助美国专利商标局(USPTO)以及此外解释所附的权利要求发出关于本申请的任何专利的任何读者，申请人要指出，本申请人：(a)不打算任何所附权利要求书援引35USC第112条第6(6)段，因为它存在于申请日，除非词语“是指”或“步骤”专门用于特定权利要求中；及(b)不打算由本说明书中的任何陈述限制否则由所附权利要求反映的任何方式。

Claims (36)

1.一种校正接收信号中的正交误差的集成电路，包括可操作用于如下的电路：

对于多个循序误差源的每一个，接收单独的误差校正系数，所述多个循序误差源至少包括本地振荡器(LO)误差源和基带(BB)误差源；和

以误差源的顺序的逆序，向接收的信号应用所述误差校正系数；从而避免不相关误差源的相互作用。

2.如权利要求1所述的集成电路，其中，每个误差源以集总误差模型为特征。

3.如权利要求1所述的集成电路，其中，所述多个误差源进一步包括预解调(PD)误差。

4.如权利要求3所述的集成电路，其中，误差源的顺序为PD、LO、BB，以及施加纠错的顺序是BB、LO、PD。

5.如权利要求1所述的集成电路，其中，所述电路进一步适于为每个级计算误差校正因子，所述计算包括：

产生频域BB校正系数的全集；

产生LO校正标量；和

产生复合的滤波器系数。

6.如权利要求5所述的集成电路，其中，所述电路进一步可操作用于以缩放所述LO校正标量，以补偿在基带校正滤波器(QFIR)中施加的补偿，用于LO相位误差引起的幅度损失，其中E_LO表示LO相位误差。

7.如权利要求1所述的集成电路，其中，所述电路进一步可操作用于以缩放基带校正滤波器增益，以补偿LO相位误差引起的幅度损失，其中E_LO表示LO相位误差。

8.如权利要求1所述的集成电路，其中，在模拟混频器中使用可配置的LO延迟抵消LO相位误差。

9.如权利要求8所述的集成电路，进一步包括反馈回路以调节所述集成电路，用于补偿非线性。

10.如权利要求1所述的集成电路，进一步包括多个系数缓冲器，可操作以支持优化系数更新选项。

11.如权利要求1所述的集成电路，进一步包括基带处理器，并且其中如果系数更新不是由基带处理器管理，则通过使用许多更小的步骤跳到新的系数能够防止系数更新时产生不希望的假象。

12.一种正交接收器，包括：

接收器信道，可操作用于接收射频(RF)信号；和

正交误差校正器，可操作用于：

对于多个循序误差源的每一个，接收单独的误差校正系数，所述多个循序误差源至少包括本地振荡器(LO)误差源和基带(BB)误差源；和

以误差源的顺序的逆序，向所述RF信号施加误差校正系数；从而避免不相关误差源的相互作用。

13.如权利要求12所述的正交接收器，其中，每个误差源以集总误差模型为特征。

14.如权利要求12所述的正交接收器，其中，所述多个误差源进一步包括预解调(PD)误差。

15.如权利要求14所述的正交接收器，其中，误差源的顺序为PD、LO、BB，和其中施加纠错的顺序是BB、LO、PD。

16.如权利要求12所述的正交接收器，其中，为每个级计算误差校正因子包括：

产生频域的BB校正系数的全集；

产生LO校正标量；和

产生复合滤波器系数。

17.如权利要求16所述的正交接收器，进一步包括：以缩放所述LO校正标量，以补偿在基带校正滤波器(QFIR)中施加的补偿，用于LO相位误差引起的幅度损失，其中E_LO表示LO相位误差。

18.如权利要求12所述的正交接收器，进一步包括：以缩放基带校正滤波器增益，以补偿LO相位误差引起的幅度损失，其中E_LO表示LO相位误差。

19.如权利要求12所述的正交接收器，其中，在模拟混频器中使用可配置的LO延迟抵消LO相位误差。

20.如权利要求19所述的正交接收器，进一步包括反馈回路以调节所述正交接收器，用于补偿非线性。

21.如权利要求12所述的正交接收器，进一步包括多个系数缓冲器，可操作用于支持优化系数更新选项。

22.如权利要求12所述的正交接收器，进一步包括基带处理器，并且其中如果系数更新不是由基带处理器管理，则通过使用许多更小的步骤跳到新的系数从而能够防止系数更新时产生不希望的假象。

23.一种检测接收的信号中正交误差的方法，包括：

对于多个循序误差源的每一个，接收单独的误差校正系数，所述多个循序误差源至少包括本地振荡器(LO)误差源和基带(BB)误差源；和

以误差源的顺序的逆序，向接收的信号施加误差校正系数；从而避免不相关误差源的相互作用。

24.如权利要求23所述的方法，其中，每个误差源以集总误差模型为特征。

25.如权利要求23所述的方法，其中所述多个误差源顺序包括：预解调(PD)误差、本地振荡器(LO)误差和基带(BB)误差，并且其中施加纠错的顺序是BB、LO、PD。

26.一种校正接收信号中的正交误差的集成电路，包括处理器和其中存储有指令的存储器，其中所述指令适于由处理器执行以用于：

对于多个循序误差源的每一个，接收单独的误差校正系数，所述多个循序误差源至少包括本地振荡器(LO)误差源和基带(BB)误差源；和

以误差源的顺序的逆序，向接收的信号应用所述误差校正系数；从而避免不相关误差源的相互作用。

27.如权利要求26所述的集成电路，其中，每个误差源以集总误差模型为特征。

28.如权利要求26所述的集成电路，其中，所述多个误差源进一步包括预解调(PD)误差。

29.如权利要求28所述的集成电路，其中，误差源的顺序为PD、LO、BB，以及施加纠错的顺序是BB、LO、PD。

30.如权利要求26所述的集成电路，其中，所述指令进一步适于为每个级计算误差校正因子，所述计算包括：

产生频域BB校正系数的全集；

产生LO校正标量；和

产生复合的滤波器系数。

31.如权利要求30所述的集成电路，其中，所述指令进一步适于由处理器执行以用于以缩放所述LO校正标量，以补偿在基带校正滤波器(QFIR)中施加的补偿，用于LO相位误差引起的幅度损失，其中E_LO表示LO相位误差。

32.如权利要求26所述的集成电路，其中，所述指令进一步适于由处理器执行以用于以缩放基带校正滤波器增益，以补偿LO相位误差引起的幅度损失，其中E_LO表示LO相位误差。

33.如权利要求26所述的集成电路，其中，在模拟混频器中使用可配置的LO延迟抵消LO相位误差。

34.如权利要求33所述的集成电路，进一步包括反馈回路以调节所述集成电路，用于补偿非线性。

35.如权利要求26所述的集成电路，进一步包括多个系数缓冲器，可操作以支持优化系数更新选项。

36.如权利要求26所述的集成电路，进一步包括基带处理器，并且其中如果系数更新不是由基带处理器管理，则通过使用许多更小的步骤跳到新的系数能够防止系数更新时产生不希望的假象。