CN108736896B - 模/数转换器和毫米波雷达系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及模/数转换器和毫米波雷达系统。一种调制器，其包括包含模拟电路的模拟积分器和对其输出信号进行量化的量化器。向其中输入外部输入信号。调制器被联接到所述调制器的后一级，并且包括第二量化器。探测信号生成电路向所述调制器注入探测信号。自适应滤波器通过根据所述探测信号观察所述量化器的输出信号来搜索所述调制器的传递函数，另一个自适应滤波器通过根据所述探测信号观察所述量化器的输出信号来搜索所述调制器的传递函数。噪声消除电路使用自适应滤波器的搜索结果来消除由量化器生成的量化误差。
Description
相关申请的交叉引用
包括说明书、附图和摘要的2017年4月18日提交的日本专利申请No.2017-081903的公开内容，其全部内容以引用方式并入本文中。
技术领域
本发明涉及一种模/数转换器和毫米波雷达系统，并且涉及一种例如MASH(MultistAge Noise SHaping)(多级噪声整形)型或西格玛德尔塔(ΣΔ)型模/数转换器中的校准技术。
背景技术
例如，美国专利No.6970120公开了一种包括校准电路的模/数转换器电路，校准电路搜索校准滤波器的滤波器系数。校准电路在模/数转换器电路的启动时间内向模/数转换器电路输入伪随机信号，并且该校准电路搜索滤波器系数，同时观察最终输出。
非专利文献1(Yun-Shu Shu等人，“LMS-Based Noise Leakage Calibration ofCascaded Continuous-TimeΔΣModulators”，IEEE JSSC，第45卷，2010年2月，第368-379页)公开了一种用于在ΔΣ调制器中以模拟环路滤波器的时间常数与数字噪声消除滤波器的时间常数一致的方式执行校准的方法。具体地，在将二进制脉冲注入到量化器的同时，使用LMS(最小均方)算法来搜索模拟环路滤波器的时间常数。该模拟环路滤波器将最终输出中的剩余功率归零。
发明内容
例如，供车载使用的毫米波雷达系统需要具有高分辨率和宽信号频带的鲁棒模/数转换器(在本说明书中，被称为ADC)。当ADC满足此需要时，已知的ADC是MASH型(级联型)西格玛-德尔塔(ΣΔ)ADC(也被称为德尔塔西格玛(ΔΣ)ADC)。然而，注意的是，在MASH型ΣΔADC中，如果在模拟电路中出现特性变化，则不能够增强分辨率。人们认为使用美国专利No.6970120和非专利文献1的方法来执行校准。然而，根据美国专利No.6970120和非专利文献1的方法不可以充分执行校准。
考虑到以上内容，形成以下将描述的优选实施例。根据以下对本说明书和附图的描述，将会清楚其他目的和新特征。
根据实施例，提供了一种作为MASH型和西格玛-德尔塔型模/数转换器的模/数转换器，所述模/数转换器包括第一调制器和第二调制器、探测信号生成电路、第一自适应滤波器和第二自适应滤波器、以及噪声消除电路。该第一调制器包括第一模拟积分器和第一量化器，该第一模拟积分器包括模拟电路，以及该第一量化器对所述第一模拟积分器的输出信号进行量化。向其输入作为模拟信号的外部输入信号。所述第二调制器与所述第一调制器的后一级联接，并且包括第二量化器。探测信号生成电路向所述第一调制器注入探测信号。第一自适应滤波器通过根据所述探测信号观察所述第一量化器的输出信号来搜索所述第一调制器的传递函数。所述第二自适应滤波器通过根据所述探测信号观察所述第二量化器的输出信号来搜索所述第二调制器的传递函数。所述噪声消除电路使用所述第一自适应滤波器和所述第二自适应滤波器的搜索结果来消除由所述第一量化器生成的量化误差。
根据该实施例，可以实现具有高分辨率的模/数转换器。
附图说明
图1是图示根据本公开的实施例1的毫米波雷达系统的主要部分的构造示例的示意图。
图2是图示根据本发明的实施例1的模/数转换器的主要部分的示意性构造示例和操作示例的电路框图。
图3是图示图2中的模拟积分器单元的构造示例的电路框图。
图4A是图示图3的模拟积分器单元中的模拟积分器的示意性构造示例的电路图，以及图4B是图示与图4A的模拟积分器不同的模拟积分器的示意性构造示例的电路图。
图5是图示图3的模拟积分器单元中的模拟积分器的另一个示意性构造示例的电路图。
图6是图示图2中的模拟加法/减法器的构造示例的电路框图。
图7A和图7B是图示图2中的自适应滤波器的操作示例的说明图。
图8是图示图2中的自适应滤波器的构造示例的框图。
图9是图示修改图2的模/数转换器的示意性构造示例和操作示例的电路框图。
图10是图示根据本发明的实施例2的模/数转换器的主要部分的示意性构造示例和操作示例的框图。
图11是图示根据本发明的实施例3的模/数转换器的主要部分的示意性构造示例和操作示例的电路框图。
图12是图示根据本发明的实施例4的模/数转换器的主要部分的示意性构造示例和操作示例的电路框图。
图13是图示根据本发明的实施例5的模/数转换器的主要部分的示意性构造示例和操作示例的电路框图。
图14是图示根据本发明的实施例6的模/数转换器的主要部分的示意性构造示例和操作示例的电路框图。
图15是图示根据本发明的实施例7的模/数转换器的主要部分的示意性构造示例和操作示例的电路框图。
图16是图示根据本发明的实施例8的模/数转换器的主要部分的示意性构造示例和操作示例的电路框图。
图17是图示根据本发明的实施例9的模/数转换器的主要部分的示意性构造示例和操作示例的电路框图。
图18是图示根据本发明的实施例10的模/数转换器的主要部分的示意性构造示例和操作示例的电路框图。
图19是图示MASH型西格玛-德尔塔ADC的基本构造示例和操作示例的电路框图。
图20是图示图19的MASH型西格玛-德尔塔ADC中的问题的示例的图。
图21是图示作为本发明的比较示例的模/数转换器的主要部分的示意性构造示例和操作示例的电路框图。
具体实施方式
在以下的优选实施例中，为了方便起见，如有需要，将进行描述以划分的多个部分或优选实施例，然而，除非另外指明，否则它们不是相互无关的，而是一个是另一个的部分或全部的修改、细节、补充说明的关系。在以下的优选实施例中，在参照元件的数字(包括数量、数值、量、范围)的情况下，并且除非另外指明并且除非原则上没有明确限制，否则本发明不限于所指定的数字，并且可以使用超过或低于所指定数字的数字。
另外，在以下的优选实施例中，除非另外指明并且除非考虑到它们原则上明显地需要，否则构成元件(包括元素步骤)不一定是必要的。类似地，在以下的优选实施例中，参照构成元件或位置关系的形式，其旨在包括与这些形式等基本上接近或类似，除非另外指明并且除非考虑到它们原则上是明显不需要的。前述的数值和范围亦是如此。
虽然没有进行特别限制，但是优选实施例的每个功能框中包括的电路元件是使用诸如公知的CMOS(互补型MOS晶体管)的集成电路技术而形成在如单晶硅的半导体衬底上。
现在，将基于图示对本发明的优选实施例进行具体描述。在以下的用于解释优选实施例的附图中，用相同的参加标记标识相同的构成元件，并且因此可以不需要一遍又一遍地进行描述。
实施例1
<<毫米波雷达系统的方案>>
图1是图示根据本公开的实施例1的毫米波雷达系统的主要部分的构造示例的示意图。图1中图示的毫米波雷达系统包括基带单元BBU、高频单元RFU、低通滤波器LPF、发射天线ANTt、“n”(n是等于或大于1的整数)数量个接收天线ANTr[1]至ANTr[n]。高频单元RFU在高频带中执行各种信号处理，该高频单元RFU包括作为发射电路的调制器MOD、振荡器OSC、和功率放大器PA，并且包括作为接收电路的数量“n”个混频器MIX[1]至MIX[n]和数量“n”个放大器IA[1]至IA[n]。
基带单元BBU被构造有一个半导体芯片，例如，微控制器，并且在基带中执行各种信号处理。基带单元BBU包括数量“n”个模/数转换器ADC[1]至ADC[n]、CPU(中央处理单元)、RAM(随机存取存储器)、数/模转换器DACU、和诸如闪速存储器这样的非易失性存储器NVM。
调制器MOD和振荡器OSC在基带单元BBU的控制下，生成具有不同频率的调频发射波(具有FM-CW方法的发射波)或两个发射波(具有双频CW方法的发射波)。发射波包括60GHz频带或76GHz频带的频率，并且通过功率放大器PA从发射天线ANTt发射这些发射波。
从发射天线ANTt发射的发射波被物体反射，然后被数量“n”个接收天线ANTr[1]至ANTr[n]接收。数量“n”个混频器MIX[1]至MIX[n]分别使用来自振荡器OSC的发射波，对由接收天线ANTr[1]至ANTr[n]接收的接收波(反射波)分别进行降频转换，从而输出数量“n”个差拍信号。数量“n”个差拍信号通过低通滤波器(抗混叠滤波器)LPF输入到基带单元BBU的数量“n”个模/数转换器ADC[1]至ADC[n]。
数量“n”个模/数转换器ADC[1]至ADC[n]包括MASH型和西格玛-德尔塔(ΣΔ)型构造(如以下将具体描述的)，并且将来自低通滤波器LPF的差拍信号转换成数字信号。基带单元BBU使用CPU对来自模/数转换器ADC[1]至ADC[n]的数字信号进行处理，从而检测到物体的距离或相对速度。
该毫米波雷达系统被使用在诸如代表性的汽车或医疗设备的各种领域。为了提高雷达的性能，需要的是，数量“n”个模/数转换器ADC[1]至ADC[n]具有高分辨率(也就是，宽动态范围)和宽信号频带。西格玛-德尔塔型ADC被称为满足此需要的ADC。
在用于执行过采样的操作原理中，西格玛-德尔塔ADC具有高采样速率(采样频率)。因此，能够放宽低通滤波器(抗混叠(anti-aliasing)滤波器)LPF的规范，并且其比其中Nyquist ADC(例如，管线型、连续比较型、或快闪型)的情况更有效。在西格玛-德尔塔ADC中，能够使用离散时间型(例如，开关电容型)积分器或连续时间型(例如，RC型)积分器。如果使用连续时间型积分器，则能够进一步放宽低通滤波器LPF的特性。这可以促进扩大西格玛-德尔塔ADC的信号频带。
<<模/数转换器的方案和问题(比较示例)>>
图19是图示MASH型西格玛-德尔塔ADC的基本构造示例和操作示例的电路框图。图19中图示的MASH型西格玛-德尔塔ADC包括多级(在这种情况下，两级)中的调制器(西格玛-德尔塔调制器)SDM1'和SDM2’和噪声消除电路NCU’。将作为模拟信号的外部输入信号SI输入到该ADC。ADC输出作为数字信号的外部输出信号SO。第一级中的调制器SDM1'包括模拟加法/减法器AS11、模拟积分器单元INTU1、量化器QT1、和数/模转换器电路DAC11和DAC12。
量化器QT1对用模拟电路构造的模拟积分器单元INTU1的输出信号进行量化。数/模转换器电路DAC11和DAC12二者将量化器QT1的输出信号转换成模拟信号。模拟加法/减法器AS11将外部输入信号SI和数/模转换器电路DAC11的输出信号之间的差分信号输出到模拟积分器单元INTU1。在量化器QT1中，以正在由量化器QT1添加的形式生成量化误差Q1。该量化误差Q1能够是从数/模转换器电路DAC12的输出信号和模拟积分器单元INTU1的输出信号之间的差分信号中提取的。
第二级中的调制器SDM2'包括模拟加法器/模拟减法器AS21、模拟积分器单元INTU2、量化器QT2、和数/模转换器电路DAC21。量化器QT2对用模拟电路构造的模拟积分器单元INTU2的输出信号进行量化。另外，在量化器QT2中，如量化器QT1的情况一样，生成量化误差Q2。数/模转换器电路DAC21将量化器QT2的输出信号转换成模拟信号。模拟加法/减法器AS21将上述调制器SDM1'中的量化误差Q1的提取信号和数/模转换器电路DAC21的输出信号之间的差分信号输出到模拟积分器单元INTU2。
噪声消除电路NCU'包括噪声消除滤波器NCF1'和NCF2'以及数字加法/减法器DAS31。噪声消除滤波器NCF1'是向其输入量化器QT1的输出信号S11的数字滤波器，噪声消除滤波器NCF2'是向其输入量化器QT2的输出信号S21的数字滤波器。例如，数字滤波器可以是FIR(有限脉冲响应)滤波器，用于使用多个抽头系数或IIR(无限脉冲响应)滤波器来实现所期望的滤波器特性。数字加法/减法器DAS31计算噪声消除滤波器NCF1'的输出信号S12和噪声消除滤波器NCF2'的输出信号S22之间的差分(在这种情况下，“S12-S22”)，并且输出外部输出信号SO。
在本说明书中，传递函数H1A(f)被定义为“从量化误差Q1的施加点直到调制器SDM1’(量化器QT1)的输出信号S11的传递函数”。在图19的示例中，传递函数H1A(f)与调制器SDM1'的噪声传递函数(NTF)一致。传递函数H2A(f)被定义为“从量化误差Q1的施加点直到调制器SDM2’(量化器QT2)的输出信号S21的传递函数”。在图19的示例中，传递函数H2A(f)与调制器SDM2'的信号传递函数(STF)一致。
调制器SDM1'的输出信号S11是“H1A(f)·Q1+STF1·SI”(STF1是调制器SDM1'的信号传递函数)。调制器SDM2'的输出信号S21是“H2A(f)Q1·+NTF2·Q2”(NTF2是调制器SDM2'的噪声传递函数)。噪声消除滤波器NCF1'的传递函数H2D(f)被预先设定为传递函数H2A(f)，并且噪声消除滤波器NCF2'的传递函数H1D(f)被预先设定为传递函数H1A(f)。结果，噪声消除滤波器NCF1'的输出信号S12为“H1A(f)·H2A(f)·Q1+STF1·H2A(f)·SI”，并且噪声消除滤波器NCF2'的输出信号S22为“H2A(f)·H1A(f)·Q1+NTF2·H1A(f)·Q2”。
结果，在外部输出信号SO中，外部输入信号SI被延迟达“STF1·H2A(f)”的度数(也就是，达模拟积分器单元INTU1和INTU2的总积分的度数)，然后进行输出。量化误差Q1被消除。另外，量化误差Q2用噪声整形而降低达“NTF2·H1A(f)”的度数(总积分的度数)。
例如，在图1的毫米波雷达系统中，可以生成具有高频分量的输入噪声。与非MASH型(单回路型)西格玛-德尔塔ADC相比，即使外部输入信号SI包括高频分量，MASH型西格玛-德尔塔ADC还能够稳定地操作。也就是，通常，必需增加积分器的度数，以实现西格玛-德尔塔ADC的高分辨率。例如，当在图19的MASH型西格玛-德尔塔ADC中实现第四度数时，模拟积分器单元INTU1和INTU2可以分别用二级积分器来构造。在非MASH型ADC中，四级积分器在单个回路中是必需的。结果，如果外部输入信号SI包括高频分量，则回路操作的处理容易会不稳定。
例如，当使用四级MASH型西格玛-德尔塔ADC时，量化误差Q2由与第四度数相对应的噪声整形而充分降低到可忽略的水平。因此，在MASH型西格玛-德尔塔ADC中，只要量化误差Q1能够被消除，就能够实现其高分辨率。然而，当量化误差Q1未被充分地消除时，由于剩余量化误差Q1，导致分辨率降低。
图20是图示图19的MASH型西格玛-德尔塔ADC中的问题的示例的示图。如图20中图示的，在实际的模拟积分器单元INTU1和INTU2中，可以参照某个理想状态而生成各种特性变化。在连续时间型积分器的情况下，特性变化的一些因素包括RC(电阻器、电容器)元件的制造变化、运算放大器的增益不足、以及频带不足。
如图20中图示的是，图19中调制器SDM1'的输出信号S11中的“H1A(f)·Q1”实际上是“H1A_R(f)·Q1”。传递函数H1A_R(f)是针对理想传递函数H1A(f)的实际传递函数。类似地，如图20中图示的是，图19的调制器SDM2'的输出信号S21中的“H2A·(f)Q1”实际上是“H2A_R(f)·Q1”。传递函数H2A_R(f)是针对理想传递函数H2A(f)的实际传递函数。噪声消除滤波器NCF1'的传递函数H2D(f)和H1D(f)是预先设定的理想传递函数H2A(f)和H1A(f)。结果，外部输出信号SO中的量化误差Q1没有被充分消除。
图21是图示作为本发明的比较示例的模/数转换器的主要部分的示意性构造示例和操作示例的电路框图。为了解决图20中示出的问题，给出了图21中图示的方法。在图21中，与图19的构造示例相比，模拟积分器单元INTU1由包括可变电路参数的模拟积分器单元INTU1a替代，并且将校准电路CAL'添加到其中。
根据比较示例1的方法(方法A)，调节实际传递函数H1A_R(f)和H2A_R(f)，使其接近理想状态下的传递函数H1A(f)和H2A(f)。在图21的示例中，为了使实际传递函数H1A_R(f)接近理想状态下的传递函数H1A(f)，设定模拟积分器单元INTU1a。当校准电路CAL'在预定校准时间段内观察外部输出信号SO中的剩余量化误差Q1时，其调节并且最小化模拟积分器单元INTU1a中的电路参数(具体地，RC的时间常数)。
然而，在这种方法A中，因为没有调节模拟积分器单元INTUla中的运算放大器的特性变化，所以外部输出信号SO中的量化误差Q1仍然不足以被消除。类似地，还可以调节模拟积分器单元INTU2。以这种方式，当基于一个观察结果(外部输出信号SO中的剩余量化误差Q1)来调节多个模拟积分器单元时，调节过程可以不期望地变得复杂，并且调节准确性会不期望地降低。在某些情况下，可能难以获得解决方案。
另一方面，根据比较示例2的方法(方法B)，噪声消除滤波器NCF1'和NCF2'中的一个(在这种情况下，NCF1')是固定的，并且调节其中的另一个(NCF2')。具体地，在校准电路CAL'在例如预定的校准时间段中观察外部输出信号SO中的剩余量化误差Q1的同时，其调节并且最小化噪声消除滤波器NCF2'的抽头系数。
在方法B中，由于仅调节噪声消除滤波器NCF1'和NCF2'中的一个，所以外部输出信号SO中的量化误差Q1仍不足以被消除。类似地，可以调节噪声消除滤波器NCF1'和NCF2'中的另一个。然而，如方法A的情况一样，如果基于一个观察结果来调节两个噪声消除滤波器，则调节处理可以不期望地变得复杂，并且调节准确性可以不期望地降低。在某些情况下，可能难以获得解决方案。
<<模/数转换器的方案(实施例1)>>
图2是图示根据本发明的实施例1的模/数转换器的主要部分的示意性构造示例和操作示例的电路框。图2中图示的MASH型西格玛-德尔塔ADC包括多级(在这种情况下，两级)的调制器(西格玛-德尔塔型调制器)SDM1和SDM2、噪声消除电路NCU、和附加的校准电路。校准电路包括探测信号生成电路XG、多个(在这种情况下，两个)自适应滤波器AF1和AF2、以及多个(在这种情况下，两个)数字加法/减法器DAS41和DAS42。
如图19的调制器SDM1'一样，调制器SDM1包括模拟加法/减法器AS11、模拟积分器单元INTU1、量化器QT1、和数/模转换器电路DAC11和DAC12。另外，与图19的调制器SDM1'不同，调制器SDM1包括插入到量化器QT1的输入中的模拟加法/减法器AS12和与输入联接的数/模转换器电路DAC13。如图19的调制器SDM2'一样，调制器SDM2包括模拟加法/减法器AS21、模拟积分器单元INTU2、量化器QT2、和数/模转换器电路DAC21。探测信号生成电路XG生成探测信号X。探测信号X例如是伪随机信号，并且优选地是1比特(二进制值)伪随机信号。在通过调制器SDM1的数/模转换器电路DAC13将探测信号X转换成模拟信号之后，其通过模拟加法/减法器AS12被注入到量化器QT1的输入信号。探测信号X还作为数字信号被输入到自适应滤波器AF1和AF2。
自适应滤波器AF1根据探测信号X来观察调制器SDM1(量化器QT1)的输出信号S11，从而搜索调制器SDM1的实际传递函数。具体地，数字加法/减法器DAS41计算根据探测信号X的调制器SDM1(量化器QT1)的输出信号S11和自适应滤波器AF1的输出信号S13之间的误差，并且生成误差信号E1作为其计算结果。自适应滤波器AF1基于探测信号X和误差信号E1，使用LMS(最小均方)算法来搜索其自身的滤波器系数(抽头系数)。
此时，探测信号X的注入点和量化误差Q1的施加点基本上是相同的。因此，输出信号S11包括使用针对上述量化误差Q1的实际传递函数H1A_R(f)的分量“H1A_R(f)·X”。如图19中图示的是，输出信号S13是“H1D(f)·X”。严格地说，输出信号S11还包括量化误差Q1的分量和外部输入信号SI的分量。然而，注意的是，如随后将具体描述的是，从通过数字加法/减法器DAS41通向自适应滤波器AF1的观点考虑，量化误差Q1和外部输入信号SI的分量是可忽略的。自适应滤波器AF1搜索用于使输出信号S11和输出信号S13之间的误差最小化的抽头系数。结果，自适应滤波器AF1的传递函数H1D(f)收敛于传递函数H1A_R(f)。
类似地，自适应滤波器AF2根据探测信号X来观察调制器SDM2(量化器QT2)的输出信号S21，从而搜索调制器SDM2的实际传递函数。具体地，数字加法/减法器DAS42计算根据探测信号X的调制器SDM2(量化器QT2)的输出信号S21和自适应滤波器AF2的输出信号S23之间的误差，并且生成误差信号E1作为计算结果。自适应滤波器AF2基于探测信号X和误差信号E2，使用LMS算法来搜索其自身的滤波器系数(抽头系数)。
此时，因为探测信号X的注入点和量化误差Q1的施加点是基本上相同的，所以输出信号S21包括使用针对上述量化误差Q1的实际传递函数H2A_R(f)的“H2A_R(f)·X”的分量。输出信号S23是“H2D(f)·X”。严格地说，如图19中描述的是，输出信号S21包括量化误差Q1的分量和量化误差Q2的分量。然而，注意的是，如随后将具体描述的是，从通过数字加法/减法器DAS42通向自适应滤波器AF2的观点考虑，量化误差Q1和量化误差Q2的分量是可忽略的。自适应滤波器AF2搜索用于使输出信号S21和输出信号S23之间的误差最小化的抽头系数。结果，自适应滤波器AF2的传递函数H2D(f)收敛于传递函数H2A_R(f)。
噪声消除电路NCU包括噪声消除滤波器NCF1和NCF2以及数字加法/减法器DAS31。数字加法/减法器DAS31与图19中的数字加法/减法器相同。如图19的噪声消除滤波器NCF1'和NCF2'一样，噪声消除滤波器NCF1和NCF2分别包括传递函数H2D(f)和H1D(f)。与图19的情况不同，噪声消除滤波器NCF1包括基于自适应滤波器AF2的搜索结果的抽头系数(也就是，传递函数H2A_R(f))，而噪声消除滤波器NCF2包括基于自适应滤波器AF1的搜索结果的抽头系数(也就是，传递函数H1A_R(f))。
相应地，能够在外部输出信号SO中消除量化误差Q1。探测信号X也通过与量化误差Q1相同的路径进行传输，从而在外部输出信号SO中将其消除。结果，如图19中描述的是，外部输出信号SO包括外部输入信号SI的分量和噪声整形的量化误差Q2的分量。探测信号X被假定例如为(±0.1)1-比特(二进制值)数字信号，并且数/模转换器电路DAC13使用参考电压为Vref将探测信号X转换成“±0.1*Vref(V)”。与图21的情况不同，可以与外部输入信号SI的A/D转换过程(即，在后台中)并行地执行探测信号X的注入。
<<模拟积分器单元的细节>>
图3是图示图2中的模拟积分器单元的构造示例的电路框图。图3中图示的模拟积分器单元INTU包括两个(也就是，两级)模拟积分器AINT1和AINT2、模拟加法/减法器ASi1和ASi2、数/模转换电路DACi、和多个放大器电路(α1、α2、β1)。来自图2的模拟加法/减法器AS11(AS21)被输入到模拟积分器AINT1。图2的输出信号S11(或输出信号S21)被输入到数/模转换器电路DACi。
通过放大器电路将模拟积分器AINT1的输出信号与预定系数α1相乘，并且然后将其输入到模拟加法/减法器ASi1。通过放大器电路将数/模转换器电路DACi的输出信号与预定系数β1相乘，然后将其输入到模拟加法/减法器ASi1。模拟加法/减法器ASi1将这两个输入相加，并且模拟积分器AINT2对模拟加法/减法器ASi1的这个相加结果进行积分。
通过放大器电路将模拟积分器AINT1的输出信号与预定系数α2相乘，然后将其输入到模拟加法/减法器ASi2。模拟积分器AINT2的输出信号被输入到模拟加法/减法器ASi2。模拟加法/减法器ASi2将这两个输入相加，并且将该相加结果作为模拟积分器单元INTU的输出信号输出。
另外，通过放大器电路将调制器的输入信号(例如，图2的外部输入信号SI)与预定系数α3相乘，并且然后将其输入到模拟加法/减法器ASi2。针对模拟积分器单元已知各种构造，并且各种构造中的任何都是适用的，而不限于图3的构造。模拟积分器单元INTU中的度数的数量不限于两个，并且可以是三个或更多个，以及在某些情况下，还可以是一个。
图4A是图示图3的模拟积分器单元中的模拟积分器的示意性构造示例的电路图，以及图4B是图示与图4A的模拟积分器不同的模拟积分器的示意性构造示例的电路图。图4A和图4B的模拟积分器是连续时间积分器。图4A的模拟积分器AINT_A是RC型积分器，其包括电阻器R、电容器C、和运算放大器OPAMP。实际上，它通常以差分型的形式构造，而不是这种单端型。由电阻器R将输入信号Vi转换成电流，并且将电流中的电荷积聚在电容器C中。结果，能够获得输入信号Vi的积分结果作为输出信号Vo。
当运算放大器的增益和频带二者是无限的时，模拟积分器AINT_A是理想的积分器。注意的是，实际的运算放大器OPAMP具有有限增益和有限频带。实际上，电阻器R或电容器C的特性根据制造差别而从理想特性偏离。结果，如图20中图示的，实际传递函数H1A_R(f)和H2A_R(f)不同于理想状态下的传递函数H1A(f)和H2A(f)。使用图2的构造示例，能够搜索包括该运算放大器OPAMP的有限增益和有限频带的实际传递函数H1A_R(f)和H2A_R(f)。这导致放宽；对运算放大器性能的需要，并且因此可以导致实现操作电流的降低(省电)。
图4B的模拟积分器AINT_B是包括电流放大器(gm放大器)OTA和电容器C的电流放大器型积分器。实际上，其通常可以被构造为差分型，而不是该单端型。输入信号Vi基于电流放大器OTA的跨导gm被转换成电流，并且电流中的电荷被积聚在电容器C中。结果，获得输入信号Vi的积聚结果作为输出信号Vo。一般来说，在电流放大器类型中，线性被劣化，但是与RC型中的电流相比，更能降低该电流。
图5是图示图3的模拟积分器单元中的模拟积分器的另一个示意性构造示例的电路图。图5的模拟积分器AINT_C用开关电容器构造，并且是离散时间型积分器。实际上，其通常被构造为差分型积分器，而不是这种单端型积分器。该模拟积分器AINT_C包括由采样时钟Φ1控制的两个开关SW、由反相采样时钟Φ2控制的两个开关SW、采样电容器Cs、反馈电容器Cf、和运算放大器OPAMP。输入信号Vi是采样电容器Cs根据采样时钟Φ1进行采样的，并且通过反相采样时钟Φ2被传递到反馈电容器Cf。结果，获得输入信号Vi的积分结果作为输出信号Vo。
如果运算放大器OPAMP的增益是无限的，并且如果在每个采样周期处收敛对输出信号Vo的过度响应，则模拟积分器AINT_C是理想的积分器。能够通过控制足够的电流流过例如运算放大器OPAMP来保证后一种情况。在前一种情况下，实际运算放大器OPAMP具有有限增益。结果，如图20中图示的是，实际传递函数H1A_R(f)和H2A_R(f)不同于传递函数H1A(f)和H2A(f)。使用图2的构造示例，能够搜索包括该运算放大器OPAMP的有限增益的效果的实际传递函数H1A_R(f)和H2A_R(f)。
在图2的MASH型西格玛-德尔塔ADC中，自适应滤波器AF1和AF2基于“z”函数来搜索传递函数H1A_R(f)和H2A_R(f)。当图5的离散时间型积分器被用于模拟积分器单元INTU1和INTU2时，能够基于“z”函数来定义传递函数H1A_R(f)和H2A_R(f)。因此，能够通过自适应滤波器AF1和AF2来搜索传递函数H1A_R(f)和H2A_R(f)。
当图4A和图4B的连续时间型积分器被用于模拟积分器单元INTU1和INTU2时，严格地说，传递函数H1A_R(f)和H2A_R(f)是拉普拉斯函数(“s”函数)。因此，自适应滤波器AF1和AF2搜索通过将拉普拉斯函数转换成“z”函数而获得的任何传递函数。作为该搜索的结果，可以获得以某种方式从传递函数H1A_R(f)和H2A_R(f)偏离的传递函数。即使存在该差异，也仍然能够唯一地通过自适应滤波器AF1和AF2来搜索传递函数H1A_R(f)和H2A_R(f)。
<<模拟加法/减法器的细节>>
图6是图示图2中的模拟加法/减法器的构造示例的电路框图。图6中图示的模拟加法/减法器AS包括输入电阻器Ri1和Ri2、反馈电阻器Rf和运算放大器OPAMP。输入信号(电压信号)Vi1和Vi2通过输入电阻器Ri1和Ri2转换成电流，并且总电流通过反馈电阻器Rf转换成电压。结果，获得输入信号Vi1和Vi2的相加结果作为输出信号Vo。实际上，其通常被构造为差分型，而不是单端型。在这种情况下，存在反向极性输入信号(-Vi2)，并且使用其执行减法。
当运算放大器OPAMP的增益和频带二者无限的时，相对应的模拟加法/减法器AS是理想的加法/减法器。通过式(1)获得输出信号Vo，其中，利用输入电阻器Ri1和Ri2的电阻值来设定增加的权重。然而，运算放大器OPAMP实际上具有有限的增益和有限的频带。结果，如图20的情况一样，可以利用使用该模拟加法/减法器AS，使实际传递函数H1A_R(f)和H2A_R(f)与理想状态下的传递函数H1A(f)和H2A(f)不同。使用图2的构造示例，能够在加法/减法器AS中搜索包括运算放大器OPAMP的有限增益和有限频带的效果的实际传递函数H1A_R(f)和H2A_R(f)。
Vo＝-(Rf/Ri1)·Vi1-(Rf/Ri2)·Vi2 (1)
如果反馈电阻器Rf由反馈电容替代，则能够通过一个运算放大器OPAMP来实现加法和减法。也就是，通过该构造，能够实现图2的模拟加法/减法器AS11和模拟积分器单元INTU1，或模拟加法/减法器A21和模拟积分器单元INTU2。还能够使用用电阻元件和电容元件构造的无源加法器和减法器，而不使用运算放大器OPAMP。在这种情况下，增益<1。因此，必须使用另一个电路块来对补偿增益。此外，能够使用开关电容器来构造离散时间型加法/减法器或离散时间型加法/减法器和积分器。
<<自适应滤波器的细节>>
图7A和图7B是图示图2中的自适应滤波器的操作示例的说明图。图8是图示图2的自适应滤波器的构造示例的框图。在图7A中，自适应滤波器AF1基于作为根据探测信号X的调制器SDM1(量化器QT1)的输出信号S11和其自身的输出信号S13之间的误差的误差信号E1，使用LMS算法来搜索使误差信号E1接近到零的其自身的滤波器系数(抽头系数)。具体地，根据调制器SDM1的探测信号X的输出信号S11是“H1A_R(f)·X”，并且传递函数H1A_R(f)能够由“a0z-0+a1z-1+a2z-2+a3z-3”来表示。自适应滤波器AF1的输出信号S13能够由“a0 (D)z-0+a1 (D)z-1+a2 (D)z-2+a3 (D)z-3”来表示。自适应滤波器AF1搜索满足“a0＝a0 (D)”、“a1＝a1＝(D)”、“a2＝a2 (D)”、“a3＝a3 (D)”的“a0 (D)”、“a1 (D)”、“a2 (D)”和“a3 (D)”。
类似地，在图7B中，自适应滤波器AF2基于作为根据探测信号X的调制器SDM2(量化器QT2)的输出信号S21和其自身的输出信号S23之间的误差的误差信号E2，使用LMS算法以使误差信号E2接近到零的方式来搜索其自身的抽头系数。具体地，根据调制器SDM2的探测信号X的输出信号S21是“H2A_R(f)·X”，并且传递函数H2A_R(f)能够由“b0z-0+b1z-1+b2z-2+b3z-3”来表示。自适应滤波器AF2的输出信号S23是“b0 (D)z-0+b1 (D)z-1+b2 (D)z-2+b3 (D)z-3”。自适应滤波器AF2搜索满足“b0＝b0 (D)”、“b1＝b1 (D)”、“b2＝b2 (D)”和“b3＝b3 (D)”的b0 (D)、b1 (D)、b2 (D)、b3 (D)。
图8图示了图7A的自适应滤波器AF1的构造示例。该构造还适用于图7B的自适应滤波器AF2。图8的自适应滤波器AF1包括多个(在这种情况下，四个)抽头电路TP[0]至TP[3]和数字加法器ADD，该数字加法器ADD将抽头电路TP[0]至TP[3]的输出信号相加。抽头电路TP[k](k＝0、1、2、3)包括数字乘法器MUL1和MUL2以及数字积分器DINT。
数字乘法器MUL1将误差信号E1与延迟探测信号Xk相乘。数字积分器DINT对已经通过将数字乘法器MUL1的乘法结果与预定步进系数μk相乘而获得的值来积分。数字乘法器MUL2将数字积分器DINT的积分结果(ak (D))与延迟探测信号相乘Xk，并且将该相乘结果输出到数字加法器ADD。延迟探测信号Xk是在抽头电路TP[k]之间不同的并且通过将探测信号X延迟这些抽头电路TP[k]之间不同的度数(z-k)而获得的信号。也就是，抽头电路TP[0]、TP[1]、TP[2]、和TP[3]的延迟探测信号X0、X1、X2、和X3分别是z-0·X、z-1·X、z-2·X、z-3·X。
举例来说，现在将对抽头电路TP[0]的操作进行描述。这还适用于其他抽头电路TP[1]、TP[2]、和TP[3]。用公式(2)表示误差信号E1。如公式(3)中表示的是，数字乘法器MUL1针对每个周期获得误差信号E1和延迟探测信号X0(＝z-0·X)之间的相关性，从而针对z-0·X的目标抽头系数“a0”来计算缺陷量(a0-a0 (D))。通过将缺陷量与步进系数μ0相乘，能够获得用于使抽头系数a0 (D)接近到目标抽头系数a0的更新量“μ0(a0-a0 (D))”。
[公式1]
[公式2]
数字积分器DINT针对每个周期对更新量“μ0(a0-a0 (D))”积分。结果，顺序地使更新量“μ0(a0-a0 (D))”接近到零。当其收敛到零时，数字积分器DINT输出与目标抽头系数a0相等的积分结果(也就是，抽头系数a0 (D))。同样，在抽头电路TP[1]、TP[2]、和TP[3]中，当更新量收敛到零时，数字积分器DINT分别输出与目标抽头系数a1、a2、和a3相等的积分结果(抽头系数a1 (D)、a2 (D)、a3 (D))。抽头系数a0 (D)、a1 (D)、a2 (D)、a3 (D)被反射到图2的噪声消除滤波器NCF2(例如，FIR滤波器或IIR滤波器)。
如式(3)中图示的是，抽头电路TP[0]的更新量包括除了“a0-a0 (D)”之外的其他条目(例如，“a1-a1 (D)·z-1X·z-0X”)的值。对于这些其他条目的值，延迟探测信号(例如，z-0X和z-1X)彼此不相关。因此，数字积分器DINT的积分结果(与其他条目的值相对应)将为零。因此，与更新量相对应的其他项的值的效果是不可忽略的，并且更新量能够被假定为“μ0(a0-a0 (D))”。如公式(4)、公式(5)、和公式(6)中表示的是，将该更新量应用于其他抽头电路TP[1]、TP[2]和TP[3]中的每个的更新量。例如，可将抽头电路TP[1]中的更新量假定为“μ1(a1-a1 (D))”。
[公式3]
[公式4]
[公式5]
例如，图7A中的调制器SDM1的输出信号S11实际上包括量化误差Q1的分量和外部输入信号S1的分量。这些分量还被包括在式(2)的误差信号E1中。注意的是，探测信号X和量化误差Q1彼此不相关，并且探测信号X和外部输入信号SI也彼此不相关。因此，如其他条目的上述值的情况一样，用于量化误差Q1的分量和外部输入信号SI的分量的数字积分器DINT的积分值是零，并且用于更新量的这些分量的效果是不可忽略的。结果，如图2中图示的是，通过数字加法/减法器DAS41，从针对自适应滤波器AF1的输入信号的观点考虑，输出信号S11中的量化误差Q1的分量和外部输入信号SI的分量是不可忽略的。
以这种方式，在实施例1中，假定的是，探测信号X与量化误差Q1或外部输入信号SI不相关，并且延迟探测信号X0、X1、X2、和X3也不彼此相关。因此，优选地，探测信号X是伪随机信号。从自适应滤波器AF1和AF2使用具有各种频率分量的探测信号X而执行搜索的观点考虑，优选地，探测信号X是伪随机信号。
探测信号X更优选地是1比特(二进制值)伪随机信号。如果其是1-比特(二进制值)信号，则与2-(或更多)比特(四级值)信号的情况相比，能够降低图2的数/模转换器电路DAC13的特性变化。具体地，数/模转换器电路DAC13根据例如“+XA”的输入来生成“+X*Vref(V)”，并且根据“-X”的输入将“+X*Vref(V)”反转，从而使能够生成“-X*Vref(V)”。因此，能够根据“±X”来一致地保持电压幅度。
<<模/数转换器的方案(修改)>>
图9是图示修改图2的模/数转换器的示意性构造示例和操作示例的电路框图。与图2的模/数转换器相比，在图9中图示的模/数转换器中，噪声消除滤波器NCF1的输入信号是误差信号E1，并且噪声消除滤波器NCF2的输入是误差信号E2。在图2的构造示例的情况下，噪声消除滤波器NCF1的输入信号S11包括“H1A_R(f)·X”的分量，并且噪声消除滤波器NCF2的输入信号S21包括“H2A_R(f)·X”的分量。如量化误差Q1一样，这些分量由数字加法/减法器DAS31消除。
在图9的构造示例的情况下，作为噪声消除滤波器NCF1的输入信号的误差信号E1不包括根据自适应过滤器AF1的操作的“H1A_R(f)·X”的分量，并且作为噪声消除滤波器NCF2的输入信号的误差信号E2不包括根据自适应过滤器AF2的操作的“H2A_R(f)·X”的分量。图2和图9之间的在以下方面不存在差异：调制器SDM1(量化器QT1)的输出信号(也就是，外部输入信号SI的分量和量化误差Q1的分量)被直接或间接输入到噪声消除滤波器NCF1。类似地，图2和图9之间的在以下方面不存在差异：调制器SDM2(量化器QT2)的输出信号(也就是，量化误差Q1的分量和量化误差Q2的分量)被直接或间接输入到噪声消除滤波器NCF2。
<<实施例1的主要效果>>
因此，使用实施例1的方法，即使在模拟积分器中发生特性变化，也能够消除量化误差Q1，并且能够实现具有高分辨率的模/数转换器。此时，与图21的比较示例的方法不同，相应的调制器SDM1和SDM2的输出信号被观察，从而使能够基于观测结果来调节一个噪声消除滤波器。结果，调节过程得以简化，从而使能够容易地获得解决方案并且提高解决方案的准确性(换言之，自适应滤波器AF1和AF2的搜索准确性)。
在需要不仅反映模拟积分器的特性变化，而且还反映各种电路中的任何的特性变化(例如，模拟加法/减法器的特性变化和根据量化器和数/模转换器电路之间的参考电压不匹配的特性变化)的情况下，可以调节噪声消除滤波器NCF1和NCF2。另外，与图21的比较示例的方法不同，能够在对外部输入信号SI执行A/D转换的同时，并行地(即，在后台中)执行自适应滤波器AF1和AF2的搜索操作。结果，例如，即使当由于在使用环境中改变而发生各种电路的特性变化时，其能够尽可能快地反映到噪声消除滤波器NCF1和NCF2。这些结果是，能够实现具有高分辨率的模/数转换器。
<<实施例2>>
图10是图示根据本发明的实施例2的模/数转换器的主要部分的示意性构造示例和操作示例的电路框图。与图2的构造示例相比，在图10中图示的MASH型西格玛-德尔塔ADC中，调制器SDM1中的数/模转换器电路DAC 13和模拟加法/减法器AS12通过数字加法/减法器DAS12替代。结果，探测信号X通过数字加法/减法器DAS12被注入到量化器QT1的输出信号。也就是，图2的构造示例与图10的构造示例之间的区别在于，探测信号X以模拟信号或数字信号的形式被注入。
<<实施例2的主要效果>>
同样使用实施例2的方法，还能够获得与实施例1的各种效果相同的效果。与图2的构造示例不同，模拟加法/减法器AS12不是必需的。因此，因为由于模拟加法/减法器AS12的增益不足和频带不足而导致相加值不存在误差，所以能够减少电力，并且能够通过自适应滤波器AF1和AF2来提高搜索准确性。与图2的构造示例相比，在数/模转换器电路DAC11和DAC12中，特殊构造可以是必需的。从这个观点考虑，图2的构造示例是更优选的。
特别地，例如，当量化器QT1被构造有3比特(八进制值)时，量化器QT1的输出信号具有–1、-3/4、-1/2、-1/4、0、1/4、1/2、3/4、1的信号序列。当假定的是探测信号X为例如(±0.1)二进制值时，数/模转换器电路DAC11和DAC12需要与诸如0.85(3/4+0.1)、0.15(1/4-0.1)数字值的输入相对应的构造。如果探测信号X的数字值与量化器QT1的数字值相同，则可以减少通过自适应滤波器AF1和AF2搜索的收敛。
实施例3
<<模/数转换器的方案(实施例3)>>
图11是图示根据本发明的实施例3的模/数转换器的主要部分的示意性构造示例和操作示例的电路框图。与图2的构造示例相比，在图11中图示的MASH型西格玛-德尔塔ADC中，调制器SDM2中的模拟加法/减法器AS21由模拟加法/减法器AS21a替代，并且不包括调制器SDM1中的通过数/模转换器电路DAC12的针对模拟加法/减法器AS21的信号路径。也就是，调制器SDM2中的针对模拟加法/减法器AS21a的来自调制器SMD1的信号路径仅是针对模拟积分器单元INTU1的输出信号。
例如，根据图3中图示的模拟积分器单元INTU的内部构造，能够从模拟积分器单元INTU1的输出信号中提取量化误差Q1的分量。在这种情况下，模拟积分器单元INTU1的输出信号S14包括“HPRE(f)·Q1”的分量和“HPRE(f)·X”的分量。传递函数HPRE(f)是从量化误差Q1的施加点直到模拟积分器单元INTU1的输出信号S14的传递函数。
与实施例1的情况不同，根据该输出信号S14，传递函数H2A_R(f)是“HPRE(f)·STF2”(STF2是调制器SDM2的信号传递函数)。自适应滤波器AF2搜索该传递函数H2A_R(f)。严格地说，如上所述，根据或者是图4A或图4B的连续时间型积分器用于模拟积分器单元INTU1和INTU2，还或者是图5的离散时间型积分器用于模拟积分器单元INTU1和INTU2，差异出现在搜索结果中。当使用积分器中的任一个时，仍然能够通过自适应滤波器AF2唯一地搜索传递函数H2A_R(f)。
<<实施例3的主要效果>>
使用实施例3的方法，能够获得与实施例1的各种效果中的任一种相同的效果。与图2的构造示例不同，数/模转换器电路DAC12不是必需的，从而能够降低电路面积。另外，用于调制器SDM2的输入(也就是，电路构造)能够是灵活的。也就是，如实施例1的情况一样，用于调制器SDM2自身的输入不一定是量化误差Q1或探测信号X，并且该信号可以是通过将量化误差Q1或探测信号X与某个传递函数HPRE(f)相乘而获得的。
在这种情况下，自适应滤波器AF2能够代替实施例1中的调制器SDM2的信号传递函数(STF2)来搜索传递函数H2A_R(f)作为“HPRE(f)·STF2”。在实施例1中的图2的构造示例中，严格地说，调制器SDM2的输入可以不是量化误差Q1或探测信号X本身。例如，当连续时间型积分器被用作模拟积分器单元INTU1时，严格地说，调制器SDM2的输入是已经通过根据来自量化器QT1的离散信号和来自模拟积分器单元INTU1的连续信号之间的差异将量化误差Q1或探测信号X与预定传递函数相乘而获得的信号。同样，在这种情况下，自适应滤波器AF2能够执行包括该预定传递函数的搜索。
实施例4
<<模/数转换器的方案(实施例4)>>
图12是图示根据本发明的实施例4的模/数转换器的主要部分的示意性构造示例和操作示例的电路框图。图12中图示的MASH型西格玛-德尔塔ADC具有来自图2的构造示例的以下三个不同点。作为第一点的是，调制器SDM1中的模拟加法/减法器AS11由模拟加法/减法器AS11a替代，并且调制器SDM2中的模拟加法/减法器AS21由模拟加法/减法器AS21a替代。
作为第二点的是，不包括模拟加法/减法器AS12和数/模转换器电路DAC13，并且替代地，添加以探测信号X作为输入的数/模转换器电路DAC14和DAC15。数/模转换器电路DAC14的输出信号被输入到模拟加法/减法器AS11a，并且数/模转换器电路DAC15的输出信号被输入到模拟加法/减法器AS21a。作为第三点的是，数字加法/减法器DAS41由数字加法/减法器DAS41a替代。除了如图2的情况一样的输出信号S11和S13之外，还向数字加法/减法器DAS41a输入探测信号X。
因此，在图12的构造示例中，探测信号X被注入到作为调制器SDM1的输入部分的模拟加法/减法器AS11a和作为调制器SDM2的输入部分的模拟加法/减法器AS21a。与图2的情况不同，由于这些注入点，导致调制器SDM1(量化器QT1)的输出信号S11是“{H1A_R(f)-1·X}”。“{H1A_R(f)-1·X}”是调制器SDM1的信号传递函数(SFT1)。数字加法/减法器DAS41a将探测信号X添加到该“{H1A_R(f)-1·X}”，从而内部地生成与图2的情况相同的信号“{H1A_R(f)·X}”。与图2的情况不同，注入到模拟加法/减法器AS11a的探测信号X不被传递到调制器SDM2。因此，在这种情况下，探测信号X还被注入到模拟加法/减法器AS21a。
<<实施例4的主要效果>>
使用实施例4的方法，能够获得与实施例1中描述的各种效果相同的效果。通过单独设定的1-比特数/模转换器电路DAC14和DAC15来执行探测信号X的注入。如实施例2中的图10的情况一样，不需要为数/模转换器电路DAC11和DAC12准备特殊构造，并且能够如此使用它们的原始构造。另外，例如，在图6中，能够通过添加输入电阻器(与非图示性的Ri3相对应)来实现模拟加法/减法器AS11a和AS21a。这导致小面积开销。如果在数/模转换器电路DAC14和DAC15和数/模转换器电路DAC11和DAC12之间存在增益失配，则通过自适应滤波器AF1和AF2的搜索精度被不可取地降低。从这个观点考虑，图10的构造示例可以是更优选的。
实施例5
<<模/数转换器的方案(实施例5)>>
图13是图示根据本发明的实施例5的模/数转换器的主要部分的示意性构造示例和操作示例的电路框图。图13中图示的MASH型西格玛-德尔塔ADC的构造是实施例2中的图10的构造示例和第三实施例3中的图11的构造示例的组合。也就是，如图10的情况一样，探测信号X通过数字加法/减法器DAS12被注入到量化器QT1的输出信号。如图11的情况一样，模拟积分器单元INTU1的输出信号S14被输入到调制器SDM2的模拟加法/减法器AS21a。
<<实施例5的主要效果>>
使用实施例5的方法，能够获得与实施例2和实施例3的效果相同的效果。
实施例6
<<模/数转换器的方案(实施例6)>>
图14是图示根据本发明的实施例6的模/数转换器的主要部分的示意性构造示例和操作示例的电路框图。图14中图示的MASH型西格玛-德尔塔ADC的构造是实施例3中的图11的构造示例和实施例4中的图12的构造示例的组合。也就是，如图11的情况一样，向调制器SDM2的模拟加法/减法器AS21a输入模拟积分器单元INTU1的输出信号S14。如图12的情况一样，探测信号X通过数/模转换器电路DAC14被注入到调制器SDM1的输入部分中的模拟加法/减法器AS11a。在这种情况下，输出信号S14包括探测信号X的分量。因此，如图12的情况一样，不存在对将探测信号X单独注入到调制器SDM2的输入部分中的模拟加法/减法器AS21a的需要。
<<实施例6的主要效果>>
使用实施例6的方法，能够获得与实施例3和实施例4的效果相同的效果。
实施例7
<<模/数转换器的方案(实施例7)>>
图15是图示根据本发明的实施例7的模/数转换器的主要部分的示意性构造示例和操作示例的电路框图。与实施例1中的图2的构造示例相比，在图15中图示的MASH型西格玛-德尔塔ADC中，模拟积分器单元INTU1和INTU2分别由模拟积分器单元INTU1a和INTU2a替代，并且另外，将调节电路PCC1和PCC2添加到其中。
模拟积分器单元INTU1a和INTU2a中的每个包括能够可变化地设定的电路参数。特别地，例如，其可以具有其中图4A中的电阻器R是可变电阻器的构造或运算放大器OPAMP的偏置电流值是可变的构造。调节电路PCC1基于自适应滤波器AF1的搜索结果来调节模拟积分器单元INTU1a的电路参数，而调节电路PCC2基于自适应滤波器AF2的搜索结果来调节模拟积分器单元INTU2a的电路参数。
例如，如图7A中图示的是，作为自适应滤波器AF1的搜索结果的传递函数H1D(f)包括抽头系数ak (D)(k＝0,1,…)。使用模拟积分器单元INTU1中包括的运算放大器的RC时间常数、增益和频带，以解析方式(用数字表达式)表示该抽头系数ak (D)。因此，调节电路PCC1能够使用抽头系数ak (D)的值，通过数字运算对运算放大器的RC时间常数、增益和频带进行反演计算。基于该计算结果，其调节运算放大器的RC时间常数、增益和频带。
在调节之后，自适应滤波器AF1可以再次执行搜索。也就是，其可以重复进行“在自适应滤波器AF1搜索传递函数之后，其被反映到噪声消除滤波器NCF2，并且调节电路PCC1基于自适应滤波器AF1的搜索结果来调节模拟积分器单元INTU1”。这同样适用于自适应滤波器AF2。在该示例中，模拟积分器单元INTU1a和INTU2a二者均包括能够被可变化地设定的电路参数。然而，也可以仅仅模拟积分器单元INTU1a和INTU2a中的一个包括能够被可变化地设定的电路参数。
<<实施例7的主要效果>>
使用实施例7的方法，能够获得与实施例1中描述的各种效果中的效果相同的效果。因为模拟积分器单元INTU1a和INTU2a的特性变化能够保持在预定范围内，所以能够适当地调节ADC的频率特性(也就是，从外部输入信号SI到外部输出信号SO的传递函数)。结果，例如，如图1的毫米波雷达系统一样，在包括多个模/数转换器ADC[1]至ADC[n]的系统中，能够减少频率特性的多个ADC之间的不匹配，从而使能够提高雷达的准确性。注意的是，模拟积分器单元INTU1a和INTU2a的电路参数的调节是通过观察调制器SDM1和SDM2的输出信号而不是如图21的情况一样的外部输出信号SO来执行的，因此使能够促进调节或者提高调节准确性。
实施例8
<<模/数转换器的方案(实施例8)>>
图16是图示根据本发明的实施例8的模/数转换器的主要部分的示意性构造示例和操作示例的电路框图。除了实施例1中的图2的构造示例之外，图16中图示的MASH型西格玛-德尔塔ADC还包括频率特性校正电路FSC。频率特性校正电路FSC使自适应滤波器AF1和AF2的搜索结果被反映到数字加法/减法器DAS31的输出信号。通过这样做，在其调节ADC的频率特性之后，其输出外部输出信号SO。
例如，图16图示了其中ADC的频率特性被校正为“1”(也就是，平坦频率特性)的操作示例。在图16中，还如图19中描述的是，调制器SDM1(量化器QT1)的输出信号S11包括“STF1·SI”的分量。信号传递函数(STF1)是“1-H1A_R(f)”。噪声消除滤波器NCF1的输出信号S12包括“H1A2A_R(f)·SI”(H1A2A_R(f)＝{1-H1A_R(f)}·H2A_R(f))的分量。噪声消除滤波器NCF2的输出信号S22不包括外部输入信号SI的分量。
频率特性校正电路FSC从自适应滤波器AF1和AF2的搜索结果中获取传递函数H1A_R(f)和H2A_R(f)，并且计算随着整个ADC的信号传递函数的变化而变化的传递函数H1A2A_R(f)(＝{1-H1A_R(f)}·H2A_R(f))的反函数“1/H1A2A_R(f)”。频率特性校正电路FSC将数字加法/减法器DAS31的输出信号与反函数“1/H1A2A_R(f)”相乘，从而平滑地校正ADC的频率特性。
<<实施例8的主要效果>>
使用实施例8的方法，能够获得与实施例1的各种效果中的效果相同的效果。如实施例7的情况一样，能够减少多个ADC之间的频率特性不匹配，并且能够提高例如毫米波雷达系统的准确性。另外，在个体ADC中，能够改善频率特性(以扩宽信号频带)。
实施例9
<<模/数转换器的方案(实施例9)>>
图17是图示根据本发明的实施例9的模/数转换器的主要部分的示意性构造示例和操作示例的电路框图。图17中图示的MASH型西格玛-德尔塔ADC具有来自实施例1中的图2的构造示例的以下三个不同点。作为第一点的是，除了探测信号X之外，探测信号生成电路XG还生成探测信号X2。作为第二点的是，调制器SMD2中的模拟加法/减法器AS21由模拟加法/减法器AS21b替代，并且存在将探测信号X2注入到模拟加法/减法器AS21b的数/模转换器电路DAC22。作为第三点的是，误差信号E2被输入到噪声消除滤波器NCF2。
因此，能够将不同的探测信号X和X2分别注入到调制器SDM1和SDM2。如探测信号X一样，探测信号X2是例如1-比特的伪随机信号，并且是由与探测信号X的序列不同的M序列生成的。该信号与探测信号X不相关。自适应滤波器AF2基于调制器SDM2(量化器QT2)的输出信号S21和其自身的输出信号S23之间的误差信号E2来搜索传递函数H2A_R(f)。
此时，与图2的情况不同，输出信号S21包括“H2A_R(f)·X2”的分量和“H2D(f)·X2”的分量。如图2的情况一样，实际上，输出信号S21还包括“H2A_R(f)·X”的分量。探测信号X和探测信号X2彼此不相关。自适应滤波器AF2替代图8中的探测信号X搜索作为输入的探测信号X2。因此，如图8中图示的是，当输出信号S21中的探测信号X的分量被假定为自适应滤波器AF2的输入时，其是可忽略的。
使用此构造，探测信号X2仅被注入到调制器SDM2。因此，与探测信号X不同，其不能够被噪声消除电路NCU消除。作为消除探测信号X2之后的信号的误差信号E2被输入到噪声消除滤波器NCF2。虽然未示出，但是除了量化误差Q1的分量之外，误差信号E2还包括量化误差Q2的分量和探测信号X的分量。量化误差Q1的分量和探测信号X的分量由噪声消除电路NCU消除。
<<实施例9的主要效果>>
使用实施例9的方法，能够获得与实施例1中描述的各种效果中的效果相同的效果。从自适应滤波器AF2的搜索准确性的观点考虑，实施例1的方法可以是更优选的。也就是，自适应滤波器AF2需要搜索传递函数H2A_R(f)(也就是，从量化误差Q1的施加点直至调制器SDM2的输出信号S21的传递函数)。然而，在这种情况下，其搜索调制器SDM2的信号传递函数(STF2)。传递函数H2A_R(f)和信号传递函数(STF2)不一定相互一致。例如，如实施例3中所描述的是，当图4A和图4B中描述的模拟积分器用于模拟积分器单元INTU1时，或者当图17的构造以图11的形式修改时，在传递函数H2A_R(f)和信号传递函数(STF2)之间生成差异。
实施例10
<<模/数转换器的方案(实施例10)>>
图18是图示根据本发明的实施例10的模/数转换器的主要部分的示意性构造示例和操作示例的电路框图。与实施例3中的图11的构造示例相比，在图18中图示的MASH型西格玛-德尔塔ADC中，作为西格玛-德尔塔型调制器的调制器SDM2由奈奎斯特型(Nyquist-type)模/数转换器单元ADCU替代。模/数转换器单元ADCU仅包括量化器QT2，例如，管线型ADC、连续比较型ADC、循环型ADC、快闪型ADC或其混合型。当图11中的第二级中的调制器的积分度数是0度数时，该构造还能够是MASH型西格玛-德尔塔ADC。
如图11的情况一样，来自调制器SDM1的输出信号包括“HPRE(f)·Q1”的分量和“HPRE(f)·X”的分量。奈奎斯特型模/数转换器单元ADCU的传递函数是“z-L”(L是针对A/D转换必需的时钟函数)。自适应滤波器AF2搜索“z-L·HPRE(f)”作为传递函数H2A_R(f)。
<<实施例10的主要效果>>
使用实施例10的方法，能够获得与实施例3中描述的各种效果相同的效果。奈奎斯特型模/数转换器单元ADCU的比特的数目能够大于西格玛-德尔塔型调制器中的量化器的比特的数目，从而降低量化误差Q2。也就是，与图11的构造示例相比，替代针对量化误差Q2的积分度数(导致噪声整形效果减弱)，能够降低量化误差Q2本身。结果，能够实现MASH型西格玛-德尔塔ADC的高分辨率。
已经基于优选实施例具体描述了由本发明人作出的发明。本发明不限于优选实施例，并且可在不脱离其范围的情况下进行各种改变。例如，为了容易描述本发明，已经具体描述了上述实施例，并且这些实施例不限于包括全部上述构造的实施例中的任一个。一个实施例的构造的部分有可能能够由另一个实施例的构造替代，并且一个实施例的构造可以被添加到另一个实施例的构造。每个实施例的构造的部分可以被添加到另一个实施例的构造、从其中被删除、或由其替代。
例如，已经以举例方式描述了具有两级构造的MASH型西格玛-德尔塔ADC。然而，其可以扩展到三级或更多级。
[附加注释]
(1)一种用于MASH(多级噪声整形)型和西格玛-德尔塔型模/数转换器的校正方法，所述于MASH(多级噪声整形)型和西格玛-德尔塔型模/数转换器包括：第一调制器，所述第一调制器包括第一模拟积分器和第一量化器，所述第一模拟积分器包括模拟电路，以及所述第一量化器将所述第一模拟积分器的输出信号量化，并且向其输入作为模拟信号的外部输入信号；第二调制器，所述第二调制器与所述第一调制器的后一级联接并且包括第二量化器；噪声消除电路，所述噪声消除电路使用第一噪声消除滤波器和第二噪声消除滤波器来消除由所述第一量化器生成的量化误差，所述第一噪声消除滤波器向其输入所述第一量化器的输出信号，所述第二噪声消除滤波器向其输入所述第二量化器的输出信号，所述校正方法包括：
第一步骤，向所述第一调制器注入探测信号；
第二步骤，通过根据所述探测信号观察所述第一量化器的输出信号来搜索所述第一调制器的传递函数；
第三步骤，通过根据所述探测信号观察所述第二量化器的输出信号来搜索所述第二调制器的传递函数；
第四步骤，使所述第二步骤的搜索结果反映到所述第二噪声消除滤波器的抽头系数；以及
第五步骤，使所述第三步骤的搜索结果反映到所述第一噪声消除滤波器的抽头系数。
(2)一种MASH(多级噪声整形)型和西格玛-德尔塔型模/数转换器，其包括：
第一调制器，所述第一调制器包括第一模拟积分器和第一量化器，所述第一模拟积分器包括模拟电路，以及所述第一量化器对所述第一模拟积分器的输出信号进行量化，并且向其输入作为模拟信号的外部输入信号；
奈奎斯特型模/数转换器单元，所述奈奎斯特型模/数转换器单元与所述第一调制器的后一级联接并且包括第二量化器；
探测信号生成电路，所述探测信号生成电路向所述第一调制器注入探测信号；
第一自适应滤波器，所述第一自适应滤波器通过根据所述探测信号观察所述第一量化器的输出信号来搜索所述第一调制器的传递函数；
第二自适应滤波器，所述第二自适应滤波器通过根据所述探测信号观察所述第二量化器的输出信号来搜索所述奈奎斯特型模/数转换器单元的传递函数；以及
噪声消除电路，所述噪声消除电路使用所述第一自适应滤波器的搜索结果和所述第二自适应滤波器的搜索结果来消除由所述第一量化器生成的量化误差。
Claims (20)
1.一种MASH(多级噪声整形)型和西格玛-德尔塔型模/数转换器，其包括：
第一调制器，所述第一调制器包括第一模拟积分器和第一量化器，并且作为模拟信号的外部输入信号被输入到所述第一调制器，其中，所述第一模拟积分器包括模拟电路，并且所述第一量化器对所述第一模拟积分器的输出信号进行量化；
第二调制器，所述第二调制器被联接到所述第一调制器的后一级，并且包括第二量化器；
探测信号生成电路，所述探测信号生成电路向所述第一调制器注入探测信号；
第一自适应滤波器，所述第一自适应滤波器通过根据所述探测信号观察所述第一量化器的输出信号来搜索所述第一调制器的传递函数；
第二自适应滤波器，所述第二自适应滤波器通过根据所述探测信号观察所述第二量化器的输出信号来搜索所述第二调制器的传递函数；以及
噪声消除电路，所述噪声消除电路使用所述第一自适应滤波器的搜索结果和所述第二自适应滤波器的搜索结果来消除由所述第一量化器生成的量化误差。
2.根据权利要求1所述的模/数转换器，其中，
所述探测信号是伪随机信号。
3.根据权利要求2所述的模/数转换器，其中，
所述探测信号是1-比特的伪随机信号。
4.根据权利要求1所述的模/数转换器，其中，
所述探测信号是模拟信号，并且通过第三模拟加法/减法器被注入到所述第一量化器的输入信号。
5.根据权利要求1所述的模/数转换器，其中，
所述探测信号是数字信号，并且通过第三模拟加法/减法器被注入到所述第一量化器的输出信号。
6.根据权利要求1所述的模/数转换器，其中，所述噪声消除电路包括：
第一噪声消除滤波器，所述第一噪声消除滤波器是被输入有所述第一量化器的输出信号的数字滤波器，并且所述第一噪声消除滤波器包括基于所述第二自适应滤波器的搜索结果的抽头系数，
第二噪声消除滤波器，所述第二噪声消除滤波器是被输入有所述第二量化器的输出信号的数字滤波器，并且所述第二噪声消除滤波器包括基于所述第一自适应滤波器的搜索结果的抽头系数，以及
第一数字加法/减法器，所述第一数字加法/减法器计算所述第一噪声消除滤波器的输出信号和所述第二噪声消除滤波器的输出信号之间的差分。
7.根据权利要求1所述的模/数转换器，
其中，所述第一自适应滤波器基于作为在根据所述探测信号的所述第一量化器的输出信号和所述第一自适应滤波器的输出信号之间的误差的第一误差信号，使用LMS(最小均方)算法来搜索该第一自适应滤波器的自身的抽头系数，以及
其中，所述第二自适应滤波器基于作为在根据所述探测信号的所述第二量化器的输出信号和所述第二自适应滤波器的输出信号之间的误差的第二误差信号，使用所述LMS算法来搜索该第二自适应滤波器的自身的抽头系数。
8.根据权利要求7所述的模/数转换器，
其中，所述第一自适应滤波器和所述第二自适应滤波器中的每个自适应滤波器包括多个抽头电路和数字加法器，所述数字加法器将每个所述抽头电路的输出信号相加，
其中，每个所述抽头电路包括：
第一数字乘法器，所述第一数字乘法器将所述第一误差信号和所述第二误差信号中的相应的误差信号与延迟探测信号相乘，
数字积分器，所述数字积分器对通过将所述第一数字乘法器的乘法结果与预定步进系数相乘而获得的值进行积分，以及
第二数字乘法器，所述第二数字乘法器将所述延迟探测信号与所述数字积分器的积分结果相乘，并且将该乘法结果输出到所述数字加法器，以及
其中，所述延迟探测信号在所述抽头电路之间是不同的，并且是通过将所述探测信号以在所述抽头电路之间不同的度数来进行延迟所获得的。
9.根据权利要求1所述的模/数转换器，
其中，所述第一模拟积分器包括能够被可变化地设定的电路参数，以及
其中，所述模/数转换器还包括调节电路，所述调节电路基于所述第一自适应滤波器的搜索结果来调节所述第一模拟积分器的所述电路参数。
10.根据权利要求6所述的模/数转换器，还包括：
频率特性校正电路，所述频率特性校正电路通过使所述第一自适应滤波器的搜索结果和所述第二自适应滤波器的搜索结果被反映到所述第一数字加法/减法器的输出信号来校正所述模/数转换器的频率特性。
11.一种MASH(多级噪声整形)型和西格玛-德尔塔型模/数转换器，其包括：
第一调制器，作为模拟信号的外部输入信号被输入到所述第一调制器，并且所述第一调制器包括第一量化器；
第二调制器，所述第二调制器被联接到所述第一调制器的后一级，并且所述第二调制器包括第二量化器；
探测信号生成电路，所述探测信号生成电路生成第一探测信号，并且向所述第一调制器注入所述第一探测信号；
第一自适应滤波器，所述第一自适应滤波器通过根据所述第一探测信号观察所述第一量化器的输出信号来搜索所述第一调制器的传递函数；
第二自适应滤波器，所述第二自适应滤波器通过观察所述第二量化器的输出信号来搜索所述第二调制器的传递函数；以及
噪声消除电路，所述噪声消除电路使用所述第一自适应滤波器的搜索结果和所述第二自适应滤波器的搜索结果来消除由所述第一量化器生成的量化误差，
其中，所述第一调制器包括：
第一模拟积分器，所述第一模拟积分器包括模拟电路，
所述第一量化器，所述第一量化器对所述第一模拟积分器的输出信号进行量化，
第一数/模转换器电路，所述第一数/模转换器电路将所述第一量化器的输出信号转换成模拟信号，以及
第一模拟加法/减法器，所述第一模拟加法/减法器输出所述外部输入信号和所述第一数/模转换器电路的输出信号之间的差分信号。
12.根据权利要求11所述的模/数转换器，其中，
所述第一探测信号被注入到所述第一量化器的输入信号或输出信号。
13.根据权利要求11所述的模/数转换器，其中，
所述第一探测信号被注入到所述第一模拟加法/减法器。
14.根据权利要求11所述的模/数转换器，其中，所述第二调制器包括：
第二模拟积分器，所述第二模拟积分器包括模拟电路，
所述第二量化器，所述第二量化器对所述第二模拟积分器的输出信号进行量化，
第二数/模转换器电路，所述第二数/模转换器电路将所述第二量化器的输出信号转换成模拟信号，以及
第二模拟加法/减法器，所述第二模拟加法/减法器将作为来自所述第一调制器的信号的包括所述量化误差的分量的第一信号和所述第二数/模转换器电路的输出信号之间的差分信号输出到所述第二模拟积分器。
15.根据权利要求14所述的模/数转换器，其中，
所述第一探测信号被注入到所述第一模拟加法/减法器和所述第二模拟加法/减法器。
16.根据权利要求14所述的模/数转换器，
其中，所述探测信号生成电路还生成第二探测信号，并且向所述第二模拟加法/减法器注入所述第二探测信号，以及
其中，所述第二自适应滤波器通过根据所述第二探测信号观察所述第二量化器的输出信号来搜索所述第二调制器的传递函数。
17.根据权利要求14所述的模/数转换器，
其中，所述第二模拟积分器包括能够被可变化地设定的电路参数，以及
其中，所述模/数转换器还具有调节电路，所述调节电路基于所述第二自适应滤波器的搜索结果来调节所述第二模拟积分器的所述电路参数。
18.一种毫米波雷达系统，其包括：
高频单元，所述高频单元将发射波发射到对象，并且通过使用所述发射波对由多个天线接收到的来自所述对象的反射波进行降频转换来生成多个差拍信号，
低通滤波器，所述差拍信号被输入到所述低通滤波器；以及
基带单元，所述基带单元处理来自所述低通滤波器的所述差拍信号，
其中，所述基带单元包括多个MASH(多级噪声整形)型和西格玛-德尔塔型模/数转换器，每个所述MASH(多级噪声整形)型和西格玛-德尔塔型模/数转换器将来自所述低通滤波器的每个所述差拍信号转换成数字信号，
其中，每个所述模/数转换器包括：
第一调制器，所述第一调制器包括第一模拟积分器和第一量化器，并且所述差拍信号中的相应的差拍信号被输入到所述第一调制器，其中，所述第一模拟积分器包括模拟电路，并且所述第一量化器对所述第一模拟积分器的输出信号进行量化，
第二调制器，所述第二调制器被联接到所述第一调制器的后一级，并且所述第二调制器包括第二模拟积分器和第二量化器，所述第二模拟积分器包括模拟电路，并且所述第二量化器对所述第二模拟积分器的输出信号进行量化，
探测信号生成电路，所述探测信号生成电路向所述第一调制器注入探测信号；
第一自适应滤波器，所述第一自适应滤波器通过根据所述探测信号观察所述第一量化器的输出信号来搜索所述第一调制器的传递函数，
第二自适应滤波器，所述第二自适应滤波器通过根据所述探测信号观察所述第二量化器的输出信号来搜索所述第二调制器的传递函数，以及
噪声消除电路，所述噪声消除电路使用所述第一自适应滤波器的搜索结果和所述第二自适应滤波器的搜索结果来消除由所述第一量化器生成的量化误差。
19.根据权利要求18所述的毫米波雷达系统，
其中，所述第一模拟积分器或所述第二模拟积分器包括能够被可变化地设定的电路参数，以及
其中，每个所述模/数转换器具有调节电路，所述调节电路基于所述第一自适应滤波器的搜索结果来控制所述第一模拟积分器的所述电路参数，或者基于所述第二自适应滤波器的搜索结果来调节所述第二模拟积分器的所述电路参数。
20.根据权利要求18所述的毫米波雷达系统，
其中，所述噪声消除电路包括：
第一噪声消除滤波器，所述第一噪声消除滤波器是被输入有所述第一量化器的输出信号的数字滤波器，并且所述第一噪声消除滤波器包括基于所述第二自适应滤波器的搜索结果的抽头系数，
第二噪声消除滤波器，所述第二噪声消除滤波器是被输入有所述第二量化器的输出信号的数字滤波器，并且所述第二噪声消除滤波器包括基于所述第一自适应滤波器的搜索结果的抽头系数，以及
第一数字加法/减法器，所述第一数字加法/减法器计算所述第一噪声消除滤波器的输出信号和所述第二噪声消除滤波器的输出信号之间的差分，以及
其中，每个所述模/数转换器还具有频率特性校正电路，所述频率特性校正电路通过使所述第一自适应滤波器的搜索结果和所述第二自适应滤波器的搜索结果被反映到所述第一数字加法/减法器的输出信号来校正该模/数转换器的自身的频率特性。
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