CN115280677A - 模数转换器设备 - Google Patents

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CN115280677A
CN115280677A CN202080098194.7A CN202080098194A CN115280677A CN 115280677 A CN115280677 A CN 115280677A CN 202080098194 A CN202080098194 A CN 202080098194A CN 115280677 A CN115280677 A CN 115280677A
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路易斯·加西亚·欧都尼兹
马克西姆·圭洛德
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Abstract

本发明涉及一种模数转换器(analog‑to‑digital converter，ADC)设备，包括：模拟混频器，用于根据模拟混频参数集关联第一多个模拟输入信号，以提供第二多个关联模拟信号；模数转换器，用于根据模ADC参数集将所述第二多个关联模拟信号转换为所述第二多个关联模拟信号的数字表示；数字估计器，用于根据所述模拟混频参数集和所述模ADC参数集，将所述第二多个关联模拟信号的所述数字表示转换为所述第一多个模拟输入信号的数字表示。所述模ADC参数集是基于所述第二多个关联模拟信号的关联性。

Description

模数转换器设备
技术领域
本发明涉及一种模数转换器(analog-to-digital convertor，ADC)设备和一种用于模数转换的方法。本发明大体上涉及数字信号处理和电信领域。更具体地，本发明涉及用于使用精确性较低的单独模数转换器提高多个模拟输入信号的模数转换精确性的技术。
背景技术
将数字信号处理算法应用于多个模拟输入信号需要模拟信号和数字信号处理器之间的接口。模拟信号使用模数转换(analog-to-digital conversion，ADC)单元进行采样和量化，以产生任何数字信号处理单元需要的数字输入。如果模拟输入信号以奈奎斯特速率或更高的速率采样，并以非常高的精度量化，则ADC单元的影响可以忽略不计，因为数字信号处理 (digital signal processing，DSP)单元根据ADC输出重建的数字信号近似于失真可忽略不计的模拟输入信号。
在某些应用中，精度非常高的模数转换器具有高成本和/或高功耗，甚至在当前技术下不可行。这就是宽带多GHz模拟信号的模数转换的情况。事实上，以非常高的采样速率和高分辨率工作的当前ADC技术受限于时序(或孔径)抖动，即无法在精确定义的时间内采样。特别是，基于电子的ADC无法实现小于1飞秒的时序抖动，因此，基于光子的ADC架构用于满足数十GHz级的采样频率所需的严格时序抖动。尽管如此，分辨率非常高的宽带 ADC在理论上也存在困难。事实上，精度严格低于8位，这在某些应用中是不够的。例如，不能保证预期的THz无线通信所需的高阶调制来支持非常高的吞吐量。
发明内容
本发明的目的是提供一种新的ADC架构来解决上述问题。特别地，目标是提高可应用于宽带多GHz模拟信号的分辨率非常高的宽带ADC的模数转换精度。
本发明描述了如何通过引入新的ADC架构来突破上述限制的技术方案，该架构包括 ADC之前模拟输入的额外模拟处理和数字输出的替代数字信号处理。因此，所公开的架构实现了比用于量化输入信号的单独ADC的标称精度更高的“有效”精度。
本发明提供了一种装置和方法，用于通过有效地产生和利用待转换模拟信号之间的关联性来提高多个模拟信号的模数转换精度。相比于传统ADC架构和最新单独ADC，产生了更高的有效精度。假定所需的关联性不存在于模拟输入信号中，而是在ADC单元内部产生。
根据第一方面，本发明涉及一种模数转换器(analog-to-digital converter，ADC)设备，包括：模拟混频器，用于根据模拟混频参数集关联第一多个模拟输入信号，以提供第二多个关联模拟信号；模数转换器，用于根据模ADC参数集将所述第二多个关联模拟信号转换为所述第二多个关联模拟信号的数字表示；数字估计器，用于根据所述模拟混频参数集和所述模ADC参数集，将所述第二多个关联模拟信号的所述数字表示转换为所述第一多个模拟输入信号的数字表示，其中，所述模ADC参数集是基于所述第二多个关联模拟信号的关联性。
这种ADC设备可用作具有非常高分辨率的宽带ADC，可应用于宽带多GHz模拟信号。所述ADC设备实现了比用于量化输入信号的单独ADC的标称精度更高的“有效”精度。
如图12a和图12b所示，所述ADC设备获得来自特定模块组合的精度增益，而不仅仅是来自增加单独ADC的数量。所述ADC设备实现的有效精度取决于单独ADC的数量及其分辨率。所述ADC设备的性能对模拟输入的精确关联性保持稳定性，不需要估计。
本发明中的模拟混频器是一种设备或电路，用于将电信号或电子信号组合成复合输出信号。
所述模拟混频器也称为模拟混频电路(analog mixing circuit或analog mixingcircuitry) 或模拟混频处理电路。所述模拟混频器根据模拟混频参数集关联第一多个模拟输入信号，以提供第二多个关联模拟信号。
所述模数转换器也可以称为模数转换(analog-to-digital-conversion，ADC)电路或ADC 电路或ADC处理电路。所述模数转换器根据模ADC参数集将所述第二多个关联模拟信号转换为所述第二多个关联模拟信号的数字表示。所述模数转换器可以由处理器实现。
所述数字估计器也被称为数字估计电路(digital estimation circuit或digital estimation circuitry)或数字估计处理电路。所述数字估计器根据所述模拟混频参数集和所述模ADC参数集，将所述第二多个关联模拟信号的所述数字表示转换为所述第一多个模拟输入信号的数字表示。所述数字估计器可以由处理器实现，例如数字信号处理器。
所述模ADC参数可以预先定义并离线设置，或者可以在操作期间提供，即在线。
在所述ADC设备的示例性实现方式中，所述ADC设备包括数字控制器，用于提供参数，特别是所述模拟混频参数集和/或所述模ADC参数集。
通过使用这种数字控制器，必要时可以由所述数字控制器灵活提供和调整所述参数。或者，可以使用预配置的参数或固定的参数。
例如，可以通过使用所述模拟混频参数计算
Figure BDA0003835306260000021
个模拟输入的
Figure BDA0003835306260000022
个线性组合来提供第二多个
Figure BDA0003835306260000023
关联模拟信号(402)的关联性。在这种情况下，所述模拟混频参数是所述线性组合的乘法因子。所述模拟混频参数可以作为混频矩阵提供，例如，使得所述第二多个
Figure BDA0003835306260000024
关联模拟信号(402)由所述
Figure BDA0003835306260000025
个模拟输入与所述混频矩阵的矩阵乘法产生。
此外，或可选地，所述
Figure BDA0003835306260000026
个模拟输入可以由于物理信道上的传输而关联。在一种示例性实现方式中，所述
Figure BDA0003835306260000027
个模拟输入由天线阵列接收。在这种情况下(所述
Figure BDA0003835306260000028
个模拟输入已经关联)，所述模拟混频参数可以用于提供所述关联模拟信号402的附加关联性，或者可以替换地省略。
在所述ADC设备的示例性实现方式中，所述第二多个关联模拟信号大于所述第一多个模拟输入信号。
这提供了一个技术优点，即可以在所述多个关联模拟信号之间实现更高的关联性，从而提高所述AD转换的精度。
在所述ADC设备的一种示例性实现方式中，所述模拟混频器用于根据所述第一多个模拟输入信号的线性组合，通过使用所述模拟混频参数集生成所述第二多个关联模拟信号。
这提供了一个技术优点，即所述多个关联模拟信号之间的关联性可以容易地调整。
所述模拟混频参数是所述模拟输入信号的所述线性组合的乘法因子。
在所述ADC设备的一种示例性实现方式中，所述模ADC参数集是基于所述第一多个模拟输入信号的所述数字表示与所述第一多个模拟输入信号的偏差。
通过使用所述ADC设备，可以应用自适应算法来控制AD转换收敛到最小偏差或失真。
在所述ADC设备的一种示例性实现方式中，所述模数转换器用于根据应用于所述第二多个关联模拟信号的放大器增益集处理所述第二多个关联模拟信号，其中，所述放大器增益集是基于所述模ADC参数集。
这提供了一个优点，即所述放大器增益可用于调整每个关联模拟信号的动态范围，以提高所述数字估计的精度。
在所述ADC设备的一种示例性实现方式中，所述模数转换器用于根据应用于所述放大的第二多个关联模拟信号的抖动信号集，处理所述第二多个关联模拟信号，其中，所述抖动信号集由所述模数转换器生成。
抖动可以定义为一种有意应用的噪声形式，用于随机化量化误差。通过根据一组抖动信号处理所述第二多个关联模拟信号，所述量化噪声独立于所述第二多个关联模拟信号。
在所述ADC设备的一种示例性实现方式中，所述模数转换器用于根据模拟取模运算，然后是采样和量化操作，处理所述第二多个抖动放大的关联模拟信号中的每个信号，以提供第二多个量化指数。
格表示提供了一种替代表示，这对于分析和推导是有用的。
在所述ADC设备的一种示例性实现方式中，所述模数转换器用于根据量化码本集和重建矩阵处理所述第二多个量化指数，其中，所述重建矩阵是基于所述模ADC参数集。
通过根据量化码本集处理所述第二多个量化指数，可以使用可用的数学模型，从而降低设计的复杂性。
在所述ADC设备的一种示例性实现方式中，所述模数转换器用于根据一组模格运算处理所述第二多个量化指数。
通过基于一组模格运算进行这种处理，可以利用所述多个关联模拟信号的关联性来提高所述数字表示的精度。
在所述ADC设备的一种示例性实现方式中，所述模数转换器用于根据所述第一多个模拟输入信号的信号模型提供所述第二多个关联模拟信号的所述数字表示，其中，所述信号模型是基于所述模ADC参数集、模拟混频参数集和量化噪声。
通过使用这种信号模型，可以应用最小二乘方法来迭代地反转系统。
在所述ADC设备的一种示例性实现方式中，所述信号模型是线性系统，表示为：
Figure BDA0003835306260000031
其中，
Figure BDA0003835306260000032
表示所述第一多个模拟输入信号，
Figure BDA0003835306260000033
表示所述第二多个关联模拟信号，
Figure BDA0003835306260000034
表示所述第二多个关联模拟信号的所述数字表示，
Figure BDA0003835306260000035
表示量化噪声，
Figure BDA0003835306260000036
表示混频矩阵，
Figure BDA0003835306260000037
表示重建矩阵，
Figure BDA0003835306260000038
表示包括所述放大器增益的对角矩阵。
通过使用这种线性信号模型，可以应用较不复杂的数学方法，如摩尔-彭罗斯伪逆来确定逆转所述系统。
在所述ADC设备的一种示例性实现方式中，所述数字估计器用于根据由所述模数转换器提供的所述第一多个模拟输入信号的所述信号模型的逆转，提供所述第一多个模拟输入信号的所述数字表示。
通过应用这种逆转，可以有效地重建原始传输的信号，从而可以提高所述ADC设备的精度。
在所述ADC设备的一种示例性实现方式中，所述信号模型的逆转是基于使用所述第一多个模拟输入的统计信息和所述量化噪声的统计信息的最小均方差准则。
这提供了一个优点，即可以有效地应用最小均方差估计的标准算法。
在所述ADC设备的一种示例性实现方式中，所述放大器增益矩阵和所述重建矩阵是基于所述模拟混频参数集。
这提供了一个技术优点，即所述模拟混频参数的反馈可用于提高数字表示的精度。
在所述ADC设备的一种示例性实现方式中，所述放大器增益矩阵和所述重建矩阵是基于所述第一多个模拟输入信号的协方差矩阵。
这提供了一个技术优点，即有关所述模拟输入信号关联性的信息可用于提高AD转换的精度。
根据第二方面，本发明涉及一种用于模数转换的方法，所述方法包括：根据模拟混频参数集关联第一多个模拟输入信号，以提供第二多个关联模拟信号；根据模ADC参数集将所述第二多个关联模拟信号转换为所述第二多个关联模拟信号的数字表示；根据所述模拟混频参数集和所述模ADC参数集，将所述第二多个关联模拟信号的所述数字表示转换为所述第一多个模拟输入信号的数字表示，其中，所述模ADC参数集是基于所述第二多个关联模拟信号的关联性。
这种ADC方法可用作具有非常高分辨率的宽带AD转换，可应用于宽带多GHz模拟信号。如图12a和图12b所示，所述AD转换方法获得来自特定模块组合的精度增益，而不仅仅是来自增加单独ADC的数量。所述AD转换的性能对模拟输入的精确关联性保持稳定性，不需要估计。
在所述方法的一种示例性实现方式中，所述第二多个关联模拟信号大于所述第一多个模拟输入信号。
在所述方法的一种示例性实现方式中，所述方法包括根据所述第一多个模拟输入信号的线性组合，通过使用所述模拟混频参数集生成所述第二多个关联模拟信号。
在所述方法的一种示例性实现方式中，所述模ADC参数集是基于所述第一多个模拟输入信号的所述数字表示与所述第一多个模拟输入信号的偏差。
在所述方法的一种示例性实现方式中，所述方法包括根据所述第一多个模拟输入信号的信号模型提供所述第二多个关联模拟信号的所述数字表示，其中，所述信号模型是基于所述模ADC参数集、模拟混频参数集和量化噪声。
在所述方法的一种示例性实现方式中，所述信号模型是线性系统，表示为：
Figure BDA0003835306260000041
Figure BDA0003835306260000042
其中，
Figure BDA0003835306260000043
表示所述第一多个模拟输入信号，
Figure BDA0003835306260000044
表示所述第二多个关联模拟信号，
Figure BDA0003835306260000045
表示所述第二多个关联模拟信号的所述数字表示，
Figure BDA0003835306260000046
表示量化噪声，
Figure BDA0003835306260000047
表示混频矩阵，
Figure BDA0003835306260000048
表示重建矩阵，
Figure BDA0003835306260000049
表示所述放大器增益的对角矩阵。
在所述方法的一种示例性实现方式中，所述方法包括：根据由所述第一多个模拟输入信号的所述信号模型的逆转，提供所述第一多个模拟输入信号的所述数字表示。
在所述方法的一种示例性实现方式中，所述信号模型的逆转是基于使用所述第一多个模拟输入的统计信息和所述量化噪声的统计信息的最小均方差准则。
在所述方法的一种示例性实现方式中，所述放大器增益矩阵和所述重建矩阵是基于所述模拟混频参数集。
在所述方法的一种示例性实现方式中，所述放大器增益矩阵和所述重建矩阵是基于所述第一多个模拟输入信号的协方差矩阵。
根据第三方面，本发明涉及一种计算机程序，包括程序代码，当在计算机中执行所述程序代码时，执行根据第二方面所述的方法。
根据第四方面，本发明涉及一种在其上存储有指令的非瞬时性计算机可读介质，其中，当所述指令由电子设备中的处理器执行时，使所述处理器执行上述方法的任何实现方式的操作。
附图说明
本发明的其它实施例将结合以下附图进行描述，在附图中：
图1示出了数字信号处理系统100的示意图；
图2示出了图1的数字信号处理系统100的示例性实现方式200的示意图；
图3示出了用于模数转换的模ADC架构300的示意图；
图4是本发明提供的模数转换器(analog-to-digital converter，ADC)设备400的示意图；
图5示出了图4中描绘的ADC设备400的模ADC单元500的示例性实现方式的示意图；
图6示出了图5中描绘的模ADC单元500的模拟块600的示例性实现方式的示意图；
图7示出了图6中描绘的模拟模块603的示例性特性的示意图；
图8示出了图4中描绘的ADC设备400的数字联合重建单元800的示例性实现方式的示意图；
图9示出了图4中描绘的ADC设备400的数字控制块480执行的示例性过程900的示意图；
图10是本发明提供的模数转换器(analog-to-digital converter，ADC)设备1000的一般表示的示意图；
图11是本发明提供的用于模数转换的方法1100的示意图；
图12a示出了本发明提供的用于不关联输入信号的ADC设备的示例性性能图；
图12b示出了本发明提供的用于关联输入信号的ADC设备的示例性性能图。
具体实施方式
以下结合附图进行详细描述，所述附图是描述的一部分，并通过图解说明的方式示出可以实施本发明的具体方面。可以理解的是，在不脱离本发明范围的情况下，可以利用其它方面，并可以做出结构上或逻辑上的改变。因此，以下详细描述不应以限制性的意义来理解，本发明的范围由所附权利要求书界定。
可以理解的是，与所描述的方法有关的注释对于与用于执行方法对应的设备或系统也同样适用，反之亦然。例如，如果描述了特定的方法步骤，则对应的设备可以包括执行所描述的方法步骤的单元，即使在附图中没有明确描述或示出这样的单元。此外，应理解，除非另外明确说明，否则本文中描述的各种示例性方面的特征可以相互组合。
所述设备可以包括集成电路，且可以根据各种技术进行制造。例如，电路可以设计为逻辑集成电路、模拟集成电路、混合信号集成电路、光电路、存储电路和/或集成无源电路。
本文中描述的设备、方法和系统可以包括处理器。在以下描述中，术语“处理器”描述了可用于处理特定任务(或块或步骤)的任何设备。处理器可以是单个处理器或多核处理器，或者可以包括一组处理器，或者可以包括处理模块。处理器可以处理软件、固件或应用等。
所公开的ADC架构包括新型ADC单元，用于将多个模拟输入信号转换为DSP单元进一步处理的多个数字信号。提供了一种新型ADC架构，其能够通过包括以下部分创建并利用模拟信号之间的关联性：
(i)ADC单元中的模拟混频块，其组合模拟输入信号以产生(更大)数量的关联模拟信号；
(ii)模ADC单元和相应的数字联合重建块；
(iii)附加的数字信号处理功能，以共同实现DSP单元侧的接收信号的数字重建；
(iv)数字控制块，用于使块(ii)和(iii)的行为适应由块(i)创建的关联性。
这样，与使用相同量化分辨率的传统ADC相比，有效分辨率得到了提高。事实上，当相应参数由(iv)正确选择时，(i)、(ii)和(iii)的组合相比于传统ADC单元将数字重建信号中量化噪声的影响降至最低，因为传统ADC单元最终受限于单独量化器的分辨率。
图1示出了数字信号处理系统100的示意图。数字信号处理系统100包括模数转换(analog-to-digital convertion，ADC)单元110，用于接收多个
Figure BDA0003835306260000061
个模拟信号101并将这
Figure BDA0003835306260000062
个模拟信号101转换为多个
Figure BDA0003835306260000063
个数字信号102。
Figure BDA0003835306260000064
个数字信号102中的每个信号分别包括
Figure BDA0003835306260000065
个比特到
Figure BDA0003835306260000066
个比特，并表示对应指数103。数字信号处理系统100还包括数字信号处理(digital signal processing，DSP)单元120，包括数字重建电路121和数字信号处理算法122。数字重建电路121处理
Figure BDA0003835306260000067
个数字信号102以提供输入信号101的数字表示104。输入信号101的这种数字表示104可以通过数字信号处理算法122进一步处理。
因此，在数字信号处理系统100中，
Figure BDA0003835306260000068
个模拟输入101由ADC单元110转换为
Figure BDA0003835306260000069
个数字信号102，使得
Figure BDA00038353062600000610
个模拟信号101可以进行数字化重建104，并在DSP单元120中通过一些数字信号处理算法122进一步处理。
将数字信号处理算法应用于多个模拟输入信号101需要模拟信号101和数字信号处理器 120之间的接口。如图1所示，模拟信号101使用模数转换(analog-to-digitalconversion， ADC)单元110进行采样和量化，以产生任何数字信号处理单元120需要的数字输入102。如果模拟输入信号101以奈奎斯特速率或更高的速率采样，并以非常高精度量化，则ADC 单元110的影响可以忽略不计，因为在数字信号处理(digital signal processing，DSP)单元 120中根据ADC输出102重建的数字信号104近似于失真可忽略不计的模拟输入信号101。
本发明提供了一种技术，在ADC单元110中给定一些位分辨率的情况下，最小化单独失真
Figure BDA00038353062600000611
的某一损失函数
Figure BDA00038353062600000612
这些失真提供了通过模拟输入信号101的数字表示 104数字化表示模拟输入信号101时发生的误差的度量。或者，提供了一种技术，在单独失真
Figure BDA00038353062600000613
的一些目标损失函数
Figure BDA00038353062600000614
的情况下，降低ADC单元110中的单独ADC需要的位分辨率。
图2示出了图1的数字信号处理系统100的示例性实现方式200的示意图。在图2所示的数字信号处理系统200中，对于处理
Figure BDA00038353062600000615
个模拟信号101的
Figure BDA00038353062600000616
个路径中的每个路径，ADC单元210包括增益单元211、采样单元212和量化单元213。
Figure BDA00038353062600000617
个数字信号102或其对应指数 103分别由ADC单元210输出。DSP单元220包括
Figure BDA00038353062600000618
个重建单元221，以产生输入信号101 的数字表示104，数字表示104可以通过数字信号处理算法122进一步处理。
在ADC单元210中，每个模拟输入101根据其边缘统计信息独立量化，例如，使用具有一些给定的位分辨率和均匀量化阈值的均匀对称量化器213，以适应模拟输入101的统计信息。然后，每个模拟输入101根据相应量化器213的输出位102唯一地进行数字化重建104。由于该特定架构独立处理所有模拟输入101，其最终性能由ADC单元210的单独 ADC决定，这些ADC在当前技术中无法提供预期的THz无线通信需要的精度。
图3示出了用于模数转换的模ADC架构300的示意图。在图3所示的模ADC架构300中，对于处理
Figure BDA0003835306260000071
个模拟信号301的
Figure BDA0003835306260000072
个路径中的每个路径，模ADC单元310包括模拟块311，模拟块311提供相应的模拟输出信号302，该模拟输出信号302进一步由采样单元312和量化单元313处理。
Figure BDA0003835306260000073
个数字信号304或其对应指数305分别由模ADC单元310输出。模 DSP单元320包括数字联合重建单元321，以产生输入信号301的数字表示306，该数字表示306可以由数字信号处理算法322进一步处理。数字控制块323用于控制
Figure BDA0003835306260000074
个路径中的每个路径的模拟块311。数字控制块323还控制数字联合重建单元321和数字信号处理算法 322。
通过利用多个模拟信号之间可能存在的任何关联性，可以大幅提高将多个模拟信号转换为多个数字信号的精度。图3中描述的ADC将称为模ADC架构300。模拟输入信号301对应于多天线数字接收器的模拟接收信号。因此，可以假设这些信号作为通过无线传播信道的结果是关联的。这一事实可用于实现比模ADC架构中使用的单独ADC的标称精度更高的“有效”精度。
由于本发明针对一般数字信号处理系统，并且不能假定如图1所示的模拟输入信号101 之间的关联性，因此修改图3的模ADC架构300以用于解决目前的问题。因此，引入了一种新型模数转换器(analog-to-digital converter，ADC)设备，如下图4至图10所述。
图4是本发明提供的模数转换器(analog-to-digital converter，ADC)设备400的示意图；
ADC设备400划分在ADC单元410和DSP单元420中，包括：
(i)具有
Figure BDA0003835306260000075
个模拟输入401和
Figure BDA0003835306260000076
个模拟输出402的模拟混频块430(在ADC单元410中)；
(ii)模ADC块(或模ADC架构)411，包括具有
Figure BDA0003835306260000077
个模拟输入402的模ADC单元 500(在ADC单元410中)和提供
Figure BDA0003835306260000078
个数字输出405的对应数字联合重建块800(在DSP单元420中)；
(iii)具有
Figure BDA0003835306260000079
个数字输入405和
Figure BDA00038353062600000710
个数字输出406的数字估计块(或数字估计算法)460 (在DSP单元420中)；
(iv)数字控制块480(在DSP单元420中)，其传送控制信号481、482、483以适应之前块的行为。
在DSP单元420中，还实现了数字信号处理算法470。模拟混频块430也可以称为模拟混频器、模拟混频电路(analog mixing circuit或analog mixing circuitry)或模拟混频处理电路。模ADC块411也可以称为模ADC、模ADC电路(modulo-ADC circuit或modulo-ADCcircuitry)或模ADC处理电路。数字估计块460也可以称为数字估计器、数字估计电路(digital estimation circuit或digital estimation circuitry)或数字估计处理电路。数字控制块 480也可以称为数字控制器、数字控制电路(digital control circuit或digital control circuitry) 或数字控制处理电路。
这些功能块430、411、500、800、460、480不必配置在空间或独特物理设备的一部分中，但也可以在共同充当独特数字信号处理系统的不同物理设备中实现。下面提供了前述块的描述和可能的实施例。
模拟混频块430接收以下各者作为输入：
Figure BDA00038353062600000711
个模拟输入信号401：
Figure BDA00038353062600000712
其中，
Figure BDA00038353062600000713
模拟混频块430输出：
Figure BDA00038353062600000714
个模拟关联信号402：
Figure BDA00038353062600000715
其中，
Figure BDA00038353062600000716
模拟混频块430的一个目的是从
Figure BDA00038353062600000717
个模拟输入信号401中创建
Figure BDA00038353062600000718
(通常
Figure BDA00038353062600000719
)个关联模拟信号402以进行数字转换。虽然该块430的行为可以由数字控制块480适应，但优选保持其固定以降低后续块的适应率。
在一个实施例中，模拟混频块430可以例如通过使用混频矩阵
Figure BDA0003835306260000081
Figure BDA0003835306260000082
计算
Figure BDA00038353062600000811
个模拟输入401的
Figure BDA00038353062600000812
个线性组合来实现：
Figure BDA0003835306260000083
在矢量
Figure BDA00038353062600000813
中收集所有
Figure BDA00038353062600000814
个输出402，可以等效地写入
Figure BDA00038353062600000815
在这种情况下，输出信号402的关联矩阵由以下公式给出：
Figure BDA0003835306260000084
模ADC块411接收以下各者作为输入：模拟关联信号402，
Figure BDA00038353062600000816
和由数字控制块480提供的模拟/数字控制信号482(例如，放大器增益
Figure BDA00038353062600000817
和重建矩阵
Figure BDA00038353062600000818
)。
模ADC块411输出数字重建矢量
Figure BDA00038353062600000819
模ADC块411可以对应于上面关于图3描述的模ADC架构300。
模ADC块411包括将在下面关于图5描述的模ADC单元500(在ADC单元410中)。模ADC块411还包括下面关于图8描述的对应数字联合重建块(或数字联合重建单元)800。
在数字联合重建单元800中，如下面结合图5所描述，由模ADC单元500提供的所有
Figure BDA00038353062600000820
个量化码字
Figure BDA0003835306260000085
在DSP单元420中联合处理，以获得重建矢量405，
Figure BDA0003835306260000086
如下面结合图8所描述。
数字估计算法460，也称为数字联合估计块460从模ADC块411接收数字重建矢量405，
Figure BDA00038353062600000821
从数字控制块480接收模拟混频参数481(例如，混合矩阵
Figure BDA00038353062600000822
) 和模ADC参数481(放大器增益
Figure BDA00038353062600000823
和重建矩阵
Figure BDA00038353062600000824
)作为输入。
数字估计算法460输出联合数字重建信号
Figure BDA0003835306260000087
数字联合估计块460用于联合处理数字重建矢量405，
Figure BDA00038353062600000825
的所有
Figure BDA00038353062600000826
个条目，使得输出 406，
Figure BDA0003835306260000088
提供
Figure BDA00038353062600000827
个模拟输入信号401，
Figure BDA00038353062600000828
的数字表示406。给定模拟混频参数(例如，混合矩阵
Figure BDA00038353062600000829
)和模ADC参数(放大器增益
Figure BDA00038353062600000830
和重建矩阵
Figure BDA00038353062600000831
)，该估计块460通过最小化单独失真
Figure BDA00038353062600000832
的一些损失函数
Figure BDA00038353062600000833
来设计。该块 460中的特定处理取决于在之前块中采用的特定实施例。
下面描述数字联合估计块460的示例性实现方式。
假设模拟混频块430根据上述实现方式实现，则认为
Figure BDA00038353062600000834
进一步假设模ADC块411根据上述实现方式实现，即模ADC单元500包括根据下面结合图5和6描述的实施例实现的
Figure BDA00038353062600000835
个模拟处理块600和根据下面结合图5描述的实施例的
Figure BDA00038353062600000836
个均匀对称中升量化器513，对应的数字联合重建块800根据下面关于图8描述的实施例实现。然后，之前实施例的组合可以近似建模为
Figure BDA00038353062600000837
其中，
Figure BDA0003835306260000089
表示均匀分布在
Figure BDA00038353062600000810
中且与感兴趣信号
Figure BDA00038353062600000910
不关联的量化噪声。给定公式(13)中的信号模型，可以应用从重建矢量
Figure BDA00038353062600000911
估计
Figure BDA00038353062600000912
的任何估计算法。具体的选择取决于根据
Figure BDA00038353062600000913
.已知或假设的数量。
在一个示例性实现方式中，可以采用最小二乘法，并且可以仅通过使用摩尔-彭罗斯伪逆逆转(13)中的线性系统：
Figure BDA0003835306260000091
可以利用
Figure BDA00038353062600000914
的统计信息和量化噪声
Figure BDA00038353062600000915
的统计信息来最小化单独失真
Figure BDA00038353062600000916
的损失函数
Figure BDA00038353062600000917
例如，假设失真
Figure BDA00038353062600000918
是通过重建均方差(mean squared error，MSE)测量的：
Figure BDA0003835306260000092
然后，在(13)中的模型下，将(15)中的失真
Figure BDA00038353062600000919
(其中，
Figure BDA00038353062600000920
)最小化的线性估计器由下式给出：
Figure BDA0003835306260000093
其中，引入输入关联矩阵
Figure BDA00038353062600000921
并且它认为量化噪声满足
Figure BDA00038353062600000922
Figure BDA00038353062600000923
(见上文)。
通过应用公式(7)，可以更准确地计算重建矢量
Figure BDA00038353062600000924
的数学模型。考虑到这一事实，可以得到以下几点
Figure BDA0003835306260000094
其中，
Figure BDA00038353062600000925
表现为均匀分布在
Figure BDA00038353062600000926
中的随机信号。然后，在(17)中的模型下，将(15)中的失真
Figure BDA00038353062600000927
(其中，
Figure BDA00038353062600000928
)最小化的线性估计器由下式给出：
Figure BDA0003835306260000095
其中，
Figure BDA0003835306260000096
和
Figure BDA0003835306260000097
是使用以下项定义的
Figure BDA0003835306260000098
其中，
Figure BDA0003835306260000099
和
Figure BDA00038353062600000929
表示
Figure BDA00038353062600000930
的第
Figure BDA00038353062600000931
列。
数字控制块480接收模拟混频参数(例如，混频矩阵
Figure BDA00038353062600000932
)和(可选地)信号401，
Figure BDA00038353062600000933
(其中，
Figure BDA00038353062600000934
)的关联矩阵
Figure BDA00038353062600000935
作为输入483。
数字控制块480输出模ADC参数481、482(放大器增益
Figure BDA00038353062600000936
和重建矩阵
Figure BDA00038353062600000937
)。
下面描述数字控制块480的功能。
数字控制块480的一个目的是将模ADC块411，即ADC单元500中的
Figure BDA00038353062600001010
个模拟处理块600(见图5和图6)的行为，以及DSP单元420中的数字联合重建块800(见图8)的行为，与模拟混频块430引入的关联性和(可能)与模拟输入401的关联性(如果它们之间存在任何关联性)适应。由于最终目标是最小化单独失真
Figure BDA00038353062600001011
的一些损失函数
Figure BDA00038353062600001012
数字控制块480通过解决以下优化问题获得模ADC参数483：
Figure BDA0003835306260000101
其中，
Figure BDA00038353062600001013
表示重建矩阵814(见图8)，
Figure BDA0003835306260000108
表示对应的可行集，
Figure BDA00038353062600001014
包括要应用于模ADC单元500中的
Figure BDA00038353062600001015
个放大器增益，
Figure BDA0003835306260000109
表示对应的可行集。单独失真
Figure BDA00038353062600001016
对优化变量
Figure BDA00038353062600001017
和
Figure BDA00038353062600001018
的精确依赖性，基本上由模拟混频块430、模ADC块411和数字联合估计块460中采用的实施例以及所采用的失真度量确定。
在一个实施例中，可以假设(i)模拟混频块430遵循上述实施例，(ii)模ADC块411遵循上述实施例。回顾前面实施例的组合可以像公式(17)中那样以数学方式描述，使得重建矢量的第
Figure BDA00038353062600001019
个条目仅提供具有概率的有意义的信息
Figure BDA0003835306260000102
因此，计算
Figure BDA00038353062600001020
中一些放大器增益的重建矩阵
Figure BDA00038353062600001021
的方法是同时最大化(21)(其中，
Figure BDA00038353062600001022
)中的概率的结果。观察到
Figure BDA0003835306260000103
以及
Figure BDA0003835306260000104
这可以通过最大化公式(22)中的下界来近似地完成，如
Figure BDA0003835306260000105
其中，当输入关联矩阵不可用时，可以设置
Figure BDA00038353062600001023
其中，
Figure BDA0003835306260000106
表示第
Figure BDA00038353062600001024
个模拟输入的功率。(24)中的优化问题可以表述为格连续极小问题(successive minima problem，SMP)，例如可以使用J.Wen、L.Li、X.Tang、W.H.Mow和C.Tellambura描述的算法求解：“整数强制线性MIMO接收器设计的高效优化算法”，2017年IEEE国际通信会议(ICC)，巴黎，2017年，第1至6页”。
然后，给定公式(24)中的重建矩阵
Figure BDA00038353062600001025
可以获得放大器增益
Figure BDA00038353062600001026
其中，
Figure BDA00038353062600001027
Figure BDA0003835306260000107
最后，输出放大器增益
Figure BDA00038353062600001028
和重建矩阵
Figure BDA00038353062600001029
来自于图10所示的(24)和(25)中的优化问题之间的迭代。
所述块的输出仅取决于通过关联矩阵
Figure BDA00038353062600001030
的模拟输入信号。可以设置
Figure BDA00038353062600001031
使得所有计算都离线执行，并且指示所公开的ADC架构400行为的参数在操作期间不改变。这样，相对于图3所示的模ADC架构300，所公开的ADC架构在DSP单元420所需的计算复杂性大幅降低。此外，所公开的ADC架构400可以提供与模 ADC架构300相反的性能保证。
图5示出了图4中描绘的ADC设备400的模ADC单元500的示例性实现方式的示意图。模ADC单元500可以对应于上面结合图3描述的模ADC单元310。
对于处理
Figure BDA00038353062600001120
个模拟信号402的
Figure BDA00038353062600001121
个路径中的每个路径，模ADC单元500包括模拟块600，模拟块600提供相应的模拟输出信号501，模拟输出信号501由采样单元512和量化单元513进一步处理。下面结合图6进一步描述模拟块600。
Figure BDA00038353062600001122
个数字信号403或其对应指数 404分别由模ADC单元500输出。
模ADC单元500的功能可以描述如下。首先，模拟输入信号402，
Figure BDA00038353062600001123
中的每个信号由模拟处理块600独立处理以获得信号501，
Figure BDA0003835306260000111
并由采样单元512采样以产生离散时间信号502，
Figure BDA0003835306260000112
下面如图6所述来实现模拟处理块600。
模拟处理块600放大具有增益601，
Figure BDA00038353062600001124
(参见图6)的输入信号402，添加随机抖动信号605，
Figure BDA00038353062600001125
(可以均匀分布在范围
Figure BDA0003835306260000113
内)，并将模拟模运算603应用于
Figure BDA00038353062600001126
使得所得模拟信号501，
Figure BDA0003835306260000114
由以下公式给出：
Figure BDA0003835306260000115
其中，
Figure BDA00038353062600001127
表示图7中所示的模拟取模运算。放大器增益601，
Figure BDA00038353062600001128
根据如上所述的数字控制块480提供的一些信息482进行适配。
然后，由信号502，
Figure BDA0003835306260000116
表示的信号501，
Figure BDA0003835306260000117
的离散时间版本逐样本映射到对应于量化码本
Figure BDA0003835306260000118
中的码字
Figure BDA0003835306260000119
的量化指数404，
Figure BDA00038353062600001110
假设第
Figure BDA00038353062600001129
个模拟块600之后的第
Figure BDA00038353062600001130
个量化器513是分辨率为
Figure BDA00038353062600001131
比特403、输入范围为
Figure BDA00038353062600001132
量化步长为
Figure BDA00038353062600001111
和重建步长为
Figure BDA00038353062600001133
的均匀中升量化器。将模拟处理块600与ADC单元中的对称均匀量化器513组合的效果可以通过一维格来更好地理解，如R.Zamir在文档“信号和网络的格编码；英国：剑桥大学出版社，2014年”所述。考虑
Figure BDA00038353062600001134
对嵌套一维格
Figure BDA00038353062600001112
其中，
Figure BDA00038353062600001113
形成
Figure BDA00038353062600001135
个量化码本为
Figure BDA00038353062600001114
其中
Figure BDA00038353062600001136
Figure BDA00038353062600001115
表示
Figure BDA00038353062600001137
的 Voronoi区域。然后，对应于第
Figure BDA00038353062600001138
个量化器输出
Figure BDA00038353062600001139
的量化码字
Figure BDA00038353062600001116
可以数学方式建模为
Figure BDA00038353062600001119
其中，
Figure BDA00038353062600001140
是对应于每个量化分支的抖动信号605的离散时间版本。第二个等式遵循针对(5)中一维格
Figure BDA00038353062600001141
和
Figure BDA00038353062600001142
的格量化相对于
Figure BDA00038353062600001143
以及模减相对于
Figure BDA00038353062600001144
运算的交换律。公式(6)使用格编码文献中描述的标准符号，例如R.Zamir在文件“信号和网络的格编码；英国：剑桥大学出版社，2014”中所述。
图6示出了图5中描绘的模ADC单元500的模拟块600的示例性实现方式的示意图。
模拟处理块600用增益601
Figure BDA00038353062600001145
放大输入信号402，添加随机抖动信号605
Figure BDA00038353062600001146
(可以均匀分布在范围
Figure BDA00038353062600001117
内)，并对
Figure BDA00038353062600001147
应用模拟取模运算603，使得所得模拟信号501
Figure BDA00038353062600001118
由以下公式给出：
Figure BDA0003835306260000121
其中，
Figure BDA00038353062600001220
表示图7中所示的模拟取模运算。放大器增益601，
Figure BDA00038353062600001221
根据上文结合图 4所述的数字控制块480提供的一些信息482进行适配。
图7示出了图6中描绘的模拟模块603的示例性特性的示意图。该特性可以是图7所示的周期性斜坡，周期为
Figure BDA00038353062600001222
在间隔
Figure BDA00038353062600001223
中，以下关系成立：
Figure BDA0003835306260000122
在间隔
Figure BDA00038353062600001224
中，以下关系成立：
Figure BDA0003835306260000123
在间隔
Figure BDA00038353062600001225
中，以下关系成立：
Figure BDA0003835306260000124
等等。
图8示出了图4中描绘的ADC设备400的数字联合重建单元800的示例性实现方式的示意图。
在数字联合重建单元800中，由模ADC单元500(见图5)提供的所有
Figure BDA00038353062600001226
个量化码字
Figure BDA0003835306260000125
在DSP单元420中联合处理，以获得重建矢量405，
Figure BDA0003835306260000126
如下所述。给定
Figure BDA00038353062600001227
重建矩阵814，
Figure BDA0003835306260000127
Figure BDA0003835306260000128
具有整数系数和非零行列式，使得由上面结合图4描述的数字控制块480提供的
Figure BDA00038353062600001228
是可逆的，重建矢量
Figure BDA0003835306260000129
可以计算为
Figure BDA00038353062600001210
其中，
Figure BDA00038353062600001211
根据R.Zamir：“信号和网络的格编码；英国，剑桥大学出版社，2014”应用格运算的标准属性，公式(7)可重写为
Figure BDA00038353062600001212
其中，
Figure BDA00038353062600001213
Figure BDA00038353062600001229
和
Figure BDA00038353062600001214
表示
Figure BDA00038353062600001230
量化误差，
均匀分布在
Figure BDA00038353062600001215
中。现在注意到，每当
Figure BDA00038353062600001216
得出
Figure BDA00038353062600001217
因此，每个条目
Figure BDA00038353062600001231
都是
Figure BDA00038353062600001232
中关联模拟信号的线性独立线性组合的数字重建，使用重建矩阵
Figure BDA00038353062600001233
的行给出的系数加上一些量化噪声。
图9示出了可以由图4中描绘的ADC设备400的数字控制块480执行的示例性过程900的示意图。
作为输入901，提供混频矩阵
Figure BDA00038353062600001234
和可选的输入关联矩阵
Figure BDA00038353062600001235
在第一个框902中，将权重矩阵911，
Figure BDA00038353062600001236
初始化为某个初始值。在第二个框903中，通过解决上面结合图4所述的格连续极小问题，将矩阵
Figure BDA00038353062600001237
更新到更新的矩阵912，
Figure BDA00038353062600001238
Figure BDA00038353062600001218
在第三个框904中，根据以下信息更新权重矩阵
Figure BDA00038353062600001239
Figure BDA00038353062600001219
在获得更新的矩阵913，
Figure BDA00038353062600001240
和
Figure BDA00038353062600001241
之后，在第四个框905中，使用任何期望的过程或准则检查收敛性。如果不存在收敛907，则该过程返回下一次迭代908到第二个框903。如果存在收敛906，则过程900结束。
图10是本发明提供的模数转换器(analog-to-digital converter，ADC)设备1000的一般表示的示意图。
ADC设备1000包括模拟混频器1010、模数转换器1020和数字估计器1030。
例如，根据图4至图9的描述，模拟混频器1010用于根据模拟混频参数集1001关联第一多个
Figure BDA0003835306260000131
模拟输入信号401，以提供第二多个
Figure BDA0003835306260000132
关联模拟信号402。
例如，根据图4至图9的描述，模数转换器1020用于根据模ADC参数集1002将所述第二多个
Figure BDA0003835306260000133
关联模拟信号402转换为所述第二多个关联模拟信号402的数字表示405。
例如，根据图4至图9的描述，数字估计器1030用于根据模拟混频参数集1001和模ADC参数集1002，将第二多个关联模拟信号402的数字表示405转换为所述第一多个
Figure BDA0003835306260000134
模拟输入信号401的数字表示406。
模ADC参数集1002是基于第二多个
Figure BDA0003835306260000135
关联模拟信号402的关联性，例如，根据图4至图9所述。
模拟混频参数集1001可以包括混频矩阵
Figure BDA0003835306260000136
如上文关于图4至图9所述。模ADC参数集1002可以包括重建矩阵
Figure BDA0003835306260000137
和放大器增益矩阵，也称为上文关于图4至图9描述的权重矩阵。
ADC设备1000可以被视为上面关于图4描述的ADC设备400的一般表示。模拟混频器1010对应于模拟混频块430，模数转换器1020可以代表图4的模ADC架构411，数字估计器可以代表图4的数字估计算法460。
第二多个
Figure BDA0003835306260000138
关联模拟信号402可以大于第一多个
Figure BDA0003835306260000139
模拟输入信号401，例如，如上文关于图4所述。
模拟混频器1010可以用于根据第一多个
Figure BDA00038353062600001310
模拟输入信号401的线性组合，通过使用模拟混频参数集1001生成第二多个
Figure BDA00038353062600001311
关联模拟信号402。
模ADC参数集1002可以基于第一多个
Figure BDA00038353062600001312
模拟输入信号401的数字表示406所述第一多个
Figure BDA00038353062600001313
模拟输入信号401的偏差。
模数转换器1020可以用于根据应用于第二多个
Figure BDA00038353062600001314
关联模拟信号402的放大器增益集处理第二多个
Figure BDA00038353062600001315
关联模拟信号402，其中，所述放大器增益集是基于所述模ADC参数集1002。
模数转换器1020可以用于根据应用于放大的第二多个
Figure BDA00038353062600001316
关联模拟信号402的抖动信号集605，例如，如上文关于图6所述，处理第二多个
Figure BDA00038353062600001317
关联模拟信号402，其中，所述抖动信号集605由所述模数转换器1020生成。
模数转换器1020可以用于根据模拟取模运算603，例如，如上文关于图6所述，然后是采样512和量化513操作，例如，如上文关于图5所述，处理第二多个
Figure BDA00038353062600001318
失真放大的关联模拟信号402中的每一个，以提供第二多个
Figure BDA00038353062600001319
量化指数404，例如，如上文关于图4 所述。
模数转换器1020可以用于根据量化码本集811和重建矩阵814，例如，如上文关于图8 所述，处理第二多个
Figure BDA00038353062600001320
量化指数404，其中，所述重建矩阵814是基于所述模ADC参数集1002。
模数转换器1020可以用于根据一组模格运算处理所述第二多个
Figure BDA00038353062600001321
量化指数(404)，例如，如上文关于图4所述。
模数转换器1020可以用于根据第一多个
Figure BDA0003835306260000141
模拟输入信号401的信号模型，提供第二多个关联模拟信号402的数字表示405，其中，所述信号模型是基于模ADC参数集1002、模拟混频参数集1001和量化噪声，例如，如上文关于图4所述。
信号模型可以是线性系统，表示为：
Figure BDA0003835306260000142
例如，如上文关于图4所述，其中，
Figure BDA0003835306260000143
表示第一多个
Figure BDA0003835306260000144
模拟输入信号401，
Figure BDA0003835306260000145
表示第二多个
Figure BDA0003835306260000146
关联模拟信号402，
Figure BDA0003835306260000147
表示第二多个
Figure BDA0003835306260000148
关联模拟信号402的数字表示405，
Figure BDA0003835306260000149
表示量化噪声，
Figure BDA00038353062600001410
表示混频矩阵，
Figure BDA00038353062600001411
表示重建矩阵，
Figure BDA00038353062600001412
表示放大器增益矩阵。
数字估计器1030用于根据由模数转换器1020提供的第一多个
Figure BDA00038353062600001413
模拟输入信号401 的信号模型的逆转，提供第一多个
Figure BDA00038353062600001414
模拟输入信号401的数字表示406，例如，如上文关于图4所描述。
信号模型的逆转是基于使用所述第一多个
Figure BDA00038353062600001415
模拟输入信号(401)的统计信息和所述量化噪声的统计信息的最小均方差准则，例如，如上文关于图4所述。
放大器增益矩阵和重建矩阵可以基于模拟混频参数集1001，例如，如上文关于图4所述。
放大器增益矩阵和重建矩阵可以基于第一多个
Figure BDA00038353062600001416
模拟输入信号401的协方差矩阵，例如，如上文关于图4所述。
图11是本发明提供的用于模数转换的方法1100的示意图。例如，方法1100可以应用于上面关于图4至图10描述的公开的ADC设备400和1000。
方法1100包括：根据模拟混频参数集1001关联1101第一多个
Figure BDA00038353062600001417
模拟输入信号401，以提供第二多个
Figure BDA00038353062600001418
关联模拟信号402；根据模ADC参数集1002将所述第二多个
Figure BDA00038353062600001419
关联模拟信号402转换1102为所述第二多个关联模拟信号402的数字表示405；根据所述模拟混频参数集1001和所述模ADC参数集1002，将所述第二多个关联模拟信号402的所述数字表示405转换1103为所述第一多个
Figure BDA00038353062600001420
模拟输入信号401的数字表示406，其中，所述模ADC参数集1002是基于所述第二多个
Figure BDA00038353062600001421
关联模拟信号402的关联性。
所述第二多个
Figure BDA00038353062600001422
关联模拟信号(402)大于所述第一多个
Figure BDA00038353062600001423
模拟输入信号401。
方法1100还可以包括：根据第一多个
Figure BDA00038353062600001424
模拟输入信号401的线性组合，通过使用模拟混频参数集1001生成第二多个
Figure BDA00038353062600001425
关联模拟信号402。
模ADC参数集1002可以基于第一多个
Figure BDA00038353062600001426
模拟输入信号401的数字表示406所述第一多个
Figure BDA00038353062600001427
模拟输入信号401的偏差。
方法1100还可以包括：根据第一多个
Figure BDA00038353062600001428
模拟输入信号401的信号模型，提供第二多个关联模拟信号402的数字表示405，其中，所述信号模型是基于模ADC参数集1002、模拟混频参数集1001和量化噪声，例如，如上文关于图4至图10所述。
信号模型可以是线性系统，表示为：
Figure BDA00038353062600001429
其中，
Figure BDA00038353062600001430
表示第一多个
Figure BDA00038353062600001431
模拟输入信号401，
Figure BDA00038353062600001432
表示第二多个
Figure BDA00038353062600001433
关联模拟信号 402，
Figure BDA00038353062600001434
表示第二多个关联模拟信号402的数字表示405，
Figure BDA00038353062600001435
表示量化噪声，
Figure BDA00038353062600001436
表示混频矩阵，
Figure BDA00038353062600001437
表示重建矩阵，
Figure BDA00038353062600001438
表示包括放大器增益矩阵，例如，如上文关于图4至图10所述。
方法1100还可以包括：根据第一多个
Figure BDA00038353062600001439
模拟输入信号401的信号模型的逆转，提供第一多个
Figure BDA00038353062600001440
模拟输入401的数字表示406。
信号模型的逆转可以基于使用第一多个
Figure BDA00038353062600001441
模拟输入信号401的统计信息和量化噪声的统计信息的最小均方差准则，例如，如上文关于图4至图10所述。
放大器增益矩阵和重建矩阵可以基于模拟混频参数集1001，例如，如上文关于图4至图10所述。
放大器增益矩阵和重建矩阵可以基于第一多个
Figure BDA0003835306260000152
模拟输入信号401的协方差矩阵，例如，如上文关于图4至图10所述。
图12a和图12b示出了根据本发明的ADC设备的示例性性能图。图12a示出了不关联输入信号的结果，而图12b示出了关联输入信号的结果。在图12a中，图1201示出了所公开的
Figure BDA0003835306260000153
个6位ADC的ADC架构400的性能，图1202示出了所公开的
Figure BDA0003835306260000154
个7位ADC的 ADC架构400的性能，图1203示出了所公开的
Figure BDA0003835306260000155
个8位ADC的ADC架构400的性能。在图12b中，图1211示出了所公开的
Figure BDA0003835306260000156
个6位ADC的ADC架构400的性能，图1212示出了所公开的
Figure BDA0003835306260000157
个7位ADC的ADC架构400的性能，图1213示出了所公开的
Figure BDA0003835306260000158
个8位ADC的 ADC架构400的性能。
为了说明本发明中提出的新型ADC架构的优点和有益效果，通过数值模拟比较了所公开的ADC架构的性能和传统ADC的性能。认识到模拟真实ADC的困难，采用了一个非常简单的数学模型，该模型仍然能够捕获不同ADC架构的特征。
特别地，实施了以下架构：
(A)传统ADC架构200：见图(2)。ADC单元210具有4个
Figure BDA0003835306260000159
位均匀对称中升量化器213、动态范围
Figure BDA00038353062600001510
和4个非独立重建块221。
(B)模ADC架构300：见图3。ADC单元310具有根据图6实施例实现的4个模拟块 311和根据图7实施例实现的4个
Figure BDA00038353062600001511
位均匀对称中腰量化器313和动态范围
Figure BDA00038353062600001512
联合数字重建321，以及计算模ADC以最小化重建均方差之和的数字控制块323。
(C)公开的ADC架构400：参见图4和关于图4描述的实施例。具体地，
(i)模拟混频块430遵循上面关于图4描述的实施例，混频矩阵
Figure BDA00038353062600001513
是随机截断的酉矩阵；
(ii)模ADC块411遵循上面关于图4描述的实施例，包括具有根据图6实施例实现的
Figure BDA00038353062600001514
个模拟块600的ADC单元500和根据图8实施例实现的
Figure BDA00038353062600001515
个
Figure BDA00038353062600001516
位均匀对称中腰量化器513和动态范围
Figure BDA00038353062600001517
联合数字重建800；
(iii)数字联合估计块460遵循上面关于图4描述的实施例，使用公式(18)中的估计器，假设
Figure BDA00038353062600001518
(iv)数字控制块480遵循上面关于图4描述的实施例，当通过重建均方差测量单独失真(参见(15))，并且损失函数由以下公式给出
Figure BDA0003835306260000151
假设
Figure BDA00038353062600001519
模ADC参数使用图9所示的过程离线计算，并且对于给定的混合矩阵
Figure BDA00038353062600001520
.保持恒定。
当模拟输入信号生成如下时，以前架构的精度由信号量化噪声比衡量：
(a)不关联的情况：输入信号
Figure BDA00038353062600001521
遵循高斯分布，均值和单位方差为零，其中，
Figure BDA00038353062600001522
输入信号不关联：
Figure BDA00038353062600001523
其中，
Figure BDA00038353062600001524
(b)关联的情况：输入信号
Figure BDA00038353062600001525
遵循高斯分布，均值和单位方差为零，其中，
Figure BDA00038353062600001526
输入信号关联：
Figure BDA00038353062600001527
其中，
Figure BDA00038353062600001528
图12(a)和图12(b)分别示出了根据情况(a)和(b)生成模拟信号时，之前ADC 架构实现的信号量化噪声比(Signal-to-Quantization Noise Ratio，SQNR)。
在分析模拟结果后，可以得出结论：
传统ADC架构200(见图2)最终受到单独ADC的精度的限制。将位分辨率增加1位，SQNR的增益预期约为6dB。
模ADC架构300(见图3)使用具有8位分辨率的单独ADC，提供小于6位的有效精度。这一事实是预期的，因为模ADC架构300所要求的条件不满足。
所公开的ADC架构400(见图4)设法产生模ADC单元500所需的关联性，以优于传统ADC架构200，从而提供高于所公开架构中使用的单独ADC的分辨率的有效分辨率。增加单独ADC的数量
Figure BDA0003835306260000161
会产生更高的关联性，从而获得更高的有效精度。图12(a)和图 12(b)中的结果支持了这一说法。
图12(a)和图12(b)中公开的ADC架构400获得的精度增益来自所公开的本发明中的块的特定组合，而不仅仅是来自增加单独ADC的数量。使用所公开的模拟混频块将传统ADC架构200中的ADC数量从
Figure BDA0003835306260000162
增加到
Figure BDA0003835306260000163
仅产生
Figure BDA0003835306260000164
的SQNR增益。
所公开的ADC架构400实现的有效精度取决于单独ADC的数量
Figure BDA0003835306260000165
及其分辨率。例如，使用与传统ADC 200中相同的两倍数量的单独ADC
Figure BDA0003835306260000166
使得使用6位ADC时的精度高于8位，使用7位ADC时的精度高于10位，使用8位ADC时的精度高于13位。需要记住，在传统ADC架构200中，将单独ADC的数量翻一番只会相对于单独ADC的标称精度提高1/2位的有效精度。
给定目标有效精度，单独ADC的数量
Figure BDA0003835306260000167
取决于单独ADC的分辨率。例如，为了实现12位的目标精度，使用12个6位ADC、9个7位ADC或8个8位ADC。
通过比较图12(a)和图12(b)中公开的ADC架构400实现的SQNR，可以得出结论，公开的ADC架构400的性能对模拟输入的精确关联性是稳定的，并且不需要估计它。需要记住，模拟中采用的实施例离线计算所有参数，而不假定输入信号的任何统计信息。
本发明还支持包含计算机可执行代码或计算机可执行指令的计算机程序产品，这些计算机可执行代码或计算机可执行指令在执行时使得至少一台计算机执行本文所述的执行及计算步骤。此计算机程序产品可以包括其上存储程序代码以供计算机使用的可读非暂时性存储媒体。程序代码可以执行本文描述的处理和计算步骤。
尽管本发明的特定特征或方面可能已经仅结合几种实现方式中的一种进行公开，但此类特征或方面可以和其它实现方式中的一个或多个特征或方面相结合，只要对于任何给定或特定的应用是有需要或有利。而且，在一定程度上，术语“包括”、“有”、“具有”或这些词的其它变形在详细的说明书或权利要求书中使用，这类术语和所述术语“包含”是类似的，都是表示包括的含义。同样，术语“示例性地”、“例如”仅表示为示例，而不是最好或最优的。可以使用术语“耦合”和“连接”及其派生词。应理解，这些术语可以用于指示两个元件彼此协作或交互，而不管它们是直接物理接触还是电接触，或者它们彼此不直接接触。
尽管本文中已说明和描述特定方面，但所属领域的技术人员应了解，多种替代和/或等效实现方式可在不脱离本发明的范围的情况下所示和描述的特定方面。该申请旨在覆盖本文论述的特定方面的任何修改或变化。
尽管以上权利要求书中的元件是利用对应的标签按照特定顺序列举的，除非对权利要求的阐述另有暗示用于实现部分或所有这些元件的特定顺序，否则这些元件不必限于以所述特定顺序来实施。
通过以上启示，对于本领域技术人员来说，许多替代产品、修改及变体是显而易见的。当然，所属领域的技术人员容易意识到除本文所述的应用之外，还存在本发明的众多其它应用。虽然已参考一个或多个特定实施例描述了本发明，但所属领域的技术人员将认识到在不偏离本发明的范围的前提下，仍可对本发明作出许多改变。因此，应理解，只要是在所附权利要求书及其等效文句的范围内，可以用不同于本文具体描述的方式来实践本发明。

Claims (26)

1.一种模数转换器(analog-to-digital converter，ADC)设备(1000)，其特征在于，包括：
模拟混频器(1010)，用于根据模拟混频参数集(1001)关联第一多个(N)模拟输入信号(401)，以提供第二多个(M)关联模拟信号(402)；
模数转换器(1020)，用于根据模ADC参数集(1002)将所述第二多个(M)关联模拟信号(402)转换为所述第二多个关联模拟信号(402)的数字表示(405)；
数字估计器(1030)，用于根据所述模拟混频参数集(1001)和所述模ADC参数集(1002)，将所述第二多个关联模拟信号(402)的所述数字表示(405)转换为所述第一多个(N)模拟输入信号(401)的数字表示(406)，
其中，所述模ADC参数集(1002)是基于所述第二多个(M)关联模拟信号(402)的关联性。
2.根据权利要求1所述的ADC设备(1000)，其特征在于，
所述第二多个(M)关联模拟信号(402)大于所述第一多个(M)模拟输入信号(401)。
3.根据权利要求1或2所述的ADC设备(1000)，其特征在于，
所述模拟混频器(1010)用于根据所述第一多个(N)模拟输入信号(401)的线性组合，通过使用所述模拟混频参数集(1001)生成所述第二多个(M)关联模拟信号(402)。
4.根据上述权利要求中任一项所述的ADC设备(1000)，其特征在于，
所述模ADC参数集(1002)是基于所述第一多个(N)模拟输入信号(401)的所述数字表示(406)与所述第一多个(N)模拟输入信号(401)的偏差。
5.根据上述权利要求中任一项所述的ADC设备(1000)，其特征在于，
所述模数转换器(1020)用于根据应用于所述第二多个(M)关联模拟信号(402)的放大器增益集处理所述第二多个(M)关联模拟信号(402)，其中，所述放大器增益集是基于所述模ADC参数集(1002)。
6.根据权利要求5所述的ADC设备(1000)，其特征在于，
所述模数转换器(1020)用于根据应用于所述放大的第二多个(M)关联模拟信号(402)的抖动信号集(605)，处理所述第二多个(M)关联模拟信号(402)，其中，所述抖动信号集(605)由所述模数转换器(1020)生成。
7.根据权利要求6所述的ADC设备(1000)，其特征在于，
所述模数转换器(1020)用于根据模拟取模运算(603)，然后根据采样(512)和量化(513)操作，处理所述第二多个(M)抖动放大的关联模拟信号(402)中的每个信号，以提供第二多个(M)量化指数(404)。
8.根据权利要求7所述的ADC设备(1000)，其特征在于，
所述模数转换器(1020)用于根据量化码本集(811)和重建矩阵(814)，处理所述第二多个(M)量化指数(404)，其中，所述重建矩阵(814)是基于所述模ADC参数集(1002)。
9.根据权利要求7或8所述的ADC设备(1000)，其特征在于，
所述模数转换器(1020)用于根据一组模格运算处理所述第二多个(M)量化指数(404)。
10.根据上述权利要求中任一项所述的ADC设备(1000)，其特征在于，
所述模数转换器(1020)用于根据所述第一多个(N)模拟输入信号(401)的信号模型提供所述第二多个关联模拟信号(402)的所述数字表示(405)，其中，所述信号模型是基于所述模ADC参数集(1002)、所述模拟混频参数集(1001)和量化噪声。
11.根据权利要求10所述的ADC设备(1000)，其特征在于，
所述信号模型表示为：
Figure FDA0003835306250000021
m＝1,…,M，其中，y[l]表示所述第二多个(M)关联模拟信号(402)，r[l]＝[r1[l],…,rM[l]]T表示所述第二多个(M)关联模拟信号(402)的所述数字表示(405)，z[l]表示所述量化噪声，am表示重建矢量，τm[l]表示随机信号，α表示参数范围，G表示放大器增益矩阵。
12.根据权利要求11所述的ADC设备(1000)，其特征在于，
所述数字估计器(1030)用于根据由所述模数转换器(1020)提供的所述第一多个(N)模拟输入信号(401)的所述信号模型的逆转，提供所述第一多个(N)模拟输入信号(401)的所述数字表示(406)。
13.根据权利要求12所述的ADC设备(1000)，其特征在于，
所述信号模型的逆转是基于使用所述第一多个(N)模拟输入信号(401)的统计信息和所述量化噪声的统计信息的最小均方差准则。
14.根据权利要求13所述的ADC设备(1000)，其特征在于，
所述放大器增益矩阵和所述重建矩阵是基于所述模拟混频参数集(1001)。
15.根据权利要求13或14所述的ADC设备(1000)，其特征在于，
所述放大器增益矩阵和所述重建矩阵是基于所述第一多个(N)模拟输入信号(401)的协方差矩阵。
16.一种用于模数转换的方法(1100)，其特征在于，所述方法包括：
根据模拟混频参数集(1001)关联(1101)第一多个(N)模拟输入信号(401)，以提供第二多个(M)关联模拟信号(402)；
根据模ADC参数集(1002)将所述第二多个(M)关联模拟信号(402)转换(1102)为所述第二多个关联模拟信号(402)的数字表示(405)；
根据所述模拟混频参数集(1001)和所述模ADC参数集(1002)，将所述第二多个关联模拟信号(402)的所述数字表示(405)转换(1103)为所述第一多个(N)模拟输入信号(401)的数字表示(406)，
其中，所述模ADC参数集(1002)是基于所述第二多个(M)关联模拟信号(402)的关联性。
17.根据权利要求16所述的方法(1100)，其特征在于，
所述第二多个(M)关联模拟信号(402)大于所述第一多个(M)模拟输入信号(401)。
18.根据权利要求16或17所述的方法(1100)，其特征在于，包括：
根据所述第一多个(N)模拟输入信号(401)的线性组合，通过使用所述模拟混频参数集(1001)生成所述第二多个(M)关联模拟信号(402)。
19.根据权利要求16至18中任一项所述的方法(1100)，其特征在于，
所述模ADC参数集(1002)是基于所述第一多个(N)模拟输入信号(401)的所述数字表示(406)与所述第一多个(N)模拟输入信号(401)的偏差。
20.根据权利要求16至19中任一项所述的方法(1100)，其特征在于，包括：
根据所述第一多个(N)模拟输入信号(401)的信号模型提供所述第二多个关联模拟信号(402)的所述数字表示(405)，其中，所述信号模型是基于所述模ADC参数集(1002)、所述模拟混频参数集(1001)和量化噪声。
21.根据权利要求20所述的方法(1100)，其特征在于，
所述信号模型表示为：
Figure FDA0003835306250000031
m＝1,…,M，其中，y[l]表示所述第二多个(M)关联模拟信号(402)，r[l]＝[r1[l],…,rM[l]]T表示所述第二多个(M)关联模拟信号(402)的所述数字表示(405)，z[l]表示所述量化噪声，am表示重建矢量，τm[l]表示随机信号，α表示参数范围，G表示放大器增益矩阵。
22.根据权利要求21所述的方法(1100)，其特征在于，包括：
根据所述第一多个(N)模拟输入信号(401)的所述信号模型的逆转，提供所述第一多个(N)模拟输入(401)的所述数字表示(406)。
23.根据权利要求22所述的方法(1100)，其特征在于，
所述信号模型的逆转是基于使用所述第一多个(N)模拟输入信号(401)的统计信息和所述量化噪声的统计信息的最小均方差准则。
24.根据权利要求21至23中任一项所述的方法(1100)，其特征在于，
所述放大器增益矩阵和所述重建矩阵是基于所述模拟混频参数集(1001)。
25.根据权利要求21至24中任一项所述的方法(1100)，其特征在于，
所述放大器增益矩阵和所述重建矩阵是基于所述第一多个(N)模拟输入信号(401)的协方差矩阵。
26.一种包括程序代码的计算机程序产品，其特征在于，当所述程序代码由计算机执行时，用于执行根据权利要求16至25中任一项所述的方法。
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