在本文中，我們將討論如何在系統仿真中對ADC進行建模的另一種方法，這次是使用有效位數，并通過在理想量化器輸入中引入5階多項式來調整ADC。

到目前為止，在本系列中，我們已經討論了各種優點 在系統仿真中對數據轉換器進行建模的方法，特別是通過使用使用有效位數或ENOB的建模方法.

現在，我們將通過添加一個新元素來繼續討論：直接調整我們的ADC模型，在理想量化器輸入中添加一個5階多項式。

我們的新ADC模型的描述

我們上一篇文章中介紹的模型沒有產生任何明顯的雜散頻率（雜散）。由于雜散是ADC性能的一個重要特性，因此需要更好的模型。

如圖 1 所示。

圖1.

這將向理想的量化器輸入添加一個 5 階多項式。

應使用雙音輸入來確定參數α我（fc） 和 NE（fc);其中 fc 是音調之間的中心頻率，如圖 2 所示（您將從 我們的第一篇文章).

圖2.

如果這些參數中的任何一個也是Δf（音調之間的間隔）的函數，則ADC中的存儲器可能存在非線性，并且該模型將不適用。

例如，圖3所示的雙音輸入（從圖3中討論 我們上一篇文章） 使用，其中 NE = 8 位，α3 = 0.04，以及所有其他α我 = 0。存在與我們上一篇文章相同的奈奎斯特帶寬（730.9 MHz）和“有趣帶寬”（233.7 MHz）。

圖3.

圖4顯示了單音輸入的輸出，圖5顯示了雙音輸入的輸出。

圖4.

圖5.

互調產物出現在雙音輸入的“相關帶寬”內，但單音輸入則不然。

如果有人只在這個“感興趣的帶寬”內進行測量——例如，如果有一個數字帶通濾波器只通過該頻段——單音測試不會捕獲互調效應，但雙音會。

圖6繪制了5至12個輸入位的各種SINAD。很明顯，以“相關帶寬”測量的單音輸入不會捕獲超過7位的互調效果。

圖6.

此外，對于超過7位，由于量化噪聲隨著位數的增加而降低，但互調失真保持不變，因此SINAD不會隨著位數的增加而改善。

與制造商模型的比較

親愛的讀者：你現在可能想知道;“那又如何？這些只是一些模型及其對某些信號的響應。目的是什么？

目的應該是可以在ADC上進行雙音測量，并選擇圖1所示的參數值，以使其最適合測量的ADC輸出。這通常可以手動調整它們，直到獲得良好的配合。然后，簡化的模型可用于長誤碼率（BER）仿真。

測量可以在實際設備上完成，也可以在設備的良好模型上進行，也可以從制造商的數據表中獲得。

要成為一個好的模型，它必須與實際設備非常接近;比如一個完整的SPICE模型。如此復雜的模型在 BER 仿真中運行需要很長時間。

您的作者可以從制造商那里獲得他們所謂的“行為”模型，他們聲稱該模型捕獲了特定模型ADC的所有重要參數。制造商的型號還考慮了內部和外部時鐘抖動。這用于評估該方法。

雙音輸入

圖 7 顯示了仿真設置。生成雙音輸入，然后輸入到作者和制造商的模型中。兩者都通過光譜分析顯示。

圖7.

圖 8 顯示了使用的輸入。兩種音調在 300 到 350 MHz 之間。ADC采樣頻率約為250 MHz，因此這些音調位于第三奈奎斯特區。

由于每個峰值FS為-6.02 dB，因此當它們加入相位時，電壓將是兩倍，從而產生0 dB峰值FS。

圖8.

圖9顯示了制造商型號的輸出，在大約27至107 MHz的“相關帶寬”中，SINAD為63.74 dB。

圖9.

圖 10 顯示了調整作者的模型參數以進行匹配后的結果。

圖 10.

多項式系數提供了足夠的自由度，因此可以與雜散進行幾乎完全相同的匹配。NE 的 11 位，本底噪聲比制造商型號低 3 dB，NE 的 10 位使其比制造商的型號高 3 dB。

您的作者決定使用 10 位的悲觀值，這給出了 60.74 dB 的 SINAD。改進的模型將允許添加高達6 dB的加性白高斯噪聲，因此N的值越高E 可以選擇，并添加額外的噪聲以匹配本底噪聲。

OFDM 波形輸入

現在可以將這兩個模型與通信波形作為輸入進行比較。

商用軟件包附帶 LTE 型號;生成 OFDM 信號。該模型包括一個調制器、一個頻率選擇性瑞利衰落通道、加性白高斯噪聲和解調器。

可以將ADC模型插入解調器前面，并評估ADC輸出的頻譜和OFDM信號的誤差矢量幅度，如圖11所示。

圖 11.

使用具有 64-QAM 副載波的 OFDM 信號。您作者的 ADC 模型的參數與圖 10 中使用的相同。

商用軟件包使用復雜的包絡符號 [3] 來形成其信號。這僅允許調制信息通過復數逐個樣本地進行跟蹤，并且載波頻率僅保持為已知常數。因此，描述波形所需的樣本數量大大減少。

但是，ADC 模型的輸入需要是顯式載波上的真實信號，以考慮作為輸入頻率函數的 ADC 性能差異。因此，需要完成“載波上的復包絡到實數”和“載波上的實數到復數包絡”的轉換 [3]。

圖12顯示了兩個ADC模型的OFDM信號輸入。它以與圖8所示的雙音相同的頻率為中心。

圖 12.

兩種ADC模型中的dBrmsFS水平均為-7 dBrmsFS。

圖 13 顯示了制造商模型的頻譜，圖 14 顯示了作者模型的頻譜。由于ADC的非線性，兩者都顯示出頻譜再生。光譜非常接近。

圖 13.

圖 14.

圖 15 顯示了制造商型號的已接收 OFDM 星座，圖 16 顯示了作者模型的 OFDM 星座。

圖 15.

圖 16.

均方根和峰值EVM的比較見表3。這些結果的信噪比為90 dB。

表 3.

在-7至-47 dBrmsFS的范圍內，兩種型號的EVM之間的均方根差異為3.46 dB。

總的來說，對于一組相當簡單的參數，您作者的模型給出的結果與制造商的結果非常相似。沒有關于制造商型號的信息，但它可能與您作者的相似。

無論如何，使用您作者的模型時，模擬運行得更快，因為不需要在模擬軟件之間傳輸數據。因此，您作者的模型用于圖 17 所示的誤碼率 (BER) 仿真。

圖 17。

設計帶有 ADC 的系統時的一個重要參數是放置信號相對于 ADC 滿量程的最佳水平。

電平太低會導致信號相對于噪聲和失真而言太小。

電平太高會導致過度削波，這也會使信號失真。通常，允許一些削波的電平是最佳的。

三種不同SNR和-41至-7 dBrmsFS信號電平的誤碼率如圖18所示。

圖 18.

虛線還顯示了旁路ADC模型時的BER。使用ADC，最佳范圍約為10 dB，自動增益控制應將信號保持在該范圍內。