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高速转换器带宽设计标准

低压电路 | 发布时间:2017-12-12 | 人气: | #评论# | 本文关键字:高速转换器,带宽
摘要:当开始一个新的设计时,首先需要确定的参数是带宽。带宽将提供设计方向,并允许设计人员开始创作成功之路。基本上有三种类型的前端部可供选择:基带,带通或超奈奎斯特(有时也被称

当开始一个新的设计时,首先需要确定的参数是带宽。带宽将提供设计方向,并允许设计人员开始创作成功之路。基本上有三种类型的前端部可供选择:基带,带通或超奈奎斯特(有时也被称为窄带和/或子采样-基本上不使用的1个第一奈奎斯特区),和宽带,如图1所示。应用程序确定应该应用哪个前端。

基带与带通与宽带,FSAMPLE = 200 MSPS
图1.基带与带通与宽带,FSAMPLE = 200 MSPS。

基带设计需要从直流(或低kHz或MHz区域)到转换器奈奎斯特(Nyquist)的带宽。就相对带宽而言,假设采样速率为200 MSPS,这意味着大约100 MHz或更低。像这样的设计可以使用放大器或变压器/巴伦。

宽带设计通常是指那些需要它的设计。转换器将提供的带宽尽可能多,用户就会像喝水一样喝水!这些可能是最具挑战性的前端设计,因为它们具有最宽的三个带宽。更具挑战性的是,如果设计要求通带上的0.1 dB平坦度。这些应用需要直流或低kHz / MHz区域到+ GHz区域。这些类型的设计通常使用宽带平衡 - 不平衡转换器耦合到转换器。

带宽说明

带宽这个术语在工程上是松散的,根据应用的不同,它可能意味着一个设计者的观点与另一个的完全不同。在这篇文章中,转换器的全功率带宽不同于转换器的可用或采样带宽。全功率带宽是指转换器准确获取信号所需的带宽,并使内部前端正确地处理。在大多数情况下,转换器的采样带宽目标是在大约两个奈奎斯特区内拨入的。转换器通常也是以这种交流频率规格来表征的。

设计人员选择转换器指定区域以外的IF是不好的,因为交流性能结果在系统中会有很大的差异,尽管转换器的数据手册中列出的额定分辨率和性能,或者显示的全功率带宽要大得多(可能2×)比转换器本身的采样带宽。示例带宽是设计的核心。所有设计都应避免使用部分或全部额定全功率带宽的最高频率部分 - 因此,要求在动态性能(SNR / SFDR)下降额。要确定高速模数转换器的采样带宽,请参考数据手册或应用程序支持,因为有时不特别给出采样带宽。通常情况下,数据手册已经指定甚至列出了生产测试的频率,保证在转换器的采样带宽范围内提供性能。但是,需要详细说明和定义业界对这些带宽条款的解释。

了解转换器的带宽和精度

所有的ADC都有一个稳定时间的不准确性。请记住,转换器的内部前端必须有足够的带宽(BW)来准确采样信号。否则,错误的累积将会大于上面所描述的。通常,ADC的内部前端必须在采样时钟周期(0.5 / f s,其中f s =采样频率)的半个周期内稳定下来,以提供要获取的模拟信号的入界精确表示。因此,对于2.5 GSPS的12位ADC采样和1.3 V pp的满量程输入范围(V FS),可以通过以下瞬态方程式来获得所需的全功率带宽(FPBW):

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解决t:

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在τ= 1 /(2×π×FPBW)中代入一个时间常数,求解FPBW:

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令t = 0.5 / f s。即所需的样品沉降,其中所述采样周期为1的时间/ F 小号:

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这将产生ADC内部前端FPBW所需的最小带宽。转换器的内部前端需要这个带宽量来稳定在1 LSB以内,并适当地采样模拟信号。这将需要几个时间常数的通过来满足这种类型的ADC的1 LSB的精度,其中一个时间常数等于24 ps,或者:

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要了解LSB大小的ADC满量程范围所需的时间常数数量,需要查找%满量程误差或V FSE。或者,1 LSB = V FS /(2N),其中N =比特数; 要么

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请参阅表1,其中显示了不同分辨率转换器与位数,LSB大小以及每个FSE的V FSE的细分情况。

表1.转换器分辨率细分

转换器分辨率细分

通过绘制欧拉数,或eτ,可以开发一个图表,使得通过每个时间常数可以很容易地显示相对误差。在图2中,可以发现,12位ADC示例需要8.4个时间常数才能在1 LSB内适当地设置。

转换器采样精度与时间常数的关系:ADC需要的时间常数,以便在½LSB内精确求解
图2.转换器采样精度与时间常数的关系:ADC需要的时间常数,以便在½LSB内精确求解。

该分析允许设计人员估算转换器可以处理的最大模拟输入频率或采样带宽,并且仍然在1 LSB的误差范围内稳定。除此之外,ADC不能准确表示信号。从而:

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请记住,这代表了一个最好的情况,假设是针对单极模型的ADC前端。并不是所有的实用转换器都是这样的,但这是一个很好的起点。

例如,所描述的模型有效至多12位。然而,对于14位或16位以上的应用,应该使用二阶模型,这是因为微妙的影响可以使建立时间超出预测的一阶模型。


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