[发明专利]一种基于智能优化算法的ADC数字后台校准方法

说明书

本发明公开了一种基于智能优化算法的ADC数字后台校准方法，包括：接收模数转换器发送的M组输出数据后，利用拉格朗日插值算法构建M组插值输出码；根据M组输出数据和M组插值输出码构建目标优化函数，并采用粒子群优化算法进行优化搜索，得到M组权重，使得每组输出数据与其对应的插值输出码之间的均方差误差最小；将M组权重的平均值作为本次优化搜索的最优权重输出并作为下次优化搜索的中心值。通过结合插值和粒子群优化算法为框架对目标优化函数进行优化搜索、以M组输出数据与其对应的插值输出码之间的均方误差最小为目标，获得最优权重，从而提高了逐次逼近型ADC的精度，简单、高效地实现了对ADC的数字后台校准。

技术领域

本发明属于集成电路技术领域，具体涉及一种基于智能优化算法的ADC数字后台校准方法。

背景技术

随着集成电路工艺的发展，模拟集成电路的设计难度不断提升，逐次逼近型模数转换器是一种对工艺比较友好的模数转换器架构，但是电容失配会显著影响这种模数转换器的精度和线性度。

现有技术中，数字后台校准方法如基于基准ADC(Analog-to-Digital Converter，模数转换器)的校准方法、split ADC校准方法和PN伪随机码注入校准方法虽然都可以校准模数转换器的误差，但是无法将对于模数转换器的经验知识应用到校准算法中，这就导致了上述三种方法均存在算法不收敛，或是收敛到错误解的可能。为了避免以上这种情况，往往需要引入复杂的算法收敛机制和模拟电路模块来保证算法的可靠性，极大地增加了校准的难度。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种基于智能优化算法的ADC数字后台校准方法。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：

本发明提供一种基于智能优化算法的ADC数字后台校准方法，包括：

接收模数转换器发送的M组输出数据后，利用拉格朗日插值算法构建M组插值输出码；

根据M组输出数据和M组插值输出码构建目标优化函数，并采用粒子群优化算法对所述目标优化函数进行优化搜索，得到M组权重，使得每组所述输出数据与其对应的插值输出码之间的均方差误差最小；

将所述M组权重的平均值作为本次优化搜索的最优权重输出。

在本发明的一个实施例中，所述接收模数转换器发送的M组输出数据后，利用拉格朗日插值算法构建M组插值输出码的步骤，包括：

接收模数转换器发送的M组输出数据；

确定利用拉格朗日插值算法进行拟合插值的阶数：其中，N表示所述模数转换器的数字输出位宽为N bit，表示向下取整；

针对每组所述输出数据，利用拉格朗日插值算法按照所述拟合插值的阶数构建插值输出码，获得所述M组输出数据对应的M组插值输出码。

在本发明的一个实施例中，所述针对每组所述输出数据，利用拉格朗日插值算法按照所述拟合插值的阶数构建插值输出码的步骤之前，还包括：

估计所述模数转换器中的电容失配，并设定每组输出数据优化搜索时所述粒子群优化算法的初始搜索范围。

在本发明的一个实施例中，所述将所述M组权重的平均值作为本次优化搜索的最优权重输出的步骤之后，还包括：

返回所述接收模数转换器发送的M组输出数据的步骤，并根据所述平均值确定每组输出数据及插值输出码下一次优化搜索时所述粒子群优化算法的初始搜索范围；

其中，所述下一次优化搜索时所述粒子群优化算法的初始搜索范围以所述平均值为中心值。

在本发明的一个实施例中，所述目标优化函数为：