Det här arbetet handlar om att ta fram beteendemodeller av analog till digital omvandlare avsedda för tillämpningar i radiofrekvensområdet. Det gäller tillämpningar inom telekommunikation men även in test- och mätinstrument där omvandlingen från analoga till digitala signaler ofta är en prestandamässig flaskhals. Modellerna är avsedda att användas för att efterbehandla utdata från omvandlaren och på så sätt förbättra prestanda på den digitala signalen. Genom att skapa modeller av verkliga omvandlare och hur dessa avviker från ett idealt beteende kan ofullständigheter korrigeras genom så kallad postkorrigering. Beteendemodeller innebär att genererar en lämplig insignal, mäta utdata och beräkna en modell. För omvandlare i radiofrekvensområdet ställs höga krav på instrumentering. Den testutrustningen som används är baserad på moderna högprestanda instrument som har kompletterats med specialbyggd utrustning för signalkonditionering och datainsamling. I avhandlingen har även olika insignaler utvärderats med såväl teoretisk som experimentell analys. Det finns ett flertal olika varianter av modeller för att modulera ett olinjär, dynamisk system. För att få en parametereffektiv modell har utgångspunkten varit att utgå från en Volterramodell som på ett optimalt sätt beskriver svagt olinjära dynamiska system, så som analog till digital omvandlare, men som är alltför omfattande i antal parametrar. Volterramodellens har sedan reducerats till en mindre parameterintensiv, modellerstruktur på så sätt att Volterrakärnans symmetriegenskaper jämförts med symmetrierna hos andra modeller. En alternativ metod är att använda en Kautz-Volterramodell. Den har samma generella egenskaper som Volterramodellen, men är inte lika parameterkrävande. I den här avhandlingen redovisas experimentella resultat av Kautz-Volterramodellen som i framtiden kommer att vara intressanta att använda för postkorrigeringen. För att kunna beskriva beteenden som en dynamiska olinjära modellen inte klarar av har modellen kompletterats med en statisk styckvis linjär modellkomponent. I avhandlingen presenteras en sluten lösning för att identifiera samtliga paramervärden i modellen. Vidare har det i avhandlingen genomförs en analys av hur respektive komponent påverkar prestanda på utsignalen. Därigenom erhålls ett mått på den maximala prestandaförbättring som kan uppnås om felet kan elimineras. / This work considers behavior modeling of analog to digital converters with applications in the radio frequency range, including the field of telecommunication as well as test and measurement instrumentation, where the conversion from analog to digital signals often is a bottleneck in performance. The models are intended to post-process output data from the converter and thereby improve the performance of the digital signal. By building a model of practical converters and the way in which they deviate from ideal, imperfections can be corrected using post-correction methods. Behavior modeling implies generation of a suitable stimulus, capturing the output data, and characterizing a model. The demands on the test setup are high for converters in the radio frequency range. The test-bed used in this thesis is composed of commercial state-of-the-art instruments and components designed for signal conditioning and signal capture. Further, in this thesis, different stimuli are evaluated, theoretically as well as experimentally. There are a large number of available model structures for dynamic nonlinear systems. In order to achieve a parameter efficient model structure, a Volterra model was used as a starting-point, which can describe any weak nonlinear system with fading memory, such as analog to digital converters. However, it requires a large number of coefficients; for this reason the Volterra model was reduced to a model structure with fewer parameters, by comparing the symmetry properties of the Volterra kernels with the symmetries from other models. An alternative method is the Kautz-Volterra model, which has the same general properties as the Volterra model, but with fewer parameters. This thesis gives experimental results of the Kautz-Volterra model, which will be interesting to apply in a post-correction algorithm in the future. To cover behavior not explained by the dynamic nonlinear model, a complementary piecewise linear model component is added. In this thesis, a closed form solution to the estimation problem for both these model components is given. By gradually correcting for each component the performance will improve step by step. In this thesis, the relation between a given component and the performance of the converter is given, as well as potential for improvement of an optimal post-correction. / QC 20100629
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-4523 |
| Date | January 2007 |
| Creators | Björsell, Niclas |
| Publisher | KTH, Signalbehandling, Stockholm : Signalbehandling |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Doctoral thesis, comprehensive summary, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | Trita-EE, 1653-5146 ; 2007:062 |
Page generated in 0.0018 seconds