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AD 変換器評価技術 集積回路システム工学第 12 回講義

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(1)

集積回路システム工学 第 12 回講義

AD 変換器評価技術

小林春夫

群馬大学大学院理工学府 電子情報部門 [email protected]

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https://kobaweb.ei.st.gunma-u.ac.jp/lecture/lecture.html

2020 年 7 月 14 日 ( 火 )

(2)

「デジタル化」の 2 つの言葉

● Digitization ( デジタイゼーション)

アナログ信号のデジタル化

AD 変換 電子回路技術で知的に面白い

● Digitalization ( デジタリゼーション)

デジタル技術を利用して ビジネス・モデルを変革し

新たな利益や価値を生みだす機会を創出

[Wikipedia より ]

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Mr. Lawrence Salazar Founder & President

Smartfox Data Solutions, Inc.

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Diliman, Quezon City 1101

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Polytechnic University of the Philippines (PUP) https://www.pup.edu.ph/

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࣐ࣉ࢔኱Ꮫ

https://www.mapua.edu.ph/

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SEIPI (TheSemiconductorand Electronics Industries in thePhilippinesFoundation, Inc.) https://www.seipi.org.ph/homepage/

FASTEC Inc.

https://fastechsynergy.com/

Smart Fox Data Solutions, Inc.

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JICA ࣇ࢕ࣜࣆࣥ஦ົᡤ

https://www.jica.go.jp/philippine/office/index.html

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(75)

(76)

[1] Zachary Nosker, Yasunori Kobori, Haruo Kobayashi, Kiichi Niitsu, Nobukazu Takai, Tetsuji Yamaguchi, Eiji Shikata, Tsuyoshi Kaneko and Kimio Ueda, “A Single Supply Bootsrapped Boost Regulator for Energy Harvesting Applications”.

(77)

[2] Satoru Kawauchi, Daiki Oki, Congbing Li, Masataka Kamiyama, Seiichi Banba, Toru Dan, Nobuo Takahashi, Koji Sakata, Haruo Kobayashi, Nobukazu Takai,“A Power-Efficient Noise Canceling Technique Using Signal-Suppression Feed-forward for Wideband LNAs.”

(78)

[3] Shunsuke Tanaka, Tatunori Nagasima, Yasunori Kobori, Kotaro Kaneya, Takashi Okada,Takahiro Sakai, Sumit Kumar Biswas, Nobukazu Takai, Haruo Kobayashi, Tetsuji Yamaguchi, Kimio Ueda, Eiji Shikata, Tsuyoshi Kaneko,“Single Inductor Multi Output DC-DC Converter Design with Hysteresis Control,”

(79)

[4] Yukiko Arai, Yu Liu, Haruo Kobayashi, Tatsuji Matsuura, Osamu Kobayashi, Masanobu Tsuji, Masafumi Watanabe, Ryoji Shiota, Noriaki Dobashi, Sadayoshi Umeda, Isao Shimizu, Kiichi Niitsu, Nobukazu Takai, Takahiro Yamaguchi, “Noise-Shaping Cyclic ADC Architecture.”

(80)

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(81)

[5] Hitoshi Aoki and Haruo Kobayashi, “Typical n-MOSFET Modeling using a Skewing Method.”

㟷ᮌᆒᐈဨᩍᤵࡢ௦⌮Ⓨ⾲ࠋ

(82)

[6] Shu Wu, Yasunori Kobori, Zachary Nosker, Murong Li, Feng Zhao, Li Quan, Qiulin Zhu, Tetsuji Yamaguchi, Eiji Shikata, Tsuyoshi Kaneko, Kimio Ueda, Nobukazu Takai, Haruo Kobayashi, “Design

of a Simple Feed-Forward Controller for DC-DC Buck Converter.”

(83)

[7] Shaiful Nizam MOHYAR, Harnani HASSAN†, Masahiro MURAKAMI, Atsushi MOTOZAWA, Haruo KOBAYASHI, Osamu KOBAYASHI, Tatsuji MATSUURA, Nobukazu TAKAI, Isao SHIMIZU, Kiichi NIITSU, Masanobu TSUJI, Masafumi WATANABE, Noriaki DOBASHI, Ryoji SHIOTA, Sadayoshi UMEDA, Takahiro J. YAMAGUCHI, “SFDR Improvement Algorithms for Current-Steering DACs.”

(84)

[8] Ramin Khatami, Haruo Kobayashi, Nobukazu Takai, Yasunori Kobori, Tetsuji Yamaguchi, Eiji Shikata, Tsuyoshi Kaneko and Kimio Ueda, “Delta-Sigma Digital-to-Time Converter and its Application to SSCG.”

(85)

[9] Masahiro Murakami, Shaiful Nizam Mohyar, Haruo Kobayashi, Tatsuji Matsuura, Osamu Kobayashi, Masanobu Tsuji, Sadayoshi Umeda, Ryoji Shiota, Noriaki Dobashi, Masafumi Watanabe, Isao Shimizu, Kiichi Niitsu, Nobukazu Takai and Takahiro J. Yamaguchi, “Study of Complex Multi-Bandpass ΔΣ Modulator for I-Q Signal Generation.”

(86)

[10] Yusuke Osawa, Daiki Hirabayashi, Naohiro Harigai, Haruo Kobayashi, Osamu Kobayashi, Masanobu Tsuji, Sadayoshi Umeda, Ryoji Shiota, Noriaki Dobashi, Masafumi Watanabe, Tatsuji Matsuura, Kiichi Niitsu, Takahiro J. Yamaguchi, Nobukazu Takai and Isao Shimizu,

“Phase Noise Measurement and Testing with Delta-Sigma TDC.”

(87)

[11] Takayuki Negishi, Naoki Arai, Nobukazu Takai, Masato Kato, Hiroaki Seki, Sumit Kumar Biswas, Haruo Kobayashi, “Automatic Synthesis of Comparator Circuit Using Genetic Algorithm,”

(88)

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(89)

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(95)

(96)

(97)

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(98)

Gunma Univ. Kobayashi group go everywhere !

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IEEE Asia Pacific Conference on Circuits and Systems, Kuala Lumpur, Malaysia (Dec. 2010).

[1] Takuya Yagi, Kunihiko Usui, Tatsuji Matsuura, Satoshi Uemori, Yohei Tan, Satoshi Ito, Haruo Kobayashi, “Background Calibration Algorithm for Pipelined ADC with Open-Loop Residue Amplifier using Split ADC Structure,”

[2] Tomohiko Ogawa,Haruo Kobayashi, et. al.,

“Non-binary SAR ADC with Digital Error Correction for Low Power Applications,”

[3]Satoshi Ito, et. al.,

“Stochastic TDC Architecture with Self-Calibration,”

[4] Tomohiko Ogawa, Haruo Kobayashi,Youhei Tan, et. al., “SAR ADC That is Configurable to Optimize Yield,”

[5]Satoshi Uemori, et. al.

“ADC Linearity Test Signal Generation Algorithm,”

[6]Kenji Takahashi, et. al.

“Single Inductor DC-DC Converter with Bipolar Outputs using Charge Pump,”

(99)

Gunma Univ. Kobayashi group go everywhere !

(100)

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(103)

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(104)

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(105)

通信用 AD 変換器 テスト評価のための

マルチトーン・カーブフィッテング アルゴリズム

○本木義人、菅原秀武、小林春夫 群馬大学 工学部 電気電子工学科

小室貴紀、酒寄寛

アジレント・テクノロジー(株)

(106)

発表内容

1. 研究目標

2. 単一サイン・カーブ・フィッティング・

  アルゴリズム

3. マルチトーン・カーブ・フィッティング・

  アルゴリズム

 ・既知入力周波数の場合

 ・未知入力周波数の場合

4. まとめ

(107)

1.研究目標

(108)

研究背景

高性能アナログ集積回路ではテスト技術が 非常に難しいく重要になってきている。

一部のアナログ集積回路では、

設計よりもテストにコストがかかる。

テスト技術にミクスドシグナル LSI テスターメーカーと

共同研究でとりくむ。

(109)

研究目標

携帯電話の受信部等に用いられる 通信用AD変換器では、

周波数領域性能が重要。

マルチトーン・テスト法が使用される。

高精度評価アルゴリズムを開発する。

マルチトーン・カーブ・

フィッティング・アルゴリズム

(110)

2.単一サイン・カーブ・

フィッティング・アルゴリズム

(111)

AD変換器の動作

アナログ信号(電波、音声、電圧、電流等)を デジタル信号(0,1,1,0, … )に変換する。

アナログ入力 ADC

サンプリング クロック

デジタル出力

(112)

時間の量子化

(サンプリング)

― アナログ信号

● サンプリング点 Ts = 2 π / ω s

アナログ入力 ADC

サンプリングクロック:ωs

デジタル出力

(113)

空間の量子化

(信号レベルの数値化)

― アナログ信号

― デジタル信号 Ts = 2 π / ω s

アナログ入力 ADC

サンプリングクロック:ωs

デジタル出力

y k

(114)

単一正弦波入力を用いたADC評価

特徴

 ・高精度正弦波は電気的に発生しやすい。

 ・低周波から高周波入力に対してSNR評価が可能。

 ・確立された技術。

評価アルゴリズム  FFT法:

  窓関数必要の場合あり(評価精度劣化)

 サイン・カーブ・フィット法:

  窓関数不要(評価精度良)

(115)

ADCの評価アルゴリズム

(FFT法)

入力周波数:ω in

サンプリング周波数:ω s データ点数:N

SNR、高調波歪みの評価に

用いられる。

(116)

FFT法の問題点

信号発生器

ADC

メモリ

パルス

発生器 DSP

ロジック アナライザ

信号発生器

基準クロック

N点FFT

 ωin/ωs=n/Nの場合  (n=1,2,3, … ):

  窓関数不要

(117)

FFT法の問題点

N点FFT

 ωin/ωs≠n/Nの場合

(n=1,2,3, … ): 窓関数必要 窓関数を使用すると

周波数スペクトルが広がる。

    評価精度劣化

信号発生器 増幅器 フィルタ

ADC メモリ

タイムベース

DSP

ADCを 組み込んだシステム

ロジック アナライザ

同期が取れない

(118)

サインカーブ・フィッティング・

アルゴリズム

サイン波入力に対するADC出力(点)から、

サイン波(実線)を推定する。

窓関数不要   高精度な性能評価が可能

(119)

サインカーブフィットを用いた 歪みとノイズ成分の求め方

ADC出力データから推定データを減算すると 歪みとノイズ成分が求められる。

time time

time

ADC出力データ 推定データ

歪みとノイズ成分

(120)

サインカーブ・フィッティング・

アルゴリズム

(入力周波数ωが既知の場合)

ADC出力データ:

最小二乗規範より、

A, θ θ θ θ , C を を最適推定 を を 最適推定 最適推定 最適推定する する する。 する 。 。 。

1 N 2

1

0 , y , y , y

y K

{ }

[ ]

1 - N

0 k

2

k A cos( k ) C min

y :

=

+ ⇒ + θ

= ω

ε -

(121)

サインカーブ・フィッティング・

アルゴリズム

(入力周波数ωが未知の場合)

ADC出力データ:

最小二乗規範より、

A, ω ω ω ω , θ θ θ θ , C を を を を最適推定 最適推定 最適推定 最適推定する する する する。

1 N 2

1

0 , y , y , y

y K

{ }

[ ]

1 - N

0 k

2

k A cos( k ) C min

y :

=

+ ⇒ + θ

= ω

ε -

(122)

4.マルチトーン・カーブ・

フィッティング・アルゴリズム

(123)

[1].マルチトーンADC

テスティング背景

(124)

通信用AD変換器

周波数領域での性能が重要。

 ・相互変調歪み(IMD)

 ・ノイズパワー比(NPR)

複数の周波数の正弦波の和の信号

(         )を入力し、

マルチトーン・テスト法を使用する。

C )

t cos(

A l

n

1 l

l

l ω + θ +

∑ =

(125)

ADCテスティングにおける IMD評価技術の現状

①マルチトーン信号を生成する基準信号発生器 が無い。

②IMDを評価する良い評価アルゴリズムが無い。

本研究では新しい評価アルゴリズムを開発する。

(126)

相互変調歪み(IMD)

入力信号

入力周波数ω 1

   ω 2 の場合、

3次IMD成分2ω 1 - ω 2 , 2ω 2 - ω 1 が 信号帯域に入り込む。

    3次IMD成分の評価が特に重要。

パワースペクトラム

周波数 ω

2ー

ω

1-

ω

ω

ω

2-

ω

ω

1+

ω

3次IMD

) t

cos(

A )

t cos(

A 1 ω 1 + θ 1 + 2 ω 2 + θ 2

(127)

ノイズパワー比(NPR)

振幅の等しいアクティブチャネルの間に、

空のチャネルをもった信号を入力すると、

相互変調歪みが空のチャネルに回りこむ。

ADSL用ADC評価で必要。

(128)

マルチトーン・カーブ・

フィッティング・アルゴリズム の開発動機

・通信用ADCでは

 相互変調歪み、ノイズパワー比等の  周波数領域の解析が必要。

・多数の異なる周波数が混在した  正弦波入力での評価が必要。

・出力データをFFTで解析する方法では不十分。

 

(129)

マルチトーンテストでの FFT法の問題点

N点FFT  ω

1

/ωs=n

1

/N,  ω

2

/ωs=n

2

/N,  ω

3

/ωs=n

3

/N, …

 のすべてを満たす場合: 

  窓関数不要

 この条件を満たすのは困難。

  窓関数必要

  評価精度劣化

(130)

3次IMD評価

 窓関数を用いるとスペクトルが広がる。

3次IMDの評価が困難になる。 

(131)

[2].入力周波数が既知の場合

(132)

マルチトーン・カーブ・

フィッティング・アルゴリズム

ADC出力データ:

最小二乗規範により、

A’1, A’2, …, A’n, θ θ θ θ 1, θ θ θ θ 2, …, θ θ θ θ n, C

を を

を最適推定 最適推定 最適推定。 最適推定 。 。 。

1 - N

0 k

2 l

n

1 l

l l

k A cos( k ) C min

y :

= =

 ⇒

 

 

 

 ω + θ +

=

ε '

1 N 2

1

0 , y , y , y

y K

(133)

アルゴリズムの導出

最小二乗誤差“ε”を最適推定したい 各パラメータで各々偏微分を行い、

(2n+1)元1次の連立方程式を組む。

[ ]

min ]

C )

k sin(

B )

k cos(

A

) k sin(

B )

k cos(

A )

k sin(

B )

k cos(

A y

[

m y

:

2 n

n n

n

2 2

2 2

1 1

1 1

k 1 N

0 k

1 N

0 k

k k

− →

− ω

− ω

− ω

− ω

− ω

− ω

=

= ε

=

=

L

最小二乗規範を用いる。

参照

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