Mokhtar 2022 DAC-Calibration-Free CT IADC 97dB SFDR 深度解析

基本信息

项目内容
作者Mohamed A. Mokhtar, Ahmed Abdelaal, Markus Sporer, Joachim Becker, John G. Kauffman, Maurits Ortmanns
机构University of Ulm, 德国
期刊IEEE JSSC, Vol. 57, No. 11, Nov 2022
DOI10.1109/JSSC.2022.3160325
工艺28-nm CMOS
电源0.9 V 单电源
功耗3.6 mW
面积0.125 mm²
转换速率2 MS/s(当时最快的 I-ΔΣ ADC)
信号带宽1 MHz
SFDR97 dB(无校准)
DR89 dB
SNDR81.2 dB
Schreier FoM173.4 dB

论文定位

初学者提示:Incremental ΔΣ ADC(I-ΔΣ)是一种对每个奈奎斯特样本做”重置+重新转换”的过采样 ADC,能实现真正的奈奎斯特速率转换(不像 free-running ΔΣ 有延迟)。本文核心问题是:如何在不校准 DAC 的前提下实现高线性度多比特操作?

本文解决 CT I-ΔΣ ADC 的三大核心挑战:

  1. 多比特 DAC 非线性:MB 操作提高 SQNR,但 DAC 失配导致谐波失真
  2. SMASH 增益匹配:传统 SMASH 要求 DACA/DACB 匹配精度达 0.1%
  3. 时钟抖动灵敏度:1-b 操作初期对时钟抖动高度敏感

核心架构:3-0 SMASH CIFF I-ΔΣ

架构选择理由

  • 第三阶环路滤波器:在 1-b-1-b 初始操作期间按单比特缩放确保稳定性;三阶调制器在 OSR、MSA、SQNR 之间取得最佳折衷
  • 3-0 SMASH(第二级零阶):省略第二级环路滤波器,简化实现
  • OSR = 60:配合 MB 量化,实现 dB(理想 4-b 连续操作)
  • CIFF 拓扑 + 低失真输入前馈路径

关键创新:单 ASAR 实现双 QTZ

初学者提示:SMASH 架构需要两个量化器(QTZ1 和 QTZ2),传统实现需要两个独立 ADC。本文巧妙地用一个 5-b ASAR 同时完成两者的工作。

原理:

  • ASAR 做出第一次判决后,量化误差保留在剩余 CDAC 上
  • 将第一次判决(MSB)和后续四次判决(LSBs)分离,恰好对应 QTZ1 和 QTZ2 的操作
  • ASAR 逻辑可切换 2-b / 5-b 操作,分别对应 1-b-1-b 和 1-b-4-b 模式

核心创新一:Variable Bit-Width (VBW) 量化

CoI 滤波器不等权重效应

数字重构滤波器采用与模拟环路滤波器同阶的 Cascade-of-Integrator (CoI₃)。

初学者提示:CoI 滤波器对每个时钟周期的输出赋予不同权重——早期周期权重大,后期周期权重小。这意味着早期周期的误差对最终结果影响大,后期周期的误差被自然抑制。

VBW 方案

阶段操作模式ASAR 位宽DAC 模式目的
前 周期1-b–1-b2 b1.5-b tri-level本征线性,高线性度
后 周期1-b–4-b5 b4-b tri-level低量化噪声
  • 切换点 (最优范围 )
  • 前 周期使用本征线性的 1.5-b DAC → 避免失配影响
  • 后期切换 4-b → 大幅降低量化噪声
  • CoI₃ 权重衰减自动抑制后期 MB DAC 非线性

关键仿真结论

  • 无失配时:3-0 SMASH 与传统三阶 VBW I-ΔΣ 性能相同(理想极限)
  • 有失配时:
    • (全程 MB):SMASH 比传统方案好 ~10 dB(tri-level 匹配优势)
    • 最优 :SMASH 峰值更宽 → 对 DAC 失配更鲁棒
    • SMASH 允许的 选择范围是传统方案的 2 倍

核心创新二:Tri-Level 编码

解决 SMASH 增益匹配难题

传统 SMASH 要求 DACA 与 DACB 匹配精度 0.1%,否则 QN₁ 泄漏。

解决方案:利用 SMASH 中 DACA/DACB 具有相同满量程的特性:

  1. MSB(DACA)分成 4 个二进加权部分(15 个 unit element)
  2. LSBs(DACB)也有 4 个二进加权部分(15 个 unit element)
  3. 数字域 tri-level 编码:将 MSB 的每一位与其对应的 LSB 位合并
    • 例:MSB⟨3⟩ 与 LSB⟨3⟩ 合并为一个 tri-level unit cell
  • 效果:DACA 和 DACB 由同一物理 DAC 实现 → 本征匹配,彻底消除增益匹配问题

Tri-Level vs Binary-Weighted

对比项传统 Binary本文 Tri-Level
MSB 权重= LSB 总和 + 1 LSB= LSB 总和(等权重)
DAC 数量两个独立 DAC单个 DAC
增益匹配需 0.1% 精度本征匹配
信号内容DACB 仅含量化噪声DAC 含信号+噪声

FIR 滤波器设计

问题:1.5-b 操作期间的抖动灵敏度

  • 无 FIR 时:需 fs rms 抖动才能达到 SQNR = 95 dB
  • 加 2-tap FIR 后:仅需 ps rms 抖动

FIR 在 I-ΔΣ 中的特殊问题

初学者提示:在 free-running ΔΣ 中增加 FIR 抽头总是有益的,但在 I-ΔΣ 中,每次重置后 FIR 抽头被清零,导致重置后积分器摆幅激增。

缓解方案(文献中的方法):

  • 交替重置方案
  • 非均匀对称 FIR 权重
  • 信号前馈路径抵消摆幅

补偿 FIR

加入 FIR 后 NTF 被改变,需通过快速环路中的补偿 DAC(DAC1c, )恢复原始 NTF。


电路实现

OTA 设计

  • 架构:三级正向前馈补偿 OTA + 伪 AB 类输出
  • DC 增益:~90 dB
  • UGB:980 MHz
  • 相位裕度:59°
  • 1 MHz 开环增益:~55 dB
  • 输入管:弱反型偏置, mS(更好的电流效率和噪声性能)

5-b ASAR ADC

  • 底板采样
  • CDAC LSB:~1.5 fF(工艺最小值)→ 四倍 CDAC 结构实现半增益+量程匹配
  • 0.5- ELD:由 D 触发器本征产生
  • 差分重置:确保 DAC 输出在重置后围绕 ,减小过冲

Dual-Hexa Switched Current Cell

  • 每个控制信号分为两相(, )
  • 每周期引入相同的开关扰动(与信号无关)→ 消除信号相关误差 → 抑制 ISI 和偶次谐波
  • 交叉点电路校正上升/下降时间失配
  • 确保电流源永不悬空(始终连接 或虚拟地)

测量结果

性能摘要

参数数值
SFDR97 dB(无校准)
DR89 dB
SNDR81.2 dB
SNR81.6 dB
MSA−3.5 dBFS
OBG (NTF)1.6(保守设计)
120 MHz
OSR60
功耗3.6 mW @ 0.9 V
面积0.125 mm²

功耗分配

模块占比
第一积分器 + 最外层 DAC57.5%
其他积分器 + DAC~30%
ASAR + 数字逻辑~10%
CoI₃ 滤波器(FPGA 估计)60 μW(可忽略)

鲁棒性测试

  • 5 颗芯片:SNR = 81.1–82 dB,SFDR = 94.5–97 dB
  • 电源变化(0.82–1 V):0.9 V 为最佳点,<0.85 V 性能下降
  • 温度变化(−20°C 至 80°C):性能几乎不变,优秀的温度鲁棒性

关键现象:Tri-Level Dumping 效应

初学者提示:小信号时(< −60 dBFS),DAC 大部分时间处于 dump 模式(输出 0),电流源噪声被导入 而非信号路径 → 噪声基底更低。随信号增大,dump 比例降低 → 噪声基底升高 → SNDR 曲线斜率变化。

STF 特性

  • 无输入 S/H → 带边衰减 ~3 dB(符合 I-ΔΣ ADC 理论预期)

与 State-of-Art 对比

对比维度本文 (Mokhtar 2022)传统 SAR ADC传统 I-ΔΣ
转换速率2 MS/s(最快 I-ΔΣ)更高≤1 MS/s
校准需求无需校准需要通常不需要
驱动需求电阻输入,无需驱动器需大功率驱动器电阻输入
SFDR97 dB校准后 ~100 dB< 95 dB
启动时间即插即用校准序列即插即用

交叉引用


公式速查表

公式含义
(三阶,OSR=60)I-ΔΣ 热噪声惩罚因子
输入等效电流噪声
OTA 输入等效电压噪声
VBW 最优切换点范围
SQNR(1.5-b) = 80 dB1-b-1-b 模式理想 SQNR
SQNR(4-b) = 96.5 dB1-b-4-b 模式理想 SQNR