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Alternative Methods for Non-Linearity Estimation in High-Resolution Analog-to-Digital Converters
The evaluation of the linearity performance of a high resolution Analog-to-
Digital Converter (ADC) by the Standard Histogram method is an outstanding
challenge due to the requirement of high purity of the input signal and
the high number of output data that must be acquired to obtain an acceptable
accuracy on the estimation. These requirements become major application
drawbacks when the measures have to be performed multiple times
within long test flows and for many parts, and under an industrial environment
that seeks to reduce costs and lead times as is the case in the New
Space sector. This thesis introduces two alternative methods that succeed
in relaxing the two previous requirements for the estimation of the Integral
Nonlinearity (INL) parameter in ADCs. The methods have been evaluated
by estimating the Integral Non-Linearity pattern by simulation using realistic
high-resolution ADC models and experimentally by applying them to real
high performance ADCs.
First, the challenge of applying the Standard Histogram method for the
evaluation of static parameters in high resolution ADCs and how the drawbacks
are accentuated in the New Space industry is analysed, being a highly
expensive method for an industrial environment where cost and lead time
reduction is demanded. Several alternative methods to the Standard Histogram
for estimating Integral Nonlinearity in high resolution ADCs are reviewed
and studied. As the number of existing works in the literature is very
large and addressing all of them is a challenge in itself, only those most relevant
to the development of this thesis have been included. Methods based
on spectral processing to reduce the number of data acquired for the linearity
test and methods based on a double histogram to be able to use generators
that do not meet the the purity requirement against the ADC to be tested are
further analysed.
Two novel contributions are presented in this work for the estimation of
the Integral Nonlinearity in ADCs, as possible alternatives to the Standard
Histogram method. The first method, referred to as SSA (Simple Spectral Approach),
seeks to reduce the number of output data that need to be acquired
and focuses on INL estimation using an algorithm based on processing the
spectrum of the output signal when a sinusoidal input stimulus is used. This type of approach requires a much smaller number of samples than the Standard
Histogram method, although the estimation accuracy will depend on
how smooth or abrupt the ADC nonlinearity pattern is. In general, this algorithm
cannot be used to perform a calibration of the ADC nonlinearity error,
but it can be applied to find out between which limits it lies and what its
approximate shape is. The second method, named SDH (Simplified Double
Histogram)aims to estimate the Non-Linearity of the ADC using a poor linearity
generator. The approach uses two histograms constructed from the
two set of output data in response to two identical input signals except for a
dc offset between them. Using a simple adder model, an extended approach
named ESDH (Extended Simplified Double Histogram) addresses and corrects
for possible time drifts during the two data acquisitions, so that it can
be successfully applied in a non-stationary test environment. According to
the experimental results obtained, the proposed algorithm achieves high estimation
accuracy.
Both contributions have been successfully tested in high-resolution ADCs
with both simulated and real laboratory experiments, the latter using a commercial
ADC with 14-bit resolution and 65Msps sampling rate (AD6644 from
Analog Devices).La medida de la caracter铆stica de linealidad de un convertidor anal贸gicodigital
(ADC) de alta resoluci贸n mediante el m茅todo est谩ndar del Histograma
constituye un gran desaf铆o debido los requisitos de alta pureza de la se帽al
de entrada y del elevado n煤mero de datos de salida que deben adquirirse
para obtener una precisi贸n aceptable en la estimaci贸n. Estos requisitos encuentran
importantes inconvenientes para su aplicaci贸n cuando las medidas
deben realizarse dentro de largos flujos de pruebas, m煤ltiples veces y en un
gran n煤mero de piezas, y todo bajo un entorno industrial que busca reducir
costes y plazos de entrega como es el caso del sector del Nuevo Espacio. Esta
tesis introduce dos m茅todos alternativos que consiguen relajar los dos requisitos
anteriores para la estimaci贸n de los par谩metros de no linealidad en los
ADCs. Los m茅todos se han evaluado estimando el patr贸n de No Linealidad
Integral (INL) mediante simulaci贸n utilizando modelos realistas de ADC de
alta resoluci贸n y experimentalmente aplic谩ndolos en ADCs reales.
Inicialmente se analiza el reto que supone la aplicaci贸n del m茅todo est谩ndar
del Histograma para la evaluaci贸n de los par谩metros est谩ticos en ADCs
de alta resoluci贸n y c贸mo sus inconvenientes se acent煤an en la industria del
Nuevo Espacio, siendo un m茅todo altamente costoso para un entorno industrial
donde se exige la reducci贸n de costes y plazos de entrega. Se estudian
m茅todos alternativos al Histograma est谩ndar para la estimaci贸n de la No Linealidad
Integral en ADCs de alta resoluci贸n. Como el n煤mero de trabajos es
muy amplio y abordarlos todos es ya en s铆 un desaf铆o, se han incluido aquellos
m谩s relevantes para el desarrollo de esta tesis. Se analizan especialmente los m茅todos basados en el procesamiento espectral para reducir el n煤mero
de datos que necesitan ser adquiridos y los m茅todos basados en un doble
histograma para poder utilizar generadores que no cumplen el requisito de
precisi贸n frente al ADC a medir.
En este trabajo se presentan dos novedosas aportaciones para la estimaci贸n
de la No Linealidad Integral en ADCs, como posibles alternativas al m茅todo
est谩ndar del Histograma. El primer m茅todo, denominado SSA (Simple Spectral
Approach), busca reducir el n煤mero de datos de salida que es necesario
adquirir y se centra en la estimaci贸n de la INL mediante un algoritmo basado
en el procesamiento del espectro de la se帽al de salida cuando se utiliza un
est铆mulo de entrada sinusoidal. Este tipo de enfoque requiere un n煤mero
mucho menor de muestras que el m茅todo est谩ndar del Histograma, aunque
la precisi贸n de la estimaci贸n depender谩 de lo suave o abrupto que sea el patr贸n
de no-linealidad del ADC a medir. En general, este algoritmo no puede
utilizarse para realizar una calibraci贸n del error de no linealidad del ADC,
pero puede aplicarse para averiguar entre qu茅 l铆mites se encuentra y cu谩l
es su forma aproximada. El segundo m茅todo, denominado SDH (Simplified
Double Histogram) tiene como objetivo estimar la no linealidad del ADC utilizando
un generador de baja pureza. El algoritmo utiliza dos histogramas,
construidos a partir de dos conjuntos de datos de salida en respuesta a dos
se帽ales de entrada id茅nticas, excepto por un desplazamiento constante entre
ellas. Utilizando un modelo simple de sumador, un enfoque ampliado denominado
ESDH (Extended Simplified Double Histogram) aborda y corrige
las posibles derivas temporales durante las dos adquisiciones de datos, de
modo que puede aplicarse con 茅xito en un entorno de prueba no estacionario.
De acuerdo con los resultados experimentales obtenidos, el algoritmo propuesto
alcanza una alta precisi贸n de estimaci贸n.
Ambas contribuciones han sido probadas en ADCs de alta resoluci贸n
con experimentos tanto simulados como reales en laboratorio, estos 煤ltimos
utilizando un ADC comercial con una resoluci贸n de 14 bits y una tasa de
muestreo de 65Msps (AD6644 de Analog Devices)