代写博士论文选题：多通道高精度模数转换器芯片探讨与设计
本文是一篇博士论文，本文研究的核心在于优化多通道高精度模数转换器芯片中的精度、ENOB和动态范围等关键指标，实现这些指标在多通道架构选取、核心高精度ADC设计以及校正算法开发中的有机统一。
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
自上个世纪70年代中期起，基于硅衬底的互补金属氧化物半导体（Complementary Metal Oxide Semiconductor, CMOS）工艺的进步和数字信号处理器（Digital Signal Processor, DSP）能力的提升，对军用设备、消费电子、仪器仪表、人工智能等领域带来了革命性的发展[1-7]。这种进步显著改变了信息获取和处理方式，对我们的生活、工作和学习产生了深远影响。在此过程中，模数转换器（Analog-to-Digital Converter，ADC）和数模转换器（Digital-to-Analog Converter，DAC）作为现实模拟世界与数字世界之间的桥梁，具有极其重要的作用。它们经常成为限制系统性能的重要因素。一般情况下，系统通过传感器将现实世界的声、光、力、热、电等信息转换为电信号。ADC和DAC在模拟域与数字域之间实现信号的转换，统称为数据转换器。在数字域内，利用数字信号处理的强大计算能力，可以快速处理和整合大量信息，为用户提供信息和决策依据。
模数转换器（Analog-to-Digital Converter，ADC）具有多种不同的结构，根据是否需要过采样，总体上可分为奈奎斯特转换器与非奈奎斯特转换器。奈奎斯特转换器中，量化速度最快的类型为并行全闪（Flash）型模数转换器。并行全闪型ADC采用一个电阻串并行产生多个参考电压，并通过多个比较器在一个周期内得到输出码字[8-10]。由于该结构特点，当转换器分辨率增加时，比较器个数呈指数增长，功耗和面积开销巨大，可通过引入两步式Flash ADC缓解硬件和功耗开销[10-12]。流水线型ADC（Pipeline ADC）是一种广泛应用于高速、高精度模数转换架构[13-14]，它将模数转换过程分为多个阶段，每个阶段依次逼近最终的数字结果，从而实现高效的转换。由于该类ADC每个阶段需要增益放大器、比较器和DAC等组件，设计难度较高，对制造工艺要求也较高[15]。其次，流水线型ADC需要精确的校准，每个阶段的增益和失真需要严格控制，否则误差会在各个阶段累积，影响转换精度[16]。逐次逼近型模数转换器(SAR ADC)是一种广泛应用的ADC类型，其通过逐步逼近输入模拟信号的数字值来完成转换过程。
1.2 国内外研究现状及发展趋势
国外较早开始对高精度模数转换器进行深入研究，其技术水平和设计流程已较为成熟。在高精度逐次逼近寄存器型模数转换器的相关研究方面，许多公司和高等教育机构都取得了显著进展。在这一领域，逐次逼近寄存器（SAR）ADC架构以及以SAR ADC为基础的其他混合ADC架构已被广泛应用并得到充分发展，涉及的公司包括亚德诺（Analog Devices, ADI）、德州仪器（Texas Instruments, TI）、美信（Maxim Integrated）等。
这些公司在SAR ADC技术研究与开发方面有着长期的积累和实践经验。其成熟的技术平台和设计方法使它们在高精度逐次逼近寄存器型模数转换器领域处于领先地位，尤其在ADC器件的高性能、低功耗以及面向不同应用场景的可定制化方面都取得了显著的成就。此外，在SAR ADC技术研究与开发方面的成果不仅在商业应用中有所体现，同时也为学术界提供了许多技术参考和研究方向。其在工程实践和学术探索方面的双重贡献，推动了高精度逐次逼近寄存器型模数转换器技术的不断进步和创新。
第二章 模数转换器指标和类型概述
2.1 模数转换器基本原理
模数转换器作为电子系统中不可或缺的关键组件，搭建起了模拟信号与数字信号之间的桥梁，将物理世界中的模拟信号，与数字世界中的二进制信号连接起来。ADC的功能在于将连续的模拟信号转换为离散的数字信号，为后续的数字信号处理、存储和传输提供基础。模数转换器将模拟信号转换为数字信号的过程中，采样保持、量化和编码是三个核心步骤，如图2-1所示。
采样是模数转换器获取输入信号幅度信息的第一步。模拟信号是一个随时间连续变化的信号，而数字信号是离散的，因此必须将模拟信号离散采集。根据奈奎斯特采样定理，为避免频谱混叠导致的不可逆失真，模拟信号的采样频率应不低于信号最高频率成分的两倍，才能保证完整地重构原始信号。如果采样频率低于这个标准，将会产生混叠现象，导致信号失真。
2.2 模数转换器性能指标
模数转换器性能指标是标定ADC性能的重要依据，既可以帮助ADC设计者明确模数转换器各个子模块的设计重点，也方便ADC使用者依据应用场景进行横向比对选型。
总的来说，模数转换器的性能指标主要分为静态指标和动态指标。其中，静态指标包括量化误差（Quantization Error）、失调（Offset）、增益误差（Gain Error，GE）、微分非线性（DNL）、积分非线性（INL）、温度系数（Temperature Coefficient, TC）等。而ADC 的动态指标包含信噪比（Signal to Noise Ratio， SNR）、无杂散动态范围（Spurious Free Dynamic Range, SFDR）、信号噪声失真比（Signal to Noise and Distortion， SNDR）、有效位（Effective Number of Bits， ENOB）、总谐波失真（Total Harmonic Distortion， THD）和优值（Figure of Merit，FoM）。下面本文将对这些指标进行简要介绍。
第三章 多通道高精度 SAR ADC 架构和关键技术 ........................... 28
3.1 常规多通道ADC结构 ............................ 28
3.2 本文多通道ADC结构 ........................... 29
3.3 高精度 SAR ADC 关键技术 .................... 30
第四章 多通道高精度模数转换器关键模拟电路设计 ........................ 44
4.1 模拟前端驱动电路 ............................... 44
4.2 采样保持(S/H)电路 ......................... 51
第五章 多通道高精度模数转换器校正技术 ................... 72
5.1 模数转换器校正技术 .............................. 72
5.1.1 模拟前端增益和偏移自校正 ..................... 72
5.1.2 数字后台校正 ....................... 73
第六章 多通道高精度模数转换器的物理实现及测试分析
6.1 测试环境搭建
SAR ADC的测试主要包括功能测试和性能测试。其包含的测试内容和测试方法如下：
1.功能测试：
1) 输入范围测试：验证ADC是否能够处理预期范围内的模拟输入信号。通过输入不同幅度和频率的信号，观察ADC输出是否在预期范围内。 2) 分辨率测试：验证ADC的分辨率是否符合规格。通过输入阶梯波信号，观察ADC的输出是否能够准确分辨每个阶梯。 3) 线性度测试：验证ADC的输入输出关系是否线性。通过输入已知斜率和截距的线性信号，比较ADC的实际输出与理论输出之间的差异
2. 性能测试：
1) 静态误差测试：包括偏移误差、增益误差和微分非线性误差等。这些误差可以通过输入特定的测试信号并测量ADC的输出来计算。 2) 动态性能测试：主要关注ADC的频谱性能，如信噪比（SNR）、无杂散动态范围（SFDR）和总谐波失真（THD）等。这些参数可以通过输入正弦波信号并测量ADC的输出来评估。
第七章 总结与展望
7.1 全文总结
本文针对多通道高精度SAR ADC在现代电子系统中的重要性及其当前设计挑战进行了深入研究。研究的核心在于优化多通道高精度模数转换器芯片中的精度、ENOB和动态范围等关键指标，实现这些指标在多通道架构选取、核心高精度ADC设计以及校正算法开发中的有机统一。
在多通道高精度模数转换器的电路架构方面，对现有实现方式进行了深入分析，评估了不同电路结构在性能、面积和校正开销方面的优缺点。基于这些分析，设计了一种适用于多通道和高精度需求的模数转换器电路架构。
在高精度模拟前端设计方面，不仅实现了抗混叠和驱动功能，还设计了具有高线性度的8通道模拟前端。同时，对于高精度模数转换器的核心设计，详细探讨了高精度DAC电容阵列、高精度比较器和低温漂基准等关键电路模块的设计要求与难点，并成功设计出一款采样率为200kSPS的18位逐次逼近模数转换器芯片。
针对多通道高精度模数转换器中的非理想因素，深入分析了其来源和作用机理，并提出了针对模拟前端通道间失配误差、电容失配误差和比较器失调等问题的校正算法。测试结果显示，在200kSPS(无过采样)模式下，设计的ADC芯片ENOB为14.21bits，SNR为88.7dB，SNDR为87.3dB，SFDR为93.15dB，THD为-93dB，功耗69.53mW，通道串扰低于-120dB。
参考文献（略）