博士论文范例代写：自适应可重构数字示波器关键技术思考
本文是一篇博士论文范文，本文开展了自适应可重构数字示波器关键技术研究，提出了自适应可重构采样数学模型及其硬件实现架构，在垂直方向上，研究了自适应可重构系统的误差校准算法和高精度采样算法，在水平方向上，提出了可重构采集系统中自适应信号特征的捕获方法，可根据信号的特征自动设置不同的触发条件进行信号的有效捕获。
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
在当代科学研究和重大工程应用中，诸如超高速MIMO通信[1]、核物理实验[2]、爆轰模拟[3]、战场环境下的雷达与电子对抗[4]等复杂信号处理问题普遍存在。如在太赫兹通信中，随着通信速率的增加，信道必须提供超过30 GHz的带宽以及超过30 dB的动态范围[5]；在核物理实验中，需要采集的信号具有极短的持续时间（纳秒级）、极快的上升时间（皮秒级）及较大的动态范围（超过40 dB），上述超宽带信号测试几乎只能依赖于数字示波器的超高速实时捕获与分析技术[6]。因此，数字示波器已成为当前电子测试仪器中发展最为迅速，且代表国家整体科学仪器水平的重要标志之一。因此，研究数字示波器中的超高速实时捕获与分析技术具有重要意义。
数字示波器作为“测试设备的设备”，已在各领域电子设备（产品）的研发、生产、维保等全生命周期广泛使用，其捕获和分析信号的能力直接影响到被测设备的性能评估[7]。因此，突破宽带信号高速高精度采集关键技术，研发宽带高性能数字示波器已是时域采集领域的重点研究方向[8]。然而，数字示波器的采样率与带宽、分辨率与精度、以及海量数据与瞬态偶发存在着天然矛盾，难以同时兼顾。为此，目前针对宽带数字示波器关键技术的研究也集中解决上述三方面的问题，具体来讲，主要包括解决垂直方向的高带宽、高采样率、高分辨率、高有效位数（effective-number-of-bits，ENOB），和水平方向的特征信号实时识别，也就是示波器的触发功能[9]。
带宽、采样率、分辨率是数字示波器最为重要的核心指标之一，目前能获取到的商用ADC芯片无法满足线性调频雷达[10]、脉冲雷达[11]、航天遥测[12]、远距离载波通信等领域中高带宽信号的急迫测试需求，突破单模拟数字转换器（Analog-to-Digital Converter，ADC）和已有商用器件的性能，时间交替ADC（Time Interleaved ADC，TIADC）[13]、数字带宽交替（Digital Bandwidth Interleaving，DBI）[14]、时间同步ADC（Time Synchronized ADC，TSADC）等并行数据采集技术被广泛应用到数字示波器中。TIADC的基本原理是将输入信号的采样时间间隔进行分割，使用不同的ADC模块按照设定的相位差异轮流对信号进行采样。
1.2 国内外研究现状
在真实的物理环境中，电磁信号一直是信息传达的主要载体。且随着无线通信、数字信号处理、微电子与集成电路等技术的飞速发展，当前携带有用信息的模拟电信号的带宽越来越高[24]。信号采样技术是模拟信息到数字信息的唯一有效途径，为了准确的获取有用信息，突破采样率与分辨力的矛盾，国内外诸多学者分别从不同的技术路线对宽带信号采集技术进行了深入研究者。在目前器件限制条件下，并行采集技术几乎是实现超宽带高速采集的唯一方法。但是目前的采集系统主要通过单一技术提高系统性能，例如通过时间交替采样技术提高系统采样率、子带分解技术提高系统带宽、时间同步采样技术提高系统分辨率。同时，目前的并行采样架构的采集系统存在的宽带系统指标体系固定，无法兼顾不同测试场景下的带宽和精度的问题；其次，该混合架构的误差构成相对单一并行架构更为复杂；最后，对信号进行盲测试时，不能根据被测信号特征对测试资源进行自适应匹配。所以，目前的采集系统面临着应用层面的困境。
在现有的研究中，还没有带宽/采样率/分辨率自适应调节的采样架构的相关研究。传统超宽带高速并行采集系统均匀分配硬件资源，不能根据测试需求进行硬件资源均匀分配，不同指标间无法根据实际的应用场合进行动态配置，从而导致资源浪费、引入不必要带外噪声、造成测试性能的下降、窄带信号测试时分辨率低等问题的问题。目前相关研究还是主要集中在高分辨率采集、时域交替高速采集、时域高精度采集、频域宽带采集，以及特征信号识别等四个方面，本节也将从这四个方 面对国内外研究现状进行梳理和分析。
第二章 可重构数字示波器系统分析
2.1 传统宽带高速采集系统性能分析
受器件工艺水平的限制，单一模数转换器难以同时实现高采样率和高分辨率。并行采集技术几乎是实现超宽带高速采集的唯一方法。时间交替采样技术是提升采样率的有效途径，但其无法增加系统的量化分辨率；而单一的时间同步采样技术虽然能够增加系统的量化分辨率，但采样率及带宽无法得到有效提升；数字带宽交替（DBI）方法则可同时提高带宽和采样率，该方法突破了ADC和运算放大器对采样率和带宽的限制。但存在当子带个数过多时，子带分解滤波器和数字综合滤波器的设计难度会急剧增长的缺点。
传统的数字化器件、系统或仪器通常以上述单一的高速或高精度采样技术作为系统构架进行设计，在瞬时带宽、采样率与分辨率的各自单项指标上都能达到非常高的性能，但无法同时兼具高带宽、高采样率与高分辨率的指标；并且在对信号进行采集处理时，宽带采集系统始终以最高采样率、最大带宽、固定的处理方法进行采样处理。在全带宽内平均分配测试资源，即对全带宽范围的信号进行采集和处理。随着采集系统的带宽越来越高，即引入的噪声也越来越多，使采集系统的信噪比、无杂散动态范围等指标降低。然而实际应用场景中，现在信号多为具有频域稀疏性的窄带信号，传统系统在对这些窄带信号采样时会引入更多的噪声和杂散，降低系统测试精度，系统采样性能下降的缺陷。
2.2 可重构采样模型结构分析
经过模拟域的信号，将通过信号选择阵列输入至模数转换域进行信号采样，在模数转换域中可通过调节调整可变采样时钟,0,1,2mm=相位，进行TS/TI的采集重构，当在需要进行高分辨率分析的场合时，信号选择阵列从4个模拟通道的输出中选择1路信号送至4个ADC或8个ADC，并根据信号的稀疏特性设定可变滤波器组，选择最合适的带宽。在高分辨率模式中，可变采样时钟设置为相同相位，并使ADC阵列构成时间同步采样（TS）模式。同时将ADC的采样结果进行叠加，则根据同步采样理论可实现14 bit或15 bit的垂直分辨率。之后再结合后端分辨率提升数字信号处理算法，可进一步提升有效位数。在该模式下，可变本振的控制可根据信号频段进行自动调节控制。
第三章 自适应高精度采样方法研究 .......................... 48
3.1 混合交织采样误差校正方法 ......................... 48
3.1.1 基于 Volterra 级数的动态非线性误差估计和校正方法...... 48
3.1.2 数字交替采集的交叠带误差估计与校正方法 ...................... 53
第四章 可重构采集系统中的智能信号检测方法研究 ........................ 76
4.1 智能触发方法 .................................. 76
4.1.1 多功能触发方法设计 .................................. 76
4.1.2 基于信号特征的触发智能匹配 ...................... 80
第五章 自适应可重构数字示波器系统设计与关键技术验证 ............ 96
5.1 自适应可重构数字示波器总体设计 ............................................ 96
5.1.1 设计目标 .................................. 96
5.1.2 总体架构设计 .................................. 97
第五章 自适应可重构数字示波器系统设计与关键技术验证
5.1 自适应可重构数字示波器总体设计
在现代的科学研究和关键工程项目中，对超宽带复杂信号的测量需求不断增大。为了对这些信号进行高速高精度测量，通常需要高速实时捕获和分析，其典型代表是高采样率、高带宽且具备复杂信号精准捕获与分析的数字智能示波器。本文设计并实现了最高采样率80GSPS，最大带宽20GHz，最高分辨率15bits的自适应可重构数字示波器，并验证了第三章自适应高精度采样方法和第四章智能信号检测方法在实际系统中的有效性。
5.1.1 设计目标
本设计来源于笔者参与主研的某型号自适应可重构数字示波器项目，通过对输入信号信息的智能提取，自适应调配采集资源，实现对最大20 GHz频率范围内的信号的精确测量。
本设计的主要指标为： 采样率：最大80 GSPS 垂直分辨率：最高15 bits 有效带宽：20 GHz 本设计的主要功能包括： 具有可重构功能：能够动态调整测试资源与自适应跟踪测试信号功能。 具有智能触发功能：能够根据输入信号特征，自动选择触发类型，实现波形稳定触发。 具有异常检测功能：能够自动检测正常信号中的异常行为，异常信号的捕获概率≥90%。
第六章 总结与展望
6.1 全文工作总结
在现代的科学研究和关键工程项目中，研究者经常遇到需要处理复杂信号的挑战，例如超高速MIMO通信、核物理实验、爆轰模拟以及战场环境中的雷达和电子对抗等。这些超宽带信号的测试通常依赖于高速实时捕获和分析技术。为了满足目前对上述测试领域中信号的高速高精度测量，突破宽带信号高速高精度采集关键技术，研发宽带高性能数字示波器已是时域采集领域的重点研究方向。在信号采集方面，时间交替采集技术解决了单一ADC采样速率受限的问题，但对模拟带宽提升有限，且仅能测试带宽内的信号。随后，带宽交替技术被引入，以同时解决数字示波器的高采样率和高带宽，但仍然面临分辨率（或ENOB）不足的难题。时间同步技术通过设置多个ADC在时间上同步对同一信号进行量化。该技术提高了ENOB，但不能提升带宽。这些技术均不能根据测试对象对数字示波器的带宽、采样率、分辨率进行动态重构，因此未能充分发挥数字示波器的硬件性能，存在硬件资源浪费、测试效率或精度低的问题。在信号处理方面，传统的处理算法未能高效提取信号的瞬态特征，而基于人工神经网络、机器学习的智能算法未考虑算法的计算复杂度、海量数据的实时处理、以及在FPGA中实现的难度。
（1）本文针对传统采集系统在垂直和水平方向上的测试局限性，提出了一种新的高速并行采样架构。这种架构能够动态调整采样率、分辨率和带宽，以实现自适应采样。文章深入探讨了可重构采集系统在不同重构模式下的工作机制和相应的数学模型。此外，还分析了不同自适应采样模型的误差来源及其对系统性能的影响，为后续的研究提供了坚实的理论基础。同时，论文还聚焦于异常信号检测技术，特别是对偶发信号的捕获需求，探索了有效捕获异常信号的方法。
（2）聚焦于可重构采样模型中的精度提升问题进行了研究。首先进行了误差校正问题的研究。利用Volterra级数理论，构建了描述系统动态非线性误差的模型，开发了一种基于系统整体的非线性误差校正技术。接着，分别采用基于并行丢点的DBI系统交叠带误差校正以及基于打能量准则的频响误差校正方法分别对DBI宽带系统的交叠带以及幅相误差校正。此外，本文还提出了自适应可重构采集算法。针对窄带信号测试的场合，通过将宽带采集系统重构为窄带高精度采集系统，不仅减少了宽带系统误差，还有效降低了随机噪声的影响。通过实验验证，在80 GSPS采样模式下系统分辨率达到了12位，ENOB达到了4.51位；在20 GSPS采样模式下系统分辨率达到了14位，ENOB达到了6.73位；在10 GSPS采样模式下系统分辨率达到了15位，ENOB达到了7.90位。
参考文献（略）