高速模数转换器的转换误差率解密

　　置信度

　　CER置信度(CL)是指在不精确到特定故障率的情况下对未来错误的外推预期。这可减少针对给定CER获取的样本总数，但代价是不能保证100%的确定性。从数学角度来说，要达到绝对100%的确定性，需要取得无限持续时间内的样本。因此，根据行业经验，95%的置信度已经相当接近已知值，并且实现了不确定性和测量时间之间的平衡。如果将测试重复一百次，则有95次可以准确识别误码率。有时工程师会误认为一旦在测试期间检测到误差，该过程就会结束并找到最终的CER.这既不准确也不完整。无论过程中是否有误差，转换误差率及相关的置信度都可以测试。但是，如果在给定置信度下检测到误差，则与没有错误时的样本数相比，必须增加测量的样本数量。

　　以上公式给出了置信度、误码率和样本数之间的自然对数数学关系表达式。式中：N为测量的样本数;CER为转换误码率;CL为置信度;E为检测到的错误数。

　　未检测到误差时，公式有所简化，右边的项等于零，结果仅取决于左边的项。当CL为95%且未检测到误差时，所需的样本数仅约为预期CER的倒数乘以3.测量到100%置信度，即对于任何CER值都有CL=1.0，从数学角度上需要获取-ln(0)无穷大的无限样本数(N)。

　　误差阈值

　　高速ADC中的转换误差幅度很关键，有些误差比其他误差更重要。例如，一个或两个最低有效位(LSB)误差可能在系统的预期噪底之内，甚至可能不会影响瞬时性能。但是，最高有效位(MSB)误差，乃至满量程误差可能造成系统故障事件。因此，CER测试需要具有一种机制或阈值来确定转换中误差的严重程度。

　　转换的误差阈值应该包括ADC的已知线性不足，以及时钟抖动和其他超出转换器功能的系统噪声。对于任何给定样本，这些通常会累加为14位ADC的4或5个最低有效位(LSB)或16～32个代码。根据ADC分辨率、系统性能和应用的误码率要求，该值的大小可能略有不同。使用此误差带与理想值进行比较后，超出此限值的样本将被视为转换错误。在传统视频ADC中，此错误被称为“闪码”，因为它会在视频屏幕上产生亮白色像素闪烁。可接受的转换器误码率很大程度上取决于信号处理系统和系统误差容差要求。

　　历史上测量的GSPS ADC转换误差率一般不会低于1e-14.1e-15的误差率意味着转换器在1e15个样本范围内不应出现转换错误。虽然这些数字看起来很大，但凭借当今先进转换器技术的高采样速率，对于CER测试仍然可以实现。但是，对于具有8ns采样速率的125MSPS转换器，1e15次采样将占用800，000s(1e15*8ns)，也即9.24天。要在这些误码率中实现95%的CL，则需要分别将这些采样持续时间的均乘以2.996.

　　CER测试

　　图2给出了如何测试内部ADC内核的CER.在或接近ADC最大编码速率下采样时，可使用频率相对较慢的正弦波作为模拟输入。应对模拟输入信号进行规划，以便在忽视系统噪声的情况下，两个相邻样本之间的预期绝对差不大于1LSB代码。理想情况下，模拟输入信号比满量程稍大，以便运用ADC的所有代码。应计算模拟输入和编码采样速率，以便建立较长的一致性周期，而ADC不在同一代码级别进行一致采样。

　　图2：CER测试的两种采样情形。顶部的情形是以比Fs/2稍快的速率对模拟信号进行采样，其中仅每隔一个样本比较一次。理想情况下，两个连续样本的不同之处不超过一个LSB代码。下面的情形是对相对较慢的模拟输入进行过采样，以便两个相邻样本的不同之处也不超过一个LSB代码。

　　图3：CER测试比较两个连续ADC样本和预定误差阈值。计数器记录错误发生次数、幅值和采样位置标识符。

　　系统使用一个计数器来跟踪两个相邻样本之间的幅度差值超过阈值限值的情况，并将这种情况计数为转换错误。该计数器必须保留整个测试过程中错误的累加总数。为了保证系统按预期工作，还应记录误差幅度与理想情况之间的关系。测试需要的时间将基于采样速率、所需的测试CER和所需的置信度(图3)。

　　小结

　　典型转换器架构可实现一些系统可接受的测量转换误码率，新的设计和错误检测算法正推动限值实现更佳的性能。ADI的12位2.5GSPS ADC AD9625分级比较型流水线内核使用专有技术检测流水线处理前期的ADC转换错误，然后处理和纠正后期的错误。这在12位GSPS ADC上实现了优于1e-15、置信度为95%的行业一流测量CER.