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ISSCC2021 hybrid EF-CIFF noise shaping SAR 分析

热度 24已有 9356 次阅读| 2021-3-1 21:22 |个人分类:NS SAR|系统分类:芯片设计| ISSCC2021

本人目前正在做一个噪声整形SAR ADC的一个项目,最初是基于ISSCC 2020发表的一篇4th-order cascaded noise shaping SAR来实现。看完今年新发表的这篇hybrid noise shaping(NS) SAR还是有所感悟,就此记录一下这篇文章里面比较巧妙的点。当然,文章主要涉及到两个部分的优化,分别是noise shaping的方法和sampling KT/c noise cancellation。我主要分析了一下这个hybrid noise shaping的工作原理及如何对应文中提到的优点。

首先,读这篇文章前建议先读一下ISSCC 2020那篇cascaded noise shaping的文章,对理解整个系统的传输函数还是很有帮助的。

在这篇文章中,hybrid noise shaping对应二阶的EF和一阶的CIFF。二阶的EF工作原理是利用capacitor和ping-pong switching实现二阶的FIR,需要注意的是,用capacitor实现FIR的时候需要每个cycle都reset用于summation feedback的capacitor。一阶的CIFF也是利用switch和capacitor,但应注意,用于实现IIR的summation capacitor不需要reset。两种NS的方式都需要buffer提供gain来补偿charge sharing造成的charge loss。尽管如此,以此方法实现的IIR依然不能达到理想的一阶低通传输函数,推导方式如下:

-----------------------------------------

根据电荷守恒:

(Cint+Ciir) * Vint(n) = G * Ciir * Vres(n-1) + Cint * Vint(n-1);

经过z变换:

Vint(z) = (G * Ciir * z^(-1)) / ((Cint + Ciir) - Cint * z^(-1));

可以得出文中的a的表达式即为:

a = Cint / (Cint + Ciir)

若要想使得a接近1,Cint就需要远大于Ciir,并且buffer需要提供的gain同时也会增加,这对buffer的设计提出了更高的要求。

-----------------------------------------

文中另外非常巧妙的一点是将CIFF NS path看做了一个sub quantizer,这样FIR的输入其实是通过一个高通滤波器后的quantization noise,这样就能够有效的减小buffer offset和comparator offset带来的影响,下面给出完整的传输函数推导:

-----------------------------------------

设两个summation capacitor之间的电压为Vx,则有:

Vx(z) + Vres(z)  * Hiir+ Q(z) = Dout(z)

Vres(z) = Vx(z) - Dout(z)

得到:

Dout(z) = Vx(z) + Q(z) / (1 + Hiir)

故CIFF的NTF为(1 / (1 + Hiir))= 1 - a*z^(-1),同样将结果代入到Vres(z)的表达式,可以得到Vres(z)其实本质上就是经过CIFF path noise shaping过后的quantization noise = (1 - a*z^(-1))* Q(z)。

-----------------------------------------

而通过EF path的NTF的表达式也能够推出:

-----------------------------------------

Vres(z) * Hfir + Vin(z)  = Vx(z)

Vx(z) + (1 - az^(-1)) = Dout(z)

得到:

Dout(z) = (1 - Hfir) * (1 / (1 + Hfir)) * Q(z) + Vin(z)

-----------------------------------------

至此,整个hybrid EF-CIFF SAR的工作原理也就分析完毕,如有错误请指正。在我看来,这个结构的复杂性不高,而且同样支持实现更高阶的NS并保持其优点~


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发表评论 评论 (22 个评论)

回复 fengjie0728 2021-3-2 18:52
谢谢分享
回复 方块forever 2021-3-4 23:46
最后的两个公式是不是楼主打错了?

Vx(z) + (1 - az^(-1)) = Dout(z) --> Vx(z) + Q(z)(1 - az^(-1)) = Dout(z)

得到:

Dout(z) = (1 - Hfir) * (1 / (1 + Hfir)) * Q(z) + Vin(z) --> Dout(z) = (1 - Hfir) * (1 / (1 + Hiir)) * Q(z) + Vin(z)

所以这个设计的优点就是用一个active amplifier和一系列的passive integrator实现了三阶shaping?

不过我一直感觉如果带宽要求不高的话,2阶noise shaping SAR加上高OSR要比这种高阶的loop filter设计起来简单很多。完全可以把SAR的位数做高一点,OSR也高一点来避免过于复杂的传递函数和系统设计。当然如果对于带宽或者采样频率有要求,可能high order的loop filter会有一定优势。
回复 QinrenYao 2021-3-5 03:06
方块forever: 最后的两个公式是不是楼主打错了?

Vx(z) + (1 - az^(-1)) = Dout(z) --> Vx(z) + Q(z)(1 - az^(-1)) = Dout(z)

得到:

Dout(z) = (1 - Hfir) * (1 / (1 + H ...
感些对错误的指正~
1. 用一个amplifier实现3阶NS的确是文章强调的优点之一;
2. 目前看的NS SAR的文章其DAC基本在9bit左右。做大SAR的精度是一个选择,但可能对应的是更大的CADC面积和功耗(可能会受mismatch的影响);如果同时采用低阶的NS,对比较器噪声抑制作用也会受限,导致比较器的功耗增加;而如果采用更高的OSR,根据delta sigma的原理,OSR是每翻倍提升相同的ENOB,比如OSR从8到16,这个转变会导致digital logic activity翻倍,基本意味着其功耗翻倍,这些在我看来和低功耗的需求是相矛盾的,不过也得根据实际要求来决定;另外这篇论文提出的方法,抛开SNC不谈,实现起来并不会很复杂~引用ISSCC 2020 Lu,‘The low core resolution eases the implementation of the SAR logic and CDAC routing, and also simplifies digital filtering and calibration.’
回复 方块forever 2021-3-5 04:53
QinrenYao: 感些对错误的指正~
1. 用一个amplifier实现3阶NS的确是文章强调的优点之一;
2. 目前看的NS SAR的文章其DAC基本在9bit左右。做大SAR的精度是一个选择,但可能对 ...
哈哈,这么快就获得回复了。其实这确实有点像SIGMA DELTA里面OSR, quantizer bit和loop filter阶数之间的tradeoff。正如你说,增加OSR会导致digital logic的功耗上升。但OSR减小的同时当然也意味着更小的kT/C采样噪声的要求和更小的放大器噪声要求,因为这两部分噪声只被oversample了,而没有被shape。不过这些设计确实都很有趣,期待你更多的分享!
回复 QinrenYao 2021-3-5 16:30
方块forever: 哈哈,这么快就获得回复了。其实这确实有点像SIGMA DELTA里面OSR, quantizer bit和loop filter阶数之间的tradeoff。正如你说,增加OSR会导致digital logic的功耗 ...
感谢您的见解~
回复 方块forever 2021-3-5 17:26
楼主是在国内还是在欧洲呀?
回复 QinrenYao 2021-3-5 20:34
方块forever: 楼主是在国内还是在欧洲呀?
目前还在欧洲~
回复 fengjie0728 2021-3-6 14:11
谢谢分享
回复 hehuachangkai 2021-4-16 16:00
看看先
回复 QinrenYao 2021-4-24 22:57
苦瓜eerf: 谢谢楼主的分享,关于这篇文章我有个疑惑,单边采样电容只有400fF,那么总的KT/C有20nV2,这篇文章里在SNC关闭的时候SNDR都有78.1dB,怎么做到的?即使输入信号 ...
谢谢提问,下面是我的一些看法,如有问题请指出。
我认为在关掉SNC的时候,推算出来的结果应该是能达到的。两边采样电容产生的KT/C noise power在不考虑OSR时应该是5(nV)^2。考虑OSR=8,KT/C noise power近似等于5/8 = 0.625(nV)^2。78dB SNDR接近13 bit ENOB,那么这里可以将KT/C noise power和13 bit的Quantization noise power (即(1.1/2^13)^2/12 = 1.5(nV)^2)进行比较。可以看到KT/C noise power小于1/2的Quantization noise power,这说明实现接近13bit ENOB(实为12.68 bit ENOB)还是有可能的。
回复 苦瓜eerf 2021-4-25 12:56
找到问题了....
满摆幅应该是2.2Vpp

但是我觉得差分电容阵列的KT/C应该是乘2而不是除以2,两边是独立同分布的噪声叠加。这样子算下来还是达不到78dB......
回复 QinrenYao 2021-4-26 15:45
苦瓜eerf: 找到问题了....
满摆幅应该是2.2Vpp

但是我觉得差分电容阵列的KT/C应该是乘2而不是除以2,两边是独立同分布的噪声叠加。这样子算下来还是达不到78dB...... ...
关于差分SAR的KT/C噪声,我认为可以这样理解:
差分输入double了inpu dynamic range,相当于输入信号的能量X4;差分电容的KT/C噪声能量X2。 如果按照输入能量归一化,那么与单端的实现相比,KT/C噪声能量相当于减小了一半,这应该是符合我上面的计算的。
回复 苦瓜eerf 2021-4-27 09:26
QinrenYao: 关于差分SAR的KT/C噪声,我认为可以这样理解:
差分输入double了inpu dynamic range,相当于输入信号的能量X4;差分电容的KT/C噪声能量X2。 如果按照输入能量归 ...
受教了,确实是这么回事。多谢楼主   
回复 苦瓜eerf 2021-4-27 21:21 (待审核)
审核未通过
回复 LDDD1997 2021-4-30 21:20
楼主,您好,请问您有噪声整形SAR ADC的建模吗
回复 mitchell0001 2021-12-28 09:21
Excuse me, Do you have MATLAB Simulation model ? Can you share  ?
回复 浩然 2022-1-7 10:52
方块forever: 最后的两个公式是不是楼主打错了?

Vx(z) + (1 - az^(-1)) = Dout(z) --> Vx(z) + Q(z)(1 - az^(-1)) = Dout(z)

得到:

Dout(z) = (1 - Hfir) * (1 / (1 + H ...
如果用DEM+高OSR的话,为什么不直接用SD ADC,工业上肯定也得用静态OTA的话,功耗相对SD ADC没有太大优势,有效位数还是较大劣势。
回复 方块forever 2022-1-7 18:01
浩然: 如果用DEM+高OSR的话,为什么不直接用SD ADC,工业上肯定也得用静态OTA的话,功耗相对SD ADC没有太大优势,有效位数还是较大劣势。 ...
我觉得你所说的正是在noise shaping ADC里面OSR, quantizer bits 和 loop filter order之间的折中关系。
1. 低OSR, 高quantizer bits, 小于等于3的loop filter order --> noise shaping SAR通常的选择。
2. 高OSR, 低quantizer bits, 大于等于2的loop filter order --> sigma delta ADC通常的选择。
当然SD-ADC也有低OSR的情况,那种通常是高速ADC的情况,此时不用慢腾腾的SAR也十分合理。
另外,noise shaping SAR里面可以使用开环的动态放大器实现loop filter, 从而实现整个ADC的动态功耗性能,这点是SD-ADC里不常见的。
回复 浩然 2022-1-13 17:22
方块forever: 我觉得你所说的正是在noise shaping ADC里面OSR, quantizer bits 和 loop filter order之间的折中关系。
1. 低OSR, 高quantizer bits, 小于等于3的loop filter o ...
但感觉工业上很难使用开环运放,其PVT鲁棒性有点差,楼主目前分享的文章已经是较高SNDR的文章了,但整个JSSC和ISSCC有效位数达到14bit或者说SNDR在86dB以上的文章,相当少,目前最高SNDR的 NS SAR还是16年的一篇文章,且就这么几篇文章里,还一堆片外校准的,就感觉工业价值有限。
回复 浩然 2022-1-13 17:23
楼主啊,我在学NS SAR,把近些年高精度方向的NS SAR看的差不多了,NS SAR真的有前途吗。
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