저잡음 광대역 신호 캡처를 위한 이중 경로 ADC 아키텍처 사용

작성자: Stephen Evanczuk

DigiKey 북미 편집자 제공

비행 시간 질량 분석(TOF-MS), 분산 광섬유 감지, 광간섭 단층 촬영 및 고속 오실로스코프와 같은 시간 도메인 계측 응용 분야에서는 직류(DC)에서 수 기가헤르츠(GHz)의 주파수까지 정확한 신호 캡처가 필요합니다. 기존의 고속 디지타이저 아키텍처는 아날로그-디지털 컨버터(ADC)에 내재된 잡음으로 인해 측정 정확도에 근본적인 한계가 있어 설계자는 정밀도와 광대역 캡처 사이에서 타협할 수밖에 없었습니다.

이 기사에서는 시간 도메인 계측 관련 설계자가 직면하는 디지털화 과제에 대해 간략하게 소개합니다. 그런 다음 Analog Devices의 고성능 디지타이저를 소개하고 설계자가 이 기판과 개발 리소스를 사용하여 성공적으로 구현하는 방법을 보여줍니다.

광대역 디지털화 과제가 시간 도메인 계측에 미치는 영향

시간 도메인 계측 응용 분야에는 넓은 대역폭에서 정밀한 디지털화가 필요하다는 공통점이 있습니다. 예를 들어, TOF-MS(그림 1)에서 디지털화는 샘플 식별을 위한 기반을 제공합니다. 여기서 시료의 이온은 플라이트 튜브에서 유지되는 진공을 통해 가속되며, 질량 대 전하 비율에 따라 다른 속도를 얻습니다. 질량 대 전하 비율이 동일한 각 이온 클러스터는 수백 피코초(ps)만큼 좁은 펄스로 검출기에 도달합니다.

TOF-MS에서 동일한 운동 에너지로 가속된 이온의 이미지그림 1: TOF-MS에서는 동일한 운동 에너지로 가속된 이온이 질량에 따라 다른 속도로 이동하며, 더 가벼운 이온이 먼저 감지기에 도달하므로 비행 시간에서 직접 질량을 계산할 수 있습니다(이미지 출처: Analog Devices).

TOF-MS는 고성능 ADC 서브시스템을 사용하여 펄스를 안정적으로 디지털화하고 각 이온 클러스터의 도착 시간과 해당 이온 유형의 질량을 나타내는 피크를 결정합니다. 각 샘플이 이 피크를 결정하는 데 중요하기 때문에 ADC 서브시스템은 충분한 샘플을 캡처하기 위해 초당 기가샘플(Gsamples/s)의 속도를 제공해야 합니다.

고속 오실로스코프와 분산형 광섬유 감지의 경우 정확한 고대역폭 신호 측정에 대한 유사한 요구에 직면해 있습니다. 고속 오실로스코프는 DC 기준 충실도를 유지하면서 빠른 과도 현상을 정확하게 캡처해야 합니다. 분산형 광섬유 감지 시스템의 경우 DC 근사에서 수 기가헤르츠에 이르는 전체 측정 대역폭에서 잡음이 적은 광대역 캡처가 필요하다는 공통점이 있습니다.

이러한 응용 분야와 기타 응용 분야에서의 과제는 1/f 잡음으로 인해 무선 주파수(RF) ADC의 성능이 저하되는 낮은 주파수에서도 넓은 대역폭과 정밀 측정을 모두 보장해야 하는 것입니다. RF 신호 캡처에 최적화된 이 등급의 ADC는 필요한 대역폭을 제공하지만 1/f 코너 이하의 저주파수에서 높은 1/f 잡음을 나타냅니다(그림 2).

ADC에 내재된 1/f 잡음 그래프그림 2: ADC에 내재된 1/f 잡음은 1/f 코너 미만의 주파수에서 증가하여 측정 정확도를 제한합니다(이미지 출처: Analog Devices).

주파수가 감소함에 따라 잡음이 증가하여 기가헤르츠 주파수에서 ADC가 잘 작동하더라도 저주파수에서는 신호 대 잡음비(SNR)가 저하되고 측정 불확실성이 증가합니다. 정밀 ADC는 초퍼 안정화, 자동 영점 조정, 상관 이중 샘플링과 같은 아키텍처 기능을 통해 1/f 잡음을 최소화하여 광대역 성능보다 저주파 정확도를 우선시하므로 GHz 대역폭에서 사용할 수 없습니다.

이러한 근본적인 트레이드 오프 문제를 해결하려면 Analog Devices의 ADMX6001-EBZ 평가 기판에 사용되는 새로운 이중 경로 ADC 아키텍처가 필요합니다.

ADMX6001 이중 경로 아키텍처로 광대역 정밀도를 달성하는 방법

ADMX6001-EBZ 평가 기판은 DC 결합형 10Gsamples/s 디지타이저이자 맞춤형 저잡음, 고대역폭 정밀 디지타이저를 위한 완벽한 참조 설계입니다. 광대역 캡처에 최적화된 고속 ADC 경로와 저주파 정확도에 최적화된 정밀 ADC 경로로 구성된 이중 경로 아키텍처를 통해 대역폭 대 정밀도 트레이드오프를 해결합니다. 이 두 경로의 데이터를 결합함으로써 기판에서 고속 ADC의 1/f 잡음을 보정하여 DC에서 5GHz까지 정확한 신호 디지털화를 계속할 수 있습니다.

고속 경로는 10G 샘플/초로 샘플링할 수 있는 Analog Devices의 AD9213 12비트 RF ADC를 중심으로 합니다(그림 3). 넓은 순간 대역폭과 낮은 변환 오류율을 제공하도록 설계된 AD9213은 출력 오류 보정 기능을 갖춘 다단계 차동 파이프라인 ADC 코어를 기반으로 합니다. 최대 대역폭과 결정론적 출력 지연 시간을 보장하기 위해 출력 스테이지에는 16레인 JESD204B 인터페이스가 통합되어 있습니다. 출력 스테이지는 초당 16기가비트(Gbits/s)의 회선 속도를 제공할 뿐만 아니라 표준 JESD204B 메커니즘을 사용하여 AD9213의 출력과 호스트 컨트롤러의 JESD204B 입력 간에 결정론적 지연 시간을 유지합니다.

다단계, 차동, 파이프라인 ADC 코어를 통합한 Analog Devices AD9213의 다이어그램그림 3: AD9213은 출력 오류 보정 기능을 갖춘 다단계 차동 파이프라인 ADC 코어와 최대 16Gbits/s의 라인 속도를 지원하는 16레인 JESD204B 인터페이스를 통합합니다(이미지 출처: Analog Devices).

이 ADC는 정확한 고주파 신호 캡처에 필요한 높은 동적 성능을 제공합니다. 풀 스케일 대비 -1데시벨(dBFS)에서 1,000MHz 입력으로, 10Gsamples/s에서 AD9213은 55.8dBFS의 SNR과 70dBFS(일반)의 스퓨리어스 없는 작동 범위(SFDR)를 제공합니다. 또한 100MHz부터 6GHz 이상의 입력 주파수에서 뛰어난 SNR과 SFDR을 유지하여 광대역 정확도에 대한 요구를 충족합니다(그림 4).

높은 SNR 및 SFDR 성능을 유지하는 Analog Devices AD9213의 그래프그림 4: AD9213은 100MHz ~ 6GHz 이상의 입력 주파수에서 높은 SNR 및 SFDR 성능을 유지하여 시간 도메인 계측에 필요한 광대역 캡처 기능을 제공합니다(이미지 출처: Analog Devices).

정밀 경로에는 이벤트 감지, 디지털 필터, 이중 입력 샘플러가 통합된 20비트, 초당 40메가샘플(Msamples/s) 차동 연속 근사화 레지스터(SAR) ADC인 Analog Devices의 AD4080을 사용하여 높은 샘플링 속도에서 정밀 변환을 보장합니다. 출력 스테이지는 직렬 주변 장치 인터페이스(SPI)와 저전압 차동 신호(LVDS) 출력을 모두 지원하는 인터페이스를 통해 변환 결과와 16,384개 샘플 선입선출(FIFO)에 직접 액세스할 수 있습니다. AD9213과 마찬가지로 AD4080은 호스트 컨트롤러와의 정렬을 보장하고 시스템 전파 지연을 고려하도록 설계된 통합 기능을 제공합니다. AD9213이 필요한 대역폭을 제공하는 경우, AD4080은 필요한 저주파 정밀도를 제공합니다. 1kHz에서 AD4080은 93.6dB SNR과 -110.2dB 총 고조파 왜곡(THD)을 달성합니다(그림 5).

93.6dB SNR 및 -110.2dB THD를 달성한 Analog Devices AD4080의 그래프그림 5: 1kHz에서 AD4080은 93.6dB SNR 및 -110.2dB THD를 달성하여 AD9213의 광대역 캡처를 보완하는 저주파 정밀도를 입증합니다(이미지 출처: Analog Devices).

ADMX6001-EBZ 기판은 다양한 DC 레벨에서 단일 엔드, 단극 또는 양극 입력 신호를 처리해야 하는 시간 도메인 계측기의 요구를 해결합니다. 단일 종단 차동 변환을 위한 고속 ADC 드라이버와 함께 정밀 디지털-아날로그 컨버터(DAC)가 ADC 드라이버를 바이어스하여 조정 가능한 DC 오프셋을 제공함으로써 고속 AD9213의 작동 범위를 극대화합니다. 이 기능은 적절한 DC 오프셋 조정으로 펄스 이온 신호에 대해 ADC의 전체 작동 범위를 사용할 수 있도록 보장하는 TOF-MS와 같은 응용 분야에 필수적입니다.

컴패니언 기판 및 소프트웨어로 평가 및 개발 가속화

Analog Devices는 AMD/Xilinx의 VCU118(EK-U1-VCU118-G) 평가 키트와 함께 작동하도록 ADMX6001-EBZ 평가 기판을 설계했습니다(그림 6). 고성능의 현장 프로그래밍 가능 게이트 어레이(FPGA)를 기반으로 하는 이 키트는 이중 경로 데이터 스트림을 수집하고 결합하는 데 필요한 리소스와 처리 기능을 제공합니다. 일반적인 디지털화 작업의 경우, ADMX6001-EBZ 기판은 지속적인 작동을 위해 소형 벤치탑 팬을 사용하여 향상된 고처리량 FPGA 메자닌 카드(FMC+) 하이 직렬 핀 커넥터(HSPC)를 통해 VCU118에 연결합니다.

VCU118 키트에 연결되는 Analog Devices ADMX6001-EBZ 평가 기판 이미지그림 6: ADMX6001-EBZ 평가 기판은 고처리량 FMC+ HSPC 커넥터를 통해 VCU118 키트에 연결하여 이중 경로 디지털화 성능을 평가하기 위한 완벽한 하드웨어 플랫폼을 제공합니다(이미지 출처: Analog Devices).

VCU118의 FPGA 매트릭스에 인스턴스화된 IP(지적 재산) 코어와 메모리 블록은 고속 AD9213 및 정밀 AD4080에서 이중 데이터 스트림을 수신하는 데 필요한 별도의 고속 JESD204B 및 LVDS 인터페이스를 구현합니다. 두 데이터 스트림은 후속 병합 및 애플리케이션별 처리를 위해 시스템 메모리로 전송되기 전에 FPGA 메모리 버퍼로 공급됩니다.

ADMX6001-EBZ 기판 및 신호 디지털화를 평가하기 위해 Analog Devices는 IIO 오실로스코프 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 도구와 포괄적인 PyADI-IIO Python 라이브러리를 제공합니다. IIO 오실로스코프 도구는 대화형으로 기판 설정을 수정하고, 데이터를 캡처하고, 결과를 플로팅할 수 있는 크로스 플랫폼 GUI입니다. 예를 들어 AD9213의 DC 결합 모드를 활성화하기 위해 설계자는 IIO 오실로스코프 도구 패널(그림 7)을 사용하여 장치(이 경우 AD9213), 관심 레지스터(여기서는 0x1617) 및 그 값(0x1)을 지정합니다.

IIO 오실로스코프 GUI 이미지그림 7: IIO 오실로스코프 GUI는 ADC 작동 모드 구성을 위한 직접적인 레지스터 액세스를 제공하며, 여기서는 0x1을 레지스터 0x1617에 기록하여 AD9213의 DC 결합 모드를 활성화하는 모습을 보여줍니다(이미지 출처: Analog Devices).

PyADI-IIO 라이브러리는 기판을 기본 설정으로 초기화하고 오프셋 설정, 각 ADC에서 데이터 캡처 및 결과 플로팅을 위한 저수준 연산을 추상화하는 메서드를 제공하는 Python 클래스(Hammerhead)를 중심으로 구축된 기판 기능에 대한 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 제공합니다.

PyADI-IIO 라이브러리의 ADMX6001_acquisition.py 스크립트와 같은 샘플 코드는 보다 복잡한 평가 시퀀스에 이러한 방법을 사용하기 위한 기본 설계 패턴을 보여줍니다. 예를 들어, 다양한 DC 오프셋에서 입력 신호를 디지털화하려면 설계자는 라이브러리의 ADMX6001_MultiClass_pCal 모듈에서 Hammerhead 클래스를 임포트하고 해당 인스턴스를 생성합니다. 설계자는 해당 인스턴스의 메서드를 사용하여 몇 줄의 코드만 있으면 다양한 DC 오프셋에서 샘플을 캡처하는 ADMX6001-EBZ 기판의 기능을 평가할 수 있습니다(목록 1).

복사
import adi
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time as dt
import ADMX6001_MultiClass_pCal as HMC
from scipy.fft import fft, rfftfreq
 
# Initialize ADMX6001 board
HH = HMC.Hammerhead("ip:192.168.2.1")
…
dac_offset1 = 0
HH.set_dac_offset(dac_offset1)
hispeed_data1 = HH.capture_data_ad9213(2**16) # Capture specified # of samples @ 10GSPS
HH.plot_data_ad9213(hispeed_data1) # Plot data captured by high speed path
…
dac_offset2 = 200  # Set offset voltage in mV
HH.set_dac_offset(dac_offset2) # Set offset voltage in mV
hispeed_data2 = HH.capture_data_ad9213(2**16) # Capture specified # of samples @ 10GSPS
HH.plot_data_ad9213(hispeed_data2) # Plot data captured by high speed path
…
dac_offset3 = -200  # Set offset voltage in mV
HH.set_dac_offset(dac_offset3) # Set offset voltage in mV
hispeed_data3 = HH.capture_data_ad9213(2**16) # Capture specified # of samples @ 10GSPS
HH.plot_data_ad9213(hispeed_data3) # Plot data captured by high speed path
 
# plot three AD9213 acquisitions with different dc bias/offset
x_time = np.arange(0, len(hispeed_data1))*(10**(-4))
fig, (ax) = plt.subplots(1, 1)
ax.plot(x_time, hispeed_data1, label=str(dac_offset1) + 'mV offset')
ax.plot(x_time, hispeed_data2, label=str(dac_offset2) + 'mV offset')
ax.plot(x_time, hispeed_data3, label=str(dac_offset3) + 'mV offset')

목록 1: PyADI-IIO 라이브러리의 이 코드 스니펫에서 볼 수 있듯이 설계자는 몇 줄의 코드로 다양한 DC 오프셋에서 샘플을 캡처하는 ADMX6001-EBZ 기판의 기능을 평가할 수 있습니다. (코드 출처: Analog Devices)

동일한 입력 신호에서 캡처한 데이터를 세 가지 DC 오프셋 설정(0mV, 200mV, -200mV)에서 플롯하면 고속 ADC의 작동 범위 활용을 최적화하기 위해 입력 바이어스를 조정하는 ADMX6001-EBZ 기판의 기능을 확인할 수 있습니다(그림 8).

고속 ADC의 작동 범위 활용을 최적화하기 위해 입력 바이어스를 조정하는 Analog Devices ADMX6001-EBZ 기판의 기능 그래프그림 8: 동일한 입력 신호에서 캡처한 데이터를 세 가지 DC 오프셋 설정(0mV, 200mV, -200mV)에서 플로팅하면 입력 바이어스를 조정하여 고속 ADC의 작동 범위 활용을 최적화하는 ADMX6001-EBZ 기판의 기능을 확인할 수 있습니다(이미지 출처: Analog Devices).

이 두 도구를 함께 사용하면 평가와 개발을 가속화할 수 있습니다. IIO 오실로스코프 GUI는 다양한 레지스터 설정과 캡처 옵션을 빠르게 확인할 수 있는 대화형 방법을 제공하지만, PyADI-IIO 라이브러리를 사용하면 더 복잡한 작업 시퀀스를 구현할 수 있습니다.

결론

DC에서 수 기가헤르츠의 주파수까지 정확한 디지털화가 필요한 계측 응용 분야의 경우 설계자는 광대역 캡처와 저주파 정밀도 사이에서 타협해야 합니다. Analog Devices의 ADMX6001-EBZ DC 결합 10GSPS 디지타이저 평가 기판은 이중 경로 아키텍처를 통해 이러한 트레이드 오프 문제를 해결합니다. FPGA 개발 키트 및 소프트웨어 툴과 결합된 이 기판은 까다로운 시간 도메인 응용 분야를 위한 정밀 광대역 디지타이저 개발을 가속화하는 평가 플랫폼과 완벽한 참조 설계를 제공합니다.

참고 자료:

  1. ADMX6001-EBC 제품 데모 동영상
  2. ADMX6001-EBZ HDL 프로젝트(참조 설계)
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Stephen Evanczuk는 전자 산업에 관해 하드웨어, 소프트웨어, 시스템, 응용 제품(예: IoT)을 비롯한 광범위한 주제에 대해 20년 이상 집필한 경력을 갖고 있습니다. 그는 신경 과학의 뉴런 네트워크 박사 학위를 받았으며항공 우주 산업 분야의 광범위하게 분포된 보안 시스템 및 알고리즘 가속 메서드 관련 업무를 수행했습니다. 현재, 기술 및 엔지니어링에 대해 기사를 쓰지 않을 때에는 인식 및 추천 시스템에 대한 심층적 학습 응용 프로그램을 연구하고 있습니다.

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