一種提高信噪比的Sigma-Delta調(diào)制器自適應(yīng)混合優(yōu)化方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種提高信噪比的Sigma-Delta調(diào)制器自適應(yīng)混合優(yōu)化方法，包括：建立Sigma-Delta調(diào)制器的噪聲傳遞函數(shù)并對(duì)噪聲傳遞函數(shù)參數(shù)降維；利用基于自適應(yīng)柯西分布和混沌映射的差分進(jìn)化方法來優(yōu)化降維后的噪聲傳遞函數(shù)參數(shù)；根據(jù)待優(yōu)化的參數(shù)最優(yōu)值得到噪聲傳遞函數(shù)參數(shù)最優(yōu)值，進(jìn)而確定最優(yōu)的噪聲傳遞函數(shù)，完成Sigma-Delta調(diào)制器自適應(yīng)混合優(yōu)化；將Sigma-Delta數(shù)模轉(zhuǎn)換器的插值濾波器輸出的正弦信號(hào)作為優(yōu)化噪聲傳遞函數(shù)后的Sigma-Delta調(diào)制器的輸入，并將Sigma-Delta調(diào)制器的輸出值變換到頻域，進(jìn)而計(jì)算Sigma-Delta調(diào)制器的信噪比。本發(fā)明充分利用混沌映射的遍歷性及自適應(yīng)柯西分布擾動(dòng)能力強(qiáng)的特點(diǎn)，建立目標(biāo)函數(shù)并應(yīng)用混合差分進(jìn)化方法優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，在保持調(diào)制器穩(wěn)定性同時(shí)顯著提高了信噪比。
【專利說明】—種提高信噪比的Sigma-Delta調(diào)制器自適應(yīng)混合優(yōu)化方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于電子信息【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種提高信噪比的Sigma-Delta調(diào)制器自適應(yīng)混合優(yōu)化方法。

【背景技術(shù)】
[0002]當(dāng)前通信技術(shù)的發(fā)展對(duì)具有高帶寬和高分辨率數(shù)模轉(zhuǎn)換器產(chǎn)生了巨大的需求?；谀慰固氐挠?jì)數(shù)型轉(zhuǎn)換器和積分型轉(zhuǎn)換器可以實(shí)現(xiàn)比較高的精度，但是完成N位數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換最長需要2N周期，處理速度太慢，不易實(shí)現(xiàn)。其他類型的奈奎斯特轉(zhuǎn)換器都需要高精度的模擬器件。而Sigma-Delta數(shù)模轉(zhuǎn)換器在精度和速度之間達(dá)到一個(gè)較好的平衡，成為數(shù)模轉(zhuǎn)換器的主流技術(shù)。Sigma-Delta數(shù)模轉(zhuǎn)換器應(yīng)用過采樣和噪聲整形技術(shù)，將低頻量化噪聲整形到高頻處，降低了對(duì)模擬電路的要求，能以較低成本實(shí)現(xiàn)高精度的DAC。
[0003]Sigma-Delta DAC主要由插值濾波器、Sigma-Delta調(diào)制器和低通濾波器組成。系統(tǒng)首先通過一個(gè)插值濾波器將低速信號(hào)轉(zhuǎn)化為高速的數(shù)字信號(hào)，高速高位的數(shù)字信號(hào)通過Sigma-Delta調(diào)制器轉(zhuǎn)化為高速低位的數(shù)字信號(hào)，之后通過濾波器輸出模擬信號(hào)。調(diào)制器在Sigma-Delta數(shù)模轉(zhuǎn)換器中處于核心地位，插值濾波器的參數(shù)以及調(diào)制器之后模擬部分的參數(shù)都由調(diào)制器來決定，因此調(diào)制器性能的優(yōu)化變得非常重要。
[0004]環(huán)路濾波器縮放法(scaling the loop filter coefficients)將調(diào)制器視為開關(guān)系統(tǒng)，通過縮放環(huán)路濾波器參數(shù)以降低信號(hào)傳遞方程的峰值，分析了不同的噪聲傳遞方程條件下優(yōu)化方法對(duì)信號(hào)傳遞方程的影響。該方法是一種考慮穩(wěn)定性和信號(hào)傳遞方程峰值的優(yōu)化方法，但沒有討論噪聲傳遞方程和量化噪聲的最小化。
[0005]非線性解碼法(nonlinear decoding algorithm)采用非線性解碼以獲得最小量化噪聲，但是沒有考慮到噪聲傳遞方程和信號(hào)傳遞方程。
[0006]切比雪夫?yàn)V波器法(Chebyshev filter method)在滿足穩(wěn)定性要求條件下,對(duì)歸一化量化噪聲功率求取偏微分，獲得噪聲傳遞方程零點(diǎn)值；采用Chebyshev或Butterworth濾波器設(shè)計(jì)極點(diǎn)，但該方法得到的零極點(diǎn)均為次優(yōu)值。
[0007]半無限規(guī)劃法(sem1-1nfinite programming)用半無限規(guī)劃約束函數(shù)的最大值,但這一方法僅使環(huán)路濾波器分母最小化，并不能使系統(tǒng)整體性能得到提升，也就是說不能降低噪聲傳遞方程幅度的峰值，另外由于其無窮維優(yōu)化運(yùn)算量也是非常大的。
[0008]H無窮優(yōu)化法(Hinfln optimizat1n)采用頻域加權(quán)函數(shù)執(zhí)行H_°°優(yōu)化衰減噪聲傳遞函數(shù)幅度，如加權(quán)函數(shù)選擇合可取得很好的性能，但僅僅是次優(yōu)結(jié)果。
[0009]頻域最大最小優(yōu)化法(FrequencyDomain Min-Max Optimizat1n)米用 min-max法將噪聲傳遞方程幅度的最大值最小化，能有效提高信噪比。
[0010]混合正交基因算法(Hybrid orthogonal genetic)]采用混合正交基因算法優(yōu)化，有效提聞了 ?目噪比和動(dòng)態(tài)范圍。
[0011]上述方法存在易于陷入局部極值、精度低、成功率不高等缺點(diǎn)。優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)是典型的多峰且不可微函數(shù)，采用啟發(fā)式算法更易于獲得全局最優(yōu)值。
[0012]差分進(jìn)化是一種基于群體差異的啟發(fā)式隨機(jī)搜索算法，原理簡(jiǎn)單、受控參數(shù)少、魯棒性強(qiáng)，較上述優(yōu)化方法有較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。由于選擇作用的影響，隨著進(jìn)化代數(shù)的增加，個(gè)體間的差異會(huì)逐漸降低，個(gè)體差異性的減少又影響變異所帶來的多樣性，形成早熟現(xiàn)象。
[0013]混沌是介于確定性和隨機(jī)之間，具有隨機(jī)性、遍歷性和規(guī)律性特點(diǎn)，可利用其遍歷性作為陷入局部極小值的一種優(yōu)化機(jī)制。
[0014]柯西分布是典型的長尾分布，在原點(diǎn)處的峰值比高斯分布小，兩端長扁形狀趨近于零的速度比高斯分布慢。如果在優(yōu)化算法中采用柯西變異，它的擾動(dòng)能力就比高斯變異強(qiáng)，就更有可能跳出局部極值，又能充分利用當(dāng)前搜索到的狀態(tài)信息，避免隨機(jī)初始化的盲目性，提高搜索效率。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0015]針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，本發(fā)明提供一種提高信噪比的Sigma-Delta調(diào)制器自適應(yīng)混合優(yōu)化方法。
[0016]本發(fā)明的技術(shù)方案是:
[0017]一種提高信噪比的Sigma-Delta調(diào)制器自適應(yīng)混合優(yōu)化方法，包括以下步驟:
[0018]步驟1:建立Sigma-Delta調(diào)制器的噪聲傳遞函數(shù)并對(duì)噪聲傳遞函數(shù)參數(shù)降維；
[0019]步驟1.1:建立Sigma-Delta調(diào)制器的噪聲傳遞函數(shù)；

【權(quán)利要求】
1.一種提高信噪比的Sigma-Delta調(diào)制器自適應(yīng)混合優(yōu)化方法，其特征在于:包括以下步驟: 步驟1:建立Sigma-Delta調(diào)制器的噪聲傳遞函數(shù)并對(duì)噪聲傳遞函數(shù)參數(shù)降維； 步驟1.1:建立Sigma-Delta調(diào)制器的噪聲傳遞函數(shù)； ,bTllZm +1 ■)-----l.+ b0 H(z) = NTF =—- ----

CLnZn + Un_iZn 1 +.*■ + d^z + Uq 其中，Bc^a1' *..Βη, b0>b!>…bm均為噪聲傳遞函數(shù)參數(shù)，z為z變換算子； 步驟1.2:按照噪聲傳遞函數(shù)優(yōu)化規(guī)則將Sigma-Delta調(diào)制器的噪聲傳遞函數(shù)的分子分母轉(zhuǎn)換為乘積形式，實(shí)現(xiàn)噪聲傳遞函數(shù)參數(shù)降維； 所述噪聲傳遞函數(shù)優(yōu)化規(guī)則如下: (a)零點(diǎn)優(yōu)化:如零點(diǎn)個(gè)數(shù)為奇數(shù)，則必有一個(gè)零點(diǎn)為直流點(diǎn)，其余零點(diǎn)從直流點(diǎn)以復(fù)共軛對(duì)方式沿單位圓移動(dòng)；如果零點(diǎn)個(gè)數(shù)為偶數(shù)，則所有零點(diǎn)從直流點(diǎn)以復(fù)共軛對(duì)方式沿單位圓移動(dòng)； (b)穩(wěn)定性要求:極點(diǎn)位于單位圓內(nèi)；
(c)滿足H ( °° ) = I,則 m = n、bm = an ; 步驟2:利用基于自適應(yīng)柯西分布和混沌映射的差分進(jìn)化方法來優(yōu)化降維后的噪聲傳遞函數(shù)參數(shù)； 步驟2.1:將降維后的噪聲傳遞函數(shù)參數(shù)作為待優(yōu)化的參數(shù)； 步驟2.2:確定種群中個(gè)體數(shù)量、待優(yōu)化參數(shù)矢量維數(shù)、待優(yōu)化參數(shù)的取值范圍、最大迭代數(shù)、過采樣率、噪聲傳遞函數(shù)階數(shù)； 種群中每個(gè)個(gè)體表示一組待優(yōu)化參數(shù)，多組待優(yōu)化的參數(shù)形成種群； 步驟2.3:建立待優(yōu)化的參數(shù)的目標(biāo)函數(shù)Jntf，該函數(shù)以阻帶內(nèi)量化噪聲功率最小化且保證調(diào)制器穩(wěn)定為目標(biāo)；
Jntf=^ NTF ( k ) \ + (1- a) |丨1 - |勝(” ||| j 其中，NTF(k)為噪聲傳遞函數(shù)的頻率響應(yīng)，阻帶Kb e (0,^),通帶ωρ? e (16 *^,π^ osr 為過采樣率； 步驟2.4:建立初始種群:隨機(jī)生成一個(gè)個(gè)體，該個(gè)體中各待優(yōu)化參數(shù)的取值范圍在[0,1]之間，其余個(gè)體采用帳篷映射生成； 步驟2.5:計(jì)算初始種群中每一個(gè)體的目標(biāo)函數(shù)值，找出最優(yōu)個(gè)體，保存為當(dāng)前最優(yōu)個(gè)體； 步驟2.6:為種群中的每一個(gè)體隨機(jī)生成比例因子和交叉概率，比例因子和交叉概率的取值均在[0，1]之間； 步驟2.7:迭代計(jì)數(shù)值初始化為I ; 步驟2.8:利用當(dāng)前交叉率采用正弦映射產(chǎn)生新的交叉概率； 步驟2.9:采用DE/best/lwith jitter策略進(jìn)行變異操作，生成變異矢量； 步驟2.10:對(duì)種群中的個(gè)體進(jìn)行二項(xiàng)式交叉操作，生成試驗(yàn)矢量； 步驟2.11:若二項(xiàng)式交叉操作得到的試驗(yàn)矢量超出待優(yōu)化參數(shù)的取值范圍，則進(jìn)行反彈操作，重新隨機(jī)生成待優(yōu)化參數(shù)取值范圍內(nèi)的新個(gè)體，計(jì)算生成的該新個(gè)體的目標(biāo)函數(shù)值，同時(shí)生成Sigma-Delta調(diào)制器噪聲傳遞函數(shù)； 步驟2.12:如果Sigma-Delta調(diào)制器噪聲傳遞函數(shù)的極點(diǎn)位于單位圓外，需重新隨機(jī)生成待優(yōu)化參數(shù)取值范圍內(nèi)的個(gè)體，計(jì)算其目標(biāo)函數(shù)值，直到生成滿足穩(wěn)定性要求的個(gè)體為止； 步驟2.13:若當(dāng)前個(gè)體的目標(biāo)函數(shù)小于上一代種群中對(duì)應(yīng)個(gè)體的目標(biāo)函數(shù)，則用當(dāng)前個(gè)體代替上一代對(duì)應(yīng)個(gè)體； 步驟2.14:重復(fù)步驟2.8?2.13，直到遍歷所有個(gè)體； 步驟2.15:采用自適應(yīng)柯西分布計(jì)算比例因子； 步驟2.16:保存當(dāng)前的最優(yōu)個(gè)體，重復(fù)步驟2.8?步驟2.15，直到達(dá)到最大迭代次數(shù)為止; 步驟2.17:得到的當(dāng)前的最優(yōu)個(gè)體即待優(yōu)化的參數(shù)最優(yōu)值； 步驟3:將待優(yōu)化參數(shù)最優(yōu)值代入噪聲傳遞函數(shù)，并將噪聲傳遞函數(shù)的分子分母換為多項(xiàng)式形式，進(jìn)而得到噪聲傳遞函數(shù)參數(shù)，完成Sigma-Delta調(diào)制器自適應(yīng)混合優(yōu)化； 步驟4:將Sigma-Delta數(shù)模轉(zhuǎn)換器的插值濾波器輸出的正弦信號(hào)作為優(yōu)化噪聲傳遞函數(shù)后的Sigma-Delta調(diào)制器的輸入,并將Sigma-Delta調(diào)制器的輸出值變換到頻域,進(jìn)而計(jì)算Sigma-Delta調(diào)制器的信噪比。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的提高信噪比的Sigma-Delta調(diào)制器自適應(yīng)混合優(yōu)化方法，其特征在于:所述的Sigma-Delta調(diào)制器的噪聲傳遞函數(shù)為5階噪聲傳遞函數(shù)時(shí)，零點(diǎn)個(gè)數(shù)為奇數(shù)，有一個(gè)零點(diǎn)為1，其余4個(gè)零點(diǎn)以復(fù)共軛對(duì)沿著單位圓移動(dòng)，則零點(diǎn)為(l，e#alpha1，e^J*alphal, eJ*alpha2, e-J*alpha2);極點(diǎn)個(gè)數(shù)同樣為奇數(shù)，必有一個(gè)極點(diǎn)位于橫軸，其余四個(gè)以復(fù)共軛對(duì)位于單位圓內(nèi)，則極點(diǎn)為(rjW'rf al，r3e—，rfa2)，則對(duì)噪聲傳遞函數(shù)參數(shù)降維后的Sigma Delta調(diào)制器的噪聲傳遞函數(shù):

(Z — l)(z — eJfial^z — ej^aipiui2^z — e~j-alvha2 )
NT? — rx)(z — r2e^bctal)(z — r2e~^bctalr){z — r3e^:"beta2) (z—r3 e-J^beta2 ) 噪聲傳遞函數(shù)參數(shù)的維數(shù)從12降低到7，確定降維后的噪聲傳遞函數(shù)參數(shù)為r1、r2、r3、alphal、alpha2、betal、beta2。
【文檔編號(hào)】H03M1/66GK104202052SQ201410441264
【公開日】2014年12月10日 申請(qǐng)日期:2014年8月29日 優(yōu)先權(quán)日:2014年8月29日
【發(fā)明者】張振宇, 趙秋伶 申請(qǐng)人:遼寧工程技術(shù)大學(xué)