Métodos de calibração baseados em modelo para conversores analógicos-para-informação do tipo pré-integrador de modulação aleatória. - ARRUDA, Bruno Willian de Souza. (2019)
Nesta tese, propõe-se métodos de calibração para conversores analógicos-para-informação (AIC) do tipo pré-integrador de modulação aleatória (RMPI). Em um levantamento do estado da arte de calibração de AIC, constatou-se que as implementações desse tipo de conversor frequentemente sofrem o impacto das não-idealidades do hardware, que se reflete em perdas na etapa de reconstrução do sinal. Além disso, verificou-se que as soluções abordadas na bibliografia especializada fazem uso de métodos de calibração cega: um procedimento em que os coeficientes de calibração são adquiridos juntamente com o sinal a ser recuperado, por meio de um algoritmo de reconstrução. Não obstante, a reconstrução realizada por esses algoritmos nem sempre garante um resultado satisfatório, visto que os parâmetros de entrada influenciam na reconstrução do sinal. Nesse sentido, para evitar a influência desses algoritmos no processo de calibração, os métodos propostos nesta tese utilizam apenas as medidas realizadas pelo hardware, de modo que os coeficientes de calibração (erros de ganho, deslocamento e atraso) sejam conhecidos antes da fase de reconstrução, retirando assim a influência do algoritmo na exatidão da reconstrução do sinal. Foram realizados experimentos e simulações computacionais com sinais de um, dois e três tons, e a partir de então, foram utilizadas métricas de avaliação para a medida realizada pelo conversor e também para a reconstrução do sinal (realizada por meio de dois algoritmos de reconstrução distintos). Como exemplo de métricas, foram utilizadas a relação sinal-ruído e distorção (SINAD), o erro quadrático médio e a relação sinal-ruído de reconstrução. A partir dos resultados verificou-se a eficiência dos métodos por meio de uma melhoria de 82,2%, 28,2% e 48,7% do valor da SINAD de medidas calibradas de sinais de um, dois e três tons, respectivamente, levando em consideração as medidas simuladas como valores ideais. Como consequência das melhorias nas medidas calibradas, também houve uma melhora significativa com relação as métricas de reconstrução de sinal.