Design Strategies and Modelling of Low-Power Sigma-Delta Analog-to-Digital Converters

Abstract

Oggi, i dispositivi portatili sono diventati la forza trainante del mercato consumer e nuove sfide stanno emergendo per aumentarne le prestazioni, pur mantenendo un ragionevole tempo di vita della batteria. Il dominio digitale è la miglior soluzione per realizzare funzioni di elaborazione del segnale, grazie alla scalabilità della tecnologia CMOS, che spinge verso l'integrazione a livello sub-micrometrico. Infatti, la riduzione della tensione di alimentazione introduce limitazioni severe per raggiungere un range dinamico accettabile nel dominio analogico. Minori costi, minore consumo di potenza, maggiore resa e una maggiore riconfigurabilità sono i principali vantaggi dell'elaborazione dei segnali nel dominio digitale. Da più di un decennio, diverse funzioni puramente analogiche sono state spostate nel dominio digitale. Ciò significa che i convertitori analogico-digitali (ADC) stanno diventando i componenti chiave in molti sistemi elettronici. Essi sono, infatti, il ponte tra il mondo digitale e analogico e, di conseguenza, la loro efficienza e la precisione spesso determinano le prestazioni globali del sistema. I convertitori Sigma-Delta sono il blocco chiave come interfaccia in circuiti a segnale-misto ad elevata risoluzione e basso consumo di potenza. I tools di modellazione e simulazione sono strumenti efficaci ed essenziali nel flusso di progettazione. Sebbene le simulazioni a livello transistor danno risultati più precisi ed accurati, questo metodo è estremamente lungo a causa della natura a sovracampionamento di questo tipo di convertitore. Per questo motivo i modelli comportamentali di alto livello del modulatore sono essenziali per il progettista per realizzare simulazioni veloci che consentono di identificare le specifiche necessarie al convertitore per ottenere le prestazioni richieste. Obiettivo di questa tesi è la modellazione del comportamento del modulatore Sigma-Delta, tenendo conto di diverse non idealità come le dinamiche dell'integratore e il suo rumore termico. Risultati di simulazioni a livello transistor e dati sperimentali dimostrano che il modello proposto è preciso ed accurato rispetto alle simulazioni comportamentali.

Today, portable devices have become the driving force of the consumer market and new challenges are emerging to increase the performance, while maintaining a reasonable battery life-time. The digital domain is the best solution for implementing signal processing functions, thanks to the scaling of CMOS technology, which is pushing toward deep sub-micron integration level. Indeed, the reduction of the voltage headroom introduces severe constraints for achieving an acceptable dynamic range in the analog domain. Lower cost, lower power consumption, higher yield, and higher reconfigurability are the major advantages of using digital signal processing. Since more than a decade, several analog functions have been moved in the digital domain. This evolution means that the analog-to-digital converters (ADCs) are becoming the key components in many electronic system. They are, indeed, the bridge between the analog and the digital worlds, and therefore, their efficiency and accuracy often determine the overall system performance. Sigma-Delta converters are the key block in high-resolution, and low-power mixed-signal interfaces. Efficient modelling and simulation tools are essential in the design flow. Although transistor-level simulation is the most accurate approach, this method is extremely time consuming due to oversampling nature of this converter type. For this reason high-level behavioural models of the modulator are mandatory for the designer in order to enable fast simulations and to identify the specifications leading to the required converter performance. The focus of this thesis is on behavioural modelling of Sigma-Delta modulator, addressing several nonidealities such as the integrator's dynamics and thermal noise. Results from transistor-level simulations and experimental data demonstrate the model to be valid and accurate when compared to behavioural simulations.