4. Монолитный адаптивный фильтр на основе пзс.

Кроме гибридных последовательных корректирующих  фильтров были также реализованы параллельные корректирующие фильтры на основе применения ПЗС с цифровой схемой корректировки [222]. В остальной части данного раздела рассматривается  

реализация чисто монолитного фильтра с полностью параллельной архитектурой корректировки. Использованным в данном случае алгоритмом адаптации был линейный алгоритм МНК. Были предложены две различные архитектуры для монолитного фильтра такого типа [77, 334]; мы здесь рассмотрим лишь первую их них.

На рис. 7.22  показана блок-схема монолитного фильтра. Фильтрация проводится фактически так же, как было описано в предыдущем разделе. Однако, структура кристалла отличается тем, что в каждой ветви фильтра имеются отдельные схемы корректировки весовых коэффициентов. Это включает реализацию второго четырехквадрантного   умножителя и аналогового накапливающего сумматора на каждую выборку, обрабатываемую фильтром. Рассмотренная здесь структура представляет собой фильтр на 65 выборок (показанный на рис. 7.23), для которого был использован кристалл общей площадью , с мощностью 250 мВт.

Экспериментальные данные, представленные на рис. 7.24, демонстрируют работу устройства в режиме подавления. В данном случае входной сигнал  вновь содержит две синусоидальные составляющие, и на выходе  низкочастотная составляющая подавляется. Здесь видно, что достигнутая величина подавления составляла примерно 20 дБ. Столь низкие характеристики адаптивности получаются из-за относительно плохой шумовой характеристики опытного устройства, связанной с проблемами утечки в ветвях схемы.

Максимальная частота выборки, достигнутая при использовании этого устройства, составляла 100 кГц, хотя с помощью ПЗС – устройств с поверхностным каналом можно получить частоты выборки примерно до 2 МГц. Еще более высоких значений полосы частот можно достичь при использовании пульсирующих ПЗС [322] или систем на основе поверхностных акустических волн (ПАВ) [37]. В следующем разделе рассматриваются адаптивные фильтры на ПАВ.

Рис. 7.23. Фотография адаптивного фильтра на 65 выборок на основе ПЗС. (Предоставлено Институтом микроэлектроники им. Волфсона, Эдинбургский университет; из работы [77].)

Рис. 7.24. Экспериментально полученная характеристика подавления адаптивного фильтра на основе ПЗС. Масштаб по горизонтали – 200 Гц/деление;  масштаб по вертикали – 10 дБ/деление.

Рис. 7.27. Результаты моделирования выходных сигналов адаптивного фильтра, выполняющего обработку в частотной области, в процессе сходимости. Вверху – ненормированный МНК – адаптивный алгоритм; внизу – нормированный коэффициент сходимости МНК – адаптивного алгоритма. (Из работы [236].) 

Представленные на рис. 7.27 результаты моделирования [236] четко показывают основное преимущество, свойственное фильтру, выполняющему обработку в частотной области, и решетчатому адаптивному фильтру. Эти фильтры осуществляют предварительную обработку входного сигнала для получения серии ортогональных выборок, что делает возможной реализацию множества независимых контуров для корректировки каждого взвешивающего умножителя. Регулируя коэффициенты сходимости в каждом контуре, зависящие от уровня мощности ортогональных выходных сигналов, можно получить скорости сходимости для всех составляющих входного сигнала, независимо от разброса характеристических чисел автокорреляционной матрицы входного сигнала.

Результаты моделирования этого процесса даны (рис. 7.27) для случая простейшего адаптивного фильтра с обработкой сигнала в частотной области [72] (рис. 6.1); на вход этого фильтра подаются два НП – колебания, как описано ранее, но в данном случае задающий сигнал содержит тон высокой частоты.  Верхняя диаграмма представляет собой рабочую характеристику фильтра, имеющего фиксированный (постоянный) коэффициент сходимости для всего процессора, в результате, рабочая характеристика фильтра будет эквивалентна характеристике адаптивного фильтра КИХ – типа. Нижняя диаграмма, приведенная для сравнения с описанным случаем, показывает, каким образом независимый выбор коэффициента сходимости для каждой преобразуемой составляющей сигнала приводит к одинаковой скорости сходимости для всех составляющих сигнала: эта особенность недостижима, если задать только общую ошибку в адаптивном фильтре КИХ – типа.

Заключение.

Развитие устройств на приборах с зарядовой связью (ПЗС) является ярким примером рождения новой области техники. Работы в этой области начались в 70-е годы прошлого столетия. Смысл проекта состоял в перемещении заряда по поверхности полупроводника. Так как приборы с зарядовой связью начали свою жизнь как устройства памяти, можно было только поместить заряд во входной регистр устройства.

Список литературы.

1. Коледов, Л.А. Конструирование и технология микросхем / Л.А. Коледов. – М. : Высшая школа, 1984. – 231 с.

2. Свитенко, В.Н. Электрорадиоэлементы: курсовое проектирование : учебное пособие для вузов / В.Н. Свитенко. – М. :Высшая школа, 1987. – 207 с.

3. Фильтры на структурах ПЗС / под ред. Г. Меттьюза : пер. с англ. под ред. В.Б. Акпамбетова. – М. : Радио и связь, 1981. – 472 с.