Convertisseur analogique-numérique large bande avec correction mixte

Data transmission requirements are ever more stringent, with respect to more throughput, less power consumption and reduced cost. The cable TV market is where broadband transceivers must continuously innovate to meet these requirements. In these transceivers, the analog front-end part must be adapted to meet the increasingly tighter specifications of the newest standards. A key bottleneck is the Analogto- Digital Converter (ADC), which must reach a sampling rate of several Gigasamples per second at effective conversion resolutions in the range of 10 to 14 bits. Among the possible choices, converters based on Time-Interleaving (TI-ADC) are experiencing remarkable growth, and today they appear to be the best candidates to rmeet the two constraints set out above. However, TI-ADCs are hampered by mismatches between its different conversion channels, which result in degraded performance due to the appearance of mismatch spurs in the frequency domain, arising both from static errors (gain and offset mismatch) and dynamic (skew and bandwidth) errors. To reduce these errors, we have investigated a mixeddomain calibration strategy for TI-ADCS in 28nm FDSOI technology. We strongly focused the analog compensation of dynamic errors. This report begins with a review of the state-of-theart w.r.t. the mismatch reduction and analog compensation techniques for both dynamic errors. Based on these results, we then introduce a variety of analog techniques aimed at compensating the bandwidth and skew mismatches. In order to compensate for the skew, we make the most of the FD-SOI technology by tightly regulating the voltage of the back gate of one or several sampling transistors. For the bandwidth error, we recommend that the T/H equivalent resistor be adjusted, adapting the on-resistor of the sampling transistors using up to five different techniques. Once the most appropriate skew and bandwidth compensations were identified, we ultimately implemented a mixed calibration of static and dynamic errors along with a digital calculation based upon the "Least- Squares" method.Les besoins en débit d’information à transmettre ne cessent de croitre. Aussi la généralisation des émetteurs-récepteurs large-bande implique l’intégration de solutions sur une technologie silicium CMOS afin que leur cout soit compatible avec une application grand public. Si l’intégration massive des traitements numériques est facilitée par les dernières technologies CMOS, la fonction de conversion analogique-numérique est quant à elle plus difficile. En effet, afin d’optimiser l’étage frontal analogique, le convertisseur analogique-numérique (CAN) doit répondre à des contraintes très fortes en termes de largeur de bande (de l’ordre du GHz) et de résolution (de 10 à 14bits). Les convertisseurs analogique-numérique basés sur l’entrelacement temporel (CAN-ET) connaissent un essor remarquable car ce sont aujourd’hui les seuls à pouvoir répondre aux deux contraintes énoncées ci-dessus. Cependant, cette structure de CAN reste sensible aux défauts d’appariement entre ses différentes voies de conversion et voit ses performances limitées par la présence de raies parasites liées à des erreurs statiques (offset et gain) et dynamiques (skew et bande passante). Pour réduire l’impact des erreurs dynamiques, nous avons implémenté une calibration mixte en technologie FD-SOI 28nm. Dans une première partie, un état de l’art portant sur les différentes techniques de minimisation et de compensations analogiques des erreurs de skew et bande passante est réalisé. A partir de cette étude, nous proposons différentes techniques analogiques pour compenser les d´esappariements de bande passante et de skew. Pour compenser le skew, nous profitons des avantages de la technologie FD-SOI en modulant fortement la tension de la face arrière d’un ou plusieurs transistor(s) d’ échantillonnage. Concernant l’erreur de bande passante, nous proposons d’ajuster la résistance équivalente du T/H en adaptant la résistance à l’état passant des transistors d’échantillonnage de cinq manières différentes. Pour définir parmi toutes les compensations proposées celle qui est la plus adaptée à nos besoins, nous comparons différents critères de performance. Après avoir identifié la meilleure compensation de skew et de bande passante, nous avons, dans une dernière partie, implémenté une calibration mixte des erreurs statiques et dynamiques o`u l’estimation numérique est basée sur la méthode des Moindres Carrés