基于事件驱动的稀疏信号模拟数字转换器的研究

Event-Driven Analog to Digital Converter (ADC), is a new type of ADC that differentiates itself from traditional ones. It does not need sampling clock but instead the sampling and converting is triggered by significant change from the input signal itself (event occurred). This results in less power and less sampling points when dealing with sparse signals such as Electrocardiagram (ECG), Electroencephalography (EEG), and slowly-varying environmental temperature. Due to its potential of ultra low power (ULP) implementation in areas such as wireless sensor networks, this method has attracted quite some attention in the VLSI design community in recent years.However, due to its relatively short history in VLSI design community, there are quite some issues to be researched upon, including all the levels from fundamental theory, architecture, to circuit implementation. For example, even some well-accepted criteria to evaluate traditional ADCs are not suitable for event-based ADCs, such as Signal-to-Noise Ratio, Effective Number of Bits. There are also quite some issue in the choice of architectures and design of circuits. Here, we propose to explore this new type of ADC. Through this project, we hope to improve its theoretical basis and design methodologies, and further, demonstrate its great potential in the fields such as wireless sensor network, medical monitoring, and so on.

基于事件驱动的模数转换器（ADC），是一类不同于传统的模数转换器。此类ADC，不需要采样时钟，仅当信号变化较大（事件产生）时才触发产生采样的动作。在对心电、脑电、缓变的环境温度等稀疏信号进行采集时，具有功耗低、样本点数少等优点。由于其在无线传感网等应用领域中，有超低功耗实现信号采集的巨大潜力，因此最近几年在国际集成电路设计界获得越来越多的关注。但由于在集成电路领域的研究时间还比较短，其在基础理论、体系架构、电路实现等方面都还有很多问题有待研究。一些被广泛接受的ADC的评价方法，例如信噪比、有效位宽等，对事件驱动的ADC并不适合，因此在体系架构、电路设计等方面也都还有很多亟待解决的问题。因此在本项目中，我们提出对事件驱动ADC进行探索，希望通过本项目的研究，能够进一步完善其理论基础和设计方法，并展现这一技术在诸如无线传感器、医疗监护等领域的巨大应用潜力。

事件驱动型模数转换器与传统的基于奈奎斯特采样的模数转换器不同。该类型的模数转换器只依靠识别信号幅度的变化来完成采样，因此不需要采样时钟，同时针对包括脑电、心电在内的时域稀疏信号进行采样时，其采样点少，功耗也低，因此应用前景广阔。但由于这种模数转换器在集成电路领域研究时间较短，在基础理论和电路设计等方面还有许多问题需要在本项目中进行研究。对此，我们在对原有事件驱动型模数转换器研究的基础上，成功建立了用于优化和设计事件驱动型模数转换器的行为级模型，并提出了多种新颖的电路架构。接着，我们提出了一种全新的自适应分辨率的采样方法，并对电路结构进行了改进和优化，设计出了一款基于自适应采样的超低功耗事件驱动型模数转换器芯片。该芯片在对信号采样时，采样点数更少，功耗更低。之后，我们又创新性地提出了多级比较器结构，将电路中的比较器数量从两个降到了一个，并进一步优化了整体电路结构，设计了一款基于单一多级比较器的事件驱动型模数转换器芯片，从而极大地降低了功耗并简化了电路设计。本项目的研究成果展现了事件驱动型模数转换器在物联网，无线传感器、医疗健康等领域的巨大应用潜力。