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DESIGN ELEKTRONIK 04 2022 28 www designelektronik de Halbleiter | A D-Wandler lungseffizienz von TDCs DTCs stark von der Skalierung Während sich eine Verkürzung des ∆Tmin zum Nutzen einer höheren Auflösung der TDCs DTCs verwenden lässt würde das Phasenrauschen beim Nulldurchgang den realisierbaren Dynamikbereich weiterhin einschränken Bis vor einigen Jahren bestand die Befürchtung dass sich die Transkonduktanz g m von MOS-Transistoren schneller verbessert als der Spannungsabfall und dadurch das thermische Rauschen verringert wird Andererseits steigt jedoch die Frequenz des Flickerrauschens 1 f erheblich Bei Strukturbreiten von über 90 nm kann das 1 f-Rauschen sogar wesentlich zum Phasenrauschen beitragen Dies erfordert beispielsweise verschiedene Formen der Abschwächung in unterschiedlichen Architekturen mit CMOS-Verzögerungsleitungen und Oszillatoren Die Abschwächung richtet sich nach den resultierenden Rauschmodulationsmechanismen die zum Phasenrauschen Jitter beitragen Mit der Einführung von FinFETs haben sich jedoch sowohl das Flickerals auch das thermische Rauschen der FETs gegenüber planaren High-K-Gate-MOSFETs erheblich verbessert beispielsweise um etwa 3 dB Bild 5 a Aperturkurve mit Signalbandbreite gegenüber dem SNDR bei hoher Eingangsfrequenz für Veröffentlichungen auf der ISSCC und dem VLSI-Symposium zwischen 1997 und 2017 TDCs einschließlich hybride sind als schwarze Quadrate eingetragen b Gleicher Datensatz jedoch für die Energiekurve Dargestellt ist die Wandlungsenergie P 2×BW gegenüber dem SNDR bei hoher Eingangsfrequenz Bi ld Ana lo g Dev ic es bei 16-nm-FinFETs gegenüber planaren MOS-Bauteilen mit 28 nm Dies ist sehr ermutigend Es ist zu erwarten dass bei allen TDC-Architekturen eine größere Verbesserung des Jitters gegenüber dem zuvor erwähnten verringerten ∆Terfolgen wird Sollte dies tatsächlich der Fall sein deutet dies auf ein neues Potenzial für die Entwicklung von TDCs mit höherem Dynamikbereich hin »Compressive Sampling«- A D-Wandler Anwendungen wie beispielsweise Kommunikationssysteme oder Hochleistungsmessgeräte verarbeiten sehr aktive Signale In Sensoranwendungen der Bereiche Gesundheits-Vitalüberwachung Erdbeben-Umweltüberwachung und Prozesssteuerungen hingegen müssen Signale verarbeitet werden die sich mit Ausnahme von kurzen Aktivitäten über längere Zeiträume nur sehr wenig verändern Andere Signalklassen beispielsweise im Audiobereich lassen sich entweder durch wenige signifikante Frequenzkomponenten oder durch begrenzte Aktivitäten im Zeitbereich darstellen Deshalb werden solche Signale als »spärlich« bezeichnet spärlich im Frequenzbereich und spärlich im Zeitbereich Das Abtasttheorem von Shannon bei dem eine zeitkontinuierliche Abtastung mit einer Rate erfolgt die mindestens das Doppelte der höchsten Frequenzkomponente beträgt ist zwar gültig aber bei spärlichen Signalen nicht sehr effizient Denn dies würde zu einer sehr langen Abtastreihe führen die zwar das Signal erfasst aber zu viele Abtastungen Daten benötigt um den gewünschten Informationsgehalt zu liefern Das Thema »Signal Sparsity« und die damit verbundene Verarbeitung ist zwar seit mehreren Jahrzehnten in vielen technischen Disziplinen bekannt beispielsweise sind Kompressionsalgorithmen im Softwaredesign und in der Datenspeicherung allgegenwärtig und die Wavelet-Theorie in der Signalverarbeitung gut etabliert hat aber in letzter Zeit aufgrund des Wachstums im IoT-Bereich bei Schaltungsentwicklern neue Aufmerksamkeit gefunden Dies gilt insbesondere für drahtlose Sensornetzwerke WSNs Dazu erfasst ein Netz von Sensorknoten SN bestimmte sensorische Informationen verarbeitet sie vor und übermittelt sie drahtlos an einen zentralen Hub Basisstation Jeder SN