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Algorithmic Tracking Scheme Analog-to-Digital Converter

Bachmann, Oliver (2022)
Algorithmic Tracking Scheme Analog-to-Digital Converter.
Technische Universität Darmstadt
doi: 10.26083/tuprints-00018553
Ph.D. Thesis, Primary publication, Publisher's Version

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Item Type: Ph.D. Thesis
Type of entry: Primary publication
Title: Algorithmic Tracking Scheme Analog-to-Digital Converter
Language: English
Referees: Hofmann, Prof. Dr. Klaus ; Gerferts, Prof. Dr. Friedel
Date: 2022
Place of Publication: Darmstadt
Collation: xxi, 300 Seiten
Date of oral examination: 8 November 2021
DOI: 10.26083/tuprints-00018553
Abstract:

Information is an increasingly important factor in today’s world. In particular, the acquisition of physical parameters and their processing are essential for modern applications. Every technical device provides users with ever more precise information about the environment. However, the demand for even more detailed information grows steadily. An Analog-to-Digital Converter (ADC) translates the physical signals into computer-processable representations to provide this information to the consumer’s application. Representing a more detailed version of the environmental information is now limited by the technical realization of this crucial component. As a result, researchers need to establish new ways to meet the demand for growing information. Today’s ADCs usually quantize the information in a one-dimensional way within an equidistant sampling. How- ever, this approach neglects physical signals in two dimensions - in magnitude variations and time variations. While ADCs realize the magnitude quantization with high accuracy, the representation for the resolution in time is usually insufficient. However, a detailed conversion of both dimensions implies a higher information density. Non-uniformly sampled signals represent an alternative, as these retain the relationship to a dynamic variation in the physical signal. As a solution, a completely new method for a high information density conversion based on non-uniform sampling presents the Algorithmic Tracking Scheme ADC. The conceptual basis proposes an ADC that compares the physical input signal to a dynamic reference generated by algorithmic implementations. This proposal leads to fundamental research questions: What is the significance of the reference signal? Which constitution of the reference signal influences the information density? How to realize technical approaches? The analysis of the information density answers these questions. In this context, a mathematical description derives the fundamentals for the study of information density. Possible sampling algorithms are derived from these equations and initialize a dynamic implementation of the ADC topology. As part of the concept evaluation, an FPGA configuration with analog element functionality implements the algorithms. Additionally, the ADC process was transferred and validated on three ASIC prototypes using state-of-the-art technologies and high-performance-computing technologies (65 nm, 65 nm, 28 nm). Both the derived equations and the measurement results mutually confirm each other. Thus, the proposed mathematical equations and design methodology provide a functional development tool for ADC designers.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

Informationen stellen in der heutigen Welt einen immer bedeutenderen Faktor dar. Insbesondere die Erfassung physikalischer Parameter und deren Verarbeitung sind für moderne Anwendungen unerlässlich. Jedes technische Gerät liefert Benutzern immer genauere In- formationen über die Umgebung. Der Bedarf an noch detaillierteren Informationen wächst jedoch stetig. Ein Analog-Digital-Wandler (ADC) übersetzt die physikalischen Signale in Informationen zur computerstützten Verarbeitung auf dem Endgerät des Anwenders. Jedoch gelangt die technische Realisierung dieser entscheidenden Komponente an ihre Grenzen. Infolgedessen müssen Forscher neue Wege finden um den Bedarf an wachsenden Informationen zu decken. Heutige ADCs quantisieren die Informationen normalerweise eindimensional innerhalb eines äquidistanten Zeitverlaufs. Bei diesem Ansatz wird jedoch die Zweidimensionalität physikalischer Signale vernachlässigt - Variationen in Größe und Zeit. Eine detaillierte Wandlung beider Dimensionen impliziert jedoch eine höhere Informationsdichte. Ungleichmäßig abgetastete Signale stellen durch den Erhalt der Beziehung zu einer dynamischen Variation des physikalischen Signals eine Alternative dar. Der Algorithmic Tracking Scheme ADC präsentiert eine Lösung auf Basis völlig neuer Methoden zur Umwandlung einer hohen Informationsdichte mittels ungleichmäßiger Abtastung. Das vorgeschlagene ADC Konzept vergleicht das physikalische Eingangssignal mit einer dynamischen Referenz, die durch algorithmische Implementierungen erzeugt wird. Dieser Vorschlag führt zu grundlegenden Forschungsfragen: Welche Bedeutung hat das Referenzsignal? Welche Konstitution des Referenzsignals beeinflusst die Informationsdichte? Wie werden technische Ansätze realisiert? Die Analyse der Informationsdichte beantwortet diese Fragen. In diesem Zusammenhang leitet eine mathematische Beschreibung die Grundlagen für das Studium der Informationsdichte her. Mögliche Abtastalgorithmen werden aus diesen Gleichungen abgeleitet und definieren eine dynamische Implementierung der ADC-Topologie. Im Rahmen der Konzeptbewertung wurden die Algorithmen mit zusätzlicher Funktionalität analoger Elemente auf einem FPGA implementiert. Zusätzlich wurde der ADC-Prozess auf drei ASIC-Prototypen übertragen und validiert. Dabei kamen sowohl State-of-the-Art als auch High-Performance-Computing Technologien (65 nm, 65 nm, 28 nm) zum Einsatz. Die hergeleiteten Gleichungen als auch die Messergebnisse bestätigen sich gegenseitig. Als Resultat wird dem ADC-Designer ein funktionales Entwicklungswerkzeug auf Basis von Gleichungen und Designmethodik zur Verfügung gestellt.

German
Status: Publisher's Version
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-185535
Classification DDC: 500 Science and mathematics > 500 Science
600 Technology, medicine, applied sciences > 620 Engineering and machine engineering
Divisions: 18 Department of Electrical Engineering and Information Technology > Institute of Computer Engineering > Integrated Electronic Systems (IES)
Date Deposited: 05 Jan 2022 14:18
Last Modified: 05 Jan 2022 14:18
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/18553
PPN: 490509215
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