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    • 专利摘要:
    本發明提供一種用來進行非線性校準之方法，該方法包含下列步驟：藉由在至少一預定輸入被施加於一非線性系統的狀況下對該非線性系統進行一擾動型校準程序，取得複數個補償參數之複數個暫時值；以及藉由以線上方式進行該擾動型校準程序，更新該些補償參數，其中針對更新該些補償參數之步驟，該些暫時值被用來作為該些補償參數的初始值。另外，該些補償參數係用來控制該擾動型校準程序之一補償響應。本發明另提供與該非線性校準方法相關的裝置。本發明的好處之一是可妥善地除去非線性特性的影響並且大幅地縮短有效資料等待時間。
    公开号:TW201301772A
    申请号:TW100133919
    申请日:2011-09-21
    公开日:2013-01-01
    发明作者:Yung-Hui Chung
    申请人:Mediatek Inc；
    IPC主号:H03M1-00
    专利说明:
    用來進行非線性校準之方法與裝置
    本發明係有關於非線性系統之效能控制的方法，尤指一種用來進行非線性校準(Nonlinearity Calibration)之方法及相關裝置。
    一元件諸如一類比數位轉換器(Analog-to-Digital Converter，以下簡稱為「ADC」)之非線性特性對某些應用而言是一項重要的議題。在相關技術中，雖然有某些因應非線性特性而提出之方案，但仍可能出現其它問題。例如：相關技術的演算法可能太複雜，從而導致晶片面積大幅度地增加。又例如：在包含一傳統ADC之系統的電源開啟之後，該傳統ADC無法快速地達到可被該系統使用之狀態。如此，相關技術似乎無法在沒有副作用的狀況下提出真正有效的方案，因此，需要一種新穎的方法來對一非線性系統進行非線性校準，以除去非線性特性的影響。
    本發明之目的之一在於提供一種用來進行非線性校準之方法及相關裝置，以解決上述問題。
    本發明之一較佳實施例提供一種用來進行非線性校準之方法，該方法包含下列步驟：藉由在至少一預定輸入被施加於一非線性系統的狀況下對該非線性系統進行一擾動型(Perturbation-Based)校準程序，取得複數個補償參數之複數個暫時值；以及藉由以線上(Online)方式進行該擾動型校準程序，更新該些補償參數，其中針對更新該些補償參數之步驟，該些暫時值被用作該些補償參數的初始值。另外，該些補償參數係用來控制該擾動型校準程序之一補償響應。
    本發明之另一較佳實施例提供一種用來進行非線性校準之裝置，該裝置包含有：一校準迴路與一輸入選擇器。該校準迴路係用來進行一擾動型校準程序，該校準迴路包含預計要校準之一非線性系統，在該擾動型校準程序中執行對該非線性系統的補償時，複數個補償參數係用來控制一補償響應。該輸入選擇器係用來從至少一普通輸入與至少一預定輸入中選擇預計要施加於該非線性系統之至少一輸入。另外，該校準迴路係用來藉由在該至少一預定輸入被施加於該非線性系統的狀況下對該非線性系統進行該擾動型校準程序，取得該些補償參數之複數個暫時值。此外，該校準迴路係用來藉由以線上方式進行該擾動型校準程序，更新該些補償參數，其中針對更新該些補償參數之運作，該些暫時值被用來作為該些補償參數的初始值。
    所述用來進行非線性校準之方法及相關裝置的好處是，在各個實施例中，在包含一內建的元件之系統的電源開啟之後，該元件可快速地達到可被該系統使用之狀態。另外，該些實施例可妥善地除去非線性特性的影響並且大幅地縮短有效資料等待時間。
    在本專利說明書及後續的申請專利範圍當中使用了某些詞彙來指稱特定的元件。所屬領域中具有通常知識者應可理解，硬體製造商可能會用不同的名詞來稱呼同一個元件。本說明書及後續的申請專利範圍並不以名稱的差異來作為區分元件的方式，而是以元件在功能上的差異來作為區分的準則。在通篇說明書及後續的請求項當中所提及的「包含」係為一開放式的用語，故應解釋成「包含但不限定於」。另外，「耦接」一詞在此係包含任何直接及間接的電氣連接手段。因此，若文中描述一第一裝置耦接於一第二裝置，則代表該第一裝置可直接電氣連接於該第二裝置，或透過其他裝置或連接手段間接地電氣連接至該第二裝置。
    請參考第1A圖，第1A圖為依據本發明一第一實施例之一種用於非線性校準之裝置100的示意圖。裝置100包含一非線性系統100A與一補償系統100B。非線性系統100A對一輸入x進行一函數f(x)之運作以產生一輸出y，其中函數f(x)於典型狀況下係為一非線性函數。為了修正非線性系統100A之非線性特性，補償系統100B係用來對輸出y進行一修正函數fc(y)之運作以產生一修正輸出yc。依據第一實施例，在補償系統100B被妥善地設計的狀況下，非線性系統100A的非線性特性所導致之非線性效應可以完全不存在於修正輸出yc當中。例如：非線性函數f(x)可透過近似形式表示如下：
    其中符號ai1代表上面這個方程式中的某一項「xi1」的係數。另外，修正函數fc(y)可透過近似形式表示如下：
    其中符號bi代表上面這個方程式中的某一項「yi」的係數，且可視為補償系統100B之補償參數。
    第1B圖為第1A圖所示之裝置100於一實施例中所涉及之有效資料等待時間DAT(Data Available Time)。在此，橫軸代表時間，而縱軸代表修正輸出(即「修正後之輸出」之簡稱)yc與輸入x之間的差值(yc-x)。於本實施例中，第1B圖所示之曲線指出：在有效資料等待時間DAT中，隨著時間的增加，差值(yc-x)會逼近0。在典型狀況下，有效資料等待時間DAT代表：在電源開啟後或由待機狀態恢復後修正輸出yc(例如：修正輸出資料)逼近輸入x之時間。
    實作上，有效資料等待時間DAT可藉由偵測差值(yc-x)的絕對值落入一預定上限以內之時間來決定，其中該預定上限可對應於裝置100所符合之某些標準。這只是為了說明的目的而已，並非對本發明之限制。依據本實施例之某些變化例，在裝置100係為一類比數位轉換器(Analog-to-Digital Converter，以下簡稱為「ADC」)的狀況下，有效資料等待時間DAT可藉由偵測該ADC的有效位元數(Effective Number Of Bits，以下簡稱為「ENOB」)達到一預定值之時間來決定，其中該預定值對應於該ADC所符合之某些標準。例如：裝置100可為一12位元ADC，而有效資料等待時間DAT可藉由偵測該12位元ADC的ENOB達到一預定值「諸如11.5」之時間來決定。請參考第2圖，關於快速地取得補償參數{bi}的正確值之相關細節進一步說明如下。
    第2圖為依據本發明一實施例之一種用來進行非線性校準之方法910的流程圖。該方法可應用於第1A圖所示之裝置100，尤其是應用於上述之補償系統100B。例如：請參考第3圖，裝置100包含一輸入選擇器110以及用來進行一擾動型(Perturbation-Based)校準程序之一校準迴路，而該校準迴路包含一算術單元(Arithmetic Unit)120(例如：一加法器)、預計要校準之一非線性系統130、一補償模組140、一估測(Estimation)模組150與一擾動產生器(Perturbation Generator)160，其中輸入選擇器110、算術單元120與非線性系統130可視為第1A圖所示之非線性系統100A，而補償模組140、估測模組150與擾動產生器160可視為第1A圖所示之補償系統100B。該方法說明如下：
    於步驟912中，上述之校準迴路藉由在至少一預定輸入x0被施加於非線性系統130的狀況下對非線性系統130進行一擾動型(Perturbation-Based)校準程序，取得複數個補償參數{bi}之複數個暫時值。尤其是，在該擾動型校準程序中對非線性系統130進行補償期間，補償參數{bi}係用來控制該擾動型校準程序之補償響應，尤其是補償模組140之補償響應。
    如第3圖所示，輸入選擇器110係用來從至少一普通輸入x與上述之至少一預定輸入x0選擇預計要施加於非線性系統130之至少一輸入。請注意，在典型狀況下，上述之至少一普通輸入x代表第3圖所示之裝置100在它本身的一般運作中所要處理的輸入，因此，上述之至少一普通輸入x可為至少一任意輸入，諸如至少一非預定(Non-Predetermined)輸入。依據本實施例，於一前景(Foreground)校準模式中，輸入選擇器110選擇路徑PForeground上之預定輸入x0作為預計要施加於非線性系統130之輸入。另外，於一背景(Background)校準模式中，輸入選擇器110選擇路徑PBackground上之普通輸入x作為預計要施加於非線性系統130之輸入。如此，步驟912係於該前景校準模式中進行。
    於步驟914中，針對線上(Online)校準，該校準迴路利用該些暫時值(即步驟912所述之暫時值)作為補償參數{bi}的初始值，這表示該校準迴路利用上述之暫時值作為該背景校準模式中的補償參數{bi}之初始值。尤其是，當偵測到差值(yc-x)的絕對值落入上述之預定上限中，進入步驟914。這只是為了說明的目的而已，並非對本發明之限制。依據第2圖所示實施例之某些變化例，在裝置100係為第1B圖所示實施例之該些變化例中所述之該ADC的狀況下，當偵測到該ADC之ENOB達到上述之預定值(即對應於該ADC所符合的某些標準之預定值)，進入步驟914。例如：裝置100可為上述之12位元ADC，當偵測到該12位元ADC之ENOB達到預定值諸如11.5時，進入步驟914。
    於步驟916中，該校準迴路藉由以線上方式進行該擾動型校準程序，更新補償參數{bi}。尤其是，該校準迴路藉由以線上方式進行該擾動型校準程序，來決定補償參數{bi}之最新值，而不需要在一有效資料等待時間諸如第1B圖所示實施例之有效資料等待時間DAT之後將任何預定輸入(例如：上述之至少一預定輸入x0)施加於該非線性系統。如此，步驟916係於上述之背景校準模式中進行。請注意，當進入步驟916時，將一預定輸入諸如上述之至少一預定輸入x0施加於該非線性系統是沒有必要的。這只是為了說明的目的而已，並非對本發明之限制。依據本實施例之某些變化例，在以線上方式進行該擾動型校準程序一小段時間之後，可於有需要時特意將一預定輸入諸如上述之至少一預定輸入x0施加於該非線性系統。依據本實施例之某些變化例，一旦進入上述之背景校準模式，就沒有任何預定輸入被施加於該非線性系統。
    依據第2圖所示之實施例，在採用第3圖所示之推薦方案/架構的狀況下，擾動產生器160係用來產生一組擾動值{Δq}，其中Δq=(q‧Δ)，其中從估測模組150所傳送之數值q係於本實施例中選自集合{-1,0,1}。請注意，集合{-1,0,1}係被舉為可供選出數值q的集合之例子。這只是為了說明的目的而已，並非對本發明之限制。依據本實施例之某些變化例，可供選出數值q的集合可由其它各種組合的數值所形成，例如：這個集合可包含三個或更多個數值，其中這三個或該更多個數值可能彼此不同。
    於第2圖所示之實施例中，在採用第3圖所示之推薦方案/架構的狀況下，算術單元120係用來將該組擾動值{Δq}組合進入上述預計要施加於非線性系統130之至少一輸入(例如：上述之至少一預定輸入x0、或上述之至少一普通輸入x)。如第3圖所示，符號x’係用來代表組合後之輸入(以下簡稱為「組合輸入」)，即載有該組擾動值{Δq}中之一擾動值Δq之輸入。算術單元120係用來分別將載有該組擾動值{Δq}之輸入(尤其是，組合輸入{x’})施加於(或傳送進入)非線性系統130，以取得非線性系統130之一組輸出{y}。另外，補償模組140係用來依據補償參數{bi}對該組輸出{y}進行補償，以取得一組補償結果，諸如對應於該組擾動值{Δq}之補償結果{yc Δ}以及不帶有該組擾動值{Δq}的影響之補償結果{yc}的超集合(Superset){{yc Δ},{yc}}。此外，估測模組150係用來依據該組補償結果{{yc Δ},{yc}}當中對應於該組擾動值{Δq}之補償結果{yc Δ}進行估測，以決定/更新補償參數{bi}以供進行補償。
    請注意，在第2圖所示之實施例之補償結果{yc}當中，該組擾動值{Δq}的影響已被去除。相反地，在對應於該組擾動值{Δq}之補償結果{yc Δ}中之至少一部分補償結果(例如：一部分補償結果或全部的補償結果)當中，該組擾動值{Δq{的影響未被去除。例如：在Δq=(q‧Δ)且從估測模組150所傳送之數值q係選自集合{-1,0,1}的狀況下，補償結果{yc Δ}中之至少一部分補償結果，尤其是對應於擾動值{-1,1}之補償結果，分別帶有擾動值{-1,1}的影響。另外，補償結果{yc Δ}中之另一部分補償結果，尤其是對應於擾動值{0}之補償結果，則本質上就不帶有擾動值{0}的影響，這是因為任一擾動值只要其值為零就不應有任何影響的存在。這只是為了說明的目的而已，並非對本發明之限制。依據本實施例之某些變化例，在該組擾動值{Δq}當中沒有一個值為零的狀況下，補償結果{yc Δ}當然分別帶有擾動值{Δq}的影響。
    針對上述之前景校準模式中所進行之步驟912，在上述之至少一預定輸入x0被施加於非線性系統130的狀況下，算術單元120係用來將該組擾動值{Δq}組合進入上述之至少一預定輸入x0，且係用來將載有該組擾動值{Δq}之預定輸入(尤其是此狀況下組合後之預定輸入{x0’})施加於(或傳送進入)非線性系統130以決定補償參數{bi}之暫時值。針對上述之背景校準模式中所進行之步驟916，在上述之至少一普通輸入x被施加於非線性系統130的狀況下，算術單元120係用來將同一組擾動值{Δq}組合進入上述之至少一普通輸入x，且係用來將載有該組擾動值{Δq}之普通輸入(尤其是此狀況下組合後之普通輸入{x’})施加於(或傳送進入)非線性系統130以決定補償參數{bi}之最新值。這只是為了說明的目的而已，並非對本發明之限制。依據本實施例之某些變化例，該校準迴路可分別在該前景校準模式與該背景校準模式採用不同組的擾動值，諸如一第一組擾動值{Δq_Foreground}與一第二組擾動值{Δq_Background}。
    由於上述之{ai1}中之a0與上述之{bi}中之b0兩者在第2圖所示之實施例中均可為零，非線性系統130與補償模組140之等效函數可分別寫成f(x’,a1,a2,...,a l }與fc(y,b1,b2,...,bk)。另外，如第3圖所示，只有補償參數{b1,b2,...,bk}之一部分被舉為從估測模組150傳送至補償模組140之補償參數{bi}的例子。這只是為了說明的目的而已，並非對本發明之限制。依據本實施例之某些變化例，在補償參數{bi}當中沒有一個值是零的狀況下，於第3圖中可繪示成：從估測模組150傳送至補償模組140之補償參數{bi}包含補償參數{b0,b1,b2,...,bk}中之全部的補償參數。
    依據一實施例，諸如第2圖所示實施例之一變化例，估測模組150可依據補償結果{yc Δ}進行估測諸如李亞普諾夫型估測(Lyapunov-Based Estimation，以下簡稱為「L型估測」)，以決定/更新補償參數{bi}，其中該L型估測可依據下列方程式來進行：
    bi[n+1]=Li(bi[n],x0)，針對該前景校準模式；以及
    bi[n+1]=Li(bi[n],E[x])，針對該背景校準模式；
    其中符號n代表一疊代(Iteration)索引，且符號Li(‧)與E[‧]分別代表一估測函數與一平均計算(Mean Calculation)運作(例如：一移動平均(Moving Average)運作)。
    第4圖為第3圖所示之補償模組140於一實施例中的實施細節。補償模組140包含：複數個第一算術單元142-2、142-3、...142-k(例如：乘冪(Power)計算單元)，複數個第二算術單元144-1、144-2、144-3、...144-k(例如：乘法器)，一第三算術單元146(例如：一加法單元/加法器)，以及一第四算術單元148(例如：一減法單元/減法器)。第一算術單元142-2、142-3、...142-k分別計算y2、y3、...yk。另外，第二算術單元144-1、144-2、144-3、...144-k分別計算(b1‧y)、(b2‧y2)、(b3‧y3)、...(bk‧yk)。由於第4圖所示之安排，補償模組140可取得上述該組補償結果{{yc Δ},{yc}}中之任一補償結果yc Δ或任一補償結果yc。
    更明確而言，補償模組140可依據下列方程式來計算補償結果yc Δ與補償結果yc：
    yc Δ=Σi=1,2,...,k(bi yi)；以及
    yc=yc Δ-Δq。
    這只是為了說明的目的而已，並非對本發明之限制。依據本實施例之某些變化例，補償結果yc Δ一般而言可表示如下：
    yc Δ=fc(y,b1,b2,...,bk)；
    其中函數fc(y,b1,b2,...,bk)之格式可為任意格式。
    第5A圖為第3圖所示之估測模組150於一實施例中的實施細節。估測模組150包含：一多工器150M，一分配單元152，一第一組平均計算單元154-0、154-1與154-2，複數個第四算術單元156-1與156-2(例如：減法單元/減法器)，以及一李亞普諾夫型估測器(Lyapunov-Based Estimator，以下簡稱為「L型估測器」)158。估測模組150另包含一第四算術單元151(例如：一減法單元/減法器)、一第一算術單元153(例如：一乘冪計算單元諸如平方計算單元)與一第二組平均計算單元155-1與155-2。
    請注意，在以上揭露之各個實施例諸如第2圖至第4圖所示者當中，補償結果{yc Δ}可包含：藉由利用上述之至少一普通輸入x而取得之補償結果；以及藉由利用上述之至少一預定輸入x0而取得之補償結果。依據本實施例，為了便於理解，在補償結果{yc Δ}係藉由利用上述之至少一預定輸入x0(而非上述之至少一普通輸入x)而取得的狀況下，這部分補償結果{yc Δ}可改寫成補償結果{yc0 Δ}。如第5A圖所示，多工器150M係用來依據選擇訊號SMode從補償結果yc Δ與補償結果yc0 Δ當中選擇一補償結果。具體而言，請參考第5B圖，在選擇訊號SMode係處於一活躍狀態且其反向訊號SMode_INV係處於一不活躍狀態的狀況下，多工器150M選擇補償結果yc Δ。相反地，在選擇訊號SMode係處於一不活躍狀態且其反向訊號SMode_INV係處於一活躍狀態的狀況下，多工器150M選擇補償結果yc0 Δ。
    針對第5A圖所示之上方路徑，由於傳送自估測模組150之數值q於本實施例中係從集合{-1,0,1}當中選出，故分配單元152依據數值q將多工器150M之輸出分配至分別對應於集合{-1,0,1}中之數值之三個輸出端(尤其是，第5A圖所示之分配單元152當中分別標示為「-1」、「0」與「+1」之輸出端)。例如：在q=-1的狀況下，分配單元152可將多工器150M之輸出分配至標示為「-1」之輸出端；又例如：在q=0的狀況下，分配單元152可將多工器150M之輸出分配至標示為「0」之輸出端；又例如：在q=1的狀況下，分配單元152可將多工器150M之輸出分配至標示為「+1」之輸出端。另外，第一組平均計算單元154-0、154-1與154-2分別對從(分配單元152之)輸出端「0」、「+1」與「-1」所接收之補償結果進行一平均計算運作(例如：一移動平均運作)。此外，第四算術單元156-1與156-2分別計算第一組平均計算單元154-0、154-1與154-2所輸出之平均(Means)的某些線性組合H1與H2。尤其是，第四算術單元156-1藉由計算平均計算單元154-1與154-0所分別輸出之平均之間的差值來取得線性組合H1，而第四算術單元156-2藉由計算平均計算單元154-0與154-2所分別輸出之平均之間的差值來取得線性組合H2。這只是為了說明的目的而已，並非對本發明之限制。依據本實施例之某些變化例，在擾動值{Δq}的數量(或q的可能值之數量)增加且分配單元152之相關輸出端的數量對應地增加的狀況下，輸出至L型估測器158之線性組合的數量亦可增加。例如：上述之線性組合{H1,H2}在該些變化例中可擴展為{H1,H2,...,Hm}。
    針對第5A圖所示之下方路徑，第四算術單元151可藉由將擾動值Δq從補償結果yc Δ(及/或yc0 Δ)減去來計算補償結果yc。另外，第一算術單元153計算yc 2，且第二組平均計算單元155-1與155-2分別對第四算術單元151與第一算術單元153各自的輸出進行平均計算運作(例如：移動平均運作)以取得平均E[yc]與E[yc 2]。根據第5A圖所示之安排，L型估測器158可依據複數個衍生資料來進行L型估測，以決定/更新步驟912或步驟916所述之補償參數{bi}；其中該複數個衍生資料包含：藉由對非線性系統130進行補償所取得之某些補償結果{yc Δ}(及/或{yc0 Δ})之衍生資料，諸如線性組合{H1,H2}以及平均E[yc]與E[yc 2]。
    依據第2圖所示實施例之一變化例，諸如第5C圖所示之實施例，該複數個衍生資料(即上述補償結果{yc Δ}(及/或{yc0 Δ})之衍生資料)分別包含補償結果{yc Δ}(及/或{yc0 Δ})之不同部分各自的平均之線性組合{Hj}。關於線性組合{Hj}，下標j代表針對該L型估測的量測之一索引。例如：索引j可由1變化至m，且線性組合{Hj}包含{H1,H2,...,Hm}，其中{H1,H2,...,Hm}可視為m個量測結果。如此，本變化例之L型估測器158可依據該複數個衍生資料諸如線性組合{H1,H2,...,Hm}來進行L型估測，以決定/更新步驟912或步驟916所述之補償參數{bi}，其中該複數個衍生資料係藉由對非線性系統130進行補償所取得之補償結果{yc Δ}(及/或{yc0 Δ})之衍生資料。
    尤其是，在本實施例中的符號Δ、n與μi分別代表一擾動值、一疊代索引與一更新因子(Updating Factor)的狀況下，L型估測器158係用來依據下列方程式來進行該L型估測：
    Ej=Hj-Δ；以及
    bi[n+1]=bi[n]-(μi‧Li)；
    其中本實施例之估測函數Li係為複數個乘積之總和，而該複數個乘積係關聯於{Ej}與補償參數bi。實作上，估測函數Li可表示如下：
    其中上述之Ej原本的下標j在上面這個方程式中可代換為另一符號j1，以避免此方程式和上述之Ej衝突。
    依據本發明之某些實施例，諸如以上揭露之實施例/變化例，由於差值(yc-x)諸如第1B圖所示者通常在步驟912中所揭露之運作完成之後達到0，故本發明之有效資料等待時間的典型值係為於該前景校準模式進行步驟912中所揭露之運作的整體時間，且係遠小於相關技術之有效資料等待時間。例如：本發明某些實施例之有效資料等待時間與相關技術之一關聯型(Correlation-Based)校準方法的有效資料等待時間之比率小於1/10000。又例如：本發明某些實施例之有效資料等待時間與相關技術之另一關聯型校準方法的有效資料等待時間之比率小於1/1000。
    本發明之各個實施例的好處之一是，在包含一內建的元件(例如一ADC)之系統的電源開啟之後，該元件可快速地達到可被該系統使用之狀態。另外，該些實施例可妥善地除去非線性特性的影響並且大幅地縮短有效資料等待時間。
    以上所述僅為本發明之較佳實施例，凡依本發明申請專利範圍所做之均等變化與修飾，皆應屬本發明之涵蓋範圍。
    100．．．用來進行非線性校準之裝置
    100A．．．非線性系統
    100B．．．補償系統
    110．．．輸入選擇器
    120．．．算術單元
    130．．．非線性系統
    140．．．補償模組
    142-2,142-3,...,142-k,144-1,144-2,144-3,...,144-k,146,148,151,153,156-1,156-2．．．算術單元
    150．．．估測模組
    150M．．．多工器
    152．．．分配單元
    154-0,154-1,154-2,155-1,155-2．．．平均計算單元
    158．．．李亞普諾夫型估測器
    158-i．．．李亞普諾夫型估測器中對應於索引i之計算模組
    160．．．擾動產生器
    910．．．用來進行非線性校準之方法
    912,914,916．．．步驟
    bi,b1,b2,...,bk．．．補償參數
    DAT．．．有效資料等待時間
    E[‧],(‧)2,(‧)3,...,(‧)k,z-1．．．算術/計算單元之函數
    E[yc],E[yc 2]．．．平均
    f(x)．．．非線性函數
    fc(y)．．．修正函數
    H1,H2．．．線性組合
    Li．．．估測函數
    PBackground．．．對應於背景校準模式之路徑
    PForeground．．．對應於前景校準模式之路徑
    q．．．用來控制擾動值之數值
    SMode．．．選擇訊號
    SMode_INV．．．選擇訊號之反向訊號
    x．．．普通輸入
    x0．．．預定輸入
    x’．．．組合輸入
    y．．．輸出
    yc．．．不帶有擾動值影響之補償結果
    yc Δ,yc0 Δ．．．帶有擾動值影響之補償結果
    Δ,Δq．．．擾動值
    μi．．．更新因子
    第1A圖為依據本發明一第一實施例之一種用來進行非線性校準之裝置的示意圖。
    第1B圖為第1A圖所示之裝置於一實施例中所涉及之有效資料等待時間(Data Available Time)。
    第2圖為依據本發明一實施例之一種用來進行非線性校準之方法的流程圖。
    第3圖為第1A圖所示之裝置於一實施例中的實施細節。
    第4圖為第3圖所示之補償模組於一實施例中的實施細節。
    第5A圖為第3圖所示之估測模組於一實施例中的實施細節。
    第5B圖為第5A圖所示之多工器於一實施例中的實施細節。
    第5C圖為第5A圖所示之李亞普諾夫型估測器(Lyapunov-Based Estimator)於一實施例中所涉及之實施細節。
    910．．．用來進行非線性校準之方法
    912、914、916．．．步驟
    权利要求:
    Claims (17)
    [1] 一種用來進行非線性校準之方法，該方法包含下列步驟：藉由在至少一預定輸入被施加於一非線性系統的狀況下對該非線性系統進行一擾動型(Perturbation-Based)校準程序，取得複數個補償參數之複數個暫時值；以及藉由以線上(Online)方式進行該擾動型校準程序，更新該些補償參數，其中針對更新該些補償參數之步驟，該些暫時值被用來作為該些補償參數的初始值；其中該些補償參數係用來控制該擾動型校準程序之一補償響應。
    [2] 如申請專利範圍第1項所述用來進行非線性校準之方法，其中該擾動型校準程序包含：將一組擾動值施加於該非線性系統之至少一輸入，以產生一組輸出；依據該些補償參數對該組輸出進行補償，以取得一組補償結果；以及依據該組補償結果進行估測，以更新該些補償參數。
    [3] 如申請專利範圍第2項所述用來進行非線性校準之方法，其中取得該些暫時值之步驟另包含：將該組擾動值組合進入該至少一預定輸入；以及將組合後之預定輸入傳送進入該非線性系統以決定該些暫時值。
    [4] 如申請專利範圍第3項所述用來進行非線性校準之方法，其中更新該些補償參數之步驟另包含：將該組擾動值組合進入該非線性系統之至少一普通輸入，其中取得該些暫時值之步驟以及更新該些補償參數之步驟利用同一組擾動值；以及將組合後之普通輸入傳送進入該非線性系統以決定更新後之補償參數。
    [5] 如申請專利範圍第2項所述用來進行非線性校準之方法，其中更新該些補償參數之步驟另包含：將該組擾動值組合進入該非線性系統之至少一普通輸入；以及將組合後之普通輸入傳送進入該非線性系統以決定更新後之補償參數。
    [6] 如申請專利範圍第5項所述用來進行非線性校準之方法，其中該至少一普通輸入代表至少一非預定輸入。
    [7] 如申請專利範圍第2項所述用來進行非線性校準之方法，其中該些擾動值中之一擾動值為零。
    [8] 如申請專利範圍第2項所述用來進行非線性校準之方法，其中進行該估測之步驟另包含：依據該組補償結果之衍生資料進行李亞普諾夫型(Lyapunov-Based)估測，以更新該些補償參數。
    [9] 如申請專利範圍第8項所述用來進行非線性校準之方法，其中在符號bi代表該些補償參數中之一補償參數且下標i代表該些補償參數之一索引的狀況下，該組補償結果之該些衍生資料分別包含該些補償結果之不同部分各自的平均之線性組合{Hj}，其中下標j代表針對該李亞普諾夫型估測的量測之一索引；以及在符號Δ、n與μi分別代表一擾動值、一疊代(Iteration)索引與一更新因子(Updating Factor)的狀況下，該李亞普諾夫型估測係依據下列方程式來進行：Ej=Hj-Δ；以及bi[n+1]=bi[n]-(μi‧Li)；其中Li係為複數個乘積之總和，而該複數個乘積係關聯於{Ej}與補償參數bi。
    [10] 一種用來進行非線性校準之裝置，該裝置包含有：一校準迴路，用來進行一擾動型(Perturbation-Based)校準程序，該校準迴路包含預計要校準之一非線性系統，其中複數個補償參數係用來控制該擾動型校準程序之一補償響應；以及一輸入選擇器，用來從至少一普通輸入與至少一預定輸入選擇預計要施加於該非線性系統之至少一輸入；其中該校準迴路係用來藉由在該至少一預定輸入被施加於該非線性系統的狀況下對該非線性系統進行該擾動型校準程序，取得該些補償參數之複數個暫時值；以及該校準迴路係用來藉由以線上(Online)方式進行該擾動型校準程序，更新該些補償參數，其中針對更新該些補償參數之運作，該些暫時值被用來作為該些補償參數的初始值。
    [11] 如申請專利範圍第10項所述用來進行非線性校準之裝置，其中該校準迴路另包含：一擾動產生器(Perturbation Generator)，用來產生一組擾動值；一算術單元(Arithmetic Unit)，用來將該組擾動值組合進入預計施加於該非線性系統之該至少一輸入，其中該算術單元係用來分別將載有該組擾動值之輸入施加於該非線性系統，以取得該非線性系統之一組輸出；一補償模組，用來依據該些補償參數對該組輸出進行補償，以取得一組補償結果；以及一估測(Estimation)模組，用來依據該組補償結果進行估測，以決定/更新該些補償參數。
    [12] 如申請專利範圍第11項所述用來進行非線性校準之裝置，其中在該至少一預定輸入被施加於該非線性系統的狀況下，該算術單元係用來將該組擾動值組合進入該至少一預定輸入，且係用來將組合後之預定輸入傳送進入該非線性系統以決定該些暫時值。
    [13] 如申請專利範圍第12項所述用來進行非線性校準之裝置，其中在該至少一普通輸入被施加於該非線性系統的狀況下，該算術單元係用來將該組擾動值組合進入該至少一普通輸入，且係用來將組合後之普通輸入傳送進入該非線性系統以決定更新後之補償參數；以及取得該些暫時值之運作以及更新該些補償參數之運作利用同一組擾動值。
    [14] 如申請專利範圍第11項所述用來進行非線性校準之裝置，其中在該至少一普通輸入被施加於該非線性系統的狀況下，該算術單元係用來將該組擾動值組合進入該至少一普通輸入，且係用來將組合後之普通輸入傳送進入該非線性系統以決定更新後之補償參數。
    [15] 如申請專利範圍第11項所述用來進行非線性校準之裝置，其中該組擾動值之影響並未從該組補償結果中移除。
    [16] 如申請專利範圍第11項所述用來進行非線性校準之裝置，其中該補償模組包含：一李亞普諾夫型(Lyapunov-Based)估測器，用來依據該組補償結果之衍生資料進行李亞普諾夫型估測，以決定/更新該些補償參數。
    [17] 如申請專利範圍第10項所述用來進行非線性校準之裝置，其中該至少一普通輸入代表至少一非預定輸入。
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