模数转换器(Analog-to-Digital Converter, ADC)是一种可以将模拟信号转化为数字信号的器件。它是连接模拟信号和数字信号的桥梁,在诸多类型的模数转换器中,具有高速、高精度以及高分辨率等特点的流水线模数转换器被广泛应用于信号处理系统中。如快速以太网、无线通讯系统、数字接收机、数字视频等。然而,随着CMOS工艺尺寸的不断减小和电源电压的逐渐降低,流水线ADC会受到运放有限增益、电容失配等各种非理想因素的影响。这些非理想因素使得模拟电路的设计变得更加困难。因其数字电路系统呈现的高稳定性、良好的可靠性、没有静态功耗和面积小等优点,使得数字校准技术在设计更高性能ADC中变得必不可少。在诸多种类的数字校准技术中,能够大大提高系统速度的后台数字校准技术近年来应用最为广泛本论文通过对流水线ADC的基础架构原理以及各种非理想因素分析的基础上,介绍了一种基于伪随机序列(Pseudo-random sequence, PN)注入相关性信号的后台数字校准算法。用于校正流水线ADC中由于运放有限增益所带来的非线性误差。这种方法是通过在流水线ADC第一级中加入谐波失真函数来模拟增益放大器的有限增益误差,这些非线性影响最后会体现在数字输出编码中。然后利用PN序列的自身相关性和与其他序列的不相关性,对最后的数字输出信号进行误差提取,再对没有经过校准的数字输出信号进行误差补偿达到最后校准的目的。同时本文还对数字校准算法进行了优化,采用分段累加求平均的方法来进行误差系数的提取,进一步减小了电路的复杂程度和提高了系统的速度。通过系统的仿真,本文在l00M采样时钟频率下,输入正弦信号频率为1.01318359375MHz,经过后台数字校准算法的流水线ADC,信号噪声比SNDR由46.87dB提高到76.27dB,无杂散动态范围SFDR由53.66dB提高到了83dB。