随着现代电子信号多样性、复杂性、非平稳性以及瞬时性的日益增加,对模数转换器(Analog-to-digital converter,ADC)的采样率和采样精度也提出了越来越高的要求。对于ADC来说,采样率和分辨率是一对相互制约的指标。在现有制造工艺条件下,单通道ADC很难同时满足高采样率和高分辨率的要求。通过采用时间交替采样的方式,可以突破单片ADC制造工艺的限制,实现采样率的成倍提升,这就使得Time-Interleaved ADC(TIADC)成为满足现代电子系统日益增长需求的一种切实可行的方案。但是,电路的非理想特性以及不同通道之间的失配会引入额外的误差,大大降低TIADC系统的性能。为了发挥TIADC的价值,就必须要对TIADC中存在的误差进行校正。本人在读博期间,致力于分析和消除TIADC中各种误差所带来的影响,结合攻读博士学位期间参与的国家自然科学基金等实际项目,对TIADC系统的非线性失配误差进行了深入的研究。本文首先提出了TIADC的非线性失配误差模型,在此基础之上,将非线性失配误差分为静态非线性失配误差以及动态非线性失配误差两种类型,对不同情况下的TIADC中的各种失配误差的表现进行了分析,并提出了相应的估计与校正算法。本文主要从以下几个方面展开了深入的研究:(1)本文提出了采用基于Volterra级数的行为模型来对TIADC中的动态非线性失配误差进行建模,给出了基于Hybrid Volterra级数的TIADC非线性模型并据此推导出了TIADC的离散时间非线性等效模型。该推导为采用离散时间Volterra级数对TIADC系统进行建模提供了理论依据。在文中,我们还对Volterra级数的各种特殊形式进行了总结,通过将这些简化模型与推导出的TIADC公式结合,就可以延伸和扩展出大量全新的TIADC失配误差模型。各种不同类型的模型有各自不同的特点,据此就可以提出不同类型的估计和校正方法。(2)提出了偏置、增益、时间失配误差的快速校正算法。在该方法中,三种失配误差被分别校正。首先,在输入信号为0的情况下,采用基于统计的方法对偏置失配误差估计并校正。接下来,利用TIADC不同通道输出频谱的主谱高度之间的差距作为目标函数,采用STPNM算法对增益失配误差进行快速迭代校正。之后,令输入信号的频率和TIADC系统的采样率相等,利用不同通道采样值的差距作为目标函数,采用STPNM算法对时间失配误差进行校正。该算法在5GSPS数字存储示波器中实现。(3)针对10GSPS数字荧光示波器,提出了偏置、增益、时间失配误差的综合校正方法。该方法采用自适应算法实现对三种误差进行联合校正。在文中,对该方法的核心公式进行了详尽的推导,给出了校正算法的迭代公式。在此基础之上,提出了自适应校正算法在FPGA中的硬件实现结构,提出采用多相滤波的方式对校正结构中的滤波器进行设计,解决TIADC输出信号速率与FPGA处理速率之间的矛盾。(4)提出两种对TIADC静态非线性失配误差校正的算法。两种方法的核心都是采用逆系统来对非线性进行补偿。不同之处在于,第一种方法是首先需要将系统的非线性参数估计出来,然后根据多项式的阶逆的解析表达式将逆系统的参数求解出来。第二种方法是通过周期时变自适应方法来对TIADC中的非线性误差进行校正,此方法不需要估计非线性系统本身的参数,而可以通过自适应方法直接求出逆系统的参数。(5)提出了对TIADC动态非线性失配误差的估计和校正方法,以Volterra级数为例来进行阐述,目的是从通用的角度来说明TIADC动态非线性失配误差的估计和校正方法。这些方法适用于本文给出的所有基于Volterra级数特殊形式的TIADC模型,只需要利用这些模型和Volterra级数之间的关系即可得到这些模型的误差估计和校正方法。与此同时,根据本文推导出的核心公式,可以使得所有应用于单通道非线性问题的模型、方法、结论都可以通过本文的方法变换成适用于TIADC的方法。因此,本文给出的方法具有普遍性和扩展性。