Design Strategies and Modelling of Low-Power Sigma-Delta Analog-to-Digital Converters

Oggi, i dispositivi portatili sono diventati la forza trainante del mercato consumer e nuove sfide stanno emergendo per aumentarne le prestazioni, pur mantenendo un ragionevole tempo di vita della batteria. Il dominio digitale �� la miglior soluzione per realizzare funzioni di elaborazione del segnale, grazie alla scalabilit�� della tecnologia CMOS, che spinge verso l'integrazione a livello sub-micrometrico. Infatti, la riduzione della tensione di alimentazione introduce limitazioni severe per raggiungere un range dinamico accettabile nel dominio analogico. Minori costi, minore consumo di potenza, maggiore resa e una maggiore riconfigurabilit�� sono i principali vantaggi dell'elaborazione dei segnali nel dominio digitale. Da pi�� di un decennio, diverse funzioni puramente analogiche sono state spostate nel dominio digitale. Ci�� significa che i convertitori analogico-digitali (ADC) stanno diventando i componenti chiave in molti sistemi elettronici. Essi sono, infatti, il ponte tra il mondo digitale e analogico e, di conseguenza, la loro efficienza e la precisione spesso determinano le prestazioni globali del sistema. I convertitori Sigma-Delta sono il blocco chiave come interfaccia in circuiti a segnale-misto ad elevata risoluzione e basso consumo di potenza. I tools di modellazione e simulazione sono strumenti efficaci ed essenziali nel flusso di progettazione. Sebbene le simulazioni a livello transistor danno risultati pi�� precisi ed accurati, questo metodo �� estremamente lungo a causa della natura a sovracampionamento di questo tipo di convertitore. Per questo motivo i modelli comportamentali di alto livello del modulatore sono essenziali per il progettista per realizzare simulazioni veloci che consentono di identificare le specifiche necessarie al convertitore per ottenere le prestazioni richieste. Obiettivo di questa tesi �� la modellazione del comportamento del modulatore Sigma-Delta, tenendo conto di diverse non idealit�� come le dinamiche dell'integratore e il suo rumore termico. Risultati di simulazioni a livello transistor e dati sperimentali dimostrano che il modello proposto �� preciso ed accurato rispetto alle simulazioni comportamentali.

Sviluppo e Applicazione di Metodologie per l'Ottimizzazione di Sistemi Energetici

La riduzione dei consumi di combustibili fossili e lo sviluppo di tecnologie per il risparmio energetico sono una questione di centrale importanza sia per l���industria che per la ricerca, a causa dei drastici effetti che le emissioni di inquinanti antropogenici stanno avendo sull���ambiente. Mentre un crescente numero di normative e regolamenti vengono emessi per far fronte a questi problemi, la necessit�� di sviluppare tecnologie a basse emissioni sta guidando la ricerca in numerosi settori industriali. Nonostante la realizzazione di fonti energetiche rinnovabili sia vista come la soluzione pi�� promettente nel lungo periodo, un���efficace e completa integrazione di tali tecnologie risulta ad oggi impraticabile, a causa sia di vincoli tecnici che della vastit�� della quota di energia prodotta, attualmente soddisfatta da fonti fossili, che le tecnologie alternative dovrebbero andare a coprire. L���ottimizzazione della produzione e della gestione energetica d���altra parte, associata allo sviluppo di tecnologie per la riduzione dei consumi energetici, rappresenta una soluzione adeguata al problema, che pu�� al contempo essere integrata all���interno di orizzonti temporali pi�� brevi. L���obiettivo della presente tesi �� quello di investigare, sviluppare ed applicare un insieme di strumenti numerici per ottimizzare la progettazione e la gestione di processi energetici che possa essere usato per ottenere una riduzione dei consumi di combustibile ed un���ottimizzazione dell���efficienza energetica. La metodologia sviluppata si appoggia su un approccio basato sulla modellazione numerica dei sistemi, che sfrutta le capacit�� predittive, derivanti da una rappresentazione matematica dei processi, per sviluppare delle strategie di ottimizzazione degli stessi, a fronte di condizioni di impiego realistiche. Nello sviluppo di queste procedure, particolare enfasi viene data alla necessit�� di derivare delle corrette strategie di gestione, che tengano conto delle dinamiche degli impianti analizzati, per poter ottenere le migliori prestazioni durante l���effettiva fase operativa. Durante lo sviluppo della tesi il problema dell���ottimizzazione energetica �� stato affrontato in riferimento a tre diverse applicazioni tecnologiche. Nella prima di queste �� stato considerato un impianto multi-fonte per la soddisfazione della domanda energetica di un edificio ad uso commerciale. Poich�� tale sistema utilizza una serie di molteplici tecnologie per la produzione dell���energia termica ed elettrica richiesta dalle utenze, �� necessario identificare la corretta strategia di ripartizione dei carichi, in grado di garantire la massima efficienza energetica dell���impianto. Basandosi su un modello semplificato dell���impianto, il problema �� stato risolto applicando un algoritmo di Programmazione Dinamica deterministico, e i risultati ottenuti sono stati comparati con quelli derivanti dall���adozione di una pi�� semplice strategia a regole, provando in tal modo i vantaggi connessi all���adozione di una strategia di controllo ottimale. Nella seconda applicazione �� stata investigata la progettazione di una soluzione ibrida per il recupero energetico da uno scavatore idraulico. Poich�� diversi layout tecnologici per implementare questa soluzione possono essere concepiti e l���introduzione di componenti aggiuntivi necessita di un corretto dimensionamento, �� necessario lo sviluppo di una metodologia che permetta di valutare le massime prestazioni ottenibili da ognuna di tali soluzioni alternative. Il confronto fra i diversi layout �� stato perci�� condotto sulla base delle prestazioni energetiche del macchinario durante un ciclo di scavo standardizzato, stimate grazie all���ausilio di un dettagliato modello dell���impianto. Poich�� l���aggiunta di dispositivi per il recupero energetico introduce gradi di libert�� addizionali nel sistema, �� stato inoltre necessario determinare la strategia di controllo ottimale dei medesimi, al fine di poter valutare le massime prestazioni ottenibili da ciascun layout. Tale problema �� stato di nuovo risolto grazie all���ausilio di un algoritmo di Programmazione Dinamica, che sfrutta un modello semplificato del sistema, ideato per lo scopo. Una volta che le prestazioni ottimali per ogni soluzione progettuale sono state determinate, �� stato possibile effettuare un equo confronto fra le diverse alternative. Nella terza ed ultima applicazione �� stato analizzato un impianto a ciclo Rankine organico (ORC) per il recupero di cascami termici dai gas di scarico di autovetture. Nonostante gli impianti ORC siano potenzialmente in grado di produrre rilevanti incrementi nel risparmio di combustibile di un veicolo, �� necessario per il loro corretto funzionamento lo sviluppo di complesse strategie di controllo, che siano in grado di far fronte alla variabilit�� della fonte di calore per il processo; inoltre, contemporaneamente alla massimizzazione dei risparmi di combustibile, il sistema deve essere mantenuto in condizioni di funzionamento sicure. Per far fronte al problema, un robusto ed efficace modello dell���impianto �� stato realizzato, basandosi sulla Moving Boundary Methodology, per la simulazione delle dinamiche di cambio di fase del fluido organico e la stima delle prestazioni dell���impianto. Tale modello �� stato in seguito utilizzato per progettare un controllore predittivo (MPC) in grado di stimare i parametri di controllo ottimali per la gestione del sistema durante il funzionamento transitorio. Per la soluzione del corrispondente problema di ottimizzazione dinamica non lineare, un algoritmo basato sulla Particle Swarm Optimization �� stato sviluppato. I risultati ottenuti con l���adozione di tale controllore sono stati confrontati con quelli ottenibili da un classico controllore proporzionale integrale (PI), mostrando nuovamente i vantaggi, da un punto di vista energetico, derivanti dall���adozione di una strategia di controllo ottima.

Efficient Data Management with Applications to IoT

The Internet of Things (IoT) consists of a worldwide ���network of networks,��� composed by billions of interconnected heterogeneous devices denoted as things or ���Smart Objects��� (SOs). Significant research efforts have been dedicated to port the experience gained in the design of the Internet to the IoT, with the goal of maximizing interoperability, using the Internet Protocol (IP) and designing specific protocols like the Constrained Application Protocol (CoAP), which have been widely accepted as drivers for the effective evolution of the IoT. This first wave of standardization can be considered successfully concluded and we can assume that communication with and between SOs is no longer an issue. At this time, to favor the widespread adoption of the IoT, it is crucial to provide mechanisms that facilitate IoT data management and the development of services enabling a real interaction with things. Several reference IoT scenarios have real-time or predictable latency requirements, dealing with billions of device collecting and sending an enormous quantity of data. These features create a new need for architectures specifically designed to handle this scenario, hear denoted as ���Big Stream���. In this thesis a new Big Stream Listener-based Graph architecture is proposed. Another important step, is to build more applications around the Web model, bringing about the Web of Things (WoT). As several IoT testbeds have been focused on evaluating lower-layer communication aspects, this thesis proposes a new WoT Testbed aiming at allowing developers to work with a high level of abstraction, without worrying about low-level details. Finally, an innovative SOs-driven User Interface (UI) generation paradigm for mobile applications in heterogeneous IoT networks is proposed, to simplify interactions between users and things.

Advanced receivers for next generation wireless communication systems

Despite extensive progress on the theoretical aspects of spectral efficient communication systems, hardware impairments, such as phase noise, are the key bottlenecks in next generation wireless communication systems. The presence of non-ideal oscillators at the transceiver introduces time varying phase noise and degrades the performance of the communication system. Significant research literature focuses on joint synchronization and decoding based on joint posterior distribution, which incorporate both the channel and code graph. These joint synchronization and decoding approaches operate on well designed sum-product algorithms, which involves calculating probabilistic messages iteratively passed between the channel statistical information and decoding information. Channel statistical information, generally entails a high computational complexity because its probabilistic model may involve continuous random variables. The detailed knowledge about the channel statistics for these algorithms make them an inadequate choice for real world applications due to power and computational limitations. In this thesis, novel phase estimation strategies are proposed, in which soft decision-directed iterative receivers for a separate A Posteriori Probability (APP)-based synchronization and decoding are proposed. These algorithms do not require any a priori statistical characterization of the phase noise process. The proposed approach relies on a Maximum A Posteriori (MAP)-based algorithm to perform phase noise estimation and does not depend on the considered modulation/coding scheme as it only exploits the APPs of the transmitted symbols. Different variants of APP-based phase estimation are considered. The proposed algorithm has significantly lower computational complexity with respect to joint synchronization/decoding approaches at the cost of slight performance degradation. With the aim to improve the robustness of the iterative receiver, we derive a new system model for an oversampled (more than one sample per symbol interval) phase noise channel. We extend the separate APP-based synchronization and decoding algorithm to a multi-sample receiver, which exploits the received information from the channel by exchanging the information in an iterative fashion to achieve robust convergence. Two algorithms based on sliding block-wise processing with soft ISI cancellation and detection are proposed, based on the use of reliable information from the channel decoder. Dually polarized systems provide a cost-and spatial-effective solution to increase spectral efficiency and are competitive candidates for next generation wireless communication systems. A novel soft decision-directed iterative receiver, for separate APP-based synchronization and decoding, is proposed. This algorithm relies on an Minimum Mean Square Error (MMSE)-based cancellation of the cross polarization interference (XPI) followed by phase estimation on the polarization of interest. This iterative receiver structure is motivated from Master/Slave Phase Estimation (M/S-PE), where M-PE corresponds to the polarization of interest. The operational principle of a M/S-PE block is to improve the phase tracking performance of both polarization branches: more precisely, the M-PE block tracks the co-polar phase and the S-PE block reduces the residual phase error on the cross-polar branch. Two variants of MMSE-based phase estimation are considered; BW and PLP.