信号完整性基础系列之十一——理解力科SDA的三种抖动分解

2015-10-28 08:59:47   来源:eefocus   

关键字: 信号完整性  SDA  分解方法

在通讯和PC行业,高速串行信号越来越普及,在使用示波器测量和分析这类信号时,通常要求测量总体抖动(Total jitter,简称Tj)和固有抖动(Deterministic jitter,简称Dj),验证是否满足相关规范的要求。

在 力科SDA系列示波器中使用了“Normalized Q-Scale method”(简称NQ-Scale方法)来求解Tj。而Tj分解为固有抖动Dj和随机抖动Rj时,力科SDA提供了三种抖动分解方法,分别为 Conventional、effective、MJSQ,如下图所示。

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   图一:力科SDA的三种抖动分解方法 

MJSQ方法在Fibre Channel规范已有定义(MJSQ代表Methodologies for jitter and signal quality specification),这种方法在串行数据的抖动分析中被广泛使用。在MJSQ文档中,Tj是某一测量样本数量下的TIE抖动的峰峰值,由Rj和 Dj组成,Dj是有边界的,而Rj是没有边界的,其概率密度函数满足高斯分布。Tj的直方图使用dual-Dirac来建模。Dual-Dirac模型是 由两个满足高斯分布的脉冲组成,左右两个脉冲的均值为μL和μR,两个脉冲的标准偏差都等于σ,Dj = μR - μL,Rj = σ, Tj@BER-12 = 14 * Rj + Dj。如下图二所示。
     

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 图二:Dual-driac模型与MJSQ方法示意图  

力科SDA中的MJSQ方法直接处理PDF概率密度函数,使 用两个高斯分布的曲线分别拟合TIE直方图的左右两边的尾部,调节高斯曲线的标准偏差让曲线能尽量拟合TIE直方图的尾部。 力科SDA的MJSQ分解方法基于传统的MJSQ方法进行了革新,两个高斯分布的均值可以是不以Y轴对称的,标准偏差也可以是不相等的。拟合的两个高斯曲 线的均值之差为Dj,标准偏差的平均值为Rj。

 Effective方法是直接对浴盆曲线(bathtub curve)进行分析,将Tj分解为Dj和Rj。这种方法与误码率测试仪(BERT)的方法相同。在使用NQ-Scale方法得到不同BER下的Tj后, 由于Tj = Dj + α×Rj,在不同BER下的系数α是已知,可以推算出不同BER下的Dj和Rj。如右图所示,BER=10e-12时α=14.069,BER=10e- 10时α=12.723。

由于effective方法求解Dj和Rj与BERT相似,所以使用这种方法的计算结果可以与BERT的进行对比。另外,effective方法求解的Dj和Rj与MJSQ方法的非常相似。

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        图三:力科SDA中effective方法分解Tj 

Conventional 方法先计算Dj中的周期性抖动Pj(periodic jitter)、数据相关性抖动DDj(data dependent jitter)和占空比失真DCD(duty cycle distortion),然后Dj = DDj + Pj,Rj = (Tj – Dj) / 14。 在下图四的流程图中描绘了DDj、Pj、Tj、Rj的分析流程。

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        图四:力科SDA中Conventional方法分解Tj 

在 conventional方法中,首先计算出每个数据边沿和参考时钟的偏差,即TIE,把TIE抖动随时间变化的趋势描绘为一条曲线(即TIE track,又称TIE trend),对TIE追踪曲线做快速傅立叶变换(FFT),得到TIE抖动的频谱,通常周期性抖动Pj和DDj是TIE频谱中的峰值部分,随机抖动Rj 是TIE频谱中的底部,其频谱范围非常宽。将代表Pj的抖动频谱部分做反向傅立叶变换IFFT,可以得到各个频点贡献多大的抖动值,如下图五所示,在测试 结果的左下角对各个频率贡献的Pj;函数F1是对TIE trend作FFT运算,即TIE抖动的频谱,在F1中的峰值点即为周期性抖动,在图五中用cursor测量结果为350kHz,与左下角的Pj breakdown菜单的分析结果吻合。

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编辑:什么鱼
本文引用地址: http://www.eeworld.com.cn/Test_and_measurement/2015/1028/article_13710.html
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