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抖动基础知识与测量

发布时间:2018-02-20视频时长:11:04我要评论(0)
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主题视频: 示波器

视频简介

马卓凡

抖动是数字系统的信号完整性测试的核心内容之一,是时钟和串行信号的最重要测量参数。今天有请是德科技示波器专家马卓凡给大家讲解一下抖动基础知识以及测量方法。

1、什么是抖动

在数字通信系统中,从最常用的NRZ(非归零码)来看,信号以一定门限为界,高电平代表的是1,低电平代表的是0,理论上来说信号跳变应该发生在某些固定的时刻,但实际系统中数据和时钟信号条边边沿位置可能和理想位置存在偏差。

视频讲解中的第一个时钟信号,就有明显的抖动现象,看起来信号的边沿在一定范围内飘忽不定,如下图 

这种现象就是抖动,它的定义是信号边沿的实际位置相对于理想位置的短期偏离,从统计意义上测量这个偏移量就是信号的抖动值

2、为什么要测抖动

对于数字通信系统,时钟架构通常有源同步方式,比如DDR总线,DQS锁存数据总线,用Clock信号所存地址和命令总线,同步时钟或锁存信号需要和同步传输的数据地址等总线需要满足一定的建立保持时间要求。

高速串行总线多数没有同步时钟传输,采用异步时钟架构,接收端通过CDR恢复时钟锁存数据信号。
对于上述两种典型架构,无论是时钟上还是数据信号上如果存在比较大的抖动,都会造成接收端芯片工作时由于建立保持时间不够、眼图张度不足等问题,造成判决错误,提升系统传输的误码率。

所以在设计和验证阶段应该测量抖动参数,对抖动问题进一步分析,找到抖动根源,进而改善设计减少抖动,提升系统传输的可靠性。

3、如何描述抖动

常见的抖动关注的对象包括
o 周期抖动 Period Jitter
o 周期到周期抖动 Cycle-Cycle Jitter
o 时间间隔误差 Time Interval Error 
广义上来说,时间相关的测量参数比如频率,延迟等等都可以作为抖动的关注对象。
对于这些抖动,可以用平均值、峰峰值和标准方差来衡量,由于抖动存在随机性成分,抖动的峰峰值可能随着测试时间的增加而增加,所以抖动峰峰值并不是一个可靠的测量参数。而在累计一定样本数量以后,标准方差(Standard Deviation)的值基本保持稳定的,更具有统计意义。

4、如何测试抖动

首先我们来看一看如何测量抖动,针对上述的抖动测量对象,Infiniium软件界面打开EZJIT,选择测量项,示波器基于一定的采样深度,捕获信号波形,抖动测量会打开“Measure All Edges”软件会对采集波形中每一个边沿都进行抖动分析,在持续触发运行状态累计测试样本,可以得到上述的抖动参数测量结果。建议累计到足够多的样本,等待Std Dev也就是标准方差这个参数基本保持稳定的时候,记录这个数值。也有一些规范标准会推荐在采集如1M个UI(位宽)情况下进行抖动参数的测量,示波器的采集深度就可以通过示波器采样率和信号速率进行计算,计算公式如 (1/DataRate)x 1M x SampleRate

需要注意的是测试Data TIE或Clock TIE测量时,示波器软件需要从信号中恢复理想时钟,然后将信号边沿与理想时钟边沿位置进行相位比较。时钟恢复的方法此处不再详述,通常来说可以采用常频或PLL的方式,如果关注低频或漂移等问题,时钟恢复方法建议设置为常频,PLL的时钟恢复方式具有一定的抖动传递特性,跟踪的频率范围取决于PLL的带宽。

另外,有一些时钟芯片给出Phase Jitter的指标,这是相位噪声(Phase Noise)在一定频率范围内的积分,比如很多数字通信标准会关注12K~20M范围内的相位噪声,时钟的Phase Jitter测量最精确的测量方案是SSA信号源分析仪E5052B,这个参数其实是抖动在频域的表示方式,如果在时域用示波器测量这个参数,接近的测量参数是TIE,在TIE测量时可以设定TIE Filter,设置上下截止频率,这样尽量逼近芯片给出参数的测试条件。 

在此基础上,抖动分析功能可以给出抖动的统计直方图,抖动趋势图,抖动频谱,便于分析抖动的来源。
统计图可以看出抖动值的分布概率,哪些抖动值的出现概率高,哪些出现的少,如下图中浅蓝色统计直方图大体有两个分离的尖峰,说明信号中有确定性抖动。并在统计测量结果里,显示抖动的统计分析结果,包括平均值,标准方差,中间值,模值,分布概率等。

抖动趋势图是观察抖动随着时间变化的波形图,通常可以用来分析抖动的变化规律,最典型的是用来测量SSC。计算机系统为了降低EMI的问题,芯片往往加入SSC(扩频时钟)功能,这实际上是一种调频的调制方式,通常采用30KHz~33KHz频率的三角波信号调制时钟或数据,将信号能量尖峰展开到比较宽的范围,从而降低尖峰能量。通过紫色的抖动趋势图波形,可以观察和测量趋势图的变化频率,幅度等参数,对应SSC来说就是SSC的调制频率和调制范围。

为了显示干净的趋势图,在软件里也需要打开平滑功能,将噪声滤除,在SAS等某些标准明确规定了对抖动趋势图加入低通滤波函数再做测量。其实平滑等效于低通滤波,平滑点数越多,等效低通滤波的带宽越小,这个关系式 BWsmooth≈0.4428 Fs/N (Fs为示波器采样率,N为平滑点数)。 

将抖动随时间变化的趋势图进行FFT变换,得到红色的抖动频谱图,频谱图内可以从频域角度直观的观测哪些频率点上存在抖动,如上图,在956KHz有一个明显尖峰,这和趋势图测量的频率值是一致的。用这种方式,除了可以测试SSC,也可以测量出信号中存在着哪些周期性抖动,结合示波器的其它通道进行时间相关的测量,可以定位出抖动的干扰源来自哪里。

5、找出抖动根源

上述抖动分析功能可以很方便的帮助我们测量抖动,并跟踪抖动的现象。测试抖动的一个重要目的还是对症下药,减少抖动,要找到抖动根源,也要从抖动的成因来来分析,包括随机性抖动Rj,周期性抖动Pj,码间干扰ISI,占空比失真DCD等等。

业内普遍认可基于双迪拉克模型的抖动分解方法,这个理论认为抖动主要分为随机抖动Rj和确定性抖动Dj两大类,随机抖动被认为是高斯分布,理论上是无边界的,通常用有效值来衡量,确定性抖动Dj是有边界的,可以用峰峰值表征。抖动总的分布由随机性抖动分布函数和确定性抖动分布函数在数学上通过卷积运算形成,基于一定的统计概率或误码率,可以确定总抖动的值。

Tj(BER)= n Rj(rms) + Dj
基于1e-12误码率下的总抖动:Tj(1e-12) = 14 Rj(rms) + Dj

从这张图中,我们可以看到抖动中的各种类型的抖动成分测量结果,通过这些抖动成分的成因,我们可以探索降低显著的抖动成分,如改善互连降低ISI抖动,调整芯片驱动等参数降低DCD抖动,通过散热和供电等改善热噪声引起的随机抖动,屏蔽和改善电源地平面及信号回路设计减少外界影响的周期性的抖动,由于篇幅的关系本文不再详细描述各种抖动类型的成因,感兴趣的读者可以阅读Keysight公司的抖动相关应用文章或咨询Keysight公司的技术工程师。

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