基于频谱分析的串行数据抖动测量设备和方法

专利名称：基于频谱分析的串行数据抖动测量设备和方法
技术领域：
本发明总体上涉及抖动测量领域，具体来说，涉及在用实时数字存储示波器进行测试的过程中，测量信号中的抖动设备和方法。
本申请要求来自序列号为60/298,582，标题为“串行数字抖动分析用频谱方法分解抖动”，由Ward等人于2001年6月15日提交，并且指定给与与本申请相同的代理人的美国临时申请的优先权。
背景技术：
抖动是本领域众所周知的术语，用于指信号中某一事件的理想定时的偏差。抖动导致数据位序列中的有效边缘与它们的理想位置不一致。在现代串行数字通信系统中，串行数据的时钟通常不随着数据一起发送，因此抖动可能引起接收端的数据错误。因此，在实验中确定可能出现在信号中的抖动的量和类型是非常重要的。关于这一点，注意到抖动包括两种不同的类型，即确定性抖动(DJ)和随机抖动(RJ)。随机抖动(RJ)在振幅上无界并且假设为高斯型。相反，确定性抖动不是随机的，振幅有界，并且包括码间干扰(ISI)、占空比畸变(DCD)以及周期性抖动(PJ)等。注意，码间干扰(ISI)在本领域中还称为数据相关抖动(DDJ)。
ISI是由时间差引起的数据相关确定性抖动，该时间差是当从不同的地点按照位序列(即符号)开始时，一个信号到达接收器阈值所需要的时间差。DCD是在类似时钟的位序列中逻辑“1”脉冲的平均脉冲宽度与逻辑“0”脉冲的平均脉冲宽度相比较的差值。PJ的特征是边缘转换次数以与数据速率无关的频率周期性变化。所测量的每个时序数据符号转换的时间点与标称的符号转换时间之间的带有符号的差异称做时间间隔误差(TIE)。
在串行数据通信链中，RJ和DJ进行不同的积累。如果可以得到表示这两种抖动各自的特征的参数，则可以对位误差率(BER)进行估算。因此，期望能够测量这两种抖动。遗憾的是，由于两种抖动总的相互混在一起并且表现为“总抖动”，人们不能简单地选择测量两种抖动中的一种。在估算它们的参数之前，必须将两类抖动分开。
美国专利No.6,356,850 B1(Wistrup等人)披露了一种基于使用解除保险系统(arming system)的时间间隔分析器(TLA)的抖动分离和参数估算的设备和方法。遗憾的是，利用解除保险系统的TLA不适用于结合进没有解除保险系统的示波器。因此，现有的示波器只能显示总抖动。需要解决用示波器测量RJ和DJ的问题。
发明概述基于频谱分析的抖动分离设备和方法，利用确定性抖动和随机抖动的频谱特性，分离确定性抖动和随机抖动。确定性抖动表现出一种脉冲频谱，而随机抖动表现出一种宽而平的频谱。对信号的时域直方图和频域直方图进行研究，从而获得抖动的分量。根据抖动分离的结果执行位误差率估算。


图1为本发明的实施例的图形描述；图2示出了用于测量数据时间间隔误差(TIE)的程序；图3示出了有助于理解图2的程序的波形；图4示出了有助于理解本发明的一个波形和三条曲线；图5为示出了的根据本发明的分离DJ/RJ的流程图；图6示出了总抖动(TJ)频谱中的DJ和RJ的不同特性；图7示出了DJ和RJ的频谱；图8为示出了根据本发明的ISI、DCD和PJ分离流程图；图9为示出了根据本发明计算位误差率(BER)的流程图；图10示出了对一组TIE测量值的规一化直方图与按照本发明再现的规一化直方图之间的比较；以及图11为有助于理解本发明的浴盆曲线的图形。
实施例详述在典型的抖动测量顺序中，采集波形并且将其存储在数字存储示波器的存储器中。从波形中可以测出总抖动。最有可能估算的抖动测量是时钟或数据的时间间隔误差(TIE)，因此，第一个处理步骤是测量TIE。然后，希望将DJ与RJ分离，并且如果可能，将DJ分解为它的ISI、DCD和PJ分量。一旦知道了单独的DJ和RJ分量，则可以得到所谓的“浴盆曲线”。从浴盆曲线中，可以直接读出对应于给定的眼图张开度的位误差率。在图1中以图形的形式描述了这一系列步骤。
在图1中，虚线之上的那些单元100、110、120是现有技术中已知的；虚线之下的单元130、140、145、150、155、160、165为本发明的单元。
根据现有技术，已经知道了对TIE的测量以及根据RJ和DJ分量对BER进行估算。以下对这些问题进行简要描述，以便帮助理解本发明。然后，详细描述将总抖动分离为RJ和DJ，以及可能将DJ进一步分解的新颖方法。
测量数据的时间间隔误差(TIE)涉及将采样数据波形中与所计算的没有抖动的理想数据波形中的对应边缘时间点进行比较。TIE由计算在两个波形中每个对应的符号转换(或位转换)边缘的阈值越过(threshold crossing)之间的时间差组成。在图2中描述了这个过程，并且可以对其进行如下概述。
给定被测波形(步骤200)，硬件或者软件符号转换边缘探测器精确地对数据边缘进行定位(步骤210)。将数据边缘指定给对应的数据符号(步骤220)。计算理想的数据边缘的位置(步骤230)，然后按照边缘对边缘的原则，从所测量的位置中减去(步骤240)理想的数据边缘的位置，从而形成数据TIE(步骤250)。在由于符号具有相同的电平因而在两个或者更多的符号之间没有边缘的场合，可以通过插值对该组符号的TIE进行估算(步骤260)，从而形成插值数据的TIE时间链(步骤270)。
图3的波形示出了这种方法。在这个例子中，获得波形之后，边缘探测器识别真实数据的边缘并且指定给数据符号转换位置。真实数据边缘的位置被记录为t0，t2，t3，t4，t5…。下一步是计算理想数据边缘的位置。这可以通过线性拟合、基于PLL的数据时钟复原或其它方法来完成。真实数据边缘位置和理想数据边缘位置之间的(带符号的)差额为数据TIEei＝ti′-ti，i＝0，2，3，4，6…注意在某些数据符号位置没有转换，如符号位置1和5。如果只涉及位误差，则不必考虑在这些没有的转换的位置的TIE，因为它们对位误差没有影响。但如果考虑TIE的频谱，则这些没有转换的位置的TIE意义重大。可以通过从在它们相邻点的TIE进行插值来获得它们的值。例如，可以从e0，e2，e3，e4，e6…中进行插值得到TIEe1和e5。将在插值位置的TIE加上标记“被插值”，以便能够将它们与那些对应于转换的TIE区别开。
一旦已经测量了抖动的全部统计描述，就可以获得(或估算出)与总抖动对应的概率分布函数(PDF)。然后可以产生浴盆曲线。浴盆曲线直接显示给定位误差率可以有多少时间裕度。以下参照图4描述创建浴盆曲线的过程。
图4的波形A示出了一个典型的数据段，该数据段的边缘含有抖动，如在每次转换上的多条线所示。具体来说，该数据段在时间1和2发生抖动，时间1和2相距一个符号宽(或单位间隔)。
每个数据转换都会发生抖动(TJ)，其特点是抖动的PDF。图4的图形B的左边部分示出了当PDF作用于转换1时的这种PDF。相似地，图4的图形B的右边部分示出了当PDF作用于转换2时的这种PDF。
图4的图形C示出了转换2的累积分布函数(或CDF)。对于任意给定的水平位置t0，这个CDF给出了在水平位置t0之前将出现的转换2的概率。对于转换1来说，我们感性趣的是转换1将出现在给定点之后的概率，因此我们必须用互补CDF。图4的图形D示出了叠加在一起的转换1的CDF和转换1的CDF。只要“在浴盆中”的某处选择了判定时间，如短的水平线所示，则判定误差率将低于某个指定的位误差率。可以将这条线定位在对应于所选择的位误差率的垂直高度上，就可以直接观察对应的时间间隔(通常以单位间隔表示并称为“眼图张开度”)。注意，由于有意义的BER对应于非常接近零的高度，因此按照惯例，浴盆曲线用对数坐标的垂直轴线绘出。
根据图5至11，将对本发明的基于频谱分析的抖动分离方法进行描述。在这个方法中，假设被测量的串行数据信号由周期性重复的图形所组成。另一个关于被测信号的假设是重复图形的长度已知。(当不知道重复图形的长度时，很容易通过检测信号的频谱来确定它。)。
按照图2中描述所获得的被插值的TIE时间链被当做是要进行分析的总抖动。如前面所指出的，这个总抖动具有两种概括的抖动类型DJ和RJ。如图5所示，在这里披露并且使用频谱方法对DJ和RJ进行分离。
根据以下观点，频谱方法对DJ和RJ进行分离。
1.假设RJ是高斯型的；其频谱宽并且分布在所有频率上。
2.由于串行数据信号由周期性重复的数据图形组成，因此，DJ在时域内是周期性的并且在频域内具有脉冲频谱。
注意，在进行FFT以获得频谱之前，先应用窗口函数。这个窗口函数可以是，例如，Blackman窗口函数，或其它合适的窗口函数。
如图6(示出了TIE频谱)所示，在总抖动(TJ)的频谱中，很容易观察DJ和RJ的不同特性。可以采用不同的方法从“噪声层”中分离出脉冲。这些方法中的一种是直方图法(步骤500，510，520，550)。如果RJ的“噪声层”是平坦的，则由于很多FFT系数出现在这个振幅以及低于这个振幅，因此在频谱的直方图中，它高度的很清楚地显露出来。由于脉冲数比例小，因此在直方图中，这些脉冲在相对低的高度上显露出来。这种直方图的方法可以与滑动窗口一起使用，以便局部检测脉冲。这个滑动窗口移过整个频谱范围。在图7的频谱幅值的直方图中示出了DJ和RJ的频谱。
再次参照图5，通过计算从频域直方图中得到的RJ的RMS值可以获得RJ分量的标准偏移参数(步骤565，575，585)。注意，可以直接把窗口函数的作用考虑进去。通过将所有那些来自TJ频谱的，可归因于RJ的系数设置为零，可以再现出只有DJ的频谱(步骤560)。通过对这个DJ频谱进行反FFT可以得到DJ的时域记录(步骤570)。注意，在进行反FFT之后，应该保留窗口函数的作用。然后，从这个时域波形中可以直接找到峰峰时间值(步骤580，590)，对于DJ来说，这是有意义的参数。注意，当确定峰峰值时，不计算那些被标志为“被插值”的位置。
在前面的步骤中获得了仅由脉冲组成的DJ频谱。参照图8，DJ含有三种分量ISI，DCD和PJ。根据下面的观点可以将ISI+DCD抖动分量与PJ分量分离1.所有归因于ISI+DCD分量的脉冲必定出现在0.5/N的倍数，式中的N为在数据序列的重复图形中的符号数。(步骤810)，2.所有剩下的脉冲归因于PJ。(步骤825)(也参照图6)。
从这样隔离的PJ的频谱，进行反FFT，以在时域中再现PJ(步骤835)。对于PJ来说，有意义的参数是其时间链的峰峰值。重复一次，当计算峰峰值时，不计算那些被标志为“被插值”的位置(步骤845，855，865)。
通过对相应的频谱脉冲进行反FFT，可以得到DJ以及DJ的分量的直方图。只利用可归因于ISI+DCD的抖动频谱的(脉冲)部分(步骤820)，进行反FFT，以在时域中再现ISI+DCD(步骤830)。将被标志为“被插值”的位置设置为零(步骤850)。现在可以将时域记录分离为两个记录，其中，一个记录只包含上升缘，而另一个记录只包含下降缘，并且绘出它们中的每一个的直方图(步骤860)。根据下面的特性，可以将DCD和ISI分量彼此区分开1.这两个直方图平均值之间的差为DCD(步骤890，898)。
2.这两个直方图的峰峰值的平均值为ISI(步骤870，880)。
在按照图9示出的程序估算了确定性抖动和随机抖动，并且分别对它们进行了说明之后，可以按照以下描述计算位误差率(BER)从图5的DJ/RJ的分离程序，得到了DJ的时间链。现在计算DJ的时域直方图(步骤910)，还是不计算那些被标志为“被插值”的位置。注意，这种再现J直方图的方法是一种新方法。利用在DJ/RJ分离期间得到的标准偏差，根据其高斯模型合成RJ的时域直方图(步骤915)。然后，将DJ和RJ直方图叠加起来(步骤930)，得到再现的总抖动直方图(步骤950)，如图10所示，该图示出了归一化的测量直方图与归一化的再现直方图的对比。当进行适当的归一化时，可以将再现的TJ直方图理解为TJ的PDF。最后，根据如前面在图4中所描述的PDF，获得浴盆曲线(步骤960)。根据浴盆曲线，对于给定位误差率(BER)，可以估算眼图张开度，如图11所示。
已经描述的是一种新方法论，该方法论用于将抖动(更具体讲，是数据抖动)分解为它的构成分量，以便测量。更重要的是，由于初始测量是在时域中进行的，因此这种新方法论可以用在示波器中。
本领域技术人员应该明白，除数据之外，还可以将本分析应用到信号上。即，人们同样可以对时钟信号执行RJDJ子集。此外，还可以将本分析应用于多电平信号，而不是只有两个(具有信号阈值的)电平。这两种修都改属于以下权利要求的范畴。
前面曾经提到，TIE是“真实”数据边缘和“理想”数据边缘之间的时间差。应该注意的是，尽管提到过计算理想边缘，但是本领域技术人员应该明白不是必须计算理想边缘。举例来说，人们能够很容易地设想一种测试装备，其中将“理想”数据信号施加到测试设备(DUT)，并且在示波器的两个不同的通道上测量该设备的输入和输出。此时，应该有一个参考波形(即，原始数据信号)，一个被测数据信号以及二者之间的TIE，在这样的测量装置中，可以将其结果称为“Skew”，而不是TIE。除了事实上希望平均(TIE)~＝0，并且平均(Skew)不为零以外，这种方案是完全等价的，并且被认为属于以下权利要求的范围以内。
权利要求
1.一种用于将数据信号的总抖动分解为其确定性抖动分量和随机抖动分量，以测量所述确定性抖动和随机抖动的方法，该方法包括如下步骤测量总抖动；进行确定性抖动和随机抖动的频谱分离；再对确定性抖动进行频谱分离，分离为周期性抖动及其分量占空比抖动和ISI；对所述确定性抖动以及它的分量进行反FFT，从而获得所述确定性抖动的直方图和其分量的直方图；再利用分离的直方图或正负边缘统计进一步分离占空比和ISI分量；测量所有确定性抖动分量的峰峰值统计量；利用随机抖动的谱功率估算真实的随机抖动分布；将所估算的随机抖动分布与仅有确定性抖动的直方图数据叠加，形成所述叠加的直方图；以及，利用所述叠加的所述直方图，生成浴盆误差曲线以估算位误差率。
2.一种用于测量串行数据序列中的确定性抖动(DJ)和随机抖动(RJ)的方法，该串行数据序列具有周期性重复的图形和已知的长度，该方法包括如下步骤a) 测量所述串行数据信号的时间间隔误差(TIE)。b) 利用插值在所述信号中不发生转换的位置估算数据点；c) 利用第一窗口函数对所述TIE进行快速傅立叶变换(FFT)，以获得总抖动(TJ)的频谱；d) 使用滑动窗口；e) 寻找在所述总抖动的频谱中的脉冲；f) 在所述滑动窗口中，所述总抖动频谱的一部分上，生成频域直方图；g) 从所述总抖动频谱的所述频域直方图估算所述RJ分量的量；以及h) 从在所述频域直方图中的脉冲计算所述DJ分量的量。
3.如权利要求2所述的方法，该方法还包括如下步骤i) 将所述窗口移动到所述总抖动频谱中的不同位置；以及j) 重复步骤d到h，直到结束。
4.如权利要求3所述的方法，该方法还包括如下步骤k) 通过计算从所述频域直方图得到的所述RJ分量的RMS值，计算所述RJ分量的标准偏移参数。
5.如权利要求4所述的方法，该方法还包括如下步骤1) 根据在总抖动频谱中归因于ISI和DCD的脉冲的位置，将ISI和DCD抖动分量与所述PJ分量分离。
6.如权利要求5所述的方法，其中所述归因于ISI和DCD分量的脉冲出现在0.5/N的倍数，式中的N为在所述串行数据序列的所述重复图形中的符号数。
7.如权利要求6所述的方法，该方法还包括如下步骤m) 消除所述频谱的可归因于RJ、ISI和DCD的部分；以及n) 进行反FFT，以在时域中再现所述PJ分量；所述PJ分量是其时间链的峰峰值。
8.如权利要求7所述的方法，该方法还包括如下步骤o) 仅利用所述频谱的可归因于ISI和DCD分量的部分，进行反FFT以在时域记录中再现所述ISI和DCD；p) 将所述时域记录分离为两个记录，其中，一个记录仅包含与上升缘有关的信息，而另一个记录仅包含与下降缘有关的信息；q) 绘出所述两个记录的每一个的直方图；r) 计算所述两个直方图的平均值之间的差异，从而获得所述DCD分量；以及s) 计算所述两个直方图的峰峰值的平均值，从而获得所述ISI分量。
9.如权利要求7所述的方法，其中，计算所述DJ分量的步骤包括如下步骤t) 对包含所述ISI，DCD和PJ分量的所述频域频谱进行反FFT；以及u) 由此计算所述DJ分量的时域直方图。
10.如权利要求9所述的方法，该方法还包括如下步骤v) 利用所述标准偏移参数，根据所述RJ分量的高斯模型，计算所述RJ分量的时域直方图；以及w) 将所述DJ和RJ分量的所述直方图叠加，从而获得总抖动的直方图。
11.如权利要求9所述的方法，该方法还包括如下步骤x) 通过对所述总抖动直方图求积分，生成浴盆曲线；所述浴盆曲线是互补的累积分布函数；以及y) 根据所述浴盆曲线，估算给定的位误差率的眼图张开度。
12.一种用于测量串行数据序列中的确定性抖动(DJ)和随机抖动(RJ)的方法，该串行数据序列具有周期性重复的模式和已知的长度，该方法包括如下步骤a) 测量所述串行数据信号的时间间隔误差(TIE)。b) 利用插值估算在所述信号中不发生转换的位置的数据点；c) 对所述TIE进行快速傅立叶变换(FFT)，从而获得总抖动(TJ)的频谱；以及d) 分离谱峰值。
13.如权利要求12所述的方法，其中，分离的步骤包括如下步骤e) 生成关于所述总抖动频谱的频域直方图；f) 根据所述总抖动频谱的所述频域直方图，估算所述RJ分量的量；以及g) 根据在所述频域直方图中的脉冲，计算所述DJ分量的量。
全文摘要
一种抖动分离设备和方法，根据频谱分析，利用确定性抖动和随机抖动的频谱特性，将它们分离。确定性抖动是周期性的，是固有的，并且表现为脉冲频谱，而随机抖动表现为宽而平的频谱。对信号的时域直方图和频域直方图进行研究，从而获得抖动的分量。
文档编号G01R23/20GK1392697SQ0212328
公开日2003年1月22日 申请日期2002年6月14日 优先权日2001年6月15日
发明者B·A·瓦德, K·谭, M·京特尔 申请人:特克特朗尼克公司