一种基于矢量网络分析仪的眼图生成方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种基于矢量网络分析仪的眼图生成方法。
【背景技术】
[0002] 传统上，矢量网络分析仪是在微波毫米波设计生产领域进行频域测试的仪器，通 过获取被测件的散射参数(S参数)来分析它们的网络特性。随着矢量网络分析仪向着多功 能方向的发展，不仅在频域测试领域有新功能加入，也逐渐进入到时域测试领域。
[0003] 近年来，伴随着移动通信、互联网行业的迅速发展，数据通信速率已达到Gbps。以 前在产品设计中很少关注过的微波效应在高速电路中逐渐显现出来，它带来的信号完整性 问题也越来越受到关注。在高速数据通信中，传输链路的匹配和损耗会造成数据位的失真， 从而产生误码。同时，随着高密度电路板的广泛应用，传输通路间的杂散和耦合电容会引起 串扰，影响电路的正常工作。眼图包含有大量的高速通信链路的信号完整性信息，从其中可 以获得数字信号的多种特征，从而对高速信号的传输质量进行评估。因此，眼图是进行高速 数据通信链路信号完整性分析的关键技术之一。
[0004]传统用于眼图测试的方法是采用示波器的多次触发采样获得的眼图，基本原理如 图1(a)-图1(e)所示，将一个示波器连接在被测高速通信链路的输出端，然后对示波器扫描 频率进行设置，保证示波器的水平扫描周期与通信链路中的数据位周期同步，对被测信号 进行多次触发采集后就可以生产眼图。
[0005] 目前，采用示波器获得眼图后，可进一步分析出眼高、眼宽、上升时间和下降时间 等指标，进而可以完成高速通信链路的信号完整性分析。
[0006] 现在眼图分析技术主要是采用示波器完成的，对于达到Gbps速率的高速通信链 路，用于进行信号完整性分析示波器的采样速率要满足采样定理，达到高速信号带宽的2倍 以上，这就需要采用高速的模数转化器(ADC)。即使ADC能够满足采集的需要，后端用于生成 眼图的数字信号处理速度也必须与前端匹配。否则被测信号将无法准确的得到，进而无法 完成被测通信链路的信号完整性测试。针对这种情形，如果只是通过采用更高速率的(ADC) 和数字信号处理器来满足的测试需求，仪器的成本会大幅增加。
[0007] 由于示波器是一种宽带测试设备，其测试噪声相对于矢量网络分析仪要高很多， 在生成眼图时会影响测试的精度。同时触发电路抖动噪声和时钟恢复电路噪声也会被引入 到眼图的测量中。为降低噪声，可采用精度更高的元器件，采用复杂的处理算法，但这无疑 会增加产品的成本同时增加了测试的时间消耗。
【发明内容】
[0008] 本发明的目的就是为了解决上述问题，本发明给出了一种基于矢量网络分析仪的 眼图生成方法，本发明有效的降低了眼图测试对模数转换器(ADC)采样速率的要求，提高散 射参数即S参数的拟合精度和矢量网络分析仪的眼图测试速度。
[0009] 为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
[0010] -种基于矢量网络分析仪的眼图生成方法，包括如下步骤：
[0011]步骤（1):通过矢量网络分析仪对被测件进行测试，获取频域的散射参数，即s参 数；
[0012] 步骤(2):在矢量网络分析仪中，采用矢量匹配法对S参数进行拟合得到传递函数；
[0013] 步骤(3):将时域码型作为传递函数的输入，获取被测件的瞬态时域响应；
[0014] 步骤(4):对瞬态时域响应叠加处理后，获取对应的眼图。
[0015] 所述步骤(2)通过Vector fitting算法对S参数进行拟合，从而获取传递函数。 [0016] 所述步骤(2)包括如下步骤：
[0017]步骤(201):将S参数矩阵变为导纳矩阵，由导纳矩阵获取导纳矩阵的元素构成的 向量f(s);将向量f(s)的元素 fi(S)写成零极点的形式；
[0018]步骤(202):引入辅助矩阵〇i(s)，求取fi(s)的极点；
[0019]步骤(203):获取导纳矩阵元素 Yu(S)的传递函数。
[0020]所述步骤(201)的步骤为：由导纳矩阵表示为零极点形式
[0022]其中，Y(s)表示导纳矩阵，Ynn(s)表示导纳矩阵的元素；
[0023]由导纳矩阵获取向量形式的f(s)，SP
[0024] f(s) = [Yll(s) Y22(s) ··· Ynn(s)](2)
[0025] 其中，f(s)表示导纳矩阵元素构成的向量。
[0026] 将向量f(s)的元素 fKs)写成零极点的形式，SP
[0028] 其中，&是实数或复共辄形式；％是实数或复共辄形式；，是和爸是实数形式，之是 传递函数的留数，％是传递函数的极点，g是传递函数的直流分量，I是传递函数的电感 分量。
[0029] 所述步骤(202)的步骤为:为确定fKs)的极点，引入辅助函数
[0031 ]其中，％是辅助矩阵传递函数的留数，巧是辅助矩阵传递函数的极点，
[0032]假定〇1(8)和匕（8)的乘积能够用相同极点的一个有理传递函数进行逼近， 〇1(s)和 fi(S)的关系可写成如下的形式
[0033] (〇ifi)fit(s) = 〇fit(s)fi(s) (5)
[0034] 由矢量网络分析仪获得的被测件离散频点的S参数，然后将S参数转化为如公式 (1)的导纳矩阵，获取fKs)-组值，将fds)-组值带入式(5)后获得如下的线性方程组
[0035] AiXi = Bi (6)
[0037] Cil是传递函数(OifOfiJs)留数的第1个元素，Cim是传递函数(Oifi)fit(S)留数的第 m个元素，di是传递函数(OifOfds)的直流分量，ei是传递函数(OifOfds)的电感分量。Ai 表示线性方程组(6)的系数矩阵，81表示线性方程组(6)的值向量。
[0038]由式(6)确定出式(〇ifi)fit(s)和式〇fit(s)，最终可求出fi(s)，
[0040]所述步骤(203)的步骤为：由于导纳矩阵元素 Yu(S)的极点是全部Yn(s)极点的子 集，所以在完成步骤(202)后，采用与步骤(201)到(202)相同的方法，求取出知㈦的留数和 极点，进而获得被测件的导纳矩阵Y(s)。
[0041 ]步骤(3)采用矢量网络分析仪的FPGA来加速矩阵运算的速度。
[0042]步骤(3)的步骤如下：
[0043]获得被测件的导纳矩阵Y(s)后，根据线性系统理论，可将导纳矩阵写成状态空间 的形式
[0047] 其中，u是激励输入，选用ABS(Arbitrary(Random)Bitstream,任意比特流）、PRBS (Pseudo-Random Bit Sequence,伪随机序列）等码型作为输入。
[0048] 得到状态方程(8)后，可根据线性系统的离散化相关原理，得到式(8)的离散状态 空间的表达式，具体如下
[0049] X(k+l)=GX(k)+Hu(k)
[0050] (9)
[0051] Y(k)=CX(k)+Du(k)
[0052] 通过式(9)获得被测件的瞬态响应，式(9)的矩阵运算是通过矢量网络分析仪的 FPGA进行的，这样提高瞬态响应的生成速度。
[0053] 由式(9)得到瞬态响应Y(k)后，将生成的数据流的比特位叠加起来，生成眼图曲 线。
[0054]本发明的有益效果：
[0055] 1通过频域测试获取被测件的眼图信息，降低了对模数转换器(ADC)采样速率的要 求和硬件设计的实现难度。
[0056] 2通过Vector Fitting算法对传递函数进行拟合，并采用FPGA加速时域瞬态响应 的运算速度，提高眼图的测试精度和眼图生成速度。
[0057] 3采用基于矢量网络分析仪的频域测试数据生成眼图的方案，ADC的采样速率取决 于混频处理后的中频信号带宽，远远低于示波器对ADC采样速率的要求。由于矢量网络分析 仪是窄带测试，可获得很大的动态范围，能够很好的抑制噪声对测试结果的影响。
【附图说明】
[0058]图1(a)-图1(e)为示波器生成眼图的原理示意图；
[0059] 图2为基于矢量网络分析仪的眼图生成方法原理框图；
[0060] 图3为拟合数据与原始数据的对比示意图；
[0061] 图4为眼图曲线显示示意图。
【具体实施方式】
[0062] 下面结合