CN101622611B - 使用高阶统计信号处理的高速数字波形识别 - Google Patents

Abstract

在一些实施例中，一种装置包括：高阶统计信号处理器，用于处理抖动的数字信号；对角线平均单元，用于识别出从所述高阶统计信号处理器输出的信号中的不同的线；以及峰值检测单元，用于响应于所述对角线平均单元的输出来确定峰值，并提供数据率信号作为输出。还描述并要求保护其他实施例。

Description

使用高阶统计信号处理的高速数字波形识别

技术领域

本发明总体上涉及使用高阶统计信号处理来进行高速数字波形识别。

背景技术

高数据率数字波被广泛用在数字数据通信中来发送和接收数据。使用高数据率数字波的PCI(外围组件互连)Express总线系统成为宽带干扰源，其降低了诸如无线通信子系统这样的其他通信系统的通信性能。诸如PCIExpress总线、时钟和其他无线通信系统这样的高频噪声源会降低计算平台中的无线电通信性能。因此，减轻这样的干扰和降级的方式将是有益的。

附图说明

从下面给出的详细描述和本发明一些实施例的附图中，将更完整地理解本发明，然而，它们不应该用来将本发明限制在所描述的特定实施例，而仅用于解释和理解。

图1说明了根据本发明一些实施例的装置。

图2A说明了根据本发明一些实施例的理想的伪随机数字比特流(PRBS)的视图。

图2B说明了根据本发明一些实施例的抖动的伪随机数字比特流(PRBS)的视图。

图3A说明了根据本发明一些实施例的理想的PRBS的对角线平均的图。

图3B说明了根据本发明一些实施例的抖动的PRBS的对角线平均的图。

图4说明了根据本发明一些实施例的所测量PCI(外围组件互连)Express信号的估计的双相干的视图。

图5说明了根据本发明一些实施例的所测量PCIExpress信号中估计的双相干的对角线平均的图。

具体实施方式

本发明的一些实施例涉及使用高阶统计信号处理来进行高速数字波形识别。

本发明总体上涉及使用在本文中称为双相干(bicoherence)功能(但并不限于此)的高阶统计信号处理来进行高速数字波形识别。

本发明的一些实施例涉及使用双相干来进行高速数字波形识别。

在一些实施例中，一种装置包括：高阶统计信号处理器，用于处理抖动的数字信号；对角线平均单元，用于识别从高阶统计信号处理器输出的信号中的不同的线(distinctline)；以及峰值检测单元，用于响应于对角线平均单元的输出来确定峰值，并提供数据率信号作为输出。

在一些实施例中，对抖动的数字信号执行高阶统计信号处理；使用对角线平均来识别从高阶统计信号处理输出的信号中的不同的线；以及响应于所识别的不同的线来确定峰值。

诸如PCIExpress总线、时钟和其他无线通信系统(例如，WiMax实现、PCIExpress实现、数字信号处理器或DSP实现和/或众核实现)这样的高频噪声源会降低计算平台中的无线电通信性能。在一些实施例中，可能识别出噪声源并提高计算平台中无线电通信性能。这可以通过执行一些操作来实现，例如，响应于所识别的源来改变无线信道、I/O信道、功率电平和/或时钟频率。在一些实施例中，可以减轻射频干扰(RFI)、平台噪声和/或宽带干扰。在一些实施例中，可以通过唯一特性(例如，定时抖动)来对源进行识别，以使得能够减轻干扰。

计算和通信的结合将两个传统上独立的子系统一同引入今天的无线平台：高速互连(I/O)和无线通信。由于谐波重叠到本打算仅用于无线通信的频带内，因此，高速数字互连及其基时钟成为射频干扰(RFI)源。这些RFI源具有唯一的特性，例如，功率谱密度、时间/频率上的相位分布(phaseprofile)、和统计属性(例如，均值、方差、偏度(skewness)和/或峰度(kurtosis))，这些唯一的特性可以用于任一RFI源检测，以使得实现最终的RFI减轻。在一些实施例中，可以使用高阶统计信号处理(HOSSP)(例如，双相干)，来唯一地识别出RFI信号特性，并确定出它们对所关注的无线电信道的可能的影响。

由于符号上升和下降时间中的变化(称为“定时抖动”)，使得高速I/O信号是非理想的。无法使用功率谱来识别出高速I/O信号中的定时抖动。然而，在一些实施例中，使用高阶统计来检测定时抖动。例如，可以使用采样数据的双谱(bispectrum)来检测定时抖动，例如，如文献“Thebispectrumofsampleddata：Parti-detectionofthesamplingjitter，”I.SharferandH.Messer，IEEETrans.SignalProcessing，Vol.41，No.1，pages296-312，1993中所示的。抖动的存在引入了对主域(principledomain)的外三角中的离散双谱的非零影响。基于这种观察，二元假设检验可以用作检测方法。诸如输入信号的对应的符号率(R_s)或频率(f_i)这样的其他信息不能从双谱的计算中获得。对该符号率的唯一检测是通过HOSSP估计器，这将通过把RFI源分类为对所讨论的无线子系统有害或有利，来产生有意义的RFI信号识别。

可以通过许多方式，例如，瞬时相位检测器、延迟和乘法检测器、谱相关检测器或高阶谱检测器，来估计一个波形的信号率。尽管这些方式可以检测未知数字通信信号的符号率，但是在存在交替的非抖动干扰或低信噪比(SNR)数据信号的情况下，不能使用这些方式来获得RFI的检测。因此，在一些实施例中，一种识别实现被用于，在存在交替的高斯或非高斯影响的情况下，使用多谱分析对抖动的信号的符号率进行估计。

在一些实施例中，使用双相干来检测系统非线性，并研究它们的谐波分量的相位关系。通过观察由非线性引入的相位耦合，双相干谱例如可以检测机器故障。一般地，HOSSP技术具有广泛的适用性(例如，提取与乐音肺音相关联的唯一肺部病理)，并提供了确定可能的平台和/或系统影响所需的增强的分析能力。

在一些实施例中，使用双相干来识别RFI源的特性。使用估计的双相干来观察不同的线图案(linepattern)。发明人已经确认该线图案与输入源的周期相关。在一些实施例中，识别器通过使用对角线平均单元和峰值检测单元，来利用估计的双相干中的线图案对源进行识别。在一些实施例中，识别器例如可以识别PICExpress信号。

图1说明了根据一些实施例的装置100。在一些实施例中，装置100被称为识别器。在一些实施例中，装置100包括高阶统计信号处理(HOSSP)单元102、对角线平均单元104和峰值检测单元106。在一些实施例中，装置100是用于高速抖动数字互连(例如，I/O或者输入/输出互连设备)的识别器。在一些实施例中，装置100是用于高速抖动数字互连(和/或I/O)的识别器。

在一些实施例中，HOSSP单元102是双相干单元。在一些实施例中，HOSSP单元102在输入信号x的频率f₁和f₂处产生估计的双相干B(f₁，f₂)。在一些实施例中，离散时间信号的双相干是两个频率索引的周期函数。在一些实施例中，离散时间信号的双谱和双相干是用两个频率索引(f₁，f₂)来描述的周期函数。在一些实施例中，处理{x(k)}的双谱S(f₁，f₂)在例如“Signalprocessingwithhigher-orderspectra”，C.L.NikiasandJ.M.Mendel，IEEESignalProcessingMagazine，No.10，pages10-37，1993的文献中被定义为：

S(f1，f2)＝E{X(f1)X(f2)X*(f1+f2)}

其中E{.}是数学期望运算符，X(f_i)是处理x(k)在频率f_i处的复傅里叶系数，并且X*(f_i)是复共轭。

在一些实施例中，归一化双谱被定义为：

$B(f1,f2)=\frac{S(f1,f2)}{\left[P\left(f1\right)P\left(f2\right)P(f1+f2)\right]1/2}$

其中，P(f_i)是频率f_i处的功率谱。归一化双谱的大小|B(f1，f2)|被称为双相干。双相干量化了任意两个频率分量之间由于它们的非线性交互而导致的二次相位耦合(quadraticphasecoupling，QPC)的存在。当存在第三个频率分量(其频率和相位是前两个分量的频率和相位之和)时，认为两个频率分量正交相位耦合，双相干接近或大于1。

发明人已经比较并分析了高斯过程的对应双相干、伪随机比特流(PRBS)和所关注的RFI信号。在高斯假设下，发现双相干为零。

图2A说明了理想的伪随机数字比特流(PRBS)的视图200A，而图2B说明了抖动的伪随机数字比特流(PRBS)的视图200B。对图2A和图2B的理想和抖动的伪随机数字比特流进行仿真来估计双相干。在图2B中，抖动的PRBS的所估计的双相干示出了不同的线图案。发明人已经发现图2B的线图案包括诸如输入数字波的数据率和变化这样的信息。图2A中的理想的PRBS信号例如具有对称的形状或相等的上升和下降时间。非理想的PRBS信号，例如具有非对称的形状或不同的上升和下降时间，展示了不同的线图案，例如如图2B中所示。通过改变PRBS的数据率，发明人观察到对角线根据数据率发生偏移，并且延长的对角线与x轴或y轴之间的交点指示出PRBS的数据率。因此，已经确定了可以使用双相干来估计非理想的数字波的数据率。

在一些实施例中，图1的对角线平均单元104通过使用作为对角线的线平均，将用于数据率估计的双相干中的不同的线识别为：

D(f)＝E[B(f₁，f₂)]，当f＝f₁+f₂，f₁＞0，f₂＞0，并且f₁＞f₂(主区域)时其中，E是数学期望。

图3A说明了理想的PRBS的对角线平均的图300A，而图3B说明了抖动的PRBS的对角线平均的图300B。忽略接近于0频率的值，抖动的PRBS中的对角线值示出了在归一化频率0.25处的峰值，其与输入的PRBS信号的数据率相同。

在一些实施例中，图1的峰值检测单元106搜索输入中大于阈值的峰值。在一些实施例中，峰值检测单元106在设置一阈值的情况下搜索峰值，排除了接近0的值以忽略0频率。在一些实施例中忽略了接近0的频率。例如，如图3A和图3B中所示，通过设置阈值0.5，峰值检测单元106对于理想的PRBS(图3A)未产生值(π弧度/秒))，而对于抖动的PRBS(图3B)产生0.25(π弧度/秒)。峰值检测单元106产生抖动的数字波的数据率。因此，在一些实施例中，检测到抖动的数字波，并且还估计出对应的数据率以进行识别。

图4说明了所测量PCI(外围组件互连)Express信号的估计的双相干。PCIExpress总线广泛用在计算机中，来以高速数据率进行通信。在实际中，确定的或随机的抖动的各种源，例如，信号反射、传输线路上的串音以及电子组件的非线性属性，都引起非理想的PCIExpress信号。可以使用双相干来估计PCIExpress信号的数据率。例如，在一些实施例中，通过20GHz/采样的采样器对实际的5.25GHz的PCIExpress信号进行采样。在图4中说明了该信号的估计的双相干B(f₁，f₂)。因为实际的PCIExpress信号具有抖动的数字波形形状，因此，图4中说明的估计的双相干以类似于图2B中说明的不同对角线的方式示出了不同的对角线。这意味着所测量的PCIExpress信号是非理想信号。

图5说明了所测量PCIExpress信号中估计的双相干的对角线平均的图500。如图5中所示，所测量PCIExpress信号的估计的双相干的对角线平均示出了两个峰值。忽略接近0频率的值，峰值检测单元产生峰值频率0.2617。阈值为0.5的峰值检测单元106(或者也被称为阈值单元)的输出为0.2617(π弧度/秒)。因此，PCIExpress信号的估计的数据率为5.234GHz/采样(＝20GHz/采样×0.2617)，该值接近于PCIExpress的实际数据率5.25GHz/采样。估计的数据率和实际数据率之间的微小差别来源于例如在双相干计算中的FFT的受限大小。

为了测定PCIExpress信号检测的兼容性，可以将正弦波噪声数据和/或高斯噪声数据添加到PCIExpress信号数据中。在一些实施例中，在针对信噪比(SNR)比较的所检测到的频率值中，在高SNR的情况下，具有上述两种噪声的识别器在正确的频率值0.2617处进行估计。在一些实施例中，具有高斯噪声的识别器不能在低SNR的情况下估计出正确的频率值。也可以比较根据SNR的对应频率的峰值。在一些实施例中，峰值检测单元中的阈值可能影响性能。正弦波噪声超过-40dB并且高斯噪声超过25dB的PCIExpress信号例如可以通过设置阈值为0.5来进行检测，因此，说明该识别器对于正弦波噪声是鲁棒的。

在一些实施例中，非理想波中的高阶统计信号处理或HOSSP(例如，使用双相干)示出了与输入数据率(例如，属于抖动的数字信号)相关的不同的线图案。该线图案信息被用来估计数据率，以对源进行识别。PCIExpress总线信号可以是非理想的，并且可以使用一些实施例来确定PCIExpress的数据率。在一些实施例中，可以检测出抖动的数字波和/或可以确定抖动的数字波的估计的数据率。

在一些实施例中，计算处理能力(例如，使用诸如英特尔处理器这样的微处理器)被用来有效地检测和区分射频干扰(RFI)信号。一旦识别，可以应用唯一的RFI减轻来例如对平台和无线性能进行优化。

尽管一些实施例在本文中已经被描述为以特定方式来实现，例如，使用实现了双相干的高阶统计信号处理技术，但是根据一些实施例，可能并不需要这些特定实现。

尽管已经参照特定实现描述了一些实施例，但是根据一些实施例，其他实现也是可能的。另外，附图中说明的和/或本文中描述的电路部件或其他特征的安排和/或顺序并不一定要以所说明和描述的特定方式来安排。根据一些实施例，许多其他安排也是可能的。

在图中所示的每种系统中，各部件在一些情形中可能每一个都具有相同的标号或不同的标号，用以指示所代表的部件可能是不同的和/或类似的。然而，部件可以是足够灵活的，以具有不同的实现方式并且与本文所示出或描述的一些或所有系统来一起工作。图中所示出的各种部件可以是相同或不同的。哪一个被称为第一部件和哪一个被称为第二部件是任意的。

在说明书和权利要求书中，可以使用术语“耦合的”和“连接的”及其派生词。应当理解，这些术语不意味着彼此是同义词。相反，在特定实施例中，“连接的”可以用于指示两个或更多部件彼此之间是直接物理接触或电接触的。“耦合的”可以指两个或更多部件是直接物理接触或电接触的。但是，“耦合”还可以指两个或更多部件不是直接相互接触、但仍相互协作或交互。

算法在这里、并且一般也被认为是导致所希望的结果的自相容的动作或操作序列。它们包括对物理量的物理处理。虽然不是必须的，这些量通常采取能够被储存、传送、组合、比较和以其他方式操作的电信号或者磁信号的形式。主要出于通用的原因，将这些信号称为位、值、元素、符号、字符、项、数等，这已被证明经常是很方便的。然而，应该可以理解，所有这些和类似的术语都是要与适当的物理量相关联，并且仅仅是应用于这些量上的简便标记。

一些实施例可以用硬件、固件和软件之一或它们的组合来实现。一些实施例也可以被实现为存储在机器可读介质上的指令，这些指令可以由计算平台来读取和执行，以进行本文所描述的操作。机器可读介质可以包括用于存储或发送具有机器(例如，计算机)可读形式的信息的任何介质。例如，机器可读介质可以包括只读存储器(ROM)；随机存取存储器(RAM)；磁盘存储介质；光盘存储介质；闪存器件；电、光、声或其他形式的传播信号(例如，载波、红外信号、数字信号、发射和/或接收信号的接口等)，以及其他介质。

实施例是本发明的实现或实例。说明书中的对“实施例”、“一个实施例”、“一些实施例”或“其他实施例”的引用是指，结合所述实施例而描述的特定特征、结构或特性被包含在本发明的至少一个实施例中，但不一定被包含在所有实施例中。各种出现的短语“实施例”、“一个实施例”或“一些实施例”不一定全指同一个实施例。

并不是本文所描述和说明的所有组件、特征、结构、特性等都需要包含在特定的一个实施例或多个实施例中。如果说明书表述了例如“可以”、“可能”或“能够”包括一个组件、特征、结构或特性，则该特定组件、特征、结构或特性并不一定要被包括进来。如果说明书或权利要求书提及“一”或“一个”部件，则并不表示仅有一个该部件。如果说明书或权利要求书提及“一个附加的”部件，则不排除该附加的部件多于一个。

尽管本文使用了流程图和/或状态图来描述各种实施例，但是本发明并不限于这些图或在本文中相应的描述。例如，流程并不需要经过每一个所说明的方框或状态或者严格地按照本文所说明或描述的顺序进行。

本发明并不局限于本文所列举的特定细节。实际上，得益于本公开内容的本领域技术人员将会意识到，在本发明的范围内可以根据以上描述和附图做出很多其他改变。因此，本发明的范围是由所附权利要求书(包括对其所做的任何修改)来定义的。

Claims (16)

1.一种用于识别抖动的数字信号的装置，包括：

高阶统计信号处理器，用于处理所述抖动的数字信号；

对角线平均单元，用于识别出从所述高阶统计信号处理器输出的信号中的不同的线；以及

峰值检测单元，用于响应于所述对角线平均单元的输出来确定峰值，并提供所述抖动的数字信号的数据率作为输出，其中，所述抖动的数字信号的数据率与所述峰值出现处的频率相同。

2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述高阶统计信号处理器是双相干单元。

3.根据权利要求2所述的装置，其中，所述双相干单元在所述抖动的数字信号的两个频率索引处产生估计的双相干。

4.根据权利要求1所述的装置，其中，所述抖动的数字信号是抖动的高速数字波。

5.根据权利要求1所述的装置，其中，所述抖动的数字信号是PCIExpress信号。

6.根据权利要求1所述的装置，其中，所述抖动的数字信号是非理想的抖动的伪随机数字比特流。

7.根据权利要求1所述的装置，其中，所述对角线平均单元的输出提供包括所述抖动的数字信号的数据率和变化的信息。

8.根据权利要求1所述的装置，其中，响应于所述峰值检测单元的输出来提供所述抖动的数字信号的干扰减轻。

9.一种用于识别抖动的数字信号的方法，包括：

对所述抖动的数字信号执行高阶统计信号处理；

使用对角线平均来识别出从所述高阶统计信号处理输出的信号中的不同的线；

响应于所识别出的不同的线来确定峰值，并提供所述抖动的数字信号的数据率作为输出，其中，所述抖动的数字信号的数据率与所述峰值出现处的频率相同。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述高阶统计信号处理使用双相干。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，在所述抖动的数字信号的两个频率索引处产生估计的双相干。

12.根据权利要求9所述的方法，其中，所述抖动的数字信号是抖动的高速数字波。

13.根据权利要求9所述的方法，其中，所述抖动的数字信号是PCIExpress信号。

14.根据权利要求9所述的方法，其中，所述抖动的数字信号是非理想的抖动的伪随机数字比特流。

15.根据权利要求9所述的方法，其中，所述不同的线提供包括所述抖动的数字信号的数据率和变化的信息。

16.根据权利要求9所述的方法，还包括：响应于所述峰值来减轻所述抖动的数字信号的干扰。