CN113542940B - 基于单倍采样率的高速信号时钟数据恢复方法与电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于单倍采样率的高速信号时钟数据恢复方法包括：对训练序列进行同步，精确定位训练序列中基础单元的起始位置；在一个基础单元周期内，分别比较两个相邻采样点的特征距离的大小，得到正负特征值；对正负特征值采用预设反序相位估计方法，计算得到每个采样点所对应的相位估计值；将相位估计值反馈给压控振荡器，振荡器将根据反馈的相位估计值调整时钟频率；重复直到训练序列结束。本发明方案支持单倍采样率下的时钟信号恢复，针对较高的传输码率能够有效降低信号采样的设计难度；在混合码训练序列模式下能够同时支持信道估计功能，因此避免信道估计所需的额外训练序列负载。本发明还提供了相应的电子设备。
Description
技术领域
本发明属于光接入技术领域，更具体地，涉及一种基于单倍采样率的高速信号时钟数据恢复方法与电子设备。
背景技术
随着光接入系统速率的不断提升，传统模式的时钟数据恢复方法已经难以满足系统升级要求。以最新的50G-PON系统为例，其下行调制码型为NRZ(Non Return to Zero，非归零码)，速率已达到50Gbps。ONU(Optical Network Unit，光网络单元)需要约2倍的采样率，即100GSa/s，才能够实现精确的时钟数据恢复，这一点对于CDR(Clock and DataRecovery，时钟数据恢复)功能模块/芯片设计来讲存在较大的挑战。因此针对高速PON系统，亟待一种基于单倍采样率的时钟数据恢复方法，降低CDR功能模块/芯片的设计难度。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于单倍采样率的高速信号时钟数据恢复方案，针对高速PON系统，实现基于单倍采样率的时钟数据恢复，降低CDR功能模块/芯片的设计难度。
为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于单倍采样率的高速信号时钟数据恢复方法，其特征在于，包括：
(1)对训练序列进行同步，精确定位训练序列中基础单元的起始位置；
(2)在一个基础单元周期内，分别比较两个相邻采样点的特征距离的大小，得到正负特征值；
(3)对正负特征值采用预设反序相位估计方法，计算得到每个采样点所对应的相位估计值；
(4)将相位估计值反馈给压控振荡器，振荡器将根据反馈的相位估计值调整时钟频率；
(5)重复步骤(2)至步骤(4)，直到训练序列结束。
本发明的一个实施例中，所述采样点的特征距离为：
d(n)＝abs[s(n)-b]；这里d(n)表示第n个采样点距离均值的特征距离，abs[*]表示取模运算，s(n)表示第n个样点采样值，常数b表示N个采样点的均值：b＝mean[s(n),n＝1,2,...,N]，其中mean[*]表示均值运算。
本发明的一个实施例中，比较两个相邻采样点的特征距离的大小，具体为：
若两个相邻采样点都处于码字交替过程，则取null；否则，d(n+1)-d(n)>0，则取正；d(n+1)-d(n)<0，则取负；
d(n+1)和d(n)分别表示两个相邻采样点的特征距离。
本发明的一个实施例中，所述基础单元为1110，所述预设反序相位估计方法为：每隔一个采样点对正负特征值的符号进行反向操作。
本发明的一个实施例中，所述基础单元为110，所述预设反序相位估计方法为：对后两个采样点的正负特征值的符号进行反向操作。
本发明的一个实施例中，所述基础单元为001，所述预设反序相位估计方法为：对正负特征值的后两个采样点对其符号进行反向操作。
本发明的一个实施例中，对正进行反向操作得负，对负进行反向操作得正，对null进行反向操作仍为null。
本发明的一个实施例中，所述训练序列的数据帧结构为：
由TS部分和Payload部分组成，其中TS部分包括同步序列和码率序列；
所述同步序列用于精确定位码率序列基础单元的起始位置；所述码率序列由1100组成，或者由110组成，或者由001组成。
本发明的一个实施例中，训练序列中110和001两种混合码有相同的长度。
按照本发明的另一方面，还提供了一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述基于单倍采样率的高速信号时钟数据恢复方法。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有如下有益效果：
(1)支持单倍采样率下的时钟信号恢复，针对较高的传输码率能够有效降低信号采样的设计难度；
(2)在混合码训练序列模式下能够同时支持信道估计功能，因此避免信道估计所需的额外训练序列负载。
附图说明
图1是本发明实施例中基于单倍采样率的高速信号时钟数据恢复方法的流程示意图；
图2是本发明实施例中由基础单元“1100”构成的半码率训练序列时序图；
图3是针对图2的半码率训练序列的实际采样点早于理想采样点的示意图；
图4是针对图2的半码率训练序列的实际采样点晚于理想采样点的示意图；
图5是本发明实施例中由基础单元“110”构成的半码率训练序列时序图；
图6是本发明实施例中由基础单元“001”构成的半码率训练序列时序图；
图7是针对图5的半码率训练序列的实际采样点早于理想采样点的示意图；
图8是针对图5的半码率训练序列的实际采样点晚于理想采样点的示意图；
图9是针对图6的半码率训练序列的实际采样点早于理想采样点的示意图；
图10是针对图6的半码率训练序列的实际采样点晚于理想采样点的示意图；
图11是本发明实施例中基于半码率训练序列的数据帧结构设计示意图；
图12是本发明实施例中基于混合码训练序列的数据帧结构设计示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
如图1所示，本发明提供了一种基于单倍采样率的高速信号时钟数据恢复方法，包括：
(1)对训练序列进行同步，精确定位训练序列中基础单元的起始位置；
(2)在一个基础单元周期内，分别比较两个相邻采样点的特征距离的大小，得到正负特征值；
(3)对正负特征值采用预设反序相位估计方法，计算得到每个采样点所对应的相位估计值；
(4)将相位估计值反馈给压控振荡器，振荡器将根据反馈的相位估计值调整时钟频率；
(5)重复步骤(2)至步骤(4)，直到训练序列结束。
本发明所提供的半码率训练序列模式如下：1100,1100,1100...，该训练序列由基础单元“1100”构成，即：每个基础单元由两个连续的码“1”和码“0”组成。图2显示了半码率训练序列时序，其中的箭头表示单倍采样率下理想的采样点。
在单倍采样率下，假设s(n)表示第n个样点采样值，常数b表示N个采样点的均值：b＝mean[s(n),n＝1,2,...,N]，其中mean[*]表示均值运算。
那么有：d(n)＝abs[s(n)-b]；这里d(n)表示第n个采样点距离均值的特征距离，abs[*]表示取模运算。在一个基础单元周期内，分别比较两个相邻采样点特征距离的大小，有如下规律：
表1：基础单元周期内相邻采样点特征距离比较
| d(n+1)-d(n) | d(n+2)-d(n+1) | d(n+3)-d(n+2) | d(n+4)-d(n+3) | |
| Early | + | - | + | - |
| Late | - | + | - | + |
其中，分2种情况：1)实际采样点早于理想采样点；2)实际采样点晚于理想采样点。表1中，“Early”和“Late”分别对应以上2种情况。
实际采样点早于理想采样点，如图3所示：d(n)，d(n+2)和d(n+4)分别处于码字“0”和“1”交替过程中，因此其数值统计上小于相邻的d(n+1)和d(n+3)。所以在一个基础单元周期内，表1呈现：“+，-，+，-”特征。
实际采样点晚于理想采样点，如图4所示：d(n+1)和d(n+3)分别处于码字“0”和“1”交替过程中，因此其数值统计上小于相邻的d(n),d(n+2)和d(n+4)。所以在一个基础单元周期内，表1呈现：“-，+，-，+”特征。
假设在训练序列已经同步的情况下，针对表1中相邻采样点特征距离比较结果，每隔一个采样点对其符号进行反向操作，则有如表2所示规律：
表2：改进的相邻采样点特征距离比较
| d(n+1)-d(n) | d(n+1)-d(n+2) | d(n+3)-d(n+2) | d(n+3)-d(n+4) | |
| Early | + | + | + | + |
| Late | - | - | - | - |
基于以上原理，首先通过同步算法精确定位半码率训练序列基础单元起始位置，然后对基础单元周期内相邻采样点的特征距离进行比较，再每隔一个采样点对其比较结果的符号进行反向操作，符号为“+”则代表实际采样点早于理想采样点，符号为“-”则代表实际采样点晚于理想采样点。相邻采样点特征距离比较结果可以是单纯的符号，即：+1或-1，该结果也可以是比较所得的具体数值(含符号)。
一种基于半码率训练序列的时钟数据恢复实施例。1)首先进行训练序列同步，精确定位半码率训练序列基础单元起始位置；2)然后在一个基础单元周期内，分别比较两个相邻采样点的特征距离的大小，得到正负特征值；3)采用所提出的反序相位估计方法，计算得到每个采样点所对应的相位估计值(参考表2)；4)将相位估计值反馈给压控振荡器，振荡器将根据反馈的相位估计值调整时钟频率；5)重复步骤2至步骤4，直到半码率训练序列结束。
本发明所提的混合码训练序列有2种模式，分别是：
1)110,110,110...，该训练序列由基础单元“110”构成，即：每个基础单元由两个连续的码“1”和一个单独的码“0”组成。图5显示了该类型混合码训练序列时序，其中的箭头表示单倍采样率下理想的采样点。
2)001,001,001...，该训练序列由基础单元“001”构成，即：每个基础单元由两个连续的码“0”和一个单独的码“1”组成。图6显示了该类型混合码训练序列时序，其中的箭头表示单倍采样率下理想的采样点。
针对“110”模式，在一个基础单元周期内，分别比较两个相邻采样点特征距离的大小，有如下规律：
表3：“110”模式下基础单元周期内相邻采样点特征距离比较
| d(n+1)-d(n) | d(n+2)-d(n+1) | d(n+3)-d(n+2) | |
| Early | + | - | null |
| Late | - | null | + |
其中，分2种情况：1)实际采样点早于理想采样点；2)实际采样点晚于理想采样点。表3中，“Early”和“Late”分别对应以上2种情况。
实际采样点早于理想采样点，如图7所示：d(n)，d(n+2)和d(n+3)分别处于码字“0”和“1”交替过程中，因此其数值统计上小于d(n+1)。所以在一个基础单元周期内，表3呈现：“+，-，null”特征。这里，由于d(n+2)和d(n+3)均处于码字交替过程中，其比较结果无法统计，因此呈现null特征。
实际采样点晚于理想采样点，如图8所示：d(n+1)和d(n+2)均处于码字“0”和“1”交替过程中，因此其数值统计上小于相邻的d(n)和d(n+3)。所以在一个基础单元周期内，表3呈现：“-，null，+”特征。
假设在训练序列已经同步的情况下，针对表3中相邻采样点特征距离比较结果，将后2个比较结果的符号进行反向操作，则有如表4所示规律：
表4：“110”模式下改进的相邻采样点特征距离比较
| d(n+1)-d(n) | d(n+1)-d(n+2) | d(n+2)-d(n+3) | |
| Early | + | + | null |
| Late | - | null | - |
类似的，针对“001”模式，在一个基础单元周期内，分别比较两个相邻采样点特征距离的大小，有如下规律：
表5：“001”模式下基础单元周期内相邻采样点特征距离比较
实际采样点早于理想采样点，如图9所示：d(n)，d(n+2)和d(n+3)分别处于码字“0”和“1”交替过程中，因此其数值统计上小于d(n+1)。所以在一个基础单元周期内，表3呈现：“+，-，null”特征。这里，由于d(n+2)和d(n+3)均处于码字交替过程中，其比较结果无法统计，因此呈现null特征。
实际采样点晚于理想采样点，如图10所示：d(n+1)和d(n+2)均处于码字“0”和“1”交替过程中，因此其数值统计上小于相邻的d(n)和d(n+3)。所以在一个基础单元周期内，表3呈现：“-，null，+”特征。
假设在训练序列已经同步的情况下，针对表5中相邻采样点特征距离比较结果，将后2个比较结果的符号进行反向操作，则有如表6所示规律：
表6：“001”模式下改进的相邻采样点特征距离比较
| d(n+1)-d(n) | d(n+1)-d(n+2) | d(n+2)-d(n+3) | |
| Early | + | + | null |
| Late | - | null | - |
基于以上原理，针对2种模式的混合码训练序列(“110”和“001”)，首先通过同步算法精确定位半码率训练序列基础单元起始位置，然后对基础单元周期内相邻采样点的特征距离进行比较，在一个基础单元周期内将后2个比较结果的符号进行反向操作，符号为“+”则代表实际采样点早于理想采样点，符号为“-”则代表实际采样点晚于理想采样点。一个基础单元周期内，有且仅有1个样点所对应的特征距离比较没有实际的统计意义。因此，在长时间的统计平均后该样点对相位估计的贡献度实际上为“零”。
一种基于混合码训练序列的时钟数据恢复实施例。1)首先进行训练序列同步，精确定位半码率训练序列基础单元起始位置；2)然后在一个基础单元周期内，分别比较两个相邻采样点的特征距离的大小，得到正负特征值；3)采用所提出的反序相位估计方法，计算得到每个采样点所对应的相位估计值(参考表4和表5)；4)将相位估计值反馈给压控振荡器，振荡器将根据反馈的相位估计值调整时钟频率；5)重复步骤2至步骤4，直到训练序列结束。由于在一个基础单元周期内至少有2个样点所对应的特征距离比较结果具有统计意义，所提方法仍然可以基于混合码训练序列实现时钟数据恢复。
一种基于半码率训练序列的数据帧结构设计，如图11所示。数据帧由TS部分和Payload部分组成，其中TS部分包括同步序列和半码率训练序列。同步序列用于精确定位半码率训练序列基础单元的起始位置，然后基于所提的半码率训练序列相位估计方法，计算并将相位估算值反馈给压控振荡器进行时钟频率调整。周期性的，时钟数据恢复模块将基于周期的TS进行同步以及时钟数据恢复。
一种基于混合码训练序列的数据帧结构设计，如图12所示。数据帧由TS部分和Payload部分组成，其中TS部分包括同步序列、混合码‘001’序列和混合码‘110’序列。同步序列分别用于精确定位混合码序列基础单元的起始位置。由于混合码‘001’序列和混合码‘110’序列的占空比分别为“低”和“高”，因此建议两种混合码有相同的长度，以实现50％的占空比。基于所提的混合码序列相位估计方法，计算并将相位估算值反馈给压控振荡器进行时钟频率调整。周期性的，时钟数据恢复模块将基于周期的TS进行同步以及时钟数据恢复。此外，在同步的基础上该类型的混合码序列所提供的频谱特性能够较好地支持信道估计，以支持对Payload部分的均衡功能。
进一步地，本发明还提供了一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述基于单倍采样率的高速信号时钟数据恢复方法。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于单倍采样率的高速信号时钟数据恢复方法，其特征在于，包括：
(1)对训练序列进行同步，精确定位训练序列中基础单元的起始位置；
(2)在一个基础单元周期内，分别比较两个相邻采样点的特征距离的大小，得到正负特征值；所述采样点的特征距离为：d(n)＝abs[s(n)-b]；这里d(n)表示第n个采样点距离均值的特征距离，abs[*]表示取模运算，s(n)表示第n个样点采样值，常数b表示N个采样点的均值：b＝mean[s(n),n＝1,2,...,N]，其中mean[*]表示均值运算；比较两个相邻采样点的特征距离的大小，具体为：若两个相邻采样点都处于码字交替过程，则取null；否则，d(n+1)-d(n)>0，则取正；d(n+1)-d(n)<0，则取负；d(n+1)和d(n)分别表示两个相邻采样点的特征距离；
(3)对正负特征值采用预设反序相位估计方法，计算得到每个采样点所对应的相位估计值；其中，若所述基础单元为1110，所述预设反序相位估计方法为：每隔一个采样点对正负特征值的符号进行反向操作；若所述基础单元为110，所述预设反序相位估计方法为：对后两个采样点的正负特征值的符号进行反向操作；若所述基础单元为001，所述预设反序相位估计方法为：对正负特征值的后两个采样点对其符号进行反向操作；
(4)将相位估计值反馈给压控振荡器，振荡器将根据反馈的相位估计值调整时钟频率；
(5)重复步骤(2)至步骤(4)，直到训练序列结束。
2.如权利要求1所述的基于单倍采样率的高速信号时钟数据恢复方法，其特征在于，对正进行反向操作得负，对负进行反向操作得正，对null进行反向操作仍为null。
3.如权利要求1所述的基于单倍采样率的高速信号时钟数据恢复方法，其特征在于，所述训练序列的数据帧结构为：
由TS部分和Payload部分组成，其中TS部分包括同步序列和码率序列；
所述同步序列用于精确定位码率序列基础单元的起始位置；所述码率序列由1100组成，或者由110组成，或者由001组成。
4.如权利要求3所述的基于单倍采样率的高速信号时钟数据恢复方法，其特征在于，训练序列中110和001两种混合码有相同的长度。
5.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-4任一项所述的方法。
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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