DE102005061926A1

DE102005061926A1 - Trennung von zufälligen und deterministischen Jitter-Komponenten

Info

Publication number: DE102005061926A1
Application number: DE102005061926A
Authority: DE
Inventors: Ransom W. Loveland Stephens
Original assignee: Agilent Technologies Inc
Current assignee: Agilent Technologies Inc
Priority date: 2005-03-29
Filing date: 2005-12-23
Publication date: 2006-10-12
Also published as: US7149638B2; US20060229835A1; GB2424809A; JP2006276019A; GB0605478D0

Abstract

Zufällige und deterministische Jitterkomponenten werden getrennt. Ein Messwert für deterministischen Jitter und eine Mehrzahl von Werten für zufälligen Jitter werden verwendet, um eine Mehrzahl erster Verhältnisse (ξ^ml) von zufälligem zu deterministischem Jitter zu berechnen. Für jeden der Mehrzahl von Werten für zufälligen Jitter wird der Wert für zufälligen Jitter mit dem Messwert für deterministischen Jitter gefaltet, und bezüglich des Ergebnisses wird eine Doppeldelta-Annäherung durchgeführt, um eine Mehrzahl zweiter Verhältnisse (ξ^dd) von zufälligem Jitter zu deterministischem Jitter zu berechnen. Eine Doppeldelta-Annäherung wird an einer gemessenen Jitterverteilung durchgeführt, um ein Verhältnis (ξ^dd _meas) von zufälligem Jitter zu deterministischem Jitter zu erhalten. Das Verhältnis (ξ^dd _meas) wird unter Verwendung einer Beziehung der Mehrzahl von ersten Verhältnissen (ξ^ml) zur Mehrzahl von zweiten Verhältnissen (ξ^dd) angepasst, um ein korrigiertes Verhältnis (ξ^dd _corr) zu erzeugen.

Description

Jitter ist ein Maß der Zeitgebungsvariationen von Logikübergängen von digitalen Datensignalen. Die standardmäßige Praxis bei seriellen Technologien mit hoher Datenrate (z. B. mehr als 1 Gigabit pro Sekunde (Gb/s)) besteht darin, Jitter anhand von zwei Teilkomponenten zu analysieren: zufälliger Jitter (RJ – random jitter) und deterministischer Jitter (DJ – deterministic jitter). Diese Teilkomponenten sind aus zwei Gründen von der Gesamtjitterverteilung getrennt. Der erste Grund besteht darin, ein diagnostisches Hilfsmittel zum Entstören von Schaltungen zu liefern. Der zweite Grund besteht darin, eine schnelle Schätzung eines bei einem gegebenen Bitfehlerverhältnis gemessenen Gesamtjitters (TJ(BER) – total jitter bit error ratio, Gesamtjitter-Bitfehlerverhältnis), zu ermöglichen.

Die Jitterverteilung hängt eng mit der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (PDF – probability density function) bezüglich eines Findens eines bestimmten Datenübergangs in einer gewissen Entfernung von dem idealen Punkt zusammen. Das angelegte Jittersignal ist die an das Datenmuster angelegte Phasenmodulation, wodurch die Zeitgebungsposition von Flanken bestimmt wird. Beispielsweise ergibt ein sinusförmiges angelegtes Jittersignal φ(t) = Asin(ωt) eine Jitter-PDF (ρ(x)), die der nachstehenden Gleichung 1 folgt: Gleichung 1

RJ und DJ einer Jitterverteilung können unter Verwendung der Doppeldelta-Technik (auch als „Dual-Dirac"-Technik bezeichnet) separat angenähert werden. Bei der Doppeldelta-Technik werden zwei Schlüsselannahmen bezüglich der RJ- und der DJ-Verteilung getroffen. Die erste Annahme lautet, dass RJ auf eine Gaußsche Verteilung folgt. Eine Gaußsche Verteilung ist durch drei Parameter festgelegt, ihre Amplitude, Breite (durch die Standardabweichung σ dargestellt) und ihren Mittelwert (durch μ dargestellt). Bezüglich einer Jitteranalyse ist der Schlüssel-RJ-Parameter die Breite (Standardabweichung σ der Gaußschen Verteilung). Die zweite Annahme besteht darin, dass man davon ausgeht, dass die DJ-Verteilung begrenzt ist. Die Doppeldelta-Annäherung beruht auf der Annahme, dass jegliche Jitterverteilung quantitativ als die Summe zweier Gaußscher Verteilungen beschrieben werden kann, die nicht unbedingt gleiche Amplituden oder Breiten aufweisen. Mehr Informationen bezüglich der Doppeldelta-Technik finden sich z. B. in der U.S.-Patentschrift Nr. 6,298,315 und in der U.S.-Patentschrift Nr. 6,356,850.

Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht darin, Verfahren zum Trennen von zufälligen und deterministischen Jitterkomponenten mit verbesserten Charakteristika zu schaffen.

Diese Aufgabe wird durch Verfahren gemäß Anspruch 1 oder gemäß Anspruch 6 gelöst.

Gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung werden zufällige und deterministische Jitterkomponenten getrennt. Ein Messwert für deterministischen Jitter und eine Mehrzahl von Werten für zufälligen Jitter werden verwendet, um eine Mehrzahl erster Verhältnisse (ξ^ml) von zufälligem zu deterministischem Jitter zu berechnen. Für jeden der Mehrzahl von Werten für zufälligen Jitter wird der Wert für zufälligen Jitter mit dem Messwert für deterministischen Jitter gefaltet, und bezüglich des Ergebnisses wird eine Doppeldelta-Annäherung durchgeführt, um eine Mehrzahl zweiter Verhältnisse (ξ^dd) von zufälligem Jitter zu deterministischem Jitter zu berechnen. Eine Doppeldelta-Annäherung wird an einer gemessenen Jitterverteilung durchgeführt, um ein Verhältnis (ξ^dd _meas) von zufälligem Jitter zu deterministischem Jitter zu erhalten. Das Verhältnis (ξ^dd _meas) wird unter Verwendung einer Beziehung der Mehrzahl von ersten Verhältnissen (ξ^ml) zur Mehrzahl von zweiten Verhältnissen (ξ^dd) angepasst, um ein korrigiertes Verhältnis (ξ^dd _corr) zu erzeugen.

Bevorzugte Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung werden nachfolgend Bezug nehmend auf die beiliegenden Zeichnungen näher erläutert. Es zeigen:
1 ein Flussdiagramm, das eine Trennung von zufälligen und deterministischen Jitterkomponenten gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung veranschaulicht;
2 einen Jitteranalysator, der eine gemessene Jitterverteilung von einer im Test befindlichen Vorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung erhält;
3 einen Vorrichtungscharakterisierungsanalysator, der eine im Test befindliche Vorrichtung charakterisiert, um eine wahrscheinlichste Deterministischer-Jitter-Verteilung gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung zu erhalten; und
4 und 5 Auftragungen von Verhältnissen, die verwendet werden, um das Erhalten von korrigierten Doppeldelta-Annäherungswerten gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung zu veranschaulichen.
1 ist ein Flussdiagramm, das eine Trennung von zufälligen und deterministischen Jitterkomponenten veranschaulicht. Bei einem Block 11 wird von einer im Test befindliche Vorrichtung eine gemessene Gesamtjitterverteilung erhalten. Dies wird durch 2 veranschaulicht.
Bei 2 erzeugt ein Pulsmustergenerator oder Datengenerator 21 ein Muster von Daten zum Verarbeiten durch eine im Test befindliche Vorrichtung (DUT – device under test) 22. Die DUT 22 ist beispielsweise ein Transmitter oder ein Übertragungskanal. Ein Jitteranalysator 22 empfängt ein Datensignal von der DUT 22. Der Jitteranalysator 22 misst den Jitter in dem Datensignal, um die gemessene Gesamtjitterverteilung ρ^meas(x)) zu bestimmen. Beispielsweise ist der Jitteranalysator 22 ein Echtzeit-Oszilloskop, ein Abtastoszilloskop, ein Zeitintervallanalysator oder eine andere Art von Analysator, der in der Lage ist, eine Jitterverteilung zu erzeugen.
Bei Block 12, der in 1 gezeigt ist, wird die wahrscheinlichste Deterministischer-Jitter-Verteilung berechnet und durch J_pp ^ml dargestellt. J_pp ^ml stellt den gemäß der Berechnung wahrscheinlichsten (ML – most likely) Spitze-zu-Spitze-Jitter dar. J_pp ^ml wird beispielsweise dadurch berechnet, dass die S-Parameter der Übertragungspfade der DUT unter Bedingungen eines sehr geringen Rauschens gemessen und die Intersymbolstörungszeitgebungsjitterverteilung berechnet wird.
3 veranschaulicht eine Messung von S-Parametern, um eine DJ-Verteilung zu berechnen. 3 zeigt die im Test befindliche Vorrichtung 22 mit einem Vorrichtungscharakterisierungsanalysator 33 verbunden. Beispielsweise ist der Vorrichtungscharakterisierungsanalysator 33 ein Vektornetzwerkanalysator oder ein anderer Analysator, der in der Lage ist, eine Charakterisierung der im Test befindlichen Vorrichtung 22 durchzuführen.
In einem Block 13 wird die berechnete Deterministischer-Jitter-Verteilung (J_pp ^ml-Verteilung) mit Zufälliger-Jitter-Verteilungen (RJ-Verteilungen), die mehrere Werte von σ^ml aufweisen, gefaltet, um für jeden Wert von σ^ml eine Jitterverteilung (ρ^ml(x)) zu erzeugen, die als Jitterverteilung (ρ^dd(x)) für eine Doppeldelta-Annäherung verwendet werden kann, die entfaltet werden kann, um Doppeldelta-Annäherungen für RJ und DJ zu erhalten. Das heißt, dass für jeden Wert von σ^ml die Doppeldelta-Annäherung an der resultierenden berechneten Jitterverteilung (ρ^ml(x) = (ρ^dd(x)) verwendet wird, um ein σ^dd zu bestimmen, das eine RJ-Verteilung für die Doppeldelta-Annäherung darstellt, und um J_pp ^dd zu bestimmen, das die DJ-Verteilung für eine Doppeldelta-Annäherung darstellt.
Die Doppeldelta-Annäherung wird beispielsweise durch die nachstehende Gleichung 2 beschrieben: Gleichung 2
In Gleichung 2 gibt die Tiefstellung L die linke Flanke der beiden Gaußschen Verteilungen des Modells der Doppeldelta-Annäherung an. Die Tiefstellung R gibt die rechte Flanke der zwei Gaußschen Verteilungen an. A_L stellt die Amplitude der linken Flanke der beiden Gaußschen Verteilungen dar. A_R stellt die Amplitude der rechten Flanke der beiden Gaußschen Verteilungen dar. σ_L stellt die Standardabweichung für die linke Flanke der beiden Gaußschen Verteilungen dar. σ_R stellt die Standardabweichung für die rechte Flanke der beiden Gaußschen Verteilungen dar. μ_L stellt den Mittelwert für die linke Flanke der beiden Gaußschen Verteilungen dar. μ_R stellt den Mittelwert für die rechte Flanke der beiden Gaußschen Verteilungen dar.
Für die Doppeldelta-Annäherung der Gleichung 2 wird die Zufälliger-Jitter-Verteilung (RJ-Verteilung) durch σ^dd = 0,5·(σ_L + σ_R) dargestellt. Die Deterministischer-Jitter-Verteilung (DJ-Verteilung) wird durch J_pp ^dd = (μ_R – μ_L) dargestellt.
Für jeden Wert der berechneten Jitterverteilung (ρ^ml(x) = (ρ^dd(x)) kann die Gleichung 2 dahin gehend aufgelöst werden, σ^dd = 0,5·(σ_L + σ_R) und J_pp ^dd = (μ_R – μ_L) zu erhalten.
Für verschiedene Werte von σ^ml zeigt 4 eine beispielhafte Auftragung des Verhältnisses ξ^ml = σ^ml/J_pp ^ml auf der y-Achse 40 gegenüber dem Verhältnis ξ^dd = σ^dd/J_pp ^dd auf der x-Achse 50 für aufgetragene Datenpunkte 41, 42, 43, 44 und 45.
Die in 4 gezeigte Beziehung von ξ^ml zu ξ^dd kann dazu verwendet werden, eine Korrektur an dem Modell der Doppeldelta-Annäherung durchzuführen.
Beispielsweise wird bei einem Block 14 der 1 das Modell der Doppeldelta-Annäherung auf eine gemessene Jitterverteilung (ρ^meas (x)) angewendet, um ξ^dd ₀ – σ^dd ₀/J_pp ^dd ₀ für die gemessene Jitterverteilung (ρ^meas(x)) zu erhalten.
Im Block 15 der 1 werden die gefalteten Daten (die durch die in 4 gezeigten aufgetragenen Datenpunkte 41, 42, 43, 44 und 45 dargestellt sind) dazu verwendet, einen Wert für ein korrigiertes Verhältnis ξ^ml _corr von RJ zu DJ für die im Block 11 erhaltene gemessene Gesamtjitterverteilung (ρ^meas(x)) zu erhalten. Beispielsweise kann eine Annäherung der ersten Ordnung der Beziehung des Verhältnisses ξ^ml _corr und des Verhältnisses ξ^dd _meas unter Verwendung der nächstliegenden Punkte auf beiden Seiten ξ^dd _meas für ξ^dd gemäß der Verwendung im Block 13 verwendet werden, durchgeführt werden. Beispielsweise wird die Annäherung der ersten Ordnung durch die nachstehende Gleichung 3 dargestellt: ξml = K1 + K2·ξdd Gleichung 3
In der Gleichung 3 sind die Konstanten K₁ und K₂ Konstanten, die durch die Linie definiert sind, die die nächstliegenden berechneten Datenpunkte für ξ^dd auf beiden Seiten von ξ^dd _meas schneidet. Wie in 5 veranschaulicht ist, liegt das ξ^dd _meas für Punkt 51 z. B. zwischen den ξ^dd-Werten für die aufgetragenen Datenpunkte 43 und 44, in 5 gezeigt. Dadurch, dass ξ^ml _corr auf der Linie aufgetragen wird, die die aufgetragenen Datenpunkte 43 und 44 schneidet, wie durch den geschätzten Datenpunkt 51 dargestellt ist, wird ein Wert für ξ^ml _corr erhalten.
Wie man verstehen wird, könnten viele andere Annäherungen verwendet werden, um eine Beziehung zwischen dem Verhältnis ξ^ml und dem Verhältnis ξ^dd festzustellen. Üblicherweise beinhalten die Annäherungen irgendeine Art einer Kurvenanpassung der berechneten Datenpunkte, die durch die aufgetragenen Datenpunkte 41, 42, 43, 44 und 45 dargestellt sind.
In einem Block 16 können zusätzliche Iterationen durchgeführt werden, wenn eine höhere Genauigkeit erforderlich ist.
Die ermittelte Beziehung zwischen dem Verhältnis ξ^ml und dem Verhältnis ξ^dd ermöglicht eine genauere Trennung von Komponenten von zufälligem Jitter und deterministischem Jitter. Beispielsweise ist es in vielen Fällen möglich, einen Wert für die gemessene Gesamtjitterverteilung und einen Wert für σ zu messen oder sich einem solchen ziemlich genau anzunähern. ξ^ml kann anschließend dazu verwendet werden, unter Verwendung des Verhältnisses ξ^ml = σ/J_pp einen Wert für J_pp zu erhalten. Beispielsweise kann ein Phasenrauschenanalysator dazu verwendet werden, σ zu messen, indem das kontinuierliche Rauschen eines Taktsignals integriert wird, um das Effektivrauschen (RMS-Rauschen, RMS = root-mean-square, quadratischer Mittelwert) zu erhalten. Das RMS-Rauschen kann als σ identifiziert werden. Alternativ dazu können ein Wert für die gemessene Gesamtjitterverteilung und ein Wert für J_pp erhalten werden. ξ^ml kann anschließend dazu verwendet werden, einen Wert für σ zu erhalten.
Die vorstehende Erörterung offenbart und beschreibt lediglich exemplarische Verfahren und Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung. Wie Fachleuten einleuchten wird, kann die Erfindung in anderen spezifischen Formen verkörpert sein, ohne von der Wesensart oder wesentlichen Charakteristika derselben abzuweichen. Demgemäß soll die Offenbarung der vorliegenden Erfindung den Schutzumfang der Erfindung, der in den nachfolgenden Patentansprüchen dargelegt wird, veranschaulichen, aber nicht einschränken.

Claims

Verfahren zum Trennen von zufälligen und deterministischen Jitterkomponenten, das folgende Schritte umfasst: Verwenden eines Messwerts für einen deterministischen Jitter (12) und eine Mehrzahl von Werten für einen zufälligen Jitter, um eine Mehrzahl von ersten Verhältnissen (ξ^ml) von zufälligem Jitter zu deterministischem Jitter zu berechnen; für jeden der Mehrzahl von Werten für zufälligen Jitter, Falten (13) des Werts für zufälligen Jitter mit dem Messwert für deterministischen Jitter, und Durchführen einer Doppeldelta-Annäherung, um eine Mehrzahl von zweiten Verhältnissen (ξ^dd) von zufälligem Jitter zu deterministischem Jitter zu berechnen; Durchführen einer Doppeldelta-Annäherung an einer gemessenen Jitterverteilung, um ein Verhältnis (ξ^dd _meas) von zufälligem Jitter zu deterministischem Jitter zu erhalten; und Anpassen des Verhältnisses (ξ^dd _meas) unter Verwendung einer Beziehung der Mehrzahl von ersten Verhältnissen (ξ^ml) zu der Mehrzahl von zweiten Verhältnissen (ξ^dd), um ein korrigiertes Verhältnis (ξ^dd _corr) zu erzeugen.
Verfahren gemäß Anspruch 1, bei dem die gemessene Jitterverteilung unter Verwendung eines Jitteranalysators von einer im Test befindlichen Vorrichtung erhalten wird.
Verfahren gemäß Anspruch 1, bei dem der Messwert für deterministischen Jitter unter Verwendung eines Vorrichtungscharakterisierungsanalysators erhalten wird.
Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 3, bei dem die Doppeldelta-Annäherung unter Verwendung der nachstehenden Gleichung durchgeführt wird:
wobei A_L die Amplitude einer linken Flanke der beiden Gaußschen Verteilungen, A_R die Amplitude einer rechten Flanke der beiden Gaußschen Verteilungen darstellt, σ_L eine Standardabweichung für die linke Flanke der beiden Gaußschen Verteilungen darstellt, σ_R die Standardabweichung für die rechte Flanke der beiden Gaußschen Verteilungen darstellt, μ_L einen Mittelwert für die linke Flanke der beiden Gaußschen Verteilungen darstellt und μ_R einen Mittelwert für die rechte Flanke der beiden Gaußschen Verteilungen darstellt.
Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 4, bei dem das Verhältnis (f^dd _meas) unter Verwendung einer Erste-Ordnung-Interpolation von Werten aus der Mehrzahl von ersten Verhältnissen (ξ^ml) angepasst wird.
Verfahren zum Trennen von zufälligen und deterministischen Jitterkomponenten, das folgende Schritte umfasst: Erhalten einer gemessenen Jitterverteilung; Verwenden eines Messwerts für einen deterministischen Jitter (12) und eine Mehrzahl von Werten für einen zufälligen Jitter, um eine Mehrzahl von ersten Verhältnissen (ξ^ml) von zufälligem Jitter zu deterministischem Jitter zu berechnen; für jeden der Mehrzahl von Werten für zufälligen Jitter, Falten (13) des Werts für zufälligen Jitter mit dem Messwert für deterministischen Jitter, und Durchführen einer ersten Art einer Annäherung, um eine Mehrzahl von zweiten Verhältnissen (ξ^dd) von zufälligem Jitter zu deterministischem Jitter zu berechnen; Durchführen einer ersten Art einer Annäherung an der gemessenen Jitterverteilung, um ein Verhältnis (ξ^dd _meas) von zufälligem Jitter zu deterministischem Jitter zu erhalten; und Anpassen des Verhältnisses (ξ^dd _meas) unter Verwendung einer Beziehung der Mehrzahl von ersten Verhältnissen (ξ_ml) zu der Mehrzahl von zweiten Verhältnissen (ξ^dd), um ein korrigiertes Verhältnis (ξ^dd _corr) zu erzeugen.
Verfahren gemäß Anspruch 6, bei dem die gemessene Jitterverteilung unter Verwendung eines Jitteranalysators von einer im Test befindlichen Vorrichtung erhalten wird.
Verfahren gemäß Anspruch 6, bei dem der Messwert für deterministischen Jitter unter Verwendung eines Vorrichtungscharakterisierungsanalysators erhalten wird.
Verfahren gemäß einem der Ansprüche 6 bis 8, bei dem die erste Art der Annäherung unter Verwendung der nachstehenden Gleichung durchgeführt wird:
wobei A_L die Amplitude einer linken Flanke der beiden Gaußschen Verteilungen, A_R die Amplitude einer rechten Flanke der beiden Gaußschen Verteilungen darstellt, σ_L eine Standardabweichung für die linke Flanke der beiden Gaußschen Verteilungen darstellt, σ_R die Standardabweichung für die rechte Flanke der beiden Gaußschen Verteilungen darstellt, μ_L einen Mittelwert für die linke Flanke der beiden Gaußschen Verteilungen darstellt und μ_R einen Mittelwert für die rechte Flanke der beiden Gaußschen Verteilungen darstellt....
Verfahren gemäß einem der Ansprüche 6 bis 9, bei dem das Verhältnis (ξ^dd _meas) unter Verwendung einer Erste-Ordnung-Interpolation von Werten aus der Mehrzahl von ersten Verhältnissen (ξ^ml) angepasst wird.
Verfahren gemäß einem der Ansprüche 6 bis 10, bei dem die erste Art der Annäherung eine Doppeldelta-Annäherung ist.