KR20010052156A

KR20010052156A - 지터 분석용 장치 및 방법

Info

Publication number: KR20010052156A
Application number: KR1020007008305A
Authority: KR
Inventors: 윌스트럽잔브라이언; 페트리크데니스
Original assignee: 웨이버크레스트 코포레이션
Priority date: 1998-01-30
Filing date: 1999-01-29
Publication date: 2001-06-25
Also published as: CN1289410A; DE69923160T2; DE69923160D1; US20020120420A1; EP1051631B1; TW419586B; JP2002502041A; US6356850B1; WO1999039216A1; EP1051631A1; AU2488299A; CN1209631C

Abstract

지터 신호의 성분을 분리하기 위한 방법, 장치 및 제품이 개시된다. 이 방법은 신호의 스팬에 대한 다수의 측정을 구하는 단계, 각 스팬의 측정에 대한 변량 측정을 발생하는 단계, 시간 영역으로부터 주파수 영역까지의 변량 측정을 변환하는 단계, 및, 신호에 대한 랜덤 성분과 주기 성분을 결정하는 단계를 포함한다.

Description

지터 분석용 장치 및 방법{Method and apparatus for jitter analysis}

직렬 데이터 통신에서 지터는 이상적 비트 클럭의 액티브 천이시간에 대한 데이터 천이시간 차이가 된다. 지터는 이상적으로 피코세컨드인 편차를 전형적으로 나타낸다. 데이터 전송율이 반도체 장치 내에서 증가하고 다른 고속 어플리케이션이 증가함에 따라, 지터 성분이 더욱 명확해 질 수 있다. 예를 들면, 비디오 그래프 칩에서, 지터는 플리커 또는 비디오 신호의 덤핑 원인이 될 수 있다. 또한, 직렬 데이터 통신 시스템에서 지터는 에러를 일으킬 수 있다. 이 효과를 이해하기 위해, 반도체 장치 및 데이터 통신 시스템 상에서 지터가 발생할 수 있고, 지터의 측정 및 다른 타이밍의 양상은 프로토타이핑 단계 및 제조 테스트단계 중에 중요할 수 있다.

지터는 4개의 주요성분, 심벌-간 인터피어런스(ISI), 듀티사이클 왜곡(DCD), 주기성 지터(PJ) 및 랜덤 지터(RJ)를 갖는다. ISI 는 과거 데이터 이력의 함수인 데이터 패스의 전파 지연시간에 기인하여 모든 유한한 대역폭 데이터 패스를 발생한다. DCD 는 포지티브 및 네거티브 데이터 천이기의 전파 지연시간을 다르게 하여 발생된다. PJ는 하나 이상의 사인파와 그의/그들의 하아모니 웨이브를 원인으로 한다. RJ는 가우시안(정규분포)로 추정되고 주파수 함수인 파우어 스펙트럼 밀도를 갖는다.

ISI, DCD 및 PJ는 모두 경계를 갖는다. 이들은 비트 주기, 유닛 인터벌, 또는 시간에서 피크 또는 피크-피크로 기술될 수 있다. PJ는 일반적으로 각 스펙트럼 선에 대한 크기이다.

RJ는 경계를 갖지 않는다. 이는 UI 또는 시간에서 표준편차로 기술될 수 있다. 제조시 지터 허용마스크의 테스팅은 저주파수 지터를 거부하는 실제적 데이터 통신 수신기의 거동을 최소화하기 위해 사용된다. 지터 허용 마스크는 주파수 영역으로 정의된 함수이다. 이는 주파수 함수의 크기를 갖는다. 대부분의 직렬 데이터 통신 시스템에서 데이터/클럭 회복 회로는 고주파 지터 보다 저주파 지터를 허용하고 마스크의 형태는 이 사실을 반영한다.

지터 성분의 분석은 제품 설계자 및 검사자에게 가치 있다. 예를 들면, PJ의 측정은 회로상의 크로스 토크(cross-talk)가 있는지를 결정하는데 도움을 준다. ISI 와 DCD 의 분석은 비트 에러율의 원인이 결정되게 한다.

그러나, 이용가능한 측정장치는 지터 성분을 분리할 수 없다. 예를 들면, 오실레이터는 전체 왜곡을 RJ와 PJ의 분리하지 않는 지터를 보여준다. 스펙트럼 분석기가 지터를 측정할 지라도 전형적으로는 데이터 스트림상에 사용될 수없다. 더욱이, 스펙트럼 분석기가 지터 값을 측정하지 않을 때에는 PJ 와 DJ를 분리하지 않는다.

비트 에러 테스트 장치는 직렬 데이터 패턴이 테스트 패턴에 비교되게 한다. 비트 에러율이 결정될 지라도, 비트에러율의 소정의 지터 성분에 대한 정보는 제공되지 않는다. 지터성분의 상대적 부분이 결정되지 않는다. 또한, 비트 에러 테스트 장치는 비트 에러를 측정하는 도시방법을 제공한다. 전형적으로 비트율 1 gb/s 의 신뢰도를 갖는 비트에러율을 측정하는 데에는 2시간이 필요하다.

본 발명은 이것과 다른 문제들도 해결하는 해결책을 제공하고 다른 이점을 제공한다. 실제로, 본 발명의 원리에 따라 구성된 다양한 실시예는 비트 클럭의 필요성이 없이 지터 성분을 측정하고, 측정상의 통계 검사를 행하고, 고장율의 통계적 예측성을 발생하는 이점을 포함한다.

본 발명은 일반적으로 지터 분석용 장치 및 방법에 관한 것으로, 구체적으로 말하자면, 신호 성분을 분석하는 시스템 및 방법이고, 보다 구체적으로 말하자면, 직렬 데이터 신호로 지터를 분석하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 신호 분석 시스템의 대표적 하드웨어 환경을 예시하는 예시도;

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 분석 프로그램으로 수행된 스텝을 예시하는 순서도;

도 3은 매칭 프로그램의 결정시 분석 프로그램(106)으로 수행되는 스텝을 예시하는 순서도;

도 4는 분산의 측정 세트의 결정시 분석 프로그램(106)으로 수행되는 스텝을 예시하는 순서도;

도 5는 자기상관 함수에 대한 FFT를 실행할 때 분석 프로그램(106)으로 수행되는 스텝을 예시하는 순서도;

도 6은 이상적 비트 클럭에 관한 실제적 데이터의 천이과정의 변위를 나타낸 그래프;

도 7은 원샷 타임의 측정을 나타낸 그래프;

도 8은 간단한 반복성 이상 패턴의 다이어그램;

도 9a - 9d는 간단한 패턴의 회전을 나타낸 그래프;

도 10a - 10d는 측정 데이터로 회전하는 그래프;

도 11 및 도 12는 일정한 허위경보 필터의 적용을 예시한 다이어그램이다.

본 발명은 지터를 분석하기 위한 방법, 장치 및 제품을 개시한다. 심벌간 인터페이스, 듀티 사이클 왜곡, 랜덤 지터, 및 주기성 지터가 측정된다. 방법은 신호측정의 스팬을 구하는 단계; 각 스팬의 변량 측정을 발생하는 단계; 시간 영역에서 주파수 영역까지 변량 추정치를 변환하는 단계; 및 지터 신호의 랜덤 성분과 주기성 성분을 결정하는 단계를 포함한다.

또다른 실시예는 직렬 데이터 통신에서 ISI, DCD, RJ 및 PJ의 측정을 제공한다. 그 방법은 데이터 패턴의 유닛 간격을 측정하는 단계; 매칭 패턴을 결정하는 단계; 각 스팬의 측정 세트를 정의하는 측정 스케쥴을 계산하는 단계; 다수의 스팬에 대한 다수의 측정을 구하는 단계; 각 스팬의 측정에 대한 변량 추정치를 발생하는 단계; 시간 영역으로부터 주파수 영역까지의 변량 추정치를 변환하는 단계; 및, 신호에 대한 랜덤 성분과 주기 성분을 결정하는 단계를 포함한다. 랜덤 및 주기성 성분은 일정한 거짓 경보 필터의 적용을 통해 결정된다.

본 발명의 또다른 양상에 따르면, 반복성 데이터 패턴을 가진 신호에서 지터를 측정하는 장치가 제공된다. 이 장치는 데이터를 수집하는 측정장치와 신호를 분리하고 신호에 대한 랜덤 성분과 주기 성분을 결정하는 분석 유닛을 구비한다.

본 발명의 또다른 양상에 따르면, 신호에서 지터를 분석하는 방법 단계를 실행하기 위한 명령을 저장하고 신호에 대한 랜덤 성분과 주기성 성분을 결정하는 프로그램 저장 매체를 구비한 제품이 제공된다.

바람직한 실시예의 다음 설명에 있어, 참조부호는 부분을 형성하는 첨부도면에 나타나고, 발명이 실시되는 특정 실시예를 예시함으로써 도시된다. 다른 실시예가 사용될 수있고 본 발명의 범위를 이탈함이 없이 구조적 변경이 가능함을 이해할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 신호 분석 시스템의 대표적 하드웨어 환경을 예시하는 예시도이다. 전형적 구성은 카운터를 통해 2사건(시작과 정지)간 시간 간격을 측정하는 측정장치(100)를 포함할 수 있다.

측정장치는 여기서 참고로 병합된 미국특허 제4,908,784호에서 개시되어 있다. 전형적 측정장치는 미네소타 에디나 웨이브크레스트사(Wavecrest Corporation)으로부터 입수 가능한 웨이브크레스트 DTS-2075이다.

이 분야에 숙련된 기술자는 실제 세계의 측정(즉, 비 이상적 또는 불확실한 측정)에 기초하여 이네이블 신호/ 왜곡 분석이 적용될 수 있는 다른 시스템을 인식할 것이다.

측정장치(102)는 워크스테이션(104)과 인터페이스하고 워크스테이션상에 있는 분석 프로그램(106)의 제어 하에 동작한다. 분석 프로그램(106)은 보통 데이터 분석 소프트웨어를 통해 구현된다. 상업적으로 이용가능한 분석 소프트웨어는 미네소타 에디나 웨이브크레스트사으로부터 입수가능한 웨이브크레스트 가상설치(VI) 소프트웨어이다. 워크 스테이션은 프로세서, 랜덤액세스메모리(RAM), 리드온리메모리(ROM) 및/또는 다른 소자를 포함한 메모리는 구비한다. 워크스테이션(104)은 출력장치(110)상의 유저에게 데이터를 나타내는 메모리에 저장되고 키보드 또는 마우스 같은 입력장치(112)를 통해 유저로부터의 명령을 받아 처리하는, 예컨대 UNIX 또는 마이크로소프트 윈도우 운영체제 같은 운영체제의 제어에 따라 동작한다.

본 발명의 분석 프로그램(106)은 워크스테이션(104)이 실행하는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램 또는 어플레케이션을 사용하여 구현되는 것이 바람직하다. 이 분야에 숙련된 기술자는, 워크스테이션(104)의 기능이 택일적 하드웨어 배열로 구현될 수 있슴을 이해할 수 있고, 이 택일적 구성은 분석 프로그램(106)에 의하여 수행된 일부 또는 전부의 스텝을 구현할 수 있는 CPU(118), 메모리(140), 및 I/O(138)를 측정장치(102)가 포함한다. 일반적으로, 본 발명을 구현하는 연산체계 및 컴퓨터 프로그램은, 예컨대 ZIP드라이브, 플로피 디스크, 하드드라이브, CD-ROM 드라이브, 펌웨어 또는 테이프드라이브의 컴퓨터가 일을 수 있는 매체에 실체적으로 실시된다. 그러나, 이러한 프로그램은 원격서버, 퍼스널 컴퓨터, 또는 다른 장치에 상주할 수도 있다.

분석 프로그램(106)은 상이한 측정, 분석 옵션과 측정 시퀀스를 제공한다. 분석 프로그램(106)은 온-보드 CPU(118)를 통해 측정장치(102)와 상호 작용한다. 일 실시예에서 측정장치(102)는 장치(102)가 신호를 동기 또는 비동기적으로 측정할 수있도록 기능적으로 아암신호는 아암/이네이블한다. 신호는 측정이 이루어진 경우 채널 입력 아암/ 이네이블 제어선(120,122,124 및 126)으로 피드백된다. 이는 전형적인 패턴 시작 신호가 된다. 카운터/조합기(128,130,132)는 시작 및 정지 사건간에 시간 경과를 측정한다. 원샷측정은 패턴 시작 신호 다음에 n 번째 시작(N 시작)데이터 에지로부터 패턴 시작 신호 다음에 n 번째 정지 에지(N 정지)까지이다. 조합기는 보통 0.8 ps 이하의 정밀한 시간 분해능을 제공한다. 입력 제어선(120,122,124,126)에 응답하여 멀티플렉서(134)는 카운터/조합기(128,130,132)를 클럭(136)신호에 기초하여 제어한다. 클럭(136)은 보통 정밀한 크리스탈 발진기이다. 아암/기능성을 제공한 측정장치(102)의 설계는 여기서 참고로 병합된 1998년 3월 13일자 출원된 출원번호 09/039,121, 발명의 명칭 " 반복성 파형에서 노이즈 분석"으로서 개시된다. 이 출원은 본 출원의 양수인에게 공동으로 양도되었다.

측정간 시간은 랜덤하게 된다. 이는 자기상관 함수가 정확히 행해지는 것을 보장한다. 이는 통계적 센스에서 랜덤 샘플링된다. 자기상관 함수는 신호와 이 신호가 수학적으로 혹은 전기적으로 또는 양쪽 모두가 시간 이동된 중복성을 곱한 것으로 정의된다. 자기상관 함수의 사용은 주지된 신호분석 기술이다. 일 실시예에서, 측정 장치(102)는 대략 21 ㎲내지 25㎲의 랜덤 시간격과 측정된 시간격에 관한 원샷측정을 한다. 랜덤화된 내부 아암 신호와 외부 아암신호(패턴 시작)의 "and" 함수는 원샷 시간격 측정을 개시한다.

측정 장치(102)는 입력(120) 또는 입력(122)에서 직렬 데이터 신호로 제공된다. 이 데이터 신호는 주지된 패턴이며 이 패턴을 반복한다. 광섬유 시스템에서, 이 신호는 광학적으로 전기 컨버터로 공급될 수 있다.

측정 장치(102)는 입력 제어선(124) 또는 입력 제어선(126)에서 패턴 시작 신호의 직렬 데이터 신호로 제공된다. 이 패턴 시작 신호의 직렬 데이터 신호는 임의의 데이터 기준 에지와 명확한 관계를 가진 천이 신호를 갖는다. 이는 테스트에 따라 또는 데이터 패턴에서 하나의 독특한 위치를 가진 워드에 대하여 트리거("trigger")하는 하드웨어형 패턴 인식기로부터의 장치에서 유도될 수 있다.

본 발명의 예시적 실시예에서 비트 클럭이 요구되거나 요청되지 않는다. 많은 경우, 로우지터 비트 클럭은 이용될 수 없다.

이 분야에 숙련된 기술자는 도 1에 예시된 환경이 본 발명을 제한하는 것으로 의도되지 않음을 이해할 것이다. 실제로, 이 분야에 숙련된 기술자는 본 발명의 범위를 이탈함이 없이 다른 택일적 환경이 사용 가능함을 이해할 수 것이다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 프로그램(106)으로 수행된 스텝을 예시하는 순서도이다. 심벌간 인터페이스, 듀티 사이클 왜곡, 랜덤 지터 및 주기성 지터를 측정하는 방법이 기술된다.

블록 200은 UI를 측정하는 분석 프로그램(106)을 나타낸다. 이는 계속되는 측정 및 데이터 분석의 기초를 형성한다.

블록 202는 분석 프로그램(106)의 패턴 매칭을 나타낸다. 측정 데이터는 기대 패턴의 이상적 이미지에 대하여 테스트된다. 그후 분석 프로그램(106)은 ISI + DCD를 추정한다.

블록 204는 PJ 및 RJ를 추정하기 위해 필요한 측정 세트를 계산하는 분석 프로그램(106)을 나타낸다.

블록 206은 다양한 데이터 세트를 측정하고 각 세트의 분산을 계산하는 분석 프로그램(106)을 나타낸다. 비록 통계적 분산이 여기서 기술된 바람직한 실시예에서 사용될지라도 이 분야에 숙련된 기술자는 측정시 분산을 측정하는 다른 방법이 적용될 수 있슴을 인식할 것이다.

블록 208은 FFT(Fast Fourier Transform)을 실행하는 분석 프로그램(106)을 나타낸다. 다른 실시예에서 직렬 데이터 통신 수신기의 지터 허용오차를 모델링하기위해 마스크가 적용될 수 있다. 지터 허용오차 마스크는 주파수 영역으로 정의된 함수이다. 마스크는 수신기에서 지터 리잭션을 모델링하기 위해 사용된다.

블록 210은 PJ 및 RJ를 분리하고 그들의 추정치를 계산하는 분석 프로그램(106)을 나타낸다.

도 6은 이상적 비트 클럭에 관한 실제적 데이터의 천이과정의 변위를 나타낸 그래프이다. 도 6의 상세는 데이터 천이 및 액티브 비트 클럭 천이로부터의 시간차이다. d0 는 데이터 에지 0 과 관련된 델타이고; d1 은 데이터 에지 1 등과 관련된 델타이다.

주어진 데이터 패턴이 수회 반복될 경우, ISI + DCD 는 패턴 경계(기준 에지 0)에 관한 통계가 될 것이다. 각 델타는 일정하다. 직렬 데이터 에지 위치는 ISI + DCD를 위해 정상상태로 수렴한다. 그러나, ISI + DCD 는 비트 클럭에 관한 지터를 가질 것이다. 델타는 동일한 값이 아닐 것이다.

PJ 와 RJ 는 각각의 델타 시간에 따라 변하게 한다. N(정수〉0)의 UI 시간격에 관한 이들 델타의 편차는 PJ 와 RJ의 자기상관 함수를 산출한다. 델타의 의미는 ISI + DCD 의 추정을 허용한다. 델타의 편차는 ISI 와 DCD 의 추정을 허용한다. 이 방법으로 , ISI + DCD 의 추정은 ISI 와 DCD 의 추정을 분리할 수 있다. 단일 신호의 블랙만-터키(Blackman-Turky) 방법의 수정은 이 분야에서 주지된 바와 같이 사용된다. 이는 지터 허용오차 마스크를 적용한 것이 데이터 통신 표준과 일치하게 한다. 수정된 블랙만-터키방법의 자기상관 함수의 적용은 도 7 및 다음 논의를 통해 설명된다.

도 7은 원샷 타임의 측정을 나타낸 그래프이다. 도 7은 이상적 비트 클럭에 비교되는 또다른 임의 에지 변천과정으로 되는 하나의 임의 에지 변천과정에 대한 확대도를 도시한다. 일 실시예에서 수학식은 미네소타 에디나 웨이브크레스트사로부터 입수가능한 웨이브크레스트 DTS-2075에 관한 것이다. 이 분야에 숙련된 기술자는 수학식에 대한 수정이 다른 하드웨어 장치에 적용가능한 상술된 실시예로 되는 것을 인식할 것이다.

원샷 측정은 N*UI, 여기서 N은 거의 정수임, 에 스팬(span) 되어 있다. 스팬은 대략 N*UI 또는 대략 N*T 이 되며, 여기서 T는 신호 주기이고 N은 정수이다. X0 및 Xn 은 지터용 델타이다. 도 7에 도시된 바와 같이, (1.1) tmeas = N*UI +Xn -X0이다. 랜덤 타임 스케쥴에 대한 M 측정은 각각의 N에 대하여 취급된다.

그러므로:

만약 ISI + DCD 가 '작다'이고 (Xn-X0)의 평균이 작다면,

이를 식(1.2)에 대입하면,

식(1.7)의 제1 항은 N 의 함수로서 일정하고 제2항은 자기상관함수 PJ 및 RJ의 -2배이며, 식 (1.8)을 참조하면

이다.

N*UI 는 자기상관함수의 경과시간인(타우) 이다. 한 신호로부터 자기상관함수의 푸리에 변환은 신호의 파우어 스펙트럼 밀도가 된다.

FFT 가 (1.8)에서 수행될 때, 데이터 레코드의 평균은 0이 되어야 하고: 이는 C 값이 상관없게 만든다. 이는 "DC" 성분을 갖지 않는 것과 같이, PJ 및 RJ 가 통계적이 아닌 사실로 확인된다.

UI 추정

신호분석 시스템(100)은 시작 패턴 신호의 M1(정수)을 측정하고 평균 및 표준 편차를 계산한다. 평균은 UI(Lpatt)에서 패턴의 길이로 나누어지고 그 결과 UI가 측정된다. 평균의 표준오차는 다음과 같이 표준 편향을 사용하여 추정된다. : ST(측정)/SQRT(M1) 전형적으로 표준의 표준오차가 너무 크면, 측정횟수의 증가는 오차횟수를 감소시킬 것이다. 이 추정은 보통 M1 〉100 일 때 잘 작용한다. 이 추정은 유저-정의된 상수 혹은 초기화에 대해서 테스트될 수 있다. 예를 들면, 허용가능한 오차는 데이터 통신 혹은 원거리 통신 산업으로 정의된다. 또, 이 오차는 후속하는 측정의 정확도가 감소하게 할 수 있다. M1 의 증가는 이 오차를 충분히 감소시킨다.

패턴 매치

신호 분석 시스템(100)은 측정 데이터와 기대 패턴의 이미지를 비교한다. 이 패턴의 이미지는 시작 패턴 신호와 기준 데이터 에지간의 관계가 임의적인 것으로서 매치되도록 회전되어야 한다. 이 매치는 최소제곱 기준을 사용한다. 이 분야에 숙련된 기술자는 매치를 수행하는 다른 방법이 사용될 수 있슴을 인식할 것이다. 일반적으로, 실제 측정된 패턴과 회전된 이미지간의 어떤 측정 오차를 사용하여 매치가 발생될 수 있다. 도 3은 패턴 매치의 결정시 분석 프로그램(106)으로 수행되는 스텝을 예시하는 순서도이다. 프로세서(106)는 본 발명의 원리에 따른 방법을 구현하기 위한 순서도에 나타난 바와 같이 프로그램 스텝 상에 작용함을 이해할 수있을 것이다. 바람직한 실시예에서 이 프로그램은 C 언어로 작성된다. 그러나, 프로그램은 C++ 및 FORTRAN을 포함한 다수의 다른 언어로 작성될 수 있다.

블록 300은 데이터 에지(기준에지)로부터 데이터 에지(1)까지의 M2가 측정하는 분석 프로그램(106)을 나타낸다. 평균 및 평균오차가 계산된다. 평균오차는 초기화 혹은 유저-정의된 상수에 대하여 테스트된다.

블록 302는 블록300에 의해 에지 0내지 에지2, 에지 0내지 에지3, .. 에지 0내지 에지(끝-1), 여기서 "끝"은 패턴이 반복되는 에지번호,를 나타낸 스텝을 반복하는 프로그램(106)을 나타낸다.

블록 304는 측정된 평균오차가 너무 클 때 테스트하는 분석 프로그램으로 나타낸 판단블록이다. 예를 들면, 평균 오차는 초기화 혹은 유저-정의된 상수에 비교된다. 비교시 블록 306은 M2를 증가시키고 블록 300으로 복귀하며 측정을 반복하는 분석 프로그램(106)을 나타낸다; 그렇지 않으면, 패턴은 블록 308에 의해 표현되는 것으로 회전된다. 오차는 특히 대량의 PJ 및 RJ 의 존재 하에 너무 클 수 있다. 전형적으로, M2는 100보다 클 것이다.

블록 308은 하기 기술된 바와 같이 패턴을 회전하는 분석 프로그램(106)을 나타낸다.

블록 310은 각각의 회전 패턴과 실제 측정된 평균을 비교하여 오차 제곱의 합을 찾는 하기 기술된 바와 같이 분석 프로그램(106)을 나타낸다.

블록 312는 하기 기술된 바와 같이 최선의 패턴 매치를 선택하는 분석 프로그램(106)을 나타낸다.

블록 314는 하기 기술된 바와 같이 패턴 매치에 의거한 ISI 와 DCD를 계산하는 분석 프로그램(106)을 나타낸다.

도 8은 이상적 반복패턴을 위한 시간과 에지 천이를 나타낸 다이어그램이다. 지터는 존재하지 않는다. 다음 자료는 도 3의 블록 308, 310, 및 312로 나타낸 일 실시예의 패턴 이미지, 회전수 및 패턴 매치를 기술한다. 시간은 화살표로 도시된 바와 같이 CW(시계 방향)으로 이동한다. 번호된 라인은 UI(유닛 인터벌)에서 에지(천이)위치를 나타낸다.

도 8에서 원의 상부는 패턴의 기준위치가 된다. 이 패턴은 위치 0에서 시작하고 위치 8에서 끝난다. (8)는 UI에서 패턴(Lpatt)의 길이이다. 이 패턴은 세트: [0 1 3 7 8] 로 기술된다.

이 패턴은 4에지(끝 =4)를 갖는다. 시작 및 끝위치는 하나의 에지로 카운트 된다. 상기로부터, 에지번호 0은 0 UI 에서 기준 에지이고, 에지번호 1은 1 UI 에서 기준 에지이고, 에지번호 2는 2 UI 에서 기준 에지이고, 에지번호 3 등에서도 마찬가지이다. 패턴에서 에지번호는 그의 시작 및 끝 번호가 반대의 극성을 갖지 않는다면 항상 짝수가 된다.

도 8에 도시된 상기 원에서, 극성은 없다. 그러나, 포지티브(+)천이는 0 UI에서 발생하고, 네가티브(-) 천이는 1 UI에서 발생하고, 포지티브(+)천이는 3 UI에서 발생하고, 네가티브(-) 천이는 7 UI에서 발생하고, 포지티브(+)천이는 8 UI에서 발생한다. 이 패턴은 반복된다. 패턴을 관찰하는 일반 방법은 극성을 무시하는 것이다. 이는 역전된 데이터 및 비역전된 데이터상의 패턴 정보가 극성에 관계없이 허용된다.

도 8의 원은 지터 없슴을 표시한다. 모든 에지는 정수 UI 위치를 가지며 이상적 비트 클럭 천이에 대해 0 변위를 가질 것이다.

도 9a 및 도 9d는 도 3의 블록 308으로 나타낸 바와 같이 간단한 패턴의 회전을 도시하는 예시적 그래프이다. 도 9a에서 원900으로 나타낸 바와 같이 기준 패턴[0 1 3 7 8]은 기준위치 다음의 제1 위치를 모든 에지 위치에서 감산함으로서 CCW 1 에지를 회전시킨다. 이 경우, 1은 감산한다. 이 결과 도 9b에서 [0 2 6 7 8]로 정의된 원(902)이 된다. 에지번호는 [0 1 2 3 4]이다. 초기 패턴의 회전은 다음 원: [0 1 3 7 8]900, [0 2 6 7 8]902, [0 4 5 6 8]904 (도 9c), 및 [0 1 2 4 8]906 (도 9d)가 된다. 도 9a - 도 9d의 모든 원900, 902, 904, 906은 동일한 패턴에서 나온다.

기준에지 만이 변화한다. 천이 과정은 에지 극성에 상관없이 매치가 발생하는 플러스 또는 마이너스에지가 됨을 알 수 있다. 1회이상의 회전은 초기 원900인 [0 1 3 7 8]일 될 것이다. 초기 패턴의 4회전(패턴에서 에지의 번호)은 초기 패턴이 될 것이다.

도 10a -도 10d는 측정 데이터가 갖는 회전의 예시적 그래프이다. 원1000, 1002, 1004, 및 1006(도 10a -10d 각각에 도시)의 회전 패턴은 도 3의 블록 310으로 도시된 바와 같이 실제 측정된 평균에 비교된다. 측정된 평균 2.2 m, 5.6 m 및 7.3m 는 4개의 가능한 회전 패턴[0 1 3 7 8]이 된다. 이들 측정 평균은 기준에지 로부터 제1,2 및 제3 에지까지 된다.

도 3의 블록 312으로 나타낸 바와 같이, 그 목적은 패턴의 회전이 측정 데이터를 매치하는 것을 찾는 것이다. i 가 에지 번호인 제 i 번째 델타는 i 번째의 이상적 위치에서 i 번째 측정 평균을 마이너스 한 것이다. 델타가 제곱되면 각 회전이 총합된다. "매치"회전은 최소합(S)를 갖는다.

[0 1 3 7 8]S=(1.0 - 2.2)²+ (3.0 - 5.6)²+ (7.0 - 7.3)²= 8.29

[0 2 6 7 8]S=(2.0 - 2.2)²+ (6.0 - 5.6)²+ (7.0 - 7.3)²= 0.29

[0 4 5 6 8]S=(4.0 - 2.2)²+ (5.0 - 5.6)²+ (6.0 - 7.3)²= 5.29

[0 1 2 4 8]S=(1.0 - 2.2)²+ (2.0 - 5.6)²+ (4.0 - 7.3)²= 25.29

[0 1 2 4 8]은 매치되는 회전이다: 최소값을 갖는다. 매치의 크기는 최소 합을 갖는 델타의 표준 변량을 계산함으로서 발견될 수 있다. 전형적으로, 다수의 랜덤 데이터 패턴과 지터(ISI + DCD)의 최대 크기를 사용하면 0.5 UI 이하의 표준 편차는 매우 양호한 매치가 된다.

블록 314는 ISI 및 DCD의 계산을 나타낸다. ISI + DCD 피크-피크의 추정은 : MAX [-MIN(델타), (MAX(델타)- MIN(델타)), MAX(델타)] 이다.

델타는 매치 패턴으로부터 계산된 델타의 세트가 된다. 상기 식에서, -MAX(델타)와 MIN(델타)는 d0 (기준 에지 델타)가 전체 델타 분포의 하한 및 상한에 있을 때 필요하다. 이 분야에 숙련된 기술자는 이들 간단한 예시가 예시 목적만으로 예시됨을 인식할 것이다. 전형적 신호는 패턴에서 수백 또는 수천의 천이과정을 가질 수 있다.

PJ 와 RJ를 추정하는 분산에 대한 측정세트를 계산

도 4는 본 발명의 실시예에 따라 분산을 위한 측정 세트를 계산할 때 분석 프로그램(106)으로 수행되는 스텝을 예시하는 순서도이다. 신호 분석 시스템(106)은 매치된 패턴으로부터 에지위치를 이용하여 분산(tmeas(N))의 계산세트(VATR(N) 이라 한다)를 계산한다. VAR(N)은 PJ와 RJ를 제공하는 FFT에 데이터를 공급하기 위해 사용된다. 이 분야에 숙련된 기술자는, 예컨대 피크-피크 측정 또는 소정의 통계적 측정량같은 측정시 분산의 다른 측정량이 통계적 분산 대신에 사용될 수있음을 인식할 것이다. 이 목적은 일 세트의 측정만이 각각의 N에 대해 처리되도록 측정세트를 계산하는 것이다.

블록 400은 기대값 N을 계산하는 분석 프로그램(106)을 나타낸다. 아래 나타낸 식에서, "끝"은 매치 패턴의 최종 에지 번호이다. Lpatt는 UI의 패턴 길이이다. p(i)는 매치 패턴에서 에지 i 에 대한 UI에서의 이상적 에지 위치이다. p(끝) + Lpatt라 할 때 기대값 N은 다음으로부터 계산된다.

a. p(2*끝)-p(0).p(2*끝)-P(1).

p(2*끝)-p(2).... p(2*끝)-P(2*끝-1).

b. p(2*끝-1)-p(0). p(2*끝-1)-P(1).

p(2*끝)-p(2).... p(2*끝)-P(2*끝-2).

c. p(2*끝)-p(0). p(2*끝-2)-P(1).

p(2*끝-2)-p(2).... p(2*끝-2)-P(2*끝-3).

......

.....

zzz. p(1)-P(0)

블록 402는 N에서 Latt까지의 범위이고 각각의 N 에 대한 일 측정만을 가진 측정세트를, 블록 400에 의해 발견된 모든 조합으로부터, 발견하는 분석 프로그램(106)을 나타낸다. 각 측정 세트는 유일한 에지 쌍과 기대값N을 구비할 것이다. 일부 패턴은 모든 N을 포함하지 않을 것이다. : "홀" (갭) 이 있을 것이다. 홀 위치는 저장된다.

븍록 404는 에지 번호 쌍을 필요시 하드웨어-특정 포맷으로 변환하는 분석 프로그램(106)을 나타낸다. 예를 들면, 여기 기술된 실시예에서, 분석 프로그램(106)은 미네소타 에디나 웨이브크레스트사으로부터 입수가능한 웨이브크레스트 DTS-2075이다. DTS-2075에서, 블록 402로 기술된 스템에 의해 나타낸 데이터는 n 번째 사건 카운터에 대한 아암을 위해 Nstart +/- 및 Nstop +/-로 변환된다. 이 분야에 숙련된 기술자는, 다른 하드위어 실시예에서 본 발명에 따른 분석 프로그램(106)을 구현할 때 유사한 변환의 적용가능성을 인식할 것이다. 예를들면, 분석 프로그램(16)에 의한 스텝이 직력데이터 통신 신호의 지터를 분석할 때 독립 극성이 되지만, 실제 신호는 신호를 측정하는 하드웨어에 대해 결정되는 극성을 갖는다.

각 에지 쌍의 M3측정

블록 206으로 표시된 바와같이, 신호분석 시스템(100)은 각 에지 쌍을 M3측정하고 각 셋트의 평균 및 표준편차를 계산한다. 이 평균은 기대값 N 에 대하여 테스트된다. VAR(N) : 특별한 쌍에 대한 기대값 N, 이 저장된다. 병합된 데이터가 "핀 홀"(만약 있다면)에 사용된다. VAR(N) 레코드가 생성된다. 이 레코드는 PJ 및 RJ의 자기상관함수이다.

FFT를 실행

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 블록 206에서 자동상관 함수에 대한 FFT를 실행할 때 분석 프로그램(106)으로 수행되는 스텝을 예시하는 순서도이다. 이는 PJ 와 RJ 정보를 제공할 것이다. 신호에 대한 자기상관함수의 FFT는 블랙만- 터키 신호 방법의 수정에 의거하여 실행된다. 본 발명의 일 실시예에 따라 분석 프로그램(106)은 PJ 와 RJ를 추정하기 위해 이 방법을 사용한다. 일반적으로, 이 분야에 숙련된 기술자는 시간영역 내지 주파수 영역까지의 함수를 변형하는 다른 방법이 적용될 수있음을 이해할 것이다.

블록 500은 MVAR(N)을 생성하기위한 미러 VAR(N)을 결정하는 분석 프로그램(106)을 나타낸다. 미러 기능은 N=0 주변의 VAR(N) 대칭을 사용한다. VAR(N)= - VAR(N)이다. 이는 VAR(N)레코드 길이의 거의 2배이고 FFT 출력의 주파수 분해능을 개선한다.

블록 502는 MVAR(N) 내지 0 의 평균이 되는 분석 프로그램(106)을 나타낸다.

블록 504는 윈도우 MVAR(N)을 결정하는 분석 프로그램(106)을 나타낸다. 블랙만-터킵 방법은 보통 삼각형 튄도우를 사용한다. 이 분야에 숙련된 기술자는 예컨대 카이저-베셀(Kaiser-Bessel), 가우시안, 또는 다른 윈도우가 사용될 수있음을 이해 할 것이다.

블록 506은 레코드의 Padd를 결정하는 분석 프로그램(106)을 나타낸다. 이는 FFT 분해능과 정확도를 개선한다. Padd는 0인수로서 알려져 있다.

블록 508은 FFT를 실행하는 분석 프로그램(106)을 나타낸다. 기수2 FFT 가 보통 사용된다.

블록 510은 FFT 출력을 가중한 마스크를 주파수의 함수로서 사용하는 분석 프로그램(106)을 나타낸다. 일반적으로, 직렬 데이터 통신 시스템은 고주파 지터의 허용오차보다 큰 저주파수 지터를 사용한다. 이 스텝은 옵션이다.

블록 512는 일정한 거짓 경보 필터를 하기 기술된 바와 같이 적용한 분석 프로그램(106)을 나타낸다.

블록 514는 하기 기술된바와 같이 RJ 와 PJ를 분리한 분석 프로그램(106)을 나타낸다.

RJ 와 PJ를 분리

신호 분석 시스템(100)은 PJ 스펙트럼선의 진폭을 가산하여 피크UI에서의 PJ의 크기를 부여한다. 신호 분석 시스템(100)은 RJ 커브를 합산하여 UI에서 표준편차로서 표현된 RJ추정을 위해 루트제곱을 취한다.

본 발명에 따른 실시예에서, PJ와 RJ 분리방법은 레이더에서 사용되는 일정한 거짓 경보 필터라는 기술을 사용한다. 비디오에 사용시 이를 메디안 필터라고 한다. 이는 FFT 출력상자에 적용된 슬라이딩 윈도우를 구성한다. 이 윈도우는 홀수 상자(bins)를 갖는다. 예를 들면, 하위4와 상위 4를 가진 윈도우를 위해 평균된다. 중앙 상자가 이 평균보다 정의된 비율만큼 크다면, 중앙 상자의 위치 및 크기는 멀리 저장되고 이후에 PJ 에 의하여 생성된 스펙트럼 선을 식별하기 위해 사용된다. 윈도우는 일 상자에 걸쳐 이동되고 이 프로세스는 모든 FFT 출력 상자가 처리될 때까지 반복된다.

도 11 및 도 12는 거짓 경보 필터의 적용을 예시한 다이어그램이다. 도 11은 PJ와 RJ의 원시 FFT 출력을 표시한다. 이는 거짓 경보 필터에 입력을 제공한다. 수직 축은 DB 에 있고 수평축은 주파수이다. 디스플레이의 스펙트럼 피크는 PJ이고 디스플레이의 아래 엔벌로프는 RJ 이다. 이 지점에서, FFT 원시데이터는 표준테스팅을 위한 지터 허용오차 마스크에 의해 곱셈될 수 있다. 일정한 거짓 경보 필터가 적용된다.

도 12는 일정한 거짓 경보 필터의 출력을 표시한다. 필터의 슬라이딩 윈도우는 9상자의 폭을 갖는다. 각 PJ 스펙트럼선의 크기 및 주파수는 RJ로부터 고립된다. 전체 PJ의 측정은 스펙트럼 선 크기의 대수 합이다. 이는 피크 UI 또는 시간에 전체 PJ의 추정을 준다.

RJ의 추정은 스펙트럼 선을 FFT 원시 데이터에서 제거함으로써 계산된다. 상자의 크기는 제곱근이 구해진다. 그 결과 UI 또는 시간에서 1-시그마 추정이 된다.

본 발명의 바람직한 실시예의 상기한 명세서는 예시 및 설명 목적으로 기술되어 있다. 배타적이고 엄밀한 형태로 개시된 발명에 제한되는 것으로 의도되지 않는다. 다수의 수정 및 변경이 상기한 설명에 비추어 가능하다. 발명의 범위가 이 명세서가 아니라 첨부된 클레임에 의해 제한되도록 의도된다.

Claims

시간 간격에 관한 스팬을 정의하는 천이기를 갖는 신호에서 랜덤 성분과 주기성 성분을 가진 지터를 분석하는 방법에 있어서,

(a) 신호측정의 스팬을 구하는 단계;

(b) 각 스팬의 변량 추정치를 발생하는 단계;

(c) 시간 영역에서 주파수 영역까지 변량 추정치를 변환하는 단계; 및,

(d) 지터 신호의 랜덤 성분과 주기성 성분을 결정하는 단계를 포함한 것을 특징으로 하는 지터를 분석하는 방법.
제 1항에 있어서, 상기 결정 단계는 랜덤 성분과 주기성 성분을 분리하기 위해 일정한 거짓 경보 필터를 주파수 영역의 변량 추정치에 인가하는 단계를 포함한 것을 특징으로 하는 지터를 분석하는 방법.
제 2항에 있어서, 상기 변환 단계는 FET를 통하여 수행되는 것을 특징으로 하는 지터를 분석하는 방법.
제 1항에 있어서, 상기 변량 추정치는 분산 추정치를 포함하는 것을 특징으로 하는 지터를 분석하는 방법.
시간 간격에 관한 스팬을 정의하는 천이기를 구비한 반복성 데이터 패턴을 갖는 신호에서 랜덤 성분과 주기성 성분을 가진 지터를 분석하는 방법에 있어서,

(a) 데이터 패턴의 유닛 간격을 측정하는 단계;

(b) 매칭 패턴을 결정하는 단계;

(c) 각 스팬의 측정 세트를 정의하는 측정 스케쥴을 계산하는 단계;

(d) 다수의 스팬에 대한 다수의 측정을 구하는 단계;

(e) 각 스팬의 측정에 대한 변량 추정치를 발생하는 단계;

(f) 시간 영역으로부터 주파수 영역까지의 변량 추정치를 변환하는 단계; 및,

(g) 신호에 대한 랜덤 성분과 주기 성분을 결정하는 단계를 포함한 것을 특징으로 하는 지터를 분석하는 방법.
제 5항에 있어서, 상기 지터는 ISI 성분과 DCD 성분을 구비하며, 상기 매칭 패턴을 결정하는 단계는 매칭 패턴과 측정량의 비교에 의하여 ISI 와 DCD를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지터를 분석하는 방법.
제 5항에 있어서, 상기 매칭 패턴을 결정하는 단계는,

다수의 회전 패턴을 통해 참조 패턴을 회전하는 단계;

그 회전과 데이터 패턴을 비교하는 단계; 및,

매칭 패턴을 선택하는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 지터를 분석하는 방법.
제 7항에 있어서, 상기 비교 단계는 최소 제곱 방법에 의하여 회전과 데이터 패턴을 비교하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지터를 FET를 통하여 수행되는 것을 특징으로 하는 지터를 분석하는 방법.
제 5항에 있어서, 상기 랜덤 성분과 주기 성분은 그 랜덤 성분과 주기 성분을 분리하기 위해 일정한 거짓 경보 필터를 주파수 영역의 변동 추정치에 인가하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지터를 분석하는 방법.
제 5항에 있어서, 상기 변환 단계는 FET를 통하여 수행되는 것을 특징으로 하는 지터를 분석하는 방법.
제 5항에 있어서, 상기 변량 추정치는 편차 추정치를 포함하는 것을 특징으로 하는 지터를 분석하는 방법.
제 5항에 있어서, 상기 유닛 간격의 통계적 신뢰를 측정하는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 지터를 분석하는 방법.
제 2항에 있어서, 상기 매칭 패턴의 통계적 신뢰를 측정하는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 지터를 분석하는 방법.
시간 간격에 관한 스팬을 정의하는 천이기를 구비한 반복성 데이터 패턴을 갖는 신호에서 랜덤 성분과 주기성 성분을 가진 지터를 분석하는 장치에 있어서,

(a) 데이터를 수집하는 측정장치;

(b) 상기 측정장치에 작동적으로 접속되고, 상기 측정장치로부터 데이터를 수집하고, 데이터 패턴의 유닛 간격을 측정하고, 매칭 패턴을 결정하고, 각 스팬의 측정 세트를 정의하는 측정 스케쥴을 계산하고, 다수의 스팬에 대한 다수의 추정치를을 구하고, 각 스팬의 측정에 대한 변량 추정치를 발생하고, 시간 영역으로부터 주파수 영역까지의 변량 측정을 변환하고, 신호에 대한 랜덤 성분과 주기 성분을 결정하는 분석 유닛을 포함한 것을 특징으로 하는 지터를 분석하는 장치.
제 14항에 있어서, 상기 분석 유닛은 상기 매칭 패턴과 상기 측정량을 비교하여 ISI 및 DCD를 계산하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 지터를 분석하는 장치.
제 14항에 있어서, 상기 분석 유닛은 일정한 거짓 경보 필터를 주파수 영역의 변량 추정치에 적용하는 수단을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 지터를 분석하는 방법.
메모리를 가진 컴퓨터에 의해 판독가능한 프로그램 저장 매체를 구비하며, 시간 간격에 관한 스팬을 정의하는 천이기를 구비한 반복성 데이터 패턴을 갖는 신호에서 랜덤 성분과 주기성 성분을 가진 지터를 분석하는 방법 단계를 수행하기 위해 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 하나 이상의 프로그램 명령어를 상기 저장 매체가 실체적으로 실시하는 제품에 있어서,

(a) 데이터 패턴의 유닛 간격을 측정하는 단계;

(b) 매칭 패턴을 결정하는 단계;

(c) 각 스팬의 측정 세트를 정의하는 측정 스케쥴을 계산하는 단계;

(d) 다수의 스팬에 대한 다수의 측정을 구하는 단계;

(e) 각 스팬의 측정에 대한 변량 추정치를 발생하는 단계;

(f) 시간 영역으로부터 주파수 영역까지의 변량 추정치를 변환하는 단계; 및,

(g) 신호에 대한 랜덤 성분과 주기 성분을 결정하는 단계를 포함한 것을 특징으로 하는 판독 가능한 프로그램 저장 매체를 구비한 제품.