Jitter寻根溯源
－译自《Finding Sources of Jitter with Real-Time Jitter Analysis》太阳能浴室>伊妹儿影院
Agilent Application Note 1448-2
佛山科学技术学院图书馆
邵鹏IBM集成电路设计中心2009年
前言：负折射
工作于高速设计领域十年有余，工作的时间越长，觉得要学习的东西就越多。这十年间，从PCI到PCIExpress2.0，USB到USB3.0，SDRAM 到DDR3，从几十MHz的并行总线到6.25GHz，甚至12GHz的高速差分连接，新的总线、接口形式层出不穷。尤其在高速系统设计中需要考虑的因素越来越多，相应的测试仪器和测试手段也不断推陈出新，测试的项目和仪器功能也越来越单一化和专项化。这就需要我们在高速系统设计中具有扎实的理论基础，不论是在设计还是测试过程中始终要保持清醒的头脑，对系统中出现的各种现象和相关因素有比较清晰的分析脉络。 美国阳光地带
抖动（Jitter）对高速系统的性能影响越来越大。在众多的介绍抖动测量的技术文章中，译者认为这篇文章结构清晰流畅，内容详实完整，对于设计工作有比较大的指导价值，推荐给各位同行。本文原文为英文版本，译者初次阅读时感觉比较吃力，所以于工作闲暇之余，将之翻译成中文，抛砖给各位同行，希望能节省一些您的时间。不过，如果读者有能力，还是推荐读原文，以免在我的翻译（包括非正规的术语，笔误等）误导您。因为这毕竟不是正规出版物，仅仅是出于个人爱好，用于技术交流之用。
本文从抖动的外在表现形式出发，结合仪器的使用，着重于对抖动的来源进行分析和测量，并没有过多介绍抖动内在物理参数的数学理论分析，对于这部分内容，可以参照本文的姊妹篇《Measuring Jitter in Digital Systems－AN1448-1》。由于时间的关系，先翻译姊妹篇的后一篇，也是因为这篇文章具有更强的实际指导意义，如果大家反映比较好，随后再翻译第一篇。
声明 ：
本译文译自Agilent科技公司的应用文档。本译文仅从技术交流的目的出发，不用于任何出版等商业目的。如果Agilent公司认为此行为影响到该公司的商业利益，请联系本人解决，谢谢。
Email: Shaopeng@cn.ibm
随着数据速率的提高，抖动（Jitter ）对系统的影响变得越来越重要，抖动余度的设计空间也越来越紧张。类似于误码率测试仪BERT （BitErrorRatioTester ）等测试仪器用来测量高速数字系统中全部抖动（以下简称TJ ）和眼图睁开的最坏情况，并依据工业标准给出符合性测试结果。另外，一些实时的仪器可以分辨随机性和确定性抖动成份，并以此来推测最坏情况的TJ 和基于一定误码率（BitErrorRat
io ）下的眼图睁开情况，通常要求误码率在10-12。但是，如果符合性测试结果不能满足其中某个特殊的测试项或者余度太小以至于对系统稳定性并不放心，那么仅仅得到全部抖动TJ 的测试结果并不够，还需要进一步的测试以到抖动的真正来源。本文着眼于使用具有抖动分析功能的实时示波器的工作方法和技巧，以及使用高速Pulse/Pattern 信号发生器帮助分离抖动，并采用时间相关技术观察、识别和测量系统性时间错误。
第一部分第一部分：：理论篇
认识认识抖动抖动抖动（（Jitter ）
分享派
抖动就是信号相对于其理想时间位置的偏离。传统上，对抖动的测量就是依靠示波器上的眼图采样，如图1所示。从这个合成的眼图上来看，也许你会认为抖动的最坏情况就是眼图中的信号上升沿/下降沿的宽度，或者你会认为被测量信号都是在同样的范围内抖动着。然而，这些猜测很可能是不正确的。
抖动的构成比较复杂，由确定性抖动（以下简称DJ ）和随机性抖动（以下简称RJ ）两大部分构成。RJ 在理论上是无界，呈高斯分布。简单讲，“无界”就是如果你测量的时间足够长，那么抖动的峰峰值理论上是无限大的。从这个意义上讲，你任何时候测量到的眼图都不是“最坏”情况（译者注：因为不可能进行无限长时间的测量）。如果在系统中只是
具有RJ 成份，那么眼图的上升沿和下降沿应该具有同样的定时误差特性。 DJ 是有界的，并且DJ 并不遵循任何可预期的分布。DJ 由一些其他成份构成，通常是由于高速设计时的系统错误引起。正是由
于这个原因，DJ 通常又被称为系统抖动。如果你能观察信号中的每个边沿，你可以看到这些边沿是如何对时间错误（也就是抖动）产生影响的。依赖于不同的数据模式，相对于信号的理想时间位置，有些信号的边沿总是向右偏移（或称为正向时间错误，positive timing error ），有些信号的边沿却总是向左偏移（负向时间错误，negative timing error ）。而RJ 会在DJ 的基础上使得这些信号边沿随机的抖动。
根据眼图，你可以快速判断系统中的抖动是由RJ 还是由DJ 主导，或者是由这两种抖动的共同作用。使用可变余辉或者彩分级示波器，你可以在眼图中观察到由于长余辉留下的一些明亮的轨迹。参看图1，可以看到一些明显的高亮轨迹（译者著：无论是上升沿，还是下降沿都有两条高亮的信号轨迹）。这就意味着在这个系统中，存在确定性抖动DJ 。这些高亮轨迹分布在信号边沿的不同位置上。实时示波器能够让我们逐个观察这些信号边沿，在本文稍后部分，我们再讨论这个问题。
另外的一个来确定RJ 和DJ 的方法是使用示波器的直方图功能，图1中下方的直方图可以告诉我们，这个边沿分布情况是来源于RJ 和DJ 的共同作用。如果概率分布函数ProbabilityDistributionFunction （PDF ）是高斯分布（典型的钟形曲线），那么系统中主要由RJ 构成。图1中这种双模（Bi-modal ）曲线分布预示着系统中存在明显的DJ 成份。
实时实时抖动抖动抖动分析分析
使用BERT 和实时的RJ/DJ 分离技术来测量系统的TJ ，可以知道系统中Jitter/Timing 设计余度是否满足规范。使用直方图，可以直观的了解系统中抖动类型和大小。但是这两种测量/观察，都不足以让你知道如何去分辨、观察，以至于如何减小某种抖动成份。这也正是实时示波器存在的原因。使用实时示波器进行抖动分析的一个主要原因是，它能够在一个相对较长数据流内对每个数据或者时钟脉冲进行采样、存储和分析。实时示波器和抖动分析功能能够对特定的时间相关抖动进行分析，以确定特定的数据或者信号是否对系统抖动构成影响。图2中描述了实时抖动分析的一种方法，通常称为时间间隔错误TimeIntervalError （TIE ），或者相位抖动测量。
实时示波器首先对要测量的NRZ信号进行存储，然后用软件从存储的数据中恢复出理想时钟。基于用户的选择，软件恢复的理想时钟可以是固定频率的，也可以是在一定频带内摆动的PLL类型时钟。然后抖动分析软件采样最佳匹配算法（Best-Fit）来对齐采样数据和理想恢复（虚）时钟的边沿。如图2中蓝的Clock信号，就是恢复出来的理想时钟，通常这个时钟是不会在示波器上显示出来的。它仅仅是示波器计算的一个功能，用来做为TIE测量的一个理想时钟参考。
实时示波器中的抖动分析软件通过对比数据边沿和理想时钟边沿的时间，在指定的判决门限下，进行时间误差测量。对恢复的时钟信号，无需指定判决门限，因为它是理想参考时钟。对所有的采样数据进行测量之后，可以通过三种方式来观察时间误差的测量结果。
在图2中的Trend波形中，横轴是示波器的时间轴，纵轴是采样数据和理想时钟之间的时间误差大小，也就是时间误差量vs时间。Trend曲线给出了每个数据时间相关错误的观察结果。在数据依赖抖动分析中，Trend曲线是分析和特定数据比特位相关的时间相关错误的有利工具。在周期性抖动PeriodicJitter（以下简称PJ）分析中，Trend曲线可以用来和示波器上的其他信号进行时间相关分析。PJ的特性将在本文的后部讨论。
（译者注：图2中的Trend曲线只是示意图，它并不是真正由图2中Data波形和Clock波形计算而来。因为根据Trend曲线的定义，图2中的Trend曲线是错误的。比如按着图2的波形，在第一个Clock曲线上
升沿，Data波形滞后，Trend值为正，这个是对的。但是在第二个Clock 曲线上升沿，Data波形还是滞后，Trend值也为正，那么Trend曲线上应该是个增量，而不是如图中所示向下变化。在这个Trend曲线中，还有几处类似的错误。译者和Agilent的工程师讨论过这个问题，确认这个图只是个示意图，Trend曲线并不是由本图中的Data波形和Clock波形计算而来。切记！以免误导。）
另外一个观察抖动的方法是频域分析。对TIE 的Trend 波形进行FFT 计算可以得到相应的频率分量。在图2的例子中，Spectrum 曲线既是频率及其对应幅度的表示。频域分析方法对于非相关的PJ ，和数据信号非时间相关的PJ ，非常有帮助。
直方图的方法是显示抖动（包含所有的TIE 结果）的概率分布，横轴是时间误差值，纵轴是相应的时间误差值出现的次数。实时的直方图结果应该和眼图测量结果中的直方图密切相关。然而，实时采样的数据是由一个信号的多次采样结果构成。换句话说，你可以观察到抖动在一个采样的分布。进一步，由多个重复的实时采样构成的实时抖动直方图分析能更准确完整地表达抖动概率分布。（译者注：此处翻译有些拗口难懂。实在看不懂的话，可以参看实时示波器和采样示波器的技术文档，弄清楚实时示波器和采样示波器的原理，这里自然就明白了。）
抖动抖动各分量的典型特征各分量的典型特征
为了更好地解释测量结果和实时抖动分析所用的方法，必须先了解抖动的各个构成部分和特征。仅仅
知道RJ 呈高斯分布，DJ 是非高斯分布是不够的。
正如前面所讲，TJ 是由DJ 和RJ 构成。RJ 是无界的，因此RJ 通常用RMS （RootMeanSquare ，均方根）来衡量。并且RJ 在分布上是可预期的，其PDF 通常是高斯分布。然而，RJ 产生的原因非常复杂，不在本文的讨论之内。RJ 通常有半导体的热效应引起，需要对物理学有足够的了解。一个建议就是要非常注意系统中的VerticalNoise ，（译者注：第一次看到这个名词，猜测应该是指系统中的EMI 。待确认。）随机的VerticalNoise 会直接导致随机时间抖动。
DJ 是有界的，因此会用Peak-to-Peak 值来测量。尽管DJ 的分布是不可预期的，但是DJ 的各个构成成份和特征是可预期的。如图3所示，DJ 通常由占空比失真DuctyCycleDistrotion （DCD ），码间干扰InterSymbolInterference （ISI ），和周期抖动PJ 等构成。下面我们将详细讨论DJ 的各个分量产生原因和特征。
DCD 的产生有两个基本的原因。假设信号发送端的输入数据是完美
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议