Czym jest wykres oczkowy?

Istnieje wiele sposobów opisywania szybkich kanałów cyfrowych, a ich celem jest weryfikacja określonych wskaźników integralności sygnału, które ilustrują zgodność kanałów. Takie wskaźniki jak parametry S i impedancja są przydatne, ale jest jeden ważny pomiar, który należy ocenić za pomocą cyfrowego strumienia bitów: wykres oczkowy.

Wykres oczkowy jest użytecznym pomiarem lub symulacją jako element zgodności kanału. Pomiar obrazuje wiele różnych czynników, które mogą wpływać na zachowanie sygnału jednocześnie, co w konsekwencji umożliwia kwalifikację błędów i strat w kanale. W tym artykule omówię niektóre z podstawowych pomiarów, które można ręcznie wyodrębnić z wykresu oczkowego, i sposób, w jaki pozwalają one określić niektóre strategie ulepszania projektów kanałów.

Wykresy oczkowe w analizie integralności sygnału

Czym jest wykres oczkowy?

Jednym z podstawowych pomiarów wykorzystywanych do kwalifikacji projektów kanałów w systemach cyfrowych jest wykres oczkowy. Wiąże się on z nałożeniem narastających i opadających krawędzi strumienia bitów na ślad próbkowania w dziedzinie czasu za pomocą oscyloskopu. Symulator integralności sygnału może wykonywać ten sam rodzaj nałożenia poziomów sygnału. Nakładając na siebie narastające i opadające krawędzie, można łatwo zwizualizować poziom zmienności w zachowaniu sygnału.

Wariancje, które mogą prowadzić do bitowych stóp błędów, są głównymi wielkościami, które należy określić na podstawie tego pomiaru. Dzięki nałożonym na siebie śladom sygnału możliwe jest wykonywanie statystyk w różnych punktach pomiarów w dziedzinie czasu. Poniższy obraz przedstawia przykładowy wykres oczkowy i histogram pomiarów wykonanych z poziomu sygnału LOW na ścieżce. Na podstawie tego histogramu można dopasować dane do rozkładu normalnego, korzystając z obliczeń odchylenia standardowego próbki i średniego poziomu sygnału. Wynikowy rozkład normalny został nałożony na poniższe dane.

Przedstawiony tutaj wykres oczkowy (po lewej) został użyty do przechwycenia statystyk dla poziomu 0 (po prawej). Ten obraz został zaadaptowany z wykresu oczkowego w artykule Jasona Ellisona na temat COM.

Czego można dowiedzieć się z wykresu oczkowego?

Ten wykres pomoże określić ilościowo wiele informacji na podstawie pojedynczego pomiaru. Można wyodrębnić następujące informacje bezpośrednio z pomiaru wykresu oczkowego:

• Jitter czasowy: zmienność inicjacji wznoszenia/opadania jest widoczna bezpośrednio na wykresie oczkowym, gdy patrzymy na przejścia sygnału podczas przełączania. Uwzględniałoby to zarówno losowy szum, jak i przekrzywienie czasowe w parze różnicowej.
• Zmienność poziomu sygnału: można łatwo sprawdzić, jak zmienia się poziom sygnału. Ogólnie rzecz biorąc, jest to funkcja jittera taktowania oraz innych losowych szumów. Poziomy sygnału mogą się również różnić w zależności od niedopasowania impedancji.
• Średni czas narastania/opadania: wskaźnik ten jest równy czasowi między średnim czasem poziomu sygnału 90% a średnim czasem poziomu sygnału 10%. Jest to związane zarówno z reakcją kanału, jak i szumem w systemie. Jeśli występuje silne odbicie, szum lub ISI, czasy narastania/opadania mogą nie być płynne i mogą wykazywać plateau lub dużą zmienność.
• Średni czas trwania symbolu: jest to czas pomiędzy punktami środkowymi kolejnych przejść sygnału.
• Bitowa stopa błędów (BER): porównanie progów logicznych z odebranymi bitami na wykresie oczkowym pozwala określić bitową stopę błędów. Wartość ta będzie zależeć od kilku czynników, ale pożądana wartość może być nawet tak mała jak 10–12 lub jeszcze niższa. Techniki takie jak wyrównanie i wstępne podkreślenie to dwa sposoby obniżania wartości BER. Na przykład dynamiczne wyrównywanie sprzężenia zwrotnego (DFE) jest używane w przypadku 400G z PAM-4.

Zakłócenia międzysymbolowe

Warunkiem, w którym kolejne sygnały zakłócają się nawzajem z powodu problemów z integralnością sygnału, jest interferencja międzysymbolowa (ISI). Badanie interferencji międzysymbolowej wynikającej z kolejnych bitów pozwala zidentyfikować konkretne problemy pojawiające się w kanale cyfrowym. Wartość ISI, którą można znaleźć w kanale, jest metryką sumującą. W tym artykule Jason Ellison omawia związane z tym problemy i przedstawia porównanie z odchyleniem straty wtrąceniowej.

Rodzi to pytanie odwrotne: co stanowiłoby obiektywnie pożądany wykres oczkowy? Idealna sytuacja występowałaby wtedy, gdyby były zerowe zniekształcenia sygnału, zerowy jitter, zerowy rozrzut impulsów i szum o zerowej amplitudzie. Innymi słowy, w takiej sytuacji sygnały wyjściowe dokładnie odpowiadałaby sygnałom wejściowym. Zdolność do dostrzeżenia tego sprawia, że wykresy oczkowe są tak fundamentalną częścią integralności sygnału.