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Oszilloskope

Das Embedded-System fest im Blick


Fortsetzung des Artikels von Teil 1

Messung mit ­Histogramm

Jitter kann unter anderem durch Pro­bleme mit PLLs, Stromschwankungen auf der Schaltung oder durch Störemissionen verursacht werden. In den nächsten Beispielen gehen wir auf die Verwendung des Histogramms bei der Jitter-Messung ein, weil hiermit die Änderung durch die Jitter-Korrektur gut zu sehen ist.

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Jitter-Messung mit TIE-Trend und Histogramm
Bild 4: Jitter-Messung mit TIE-Trend und Histogramm.
© Rigol Technologies

Weil als Jitter-Störquelle sowohl eine sinusförmige Störwelle als auch eine Dreieckswelle ein sinusförmiges Integral erzeugen, ist eine reine TIE-Trend-Analyse ohne Histogramm nicht ausreichend. Das Histogramm und dessen Standardabweichung bieten in Kombination zum Trend jetzt die noch fehlende Information über das Störsignal. Zum Beispiel ist in Bild 4 im Histogramm eine bimodale Verteilung der TIE-Werte bei einem sinusförmigen TIE-Trend zu sehen.

Die Histogrammstatistik misst eine Standardabweichung von ca. 3,2 ns. Weil bei diesem Trend der Mittelwert nahe Null liegt, kann die Standardabweichung im Histogramm auch als Effektivwert des Trend-Signals angenähert werden (siehe Effektivwert-Messung unten links). Die grafische Darstellung des Histogramms kann helfen, eine mögliche Asymmetrie optisch darzustellen, z.B. wenn das Signal langsam driftet und dann schnell korrigiert wird.

Asymmetrisches Verhalten, das im Histogramm sichtbar ist
Bild 5: Asymmetrisches Verhalten, das im Histogramm sichtbar ist.
© Rigol Technologies

Bild 5 zeigt ein Beispiel für eine asymmetrische Jitter-Verteilung, die im Jitter-TIE-Trend immer noch fast sinusförmig erscheint. Eine solche Verteilung erleichtert die Ermittlung des Prozesses, der die Schwankungen verursachen könnte.
Eine Jitter-Analyse ist deshalb wichtig, weil es hier um Datenintegrität und letztlich um Fehler geht, die Systemzeit oder Bandbreite kosten. Deshalb ist die Analyse der zeitlichen Schwankung nicht ausreichend, sondern es ist ebenso wichtig, wie die Daten bei einem Empfänger angezeigt werden. Für diese Messung stehen im MSO8000 mehrere Taktwiederherstellungsmethoden bei der Jitter-Messung zur Verfügung. Ein serieller Datenstrom kann einen expliziten Takt verwenden oder wird nach einer definierten Taktfrequenz abgearbeitet. Alternativ könnte der Datenstrom auch eine PLL-Schaltung verwenden, um die Periode zu bestimmen. Diese lässt sich im MSO8000 simulieren.

Im Beispiel wurden die bereits beschriebenen Messungen mit einer kon­stanten Takteinstellung durchgeführt. Wird dagegen die Jitter-Messung von demselben Signal aus Bild 5 mit der im Gerät integrierten PLL-Wiederherstellungsmethode der ersten Ordnung mit 200 kHz Schleifenbandbreite durchgeführt, verbessert sich das Jitter-Verhalten erheblich und die bimodale Schwankung im Histogramm ist nicht mehr sichtbar. Weil das deterministische Störsignal im Trend nicht mehr sichtbar ist, kann dieser vertikal vergrößert werden, um feinere Jitter-Schwankungen analysieren zu können. Wenn dabei noch der periodische Jitter leicht zu sehen ist, hat dieser sich jetzt aber wesentlich reduziert und hat sehr wahrscheinlich keine Auswirkungen mehr auf mögliche Bitfehler bei der Übertragung des Datensignals.

Das MSO8000 ermöglicht auch eine direkte statistische Tabellenansicht der TIE-Werte sowie einen Vergleich eines Periodenbereichs mit dem nachfolgenden (Cycle to Cycle) oder den Vergleich des positiven/negativen mit dem nächsten positiven/negativen Puls (±Width to ±Width).

Augendiagramm

Weil das Jitter-Verhalten nur eines der Merkmale ist, die zur Qualität der Datenübertragung beitragen, wird mit der Analyse des Datensignals mittels des Echtzeit-Augendiagramms auf weitere wichtige Verhaltensformen eingegangen. Das eigentliche Ziel einer Datenübertragung ist es, die Fehlerrate (Bit Error Rate, BER) in der Kommunikation vom Sender zum Empfänger zu reduzieren bzw. zu minimieren. Wie bereits beschrieben, können Fehler durch Jitter- und Taktprobleme verursacht werden. Allerdings können auch weitere Probleme wie zum Beispiel eine zu niedrige Bandbreite, eine falsche Erdung, ein erhöhtes Rauschverhalten oder eine nicht optimierte Impedanz-Anpassung vorliegen, die sich negativ auf die Interpretation eines Bits im Empfänger auswirken.

Die beste Methode zur Visualisierung dieser Einflüsse auf das Datensignal ist die Darstellung des Augendiagramms. Das Echtzeit-Augendiagramm ist ein sehr hilfreiches Werkzeug, serielle Datenverbindungen zu validieren, bei denen der Datendurchsatz und eine niedrige Bitfehlerrate für die Systemleistung wichtig sind.

Augendiagramm eines gestörten Signals
Bild 6: Augendiagramm eines gestörten Signals.
© Rigol Technologies

Das Augendiagramm analysiert die ausgerichteten übereinandergelegten Datenlinien des Signals und synchronisiert diese Bitfolgen mit dem wiederhergestellten Takt. Die bereits beschriebenen Taktwiederherstellungsoptionen, die bei der Jitter-Messung wählbar sind, können auch bei der Augendiagramm-Analyse eingesetzt werden. Das Augendiagramm wird erstellt, indem jede Bitfolge übereinandergelegt wird und sich diese überlagern. Aus Tausenden von Bitsequenzen wird dann ein Dichtediagramm erstellt. Dadurch wird ein Muster erzeugt, das in Bild 6 zu sehen ist. Dieses Muster wird als Augenmuster oder Augendiagramm bezeichnet, da die Form in der Mitte einem offenen Auge ähnelt, das sich an einem Punkt auf jeder Seite schließt. Das Ziel ist es, ein offenes Auge zu haben und somit die Bitzustände (0 oder 1) in der Mitte des Auges korrekt interpretiert zu bekommen.

Mit dieser erweiterten Analysemethode können Kabel und Steckverbinder überprüft werden. Außerdem kann man die Auswirkung auf die Signalqualität während der Layoutentwicklung durch unerwünschte Effekte wie Übersprechen oder andere Emissionen sichtbar machen.

Das Augenmuster in Bild 6 zeigt einige potenzielle Probleme. Je nachdem, welcher Schwellenwert am MSO8000 eingestellt wird, berechnet das Oszilloskop die Breite und Höhe des Auges. Durch die nicht ganz so steil ansteigenden Flanken des Auges ist erkennbar, dass dieses Signal eine beschränkte Bandbreite aufweist, was als problematisch gelten kann. Analytisch lässt sich die Qualität beurteilen, indem die Augenhöhe, die Augenbreite und die Signalanstiegszeit gleich oder besser sind als die vorgegebenen Werte im Lastenheft. In derselben Messung treten auch Frequenzunsicherheiten gegenüber dem Wiederherstellungstakt auf. Das ist daran erkennbar, dass die Histogrammkurve kein Gaussverhalten aufweist. Außerdem ist ein gewisses Rauschverhalten zu erkennen. Das heißt, die Amplitude schwankt während der Übertragung und das Auge schließt sich vertikal, was wiederum einen Einfluss auf die BER hat.

Augendiagramm nach der Fehlersuche und Designverbesserung
Bild 7: Augendiagramm nach der Fehlersuche und Designverbesserung.
© Rigol Technologies

Sobald das Problem, das die Frequenzschwankung verursacht, erkannt ist und man die Störung entfernt, öffnet sich das Auge horizontal wieder etwas mehr (Bild 7). Die grafische Histogrammdarstellung zeigt, dass die verbleibende Frequenzschwankung jetzt zumindest symmetrisch ist. Diese Verbesserung macht sich auch in einer vergrößerten Augenbreite bemerkbar. Zusätzlich wurde hier die nahegelegene Rauschquelle identifiziert und beseitigt, was sich ebenfalls in einer verbesserten Augenhöhe und -breite auswirkt. Außerdem nutzt die Übertragung mehr Bandbreite und somit sind die Anstiegs- und Abfallflanken kürzer.


Fazit

Die Fehleranalyse digitaler Datensignale speziell in eingebetteten Designs ist eine Kernaufgabe moderner Digitaloszilloskope. Die UltraVision-II-Technologie von Rigol und die Oszilloskope der MSO8000-Serie mit der Jitter- und Augendiagramm-Analyseoption sowie der Möglichkeit zur Fernbedienung via Web-Control stellen eine praxis- und budgetgerechte Lösung für die vollständige Signalqualitätsanalyse zum optimalen Preis-Leistungs-Verhältnis dar.


  1. Das Embedded-System fest im Blick
  2. Messung mit ­Histogramm

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