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新的抖動分解圖和新的抖動分離方法

作者: 時間:2017-01-04 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏
隨著信號速率的不斷提高和對精度的越來越高要求,需要進(jìn)行抖動成分的分離以更深入表征抖動特征和查找問題根源。現(xiàn)代(2012年后),大都按下圖進(jìn)行抖動成分的分解。

圖1 抖動成分分解圖

隨機(jī)抖動RJ

隨機(jī)抖動是不能預(yù)測的定時噪聲,因?yàn)樗鼪]有可以識別的模式。典型的隨機(jī)噪聲實(shí)例是在無線電接收機(jī)調(diào)諧到?jīng)]有活動的載頻時聽到的聲音。盡管在理論上隨機(jī)過程具有任意概率分布,但我們假設(shè)隨機(jī)抖動呈現(xiàn)高斯分布,以建立抖動模型。這種假設(shè)的原因之一是,在許多電路中,隨機(jī)噪聲的主要來源是熱噪聲(也稱為 Johnson 噪聲或散粒噪聲),而熱噪聲呈現(xiàn)高斯分布。另一個比較基礎(chǔ)的原因是,根據(jù)中心極限定理,不管各個噪聲源采用什么分布,許多不相關(guān)的噪聲源的合成效應(yīng)該接近高斯分布。高斯分布也稱為正態(tài)分布,但它的一個最重要的特點(diǎn)是:對高斯變量,它可以達(dá)到的峰值是無窮大。盡管這種隨機(jī)變量的大多數(shù)樣本將會聚集在中間值的周圍,但在理論上,任何單一的樣本,它可以偏離中間值任意大的量。所以,高斯分布都沒有峰到峰邊界值,從這種分布中的樣本數(shù)越多,所測得的峰到峰值將越大。所以,我們用stdev或RMS(均方差)值來衡量隨機(jī)抖動RJ。

確定性抖動DJ

確定性抖動是可以重復(fù)的、可以預(yù)測的定時抖動。正因如此,這個抖動的峰到峰值具有上下限,在數(shù)量相對較少的觀察基礎(chǔ)上,通常可以以高置信度觀察或預(yù)測其邊界。DDJ和PJ根據(jù)抖動特點(diǎn)和根本成因進(jìn)一步細(xì)分了這類抖動。確定性抖動和隨機(jī)抖動在統(tǒng)計(jì)圖上可以用圖形象化表示。

RJ和DJ頻譜分離法

傳統(tǒng)的RJ和DJ的分離方法是頻譜分離法,是在頻域中獲得RJ和PJ,然后在時域中獲得DJ,再計(jì)算出ISI和DCD。頻譜分離法的關(guān)鍵是選擇PJ門限,一般由實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)得出,通過PJ門限把分離的譜線濾掉,剩余的是RJ頻譜,再進(jìn)行積分即可得到RJrms。

圖2頻譜分離法進(jìn)行RJ和PJ分離

如果頻譜類似于白噪聲,則RJ分離效果較好,但是如果測量數(shù)據(jù)不足,則可能出現(xiàn)另外一種情況,如下圖所示,則RJ分離就需要仔細(xì)考慮。這時候在抖動分析軟件中,有兩種RJ帶寬可供選擇:Wide和Narrow。
什么時候選擇wide或narrow呢?
如果測量數(shù)據(jù)量夠大,選擇Wide即可。但是如果測量數(shù)據(jù)量較小,選擇Narrow更能夠保證測量精度。

圖3 RJ分離帶寬的選擇

非周期性抖動ABUJ和高斯尾部擬合分離法

當(dāng)有串?dāng)_出現(xiàn)時,我們會發(fā)現(xiàn)浴盆曲線中的測量數(shù)據(jù)和使用雙狄拉克模型仿真的數(shù)據(jù)交界不平滑或沒有交點(diǎn)的情況,這說明抖動分離是不準(zhǔn)確的。所以最近改進(jìn)了抖動分離的方法,增加了非周期性抖動ABUJ,用于衡量串?dāng)_或地彈。

圖4 傳統(tǒng)的頻譜分離法和最新的高斯尾部擬合法在分離有串?dāng)_情況下的差異

串?dāng)_或地彈導(dǎo)致的波形和統(tǒng)計(jì)圖的變化如下所示,可見傳統(tǒng)的頻譜分離測量方法不能在有串?dāng)_或地彈的情況下精確進(jìn)行抖動分離,而最新采用的高斯尾部擬合法則很好的解決了這個難題。


圖5 串?dāng)_或地彈導(dǎo)致的信號的變化即統(tǒng)計(jì)圖的變化

高斯尾部擬合抖動分離法都在時域中進(jìn)行,獲得抖動統(tǒng)計(jì)圖,對左邊沿和右邊沿分布進(jìn)行高斯擬合,獲得RJ。其實(shí),這個實(shí)際操作起來并不容易,適當(dāng)選擇擬合窗口是非常關(guān)鍵的。


圖6 高斯尾部擬合原理

圖7 高斯尾部擬合法誤差考慮


關(guān)鍵詞: 抖動分解圖抖動分離方

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