Der Takt ist quasi der Herzschlag von eingebetteten Systemen, der die Timing-Referenzen und Synchronisation zwischen Komponenten, Subsystemen und kompletten Systemen gewährleistet. Allerdings kann ein starker Jitter bei den Taktsignalen die Systemfunktion massiv beeinträchtigen. Jitter komplett zu verstehen ist jedoch nicht einfach. Es wurde auch viel über Jitter geschrieben, was die Komplexität der davon abhängigen Timing-Fehler verdeutlicht. Glücklicherweise sind bei modernen Digitaloszilloskopen Timing- und Jitter-Messungen fast Routine, wie die folgenden Beispiele zeigen.
Charakterisierung von Takt-Jitter
Moderne Oszilloskope unterstützen verschiedene Messungen, die einen guten Startpunkt für die Jitter-Analyse darstellen, und um zu verifizieren, ob die Taktfrequenz der Spezifikation entspricht. Statistikfunktionen, wie zum Beispiel minimale und maximale Frequenz, sind hilfreich, um sicherzustellen, dass die Taktfrequenz innerhalb der Toleranz liegt. Und die Standardabweichung ist ein quantitatives Mass für die Frequenzstabilität. Allerdings geben Messstatistiken allein wenig Einblick in die Art der Frequenzschwankung. Mit grafischen Tools, wie Histogrammen, lassen sich mehr Informationen über die Charakteristik der verschiedenen Messschwankungen gewinnen.
In dem im Bild 1 dargestellten Beispiel wurden Frequenz- und TIE-Messungen (Time Interval Error) auf der steigenden und fallenden Flanke eines 40-MHz-Taktsignals in jedem Zyklus aufgezeichnet. Diese Timing-Messungen erfolgten relativ zu einer mittleren Taktfrequenz. Die Statistiken in den Feldern auf der rechten Seite des Displays und in der Ergebnis-Tabelle im oberen Bereich des Displays sind eine Möglichkeit, um solche Schwankungen zu charakterisieren. Die Statistiken auf der linken Seite der Ergebnis-Tabelle stellen die aktuellen Werte dar, während die Statistik auf der rechten Seite einer Aufsummierung aller Aufzeichnungen über die Zeit entspricht.
Die beiden Histogramme links stellen die Frequenz- und TIE-Messwerte auf den ansteigenden Flanken des Takts dar, und geben einen Einblick in das zeitliche Verhalten der Schwankungen. In diesem Fall scheint nahezu eine Gauss-Verteilung vorzuliegen, was auf einen weitgehend zufälligen Jitter hinweist. Die beiden Histogramme rechts stellen die Frequenz- und TIE-Messwerte an den fallenden Flanken des Takts dar. Interessanterweise unterscheidet sich die Form der beiden Histogramme der Frequenzmessungen, was eine weitere Untersuchung nahelegt.
Wenn die Schaltung einer weiteren Analyse und Optimierung bedarf
Fehlersuche und Jitter-Charakterisierung erfordern einen Einblick in die Art des Jitters, der die Timing-Schwankungen verursachen könnte. Wie im Bild 2 dargestellt, lässt sich das Jitter-Timing in Komponenten zerlegen, was Hinweise auf die potenziellen Ursachen der Probleme liefert und zeigt, ob sich die verschiedenen Takte und Schaltungen in einem System, wie vorgesehen verhalten. Von dem 40-MHz-Beispiel aus Bild 1 sehen wir in Bild 3 die Zusammenfassung der Jitter-Messergebnisse, die ein Augendiagramm des Signals, ein Histogramm und Spektrum der TIE-Messung sowie eine Zerlegung des Jitters in seine einzelnen Komponenten beinhaltet. Auf den ersten Blick scheint das offene Auge im Augendiagramm darauf hinzudeuten, dass das Taktsignal einen relativ geringen Jitter hat. Tatsächlich beträgt der Gesamt-Jitter-Messwert (TJ@BER) ungefähr 554 ps was etwa 2,2 % der 40-MHz-Taktperiode ausmacht. Die Jitter-Zerlegung zeigt, dass die RJ-Komponente (Random Jitter) einen sehr kleinen Teil des Gesamt-Jitters ausmacht. Deshalb muss der deterministische Jitter (DJ) die dominierende Komponente sein. Die bi-modale Natur des TIE-Histogramms deutet ebenfalls auf eine starke deterministische Jitter-Komponente hin. Der DJ lässt sich weiter in einen Periodic Jitter (PJ), Data Dependent Jitter (DDJ) und Duty Cycle Distortion (DCD) zerlegen.
Der PJ-Anteil beträgt mehr als ein Viertel des Jitters. Es gibt klare spektrale Komponenten in der TIE-Spektrum-Darstellung, die starke Spitzen bei 7, 17 und 32 MHz zeigen. Dies bedeutet, dass der Jitter einen starken unkorrelierten deterministischen Jitter-Anteil hat, der vielleicht durch Signalübersprechen auf der Leiterplatte oder innerhalb des FPGA verursacht wird. Da dies ein Taktsignal und kein Datensignal ist, ist DDJ gleich Null. Der DCD-Anteil macht etwa ein Fünftel vom Gesamt-Jitter aus, was darauf hinweist, dass die Schaltung für die Taktaufbereitung einer weiteren Analyse und Optimierung bedarf.
Was könnte sonst noch im System interessant sein?
Um dies herauszufinden, wird im nächsten Schritt ein weiterer Takt im System untersucht, in diesem Fall ein 1,25-MHz-Takt. Wie Bild 4 zeigt, hat dieses Signal eine ganz andere Jitter-Charakteristik. Das offene Auge im Augendiagramm verdeutlicht, dass der Jitter des Taktsignals gering ist, was durch die TJ-Messwerte von ungefähr 4,4 ns bestätigt wird. Der Jitter macht also weniger als 0,55 % der Taktperiode aus. Die Jitter-Zerlegung zeigt, dass die RJ-Komponente ebenfalls ein sehr kleiner Teil des Gesamtjitters ist. Der PJ-Anteil ist auch relativ klein, und es gibt keine klaren spektralen Komponenten im TIE-Spektrum-Diagramm. Dies zeigt, dass der Jitter auf dem Signal kaum an unkorrelierte DJ-Komponenten gebunden ist. Dies ist ein wichtiger Hinweis. Bild 5 zeigt eine Darstellung mit Nachleuchtfunktion des Taktsignals, in der breite, fallende Flanken des Signals deutlich zeigen, dass sich das Tastverhältnis ändert. Wenn das embedded System überall die ansteigende Flanke des Takts nutzt, stellt dieses schwankende Tastverhältnis kein Problem dar. Wenn sich jedoch einige der Schaltkreise an der ansteigenden Flanke orientieren und andere Schaltkreise an der fallenden Flanke, dann kann dieser Jitter ein falsches oder unzuverlässiges Systemverhalten zur Folge haben.
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