(57)【要約】【課題】ランダムジッタとデタミニスティックジッタの成分のより正確な分離を行うこと【解決手段】ジッタのランダム成分とデタミニスティック成分が分離される。デタミニスティックジッタの測定値、及びランダムジッタの複数の値は、デタミニスティックジッタに対するランダムジッタの複数の第１の比（ζｍ１）を計算するために使用される。ランダムジッタの複数の値のそれぞれについて、ランダムジッタの値はデタミニスティックジッタの測定値と畳み込まれ、この結果についてダブルデルタ近似を行い、ランダムジッタとデタミニスティックジッタの複数の第２の比（ζｄｄ）を計算する。測定されたジッタ分布についてダブルデルタ近似が行われ、ランダムジッタとデタミニスティックジッタの比（ζｄｄｍｅａｓ）を得る。比（ζｄｄｍｅａｓ）は、複数の第１の比（ζｍ１）と複数の第２の比（ζｄｄ）の関係を使用して調節され、補正比（ζｍｌｃｏｒｒ）を生成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ジッタのランダム成分とデタミニスティック成分を分離するための方法であって、
測定されたジッタ分布を得るステップと、
ランダムジッタとデタミニスティックジッタの第１の複数の比を計算するために、デタミニスティックジッタ（１２）の測定値とランダムジッタの複数の値とを使用するステップと、
ランダムジッタとデタミニスティックジッタの第２の複数の比を計算するために、前記複数のランダムジッタのそれぞれの値について、ランダムジッタの値をデタミニスティックジッタの測定値と畳み込み（１３）、第１のタイプの近似を行うステップと、
ランダムジッタとデタミニスティックジッタの比を得るために、前記測定されたジッタ分布について前記第１のタイプの近似を行うステップと、及び
補正された比を生成するために、複数の第１の比と複数の第２の比の関係を使用して比を調節するステップとを含む、方法。
【請求項２】
前記測定されたジッタ分布が、ジッタアナライザを使用して被試験デバイスから得られる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記デタミニスティックジッタの測定値が、デバイス特性記述アナライザを用いて得られる、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記第１のタイプの近似が、以下の式を用いて行われ、
【数１】
2006276019.tif 000005
ここで、ＡＬが２つのガウス分布の左端の振幅を表し、ＡＲが２つのガウス分布の右端の振幅を表し、σＬが２つのガウス分布の左端の標準偏差を表し、σＲが２つのガウス分布の右端の標準偏差を表し、μＬが２つのガウス分布の左端の平均値を表し、μＲが２つのガウス分布の右端の平均値を表す、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記比（ζｄｄｍｅａｓ）が、前記複数の第１の比（ζｍｌ）からの値の一次補間を用いて調節される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記第１のタイプの近似が、ダブルデルタ近似である、請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ジッタのランダム成分とデタミニスティック成分を分離することに関する。
【背景技術】
【０００２】
ジッタは、デジタルデータ信号の論理遷移のタイミング変化の単位である。高速データレート（例えば、１ギガビット／秒（Ｇｂ／ｓ）より大きい）シリアル技術における標準的な慣行は、ランダムジッタ（Random Jitter：ＲＪ）とデタミニスティックジッタ（確定的ジッタ）（Deterministic Jitter：ＤＪ）という２つの副成分に関してジッタを分析することである。これらの副成分は２つの理由でジッタ分布全体から分離される。第１の理由は、回路をデバッグするための診断ツールを提供することである。第２の理由は、所与のビット誤り率（Bit Error Ratio）で測定されたトータルジッタＴＪ（ＢＥＲ）の迅速な評価を促進することである。
【０００３】
ジッタ分布は、理想的なポイントから所定の距離にある特定のデータ遷移を発見するための確率密度関数（ＰＤＦ）に密接に関係する。適用されるジッタ信号は、エッジのタイミング位置を判定するデータパターンに適用される位相変調である。例えば、正弦波の適用ジッタ信号φ（ｔ）＝Ａｓｉｎ（ωｔ）は、以下の式１に従うジッタＰＤＦ（ρ（ｘ））を生成する。
【０００４】
【数２】
2006276019.tif 000003
【０００５】
ジッタ分布のＲＪ及びＤＪは、ダブルデルタ技術（「２重ディラック」技術としても知られている）を使用して別々に近似され得る。ダブルデルタ技術では、ＲＪとＤＪの分布について２つの主な仮定が行われる。第１の仮定は、ＲＪがガウス分布に従うということである。ガウス分布は、３つのパラメータ、即ち、振幅、幅（標準偏差σによって表される）、及び平均値（μによって表される）によって指定される。ジッタ解析では、主なＲＪパラメータは幅（ガウス分布の標準偏差σ）である。第２の仮定は、ＤＪ分布が境界を付けられると仮定されることである。ダブルデルタ近似は、任意のジッタ分布が、振幅又は幅が必ずしも等しくない２つのガウス分布の合成として定量的に記述され得るという仮定の上に構築される。ダブルデルタ技術のさらなる情報については、例えば特許文献１と２を参照されたい。
【特許文献１】米国特許第６，２９８，３１５号
【特許文献２】米国特許第６，３５６，８５０号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従って、本発明の課題は、上述した技術的な問題を克服、又は少なくとも緩和することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の実施形態によれば、ジッタのランダム成分とデタミニスティック成分が分離される。デタミニスティックジッタの測定値、及びランダムジッタの複数の値は、デタミニスティックジッタに対するランダムジッタの複数の第１の比（ζｍ１）を計算するために使用される。ランダムジッタの複数の値のそれぞれについて、ランダムジッタの値はデタミニスティックジッタの測定値と畳み込まれ、この結果についてダブルデルタ近似を行い、ランダムジッタとデタミニスティックジッタの複数の第２の比（ζｄｄ）を計算する。測定されたジッタ分布についてダブルデルタ近似が行われ、ランダムジッタとデタミニスティックジッタの比（ζｄｄｍｅａｓ）を得る。比（ζｄｄｍｅａｓ）は、複数の第１の比（ζｍ１）と複数の第２の比（ζｄｄ）の関係を使用して調節され、補正比（ζｍｌｃｏｒｒ）を生成する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明により、ランダムジッタとデタミニスティックジッタの成分のより正確な分離が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
図１は、ジッタのランダム成分とデタミニスティック成分の分離を示すフローチャートである。ブロック１１では、被試験デバイスから、測定されたジッタ分布の合計を得る。これを図２に示す。
【００１０】
図２では、パルスパターン生成装置、又はデータ生成装置２１は、被試験デバイス（ＤＵＴ）２２によって処理するためのデータのパターンを生成する。例えば、ＤＵＴ２２は送信器又は送信チャネルである。ジッタアナライザ２３はＤＵＴ２２からデータ信号を受信する。ジッタアナライザ２３はデータ信号内のジッタを測定し、測定されたジッタ分布（ρｍｅａｓ（ｘ））の合計を求める。例えば、ジッタアナライザ２２は、ジッタ分布を生成することができるリアルタイムオシロスコープ、サンプリングオシロスコープ、時間間隔アナライザ、又は他の何らかのタイプのアナライザである。
【００１１】
図１に示されるブロック１２では、最も可能性の高いデタミニスティックジッタ分布が計算され、Ｊｐｐｍｌで表される。Ｊｐｐｍｌは計算された最も可能性の高い（ＭＬ）ピークツーピークジッタを表す。Ｊｐｐｍｌは、例えば非常に低ノイズ状態でＤＵＴの伝送経路のＳパラメータを測定し、符号間干渉タイミングジッタ分布を計算することによって計算される。
【００１２】
図３は、ＤＪ分布を計算するためのＳパラメータの測定値を示す。図３は、デバイス特性記述アナライザ３３に接続される被試験デバイス２２を示す。例えば、デバイス特性記述アナライザ３３は、被試験デバイス２２の特性記述を行うことができるベクトルネットワークアナライザ、又は他の何らかのアナライザである。
【００１３】
ブロック１３（図１）では、計算されたデタミニスティックジッタ（Ｊｐｐｍｌ）分布は、いくつかの値σｍｌを有するランダムジッタ（ＲＪ）分布と畳み込まれ、各σｍｌ値についてジッタ分布（ρｍｌ（ｘ））を生成することができる。このジッタ分布（ρｍｌ（ｘ））は、ＲＪとＤＪのダブルデルタ近似を得るために逆畳み込みされ得るダブルデルタ近似のジッタ分布（ρｄｄ（ｘ））として使用され得る。即ち、σｍｌの各値について、結果として生じる計算されたジッタ分布（ρｍｌ（ｘ）＝（ρｄｄ（ｘ））についてダブルデルタ近似を使用して、ダブルデルタ近似のためのＲＪ分布を表すσｄｄを求め、ダブルデルタ近似のためのＤＪ分布を表すＪｐｐｄｄを求める。
【００１４】
例えば、ダブルデルタ近似は以下の式２によって記述される。
【００１５】
【数３】
2006276019.tif 000004
【００１６】
式２では、下付き文字Ｌは、ダブルデルタ近似モデルの２つのガウス分布の左端を示す。下付き文字Ｒは、２つのガウス分布の右端を示す。ＡＬは、２つのガウス分布の左端の振幅を表す。ＡＲは、２つのガウス分布の右端の振幅を表す。σＬは、２つのガウス分布の左端の標準偏差を表す。σＲは、２つのガウス分布の右端の標準偏差を表す。μＬは、２つのガウス分布の左端の平均を表す。μＲは、２つのガウス分布の右端の平均を表す。
【００１７】
式２のダブルデルタ近似については、ランダムジッタ（ＲＪ）分布は、σｄｄ＝０．５＊（σＬ＋σＲ）によって表される。デタミニスティックジッタ（ＤＪ）分布は＝Ｊｐｐｄｄ＝（μＲ−μＬ）によって表される。
【００１８】
計算されたジッタ分布（ρｍｌ（ｘ）＝（ρｄｄ（ｘ））の各値について式２を解き、σｄｄ＝０．５＊（σＬ＋σＲ）とＪｐｐｄｄ＝（μＲ−μＬ）を得ることができる。
【００１９】
σｍ１の種々の値について、図４は、プロットされたデータポイント４１、４２、４３、４４、４５の、ｙ軸４０上のζｍｌ＝σｍｌ／Ｊｐｐｍｌの比と、ｘ軸５０上のζｄｄ＝σｄｄ／Ｊｐｐｄｄの比をプロットした例を示す。
【００２０】
図４に示されたζｍｌとζｄｄの関係を使用して、ダブルデルタ近似モデルに対して補正を行うことができる。
【００２１】
例えば、図１のブロック１４では、ダブルデルタ近似モデルが、測定されたジッタ分布（ρｍｅａｓ（ｘ））に適用され、測定されたジッタ分布（ρｍｅａｓ（ｘ））に関するζｄｄ０＝σｄｄ０／Ｊｐｐｄｄ０を得る。
【００２２】
図１のブロック１５では、畳み込まれたデータ（図４のプロットされたデータポイント４１、４２、４３、４４、４５によって表される）を使用して、ブロック１１で得た測定されたジッタ分布（ρｍｅａｓ（ｘ））の合計についてＲＪとＤＪの補正された比ζｍｌｃｏｒｒの値を得る。例えば、ブロック１３で使用されるように、ζｄｄについてζｄｄｍｅａｓの両側の最も近いポイントを使用して、比ζｍｌｃｏｒｒと比ζｄｄｍｅａｓの関係の一次近似を行うことができる。例えば、一次近似は以下の式３によって表される。即ち、
式３
ζｍｌ＝Ｋ１＋Ｋ２＊ζｄｄ
式３では、定数Ｋ１とＫ２は、ζｄｄｍｅａｓの両側でζｄｄの最も近い計算されたデータポイントを横切る線によって定義される定数である。例えば、図５によって示されるように、ポイント５１のζｄｄｍｅａｓは、図５に示すプロットされたデータポイント４３のζｄｄ値とデータポイント４４のζｄｄ値の間である。プロットされたデータポイント４３と４４を横切る線上にζｍｌｃｏｒｒをプロットすることによって、推定されたデータポイント５１が示すように、ζｍｌｃｏｒｒの値が得られる。
【００２３】
理解されるように、多くの他の近似を使用して、比ζｍｌと比ζｄｄとの間の関係を確立することができる。一般に、近似は、プロットされたデータポイント４１、４２、４３、４４、４５によって表される計算されたデータポイントの何らかのタイプの曲線の当てはめを含む。
【００２４】
ブロック１６では、より高い精度が必要な場合に、追加の反復を行うことができる。
【００２５】
比ζｍｌと比ζｄｄとの間の決定された関係により、ランダムジッタとデタミニスティックジッタの成分のより正確な分離が可能になる。例えば、多くの場合では、合計の測定されたジッタ分布の値とσの値をかなり正確に測定、及び／又は近似できる。次いで、ζｍｌを使用し、比ζｍｌ＝σ／Ｊｐｐを使用してＪｐｐの値を得ることができる。例えば、位相ノイズアナライザを使用してクロック信号の連続ノイズを積分し、二乗平均（ｒｍｓ）ノイズを得ることによってσを測定することができる。ｒｍｓノイズはσとして特定され得る。代案として、合計の測定されたトータルジッタ分布の値とＪｐｐの値を得ることができる。次いで、ζｍｌを使用してσの値を得ることができる。
【００２６】
上記の説明は、本発明の例示的な方法と実施形態を開示して説明したに過ぎない。当業者であれば理解されるように、本発明は、本発明の思想又は本質的な特徴から逸脱せずに他の特定の形態でも具現化され得る。従って、本発明の開示は、特許請求の範囲に記載された本発明の範囲を限定することではなく、例示することが意図されている。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明の一実施形態に従って、ジッタのランダム成分とデタミニスティック成分を分離することを示すフローチャートである。
【図２】本発明の一実施形態に従って、被試験デバイスから測定されたジッタ分布を得るジッタアナライザを示す図である。
【図３】本発明の一実施形態による、最も可能性のあるデタミニスティックジッタ分布を得るために被試験デバイスの特性を明らかにするデバイス特性記述アナライザを示す図である。
【図４】本発明の一実施形態による補正されたダブルデルタ近似値を得ることを示すために使用された比のプロットである。
【図５】本発明の一実施形態による補正されたダブルデルタ近似値を得ることを示すために使用された比のプロットである。
【符号の説明】
【００２８】
21  パルスパターン生成装置
22  被試験デバイス
23  ジッタアナライザ
33  デバイス特性記述アナライザ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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