Dies liegt vor allem daran, dass diese Systeme zunehmend in relativ kleine SoCs, FPGAs oder ASICs integriert sind. Diese kundenspezifischen Anwendungsprozessoren und ihre Funktionen bilden das Herzstück moderner Elektronik – von einfachen Eigenentwicklungen bis hin zu den neuesten IoT-Anwendungen und der allgegenwärtigen Elektronik, die wir täglich nutzen.
Viele Entwickler, die an kundenspezifischen Embedded-Systemen arbeiten, verlassen sich auf Oszilloskope, um verschiedenste Probleme zu debuggen und zu visualisieren. Preisgünstige Oszilloskope können seit Jahren grundlegende Timing- und Rauschprobleme, Signalqualität und Datenfehler analysieren. Dank vieler Funktionen älterer Oszilloskope, wie der Verwendung digitaler Kanäle in der Mixed-Signal-Analyse (MSO), der seriellen Dekodierung sowie der Signalsuche und -aufzeichnung, ist dieses Gerät das wichtigste Werkzeug für die grundlegende Fehlersuche am Arbeitsplatz jedes Ingenieurs. Bei bestimmten Herausforderungen, wie der Jitter-Analyse oder der Untersuchung von Signalverzerrungen, stoßen herkömmliche Oszilloskope jedoch schnell an ihre Grenzen. Hierfür sind erweiterte Analysefunktionen erforderlich, die in der Regel das Budget des durchschnittlichen Ingenieurs übersteigen.

Hochwertige Oszilloskope bieten seit Langem Optionen für erweiterte Analyse- und Messfunktionen, wie beispielsweise die Jitter-Analyse, die angesichts der Komplexität moderner Designentwicklung unerlässlich ist. Die UltraVision II-Plattform von Rigol kombiniert mehrere kundenspezifische ASICs mit FPGAs zu einer hochintegrierten, zuverlässigen und kostengünstigen Testplattform, die auf einem fortschrittlichen Analyse- und Debugging-Konzept basiert. Das Oszilloskop der MSO8000-Serie (siehe Titelbild) ist Rigols umfassendstes Werkzeug für Embedded-Design und kann Signale bis zu 2 GHz charakterisieren sowie komplexe Signalintegritäts-, Verzerrungs- und Timing-Probleme analysieren.

Zusammenfassend bietet die MSO8000-Serie die umfassendsten Analysefunktionen, den größten Speicher und die höchste Abtastrate ihrer Klasse. Die Funktionen der MSO8000 sind speziell für die Entwicklung eingebetteter Systeme und die Fehleranalyse konzipiert, um die Überprüfung und das Debugging moderner Testanforderungen zu beschleunigen. Die Funktionen zur schnellen und einfachen Durchführung komplexer Signalanalysen werden im Folgenden detailliert beschrieben.

Charakterisierung des Jitterverhaltens:
Die Genauigkeit eines Signalzyklus ist für die digitale Datenübertragung, insbesondere bei hohen Datenraten, entscheidend. Selbst geringfügige Änderungen der Taktfrequenz beeinflussen Fehlerraten und Datendurchsatz. Diese zeitbasierten Fehler lassen sich jedoch mit einem herkömmlichen Oszilloskop, wie es bei üblichen seriellen Übertragungsgeschwindigkeiten üblich war, nicht einfach visualisieren.

Die Jitter-Analysefunktion der MSO8000-Serie bietet die Lösung. Dank hoher Abtastraten und großem Speicher vergleicht das Oszilloskop Zeitänderungen über Tausende von Taktübergängen. Dadurch lassen sich Zeitschwankungen unter 100 Pikosekunden visualisieren und über längere Zeiträume verfolgen.

Ein Schlüsselfaktor zur Visualisierung von Jitter ist der Zeitintervallfehler (TIE). Der TIE ist definiert als die Zeitdifferenz zwischen der idealen und der tatsächlich gemessenen Taktflanke. Es gibt zwei Messmethoden zur Fehleranalyse bei der TIE-Messung. Eine davon ist die TIE-Trenddarstellung. Dieses Diagramm zeigt den kumulativen Fehler der TIE-Werte über die Zeit. Diese Trendvisualisierung ist ein wertvolles Analysewerkzeug, da sie periodische Ursachen von Schwankungen aufzeigt. Abbildung 2 zeigt ein Hochgeschwindigkeits-Taktsignal (Kanal 1, gelb) und den TIE-Schwankungstrend (lila).

Die Einheit der vertikalen Achse für den TIE-Trend beträgt 10 Nanosekunden/DIV. Der Trend zeigt, dass der TIE-Jitter periodisch verläuft. Dies bedeutet, dass ein periodisches Signal oder Ereignis die Taktfrequenz beeinflusst. Der TIE-Trend lässt sich mithilfe des Cursors genauer messen (siehe Abbildung 3). Mit dem Cursor können Sie die Signalperiode einfach messen und die Frequenz (1/DX) berechnen. Direkte Messungen am TIE-Trend sind ebenfalls möglich. Die Periode des TIE-Trends ist ein wichtiger Hinweis auf die Ursache von Jitterproblemen.

Neben dem TIE-Trend lässt sich auch die Verteilung der TIE-Werte berechnen. Form und Standardabweichung der TIE-Werte sind wichtig, um die Ursache zu ermitteln. Die Visualisierung des Signalhistogramms eignet sich hierfür (siehe Abbildung 4).

Es ist wichtig, die Natur der TIE-Werte und -Trends sowie deren Verteilung richtig zu verstehen. Wie bereits beschrieben, wird die TIE als periodisch akkumulierte Änderung des Störsignals berechnet. Der TIE-Trend ähnelt somit dem Integral des Störsignals. Daher lässt sich aus dem TIE-Trend in Abbildung 4 eine Periodenänderung einer Rechteckwelle ableiten. In diesem Beispiel ist zu erkennen, dass die Periode des Taktsignals zunächst linear ansteigt (steigender Trend) und anschließend wieder linear abfällt (fallender Trend). Dieser lineare Anstieg zeigt, dass die Taktperiode des Signals stabil ist, jedoch größer als die erwartete optimale Taktperiode sein muss. Dasselbe gilt für den linearen Abfall: Auch hier muss die Periode einen stabilen Wert aufweisen und kleiner als die erwartete Periode sein. Die Periode schwankt also zwischen zwei stabilen Werten, die einmal über und einmal unter der erwarteten Periode liegen. Die Frequenzmessung im Trend zeigt, dass die Schwankung durch ein 10-kHz-Rechtecksignal verursacht wird. Die Histogrammdarstellung zeigt, dass die Fluktuation konstant zu sein scheint, da die TIE-Verteilung gleichmäßig und symmetrisch über diese Werte verteilt ist.

Für den untersuchten Stromkreis wurden nahegelegene Signalquellen gemessen und das 10-kHz-Interferenzsignal ermittelt (siehe Abbildung 5, blaue Kurve).

Jitter kann durch verschiedene Faktoren verursacht werden, darunter Probleme mit den PLLs, Stromschwankungen im Schaltkreis oder Störaussendungen. Die folgenden Beispiele konzentrieren sich auf die Verwendung von Histogrammen zur Jittermessung, da sie die durch die Jitterkorrektur hervorgerufenen Änderungen veranschaulichen.
Da sowohl sinusförmige als auch dreieckförmige Störwellen ein sinusförmiges Integral zur Jitterursache aufweisen, reicht es nicht aus, allein anhand des Trends Rückschlüsse auf die Störquelle zu ziehen. Das Histogramm und seine Standardabweichung sind zusätzliche Hilfsmittel zur genaueren Identifizierung des Störsignals. Beispielsweise zeigt das Histogramm in Abbildung 6 eine bimodale Verteilung der TIE-Werte mit einem sinusförmigen TIE-Trend.

Die Histogrammstatistik misst eine Standardabweichung (Sigma-Wert) von etwa 3,2 Nanosekunden. Da der Mittelwert dieses Trends nahe null liegt, kann die Standardabweichung im Histogramm auch näherungsweise als Effektivwert des Trendsignals betrachtet werden (siehe Effektivwertmessung, unten links). Die grafische Darstellung des Histogramms kann helfen, potenzielle Schiefe visuell darzustellen, beispielsweise wenn das Signal langsam abweicht und sich dann schnell korrigiert.

Abbildung 7 zeigt ein gutes Beispiel für eine asymmetrische Fluktuationsverteilung, die im Verlauf der TIE-Fluktuationen dennoch nahezu sinusförmig erscheint. Diese Verteilung erleichtert die Identifizierung des Prozesses, der die Variabilität verursachen könnte.

Die Jitteranalyse ist wichtig, da sie die Datenintegrität und letztendlich Fehler betrifft, die Systemzeit oder Bandbreite kosten. Daher reicht die reine Analyse der Timing-Variationen nicht aus; die Art der Datendarstellung für den Benutzer ist ebenso wichtig. Der MSO8000 bietet verschiedene Taktrückgewinnungsverfahren zur Jittermessung. Ein serieller Datenstrom kann einen expliziten Takt verwenden oder gemäß einer definierten Taktfrequenz verarbeitet werden. Alternativ kann der Datenstrom auch eine PLL-Schaltung zur Periodenbestimmung nutzen.

Die oben beschriebenen Messungen wurden mit konstanter Takteinstellung durchgeführt. Abbildung 8 zeigt hingegen eine Jittermessung desselben Signals aus Abbildung 7, die mit dem MSO8000 unter Verwendung einer PLL-Rückgewinnungsmethode erster Ordnung mit einer Schleifenbandbreite von 200 kHz durchgeführt wurde. Durch diese dynamische Taktrückgewinnung wird das Jitterverhalten deutlich verbessert, und die bimodalen Schwankungen im Histogramm sind nicht mehr vorhanden.

Eine vertikale Vergrößerung des Trends ist nun hilfreich, um feinere Jitter-Schwankungen zu analysieren (in Abbildung 9, 500 ps/DIV). Periodischer Jitter ist hier zwar noch sichtbar, aber deutlich reduziert und dürfte potenzielle Bitfehler nicht mehr beeinflussen.

Sobald alle Jitter-Ereignisse analysiert und eliminiert wurden, kann der Trend weiter reduziert werden (unter 500 ps/DIV), um das Rauschverhalten zu analysieren (siehe Abbildung 10). Das MSO8000 ermöglicht zudem eine direkte statistische Tabellenansicht der TIE-Werte sowie einen Vergleich von Periodenzyklen (Zyklus-zu-Zyklus) oder von positiven/negativen Impulsen (+/- Breite zu +/- Breite). Sobald der gesamte Systemjitter erfolgreich behoben ist, können Rauschquellen unter 500 Pikosekunden pro Teilung angezeigt werden, wie in Abbildung 10 dargestellt. Das Oszilloskop MSO8000 ermöglicht außerdem eine direkte statistische Tabellenansicht der TIE-Werte sowie von Zyklus-zu-Zyklus-Werten und Werten, die aus den positiven und negativen Breiten berechnet werden.

Zusammengenommen ermöglicht dieses neue Jitter-Analyse-Tool eine sorgfältige Visualisierung und Analyse von Jitter-Problemen in wichtigen seriellen Kommunikationsverbindungen, die weit über die Fähigkeiten eines typischen Mittelklasse-Oszilloskops hinausgehen.

Signalqualitätsdiagramm und Augendiagramm:
Jitter ist nur eine der Eigenschaften, die die Gesamtsignalqualität beeinflussen. Ziel jeder Analyse der Signalqualität ist die Reduzierung von Datenfehlern in der Sender-Empfänger-Kommunikation. Fehler werden häufig durch Timing- und Jitterprobleme verursacht. Probleme können jedoch auch durch unzureichende Bandbreite, eine fehlerhafte Masseverbindung, erhöhtes Rauschen oder ungenügende Impedanzanpassung entstehen, was sich alles negativ auf die Bitinterpretation durch den Empfänger auswirkt. Die beste Methode zur Visualisierung der Gesamtsignalqualität ist die Anzeige des Augendiagramms – eines Musters des übertragenen Datensignals. Traditionell werden diese Messmethoden mit leistungsstarken und teuren Oszilloskopen durchgeführt. Die Echtzeit-Anzeige des Augendiagramms ist eine hervorragende Möglichkeit zur Validierung und Fehlersuche in seriellen Datenverbindungen, bei denen Durchsatz und eine niedrige Bitfehlerrate entscheidend für die Systemleistung sind.

Das Augendiagramm analysiert die überlappenden, ausgerichteten Datenleitungen des Signals und synchronisiert diese Bitfolgen mit dem wiederhergestellten Takt. Die bereits beschriebenen Taktrückgewinnungsoptionen, die zur Jittermessung ausgewählt werden können, lassen sich auch für die Augendiagrammanalyse verwenden. Das Augendiagramm entsteht durch Überlagerung der einzelnen Bitfolgen. Aus Tausenden von Bitfolgen wird anschließend ein Dichtediagramm erstellt. Dadurch entsteht ein Muster, das in Abbildung 11 dargestellt ist. Dieses Muster wird als Augenmuster oder Augendiagramm bezeichnet, da die Form in der Mitte einem offenen Auge ähnelt, das sich an beiden Seiten an einem Punkt schließt. Ziel ist es, ein offenes Auge zu erhalten und somit die Bitzustände (0 oder 1) in der Mitte des Auges korrekt zu interpretieren.

Dieses fortschrittliche Analyseverfahren ermöglicht die Überprüfung von Kabeln und Steckverbindern. Darüber hinaus lassen sich die Auswirkungen auf die Signalqualität während des Entwicklungsprozesses anhand unerwünschter Effekte wie Übersprechen oder anderer Emissionen identifizieren.

Das Augendiagramm in Abbildung 11 verdeutlicht beispielsweise einige potenzielle Probleme. Abhängig vom eingestellten Schwellenwert am MSO8000 berechnet das Gerät Breite und Höhe des Auges. Aufgrund der weniger ausgeprägten Ränder des Auges ist erkennbar, dass dieses Signal eine begrenzte Bandbreite aufweist, was problematisch sein kann. Die Qualität lässt sich analytisch beurteilen, indem sichergestellt wird, dass Augenpegel, Augenbreite und Signalanstiegszeit den im Datenblatt angegebenen Werten entsprechen oder diese übertreffen. Frequenzunsicherheiten bezüglich des Taktgebers treten ebenfalls in derselben Messung auf. Dies zeigt sich daran, dass die Histogrammkurve keine Gaußsche Verteilung aufweist, wie sie bei guter Signalqualität zu erwarten wäre. Darüber hinaus zeigt das Auge ein gewisses Rauschverhalten; d. h., die Amplitude schwankt während der Übertragung, und das Auge schließt sich vertikal.

Sobald die Ursache der Frequenzschwankungen identifiziert und die Störungen beseitigt sind, öffnet sich das Auge wieder (siehe Abbildung 12).

Die Histogrammdarstellung zeigt nun, dass die verbleibende Frequenzschwankung zumindest symmetrisch ist. Diese Verbesserung ist auch bei einem breiteren Blickfeld erkennbar. Sobald die nahe Rauschquelle identifiziert und eliminiert ist, verbessern sich sowohl Höhe als auch Breite des Blickfelds (siehe Abbildung 13), und das Signal wird präziser.

Mit dieser Messung wird das Bandbreitenproblem des Signals noch deutlicher sichtbar, da die Flankensteilheit hier mit den schmaleren Blicklinien besser analysiert werden kann. Es zeigt sich auch, dass während der Datenübertragung weiterhin unterschiedliche Amplitudenwerte auftreten, die die Blicklinie noch leicht verengen.
Abbildung 14 zeigt schließlich eine verbesserte Bandbreite nach dem Austausch der Senderschaltung durch eine optimierte Version. Die Histogrammverteilung verdeutlicht, dass einige Ausreißer in den Signalschwankungen nicht mehr auftreten. Die verbesserte Bandbreite wird deutlich an der verbesserten Flankensteilheit und einer vollständig offenen vertikalen Blicklinie.

Zusammenfassung:
Die Fehleranalyse digitaler Datensignale in eingebetteten Systemen ist eine zentrale Anforderung moderner Elektronik. Moderne, leistungsstarke Digitaloszilloskope erweitern die Analysemöglichkeiten für Ingenieure im Arbeitsalltag. Die UltraVision-II-Technologie von Rigol und die Oszilloskope der MSO8000-Serie ergänzen diese Werkzeuge um die Option der Jitter- und Augendiagrammanalyse. Diese umfassende Signalqualitätsanalyse ist zudem kostengünstig und benutzerfreundlich. Die Jitter- und Augendiagrammanalyse des MSO8000 vereinfacht die Visualisierung und Analyse der Gesamtsignalqualität in seriellen Datenverbindungen sowie die Fehlersuche bei Problemen mit Taktung, Rauschverhalten und Bandbreite erheblich. Mit neuen Analysefunktionen, einer Speichertiefe von 500 Mpts und einer hohen Abtastrate (10 GSa/s), basierend auf der UltraVision-II-Plattform, bietet die MSO8000-Serie von Rigol eine Komplettlösung für aktuelle Entwicklungen in diesem Bereich.

Autor: Autor: Boris Adlung, RIGOL Technologies, Gilching