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MS-2728:高速模数转换器的转换误码率解密
技术文章
MS-2728
高速模数转换器的转换误码率解密 声和抖动,因此并非总是能确定预期数据和实际数据之间
的确切差异。相反,需要建立误差阈值,用于确定转换错
Ian Beavers 误和具有容许预期噪声的样本之间的界限。这与数字BER
就像很多其他半导体器件一样,高速模数转换器(ADC)并 不同,并不会对发送和接收的预期数据进行确切比较。相
不能始终像我们期望那样完美运行。它们存在一些固有限 反,首先必须量化样本的误差幅度,然后再确定是转换错
制,使其偶尔会产生超出正常功能的罕见转换错误。然 误,还是在转换器和系统的预期非线性范围内。
而,像测试和测量设备等很多实际采样系统不容许存在高 ADC后端数字接口的误码率必须低于转换器的内核CER ,
ADC转换误码率。因此,量化高速模数转换误码率(CER) 因此无法忽视。如果并非如此,那么数据输出传输误差将
的频率和幅度非常重要,这样工程师才能设计出具有合适 覆盖CER并成为主要误差来源。系统设计人员实际并不关
预期性能的系统。 心误差来自ADC 的哪一部分,但是,出于讨论目的,我们
高速或GSPS ADC(每秒千兆采样ADC)相对稀疏出现的转换 将仅关注ADC转换误码率。
错误不仅造成其难以检测,而且还使测量过程非常耗时。
亚稳态
该持续时间通常超出毫秒范围,达到几小时、几天、几周
高速ADC 中造成转换错误的一个常见原因是一种称为亚稳
甚至是几个月。为了帮助消减这一耗时测试负担,我们可
态的现象。高速ADC在将模拟信号转换为数字值的不同转
以在一定“置信度”的确定性情况下估算误码率,而仍然保
换级中往往会使用很多梯形比较器。如果比较器无法确定
持结果的质量。
模拟输入是高于还是低于其参考点时,就会产生可能导致
比特误码率(BER)与转换误码率(CER) 出现错误代码的亚稳态结果。当两个比较器的输入之差幅
与串行或并行数字数据传输中比特误码率的数字等效值类 度非常小或为零时,就可能发生这种情况,此时无法进行
似,转换误码率是转换错误数与样本总数之比。但是, 正确比较。由于此错误值会沿着流水线传播,因此ADC可
BER和CER之间有一些截然不同之处。数字数据流中的 能产生重大的转换错误。
BER测试采用长伪随机序列,该序列可于发送器中在传输 当差分模拟输入为相对较大的正值或负值时,比较器可以
两端使用常用种子值来启动。接收器预期将收到理想的传 快速计算出差值并给出明确决定。当差分值很小或为零
输。通过观察接收数据与理想数据的差异,便可精确计算 时,比较器做出决定所需的持续时间会长很多。如果在此
出BER 。两端之间伪随机序列数据中的失配(基于种子值) 决定点之前比较器输出锁存,则将产生亚稳态结果。
即视为比特错误。
与CER不同,误差测定不像纯数字比较那么简单。由于
ADC转换过程中始终具有小的非线性,另外还存在系统噪
MS-2728
图
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