Импульсная метрика ответа для стандартных программ оптимизации
metric = optPulseMetric(P,N,dt,B)B. Функция вычисляет эти метрики из импульсной матрицы ответа P, использование количества выборок на символ N, и универсальный интервал выборки dt.
Если нет никакого глаза на целевом уровне BER B, затем optPulseMetric функционируйте увеличивает BER, пока положительная высота не понята.
Разрешение optPulseMetric функция ограничивается количеством выборок на символ N.
Невозврат, чтобы обнулить метрики глаза (NRZ) оценивается на уровне BER, где об и центральных и максимальных высотах глаза сообщают. Если глаз не открыт в целевом BER, BER увеличен, пока измеримый контур глаза не найден. О фактическом используемом BER сообщает значение usedBER сообщаемый в выходе metric.
optPulseMetric Результаты к статистическому анализу глазаЗадайте системные параметры исследования. Установите целевую частоту ошибок по битам (BER) на 1e-9, время символа к 100 пикосекундам, количеству выборок на символ к 16 и потерю канала для 4 дБ.
targetBER = 1e-9; SymbolTime = 100e-12; N = 16; dBLoss = 4;
Вычислите демонстрационный интервал.
dt = SymbolTime/N;
Создайте модель канала в заданной потере.
channelModel = serdes.ChannelLoss('Loss',dBLoss,'dt',dt,... 'TargetFrequency',1/SymbolTime/2);
Задайте Систему CTLE object™.
ctle = serdes.CTLE('WaveType','Impulse',... 'SampleInterval',dt,'SymbolTime',SymbolTime,'Mode',2);
Обработайте импульсную характеристику канала с Системным объектом CTLE.
impulse = ctle(channelModel.impulse);
Преобразуйте импульсную характеристику в импульсный ответ.
P = impulse2pulse(impulse,N,dt);
Вычислите быструю метрику импульса оптимизации.
metric = optPulseMetric(P,N,dt,targetBER);
Получите результат optPulseMetric функция в целом глазу.
Для того, чтобы сделать это, сначала найдите количество полных единичных интервалов в импульсном ответе.
nUI = floor(size(P,1)/N);
prMatrixSort = sort(abs(reshape(P(1:N*nUI),N,[])).',1,'descend');Затем преобразуйте BER в количество самых больших импульсных выборок ответа, чтобы получить usedBER контур. Средняя высота является первой строкой (самое большое значение) отсортированного импульсного ответа. Шум является суммой следующего nBER отсортированного импульсного ответа демонстрационные интервалы.
nBER = floor(min(abs(log(targetBER)/log(2)),nUI-1)); meanEyeHeight = prMatrixSort(1,:); Noise =sum (prMatrixSort(2:nBER+1,:),1);
Вычислите статистический глаз и метрики глаза.
[stateye,vh,th] = pulse2stateye(P,N,2); th2 = th*SymbolTime*1e12; [~,~,contours,~,EHmax,~,~,~,~,EW,~,~,~,~,eyeAreas,~,COM] = ... serdes.utilities.calculatePAMnEye(2,targetBER, ... th2(1),th2(end),vh(1),vh(end),stateye);
Постройте статистический глаз и результаты optPulseMetric функция.
figure, ax = axis; subplot(1,2,1) th4 = [(0:N-1),NaN,(0:N-1)]*dt*1e12; plot(th4,[meanEyeHeight,NaN,-meanEyeHeight]/2,'r--',... th4,[meanEyeHeight-Noise,NaN,Noise-meanEyeHeight]/2,'m:','linewidth',2) legend('Mean eye level','BER eye contour') title('Fast Optimization Pulse Metric') ylabel('(V)') xlabel('(ps)') axis(ax) subplot(1,2,2) hold all imagesc(th2,vh,stateye) plot(th2,contours,'m:','linewidth',2) title('Statistical Eye and Contour') axis('xy'); si_eyecmap = serdes.utilities.SignalIntegrityColorMap; colormap(si_eyecmap) xlabel('(ps)') ylabel('(V)')
Сравните результаты статистических метрик глаза и быстрых метрик импульса оптимизации.
comparisonTable = table([metric.maxEyeHeight*1e3;metric.eyeWidth*1e12;... metric.eyeArea*1e12;metric.centerCOM; metric.usedBER], ... [EHmax*1e3; EW;eyeAreas; COM; targetBER],... 'VariableNames',{'optPulseMetric','StatisticalEye'},... 'RowNames',{'Max Eye Height (mV)','Eye Width (ps)','Eye Area [V*ps]',... 'Center COM','BER'}); disp(comparisonTable)
optPulseMetric StatisticalEye
______________ ______________
Max Eye Height (mV) 379.36 367.69
Eye Width (ps) 93.75 79.347
Eye Area [V*ps] 17.902 17.847
Center COM 11.597 10.853
BER 1e-09 1e-09
[1] IEEE 802.3bj 93 A.
[2] Соглашение OIF-CEI-04.0 о Реализации Общего электрического ввода-вывода (CEI), разделите 16.3.10.2.