Метрика импульсного отклика для процедур оптимизации
metric = optPulseMetric(P,N,dt,B)B. Функция вычисляет эти метрики из матрицы импульсной характеристики P, используя количество выборок на символ Nи равномерный интервал выборки dt.
При отсутствии глаза на целевом уровне BER B, то optPulseMetric функция увеличивает BER до тех пор, пока не будет реализована положительная высота.
Разрешение optPulseMetric функция ограничена количеством выборок на символ N.
Показатели невозврата в ноль (NRZ) для глаз оцениваются на уровне BER, где сообщается как о центре, так и о максимальной высоте глаз. Если глаз не открыт в целевом BER, BER увеличивается до тех пор, пока не будет найден измеримый контур глаза. Фактическое используемое значение BER определяется значением usedBER в выходных данных metric.
optPulseMetric Результаты для статистического анализа глазОпределите параметры исследования системы. Установите целевой коэффициент битовых ошибок (BER) на 1e-9, время символа на 100 пс, число выборок на символ на 16 и потери канала на 4 дБ.
targetBER = 1e-9; SymbolTime = 100e-12; N = 16; dBLoss = 4;
Вычислите интервал выборки.
dt = SymbolTime/N;
Создайте модель канала с указанной потерей.
channelModel = serdes.ChannelLoss('Loss',dBLoss,'dt',dt,... 'TargetFrequency',1/SymbolTime/2);
Определите системный object™ CTLE.
ctle = serdes.CTLE('WaveType','Impulse',... 'SampleInterval',dt,'SymbolTime',SymbolTime,'Mode',2);
Обработка импульсной характеристики канала с помощью объекта CTLE System.
impulse = ctle(channelModel.impulse);
Преобразуйте импульсную характеристику в импульсную.
P = impulse2pulse(impulse,N,dt);
Вычислите метрику импульса быстрой оптимизации.
metric = optPulseMetric(P,N,dt,targetBER);
Получение результата optPulseMetric функционируют по всему глазу.
Для этого сначала найдите количество полных единичных интервалов в импульсной характеристике.
nUI = floor(size(P,1)/N);
prMatrixSort = sort(abs(reshape(P(1:N*nUI),N,[])).',1,'descend');Затем преобразуйте BER в число наибольших выборок импульсной характеристики, чтобы получить usedBER контур. Средняя высота - это первая строка (наибольшее значение) отсортированной импульсной характеристики. Шум - это сумма следующего отсортированного импульсного отклика nBER интервалы выборки.
nBER = floor(min(abs(log(targetBER)/log(2)),nUI-1)); meanEyeHeight = prMatrixSort(1,:); Noise =sum (prMatrixSort(2:nBER+1,:),1);
Вычислите статистические показатели глаза и 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 график статистического глаза и результатов 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 глаз и метрик импульсов быстрой 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 об осуществлении общего электрического ввода-вывода (CEI) OIF-CEI-04.0, раздел 16.3.10.2.