本抖動簡介介紹了各種抖動類型的定義，包括隨機抖動類型：高斯、周期間、相鄰周期;和確定性抖動類型：占空比失真、脈沖寬度失真、脈沖偏斜和數據相關（模式）抖動。應用筆記還討論了各種抖動元件與系統誤碼率（BER）之間的關系。

什么是抖動？

SONET標準指出，“抖動被定義為數字信號的重要時刻從其理想位置在時間上的短期變化。重要時刻可能是（例如）最佳采樣時刻。光纖通道標準簡單地將抖動定義為“與事件理想時間的偏差”。

簡而言之，術語“抖動”描述了系統內的時序錯誤。在通信系統中，抖動的累積最終會導致數據錯誤。

對系統用戶最有價值的參數是這些數據錯誤的發生頻率，通常稱為誤碼率（BER）。稍后我們將更詳細地討論 BER。

首先，一些定義。基本抖動類型和定義如下表1所示。一些抖動類型有許多常用術語來描述相同的測量。其他術語描述了同一抖動類型的不同測量方法。如果使用多個術語來描述相同的抖動類型，則這些術語將一起列出。

抖動如何導致數據錯誤？

通過在特定時刻對數據信號進行采樣，從串行數據流中提取信息。理想情況下，這些采樣時刻始終發生在數據位時間的中心，在兩個相鄰的邊沿轉換點之間等距。抖動的存在會改變相對于采樣點的邊沿位置。然后，當數據邊位于采樣時刻的錯誤一側時，將發生錯誤。

如表1所述，總抖動可以表示為確定性抖動和任何特定誤差概率值下隨機抖動的標準差數之和。隨機抖動在上面定義為抖動，可以用高斯概率分布來描述。高斯分布是圍繞平均值對稱的。一個標準差 （1σ） 定義為包含 68.26% 總體到均值一側的窗口。表2列出了σ的倍數，并列出了適用于每個倍數的總人口比例。

確定性和隨機抖動求和的結果是另一種概率分布，其示例如圖1所示。該分布繪制概率與時序誤差幅度的關系圖，其特征在于具有表示確定性抖動成分的中心部分和作為（隨機抖動）高斯分布尾部的外部部分。所示的分布形狀稱為雙峰響應。

圖1.顯示確定性和隨機分量的概率直方圖。

將圖1所示的抖動概率分布添加到數據流中，可以有效地調制相對于采樣時刻的數據邊沿位置。如圖 2 所示，它顯示了疊加在數據轉移點上的概率直方圖的理想眼圖。與采樣時刻相關的數據錯誤的概率是第一個數據轉換到達得太晚或第二個數據轉換到達得太早的概率之和。該概率由圖 2 中采樣點曲線下方的陰影部分表示。

圖2.具有數據轉換時間概率直方圖的理想眼圖。

要找到發生數據錯誤的概率，必須將任一數據邊出錯的概率之和乘以實際發生轉換的概率。后者由平均轉換密度表示，并假設等于典型數據流的 50%。

舉個例子，考慮一個總確定性抖動為0.3UIp-p（包括所有非高斯時序誤差源）和0.05UI rms隨機抖動的數據流。最大允許抖動為1UIp-p;這是理想接收器在發生錯誤之前可以容忍的抖動量（請參閱下面的注釋）。使用公式 1 的表達式

DJ（pk） + n × RJ（rms） = TJ（pk）

代入TJ = 0.5UI（pk），DJ = 0.15UI（pk）和RJ = 0.05UI（rms），我們得到n = 7。這是將產生數據錯誤的隨機抖動的標準差 （σ） 數。對于高斯分布，1.28 × 10-10% 的樣本位于均值一側的 7σ 限制之外。總誤差率（BER）由公式2給出。

誤碼率 = （1.28 × 10?10% + 1.28 × 10?10%) × 50% = 1.28 × 10-10%

等式 2 的結果對應于 1.28 × 10 的 BER?12.

對應于±1σ至±10σ的隨機抖動限值的誤碼率見下表3。

注意：特定BER值下允許的最大抖動通常由系統規格或要求系統兼

審核編輯：郭婷