Da Kommunikationsgeschwindigkeiten sich dem Gigabit-Bereich annähern, müssen Digitaltechniker erkennen, dass Frequenzbereichsmessungen wertvolle Informationen über das Verhalten im Zeitbereich liefern. Ebenso übernehmen HF- und Mikrowellentechniker zunehmend Aufgaben im Bereich der Signalintegrität in digitalen Anwendungen. Dies erfordert die Fähigkeit, Messungen im Zeitbereich durchzuführen. Dieser Artikel untersucht den Zusammenhang zwischen Signalmessungen in der einen Domäne und Beobachtungen in der anderen. Wertvolle Daten und Informationen zur Basis-Bitfehlerrate werden analysiert.
Es ist selten, dass ein Elektrotechnikstudent mit umfassenden Kenntnissen sowohl der digitalen Elektronik als auch der Hochfrequenz- und Mikrowellentechnik abschließt. Der junge Ingenieur, der sich auf digitales Design spezialisiert hat, wählt diese Spezialisierung wahrscheinlich, weil er mit Computern arbeiten möchte. In der Regel hat der Student, der sich auf Hochfrequenztechnik spezialisiert, eine Vorliebe für Funkkommunikation, die er bereits vor Beginn seines Studiums entwickelt hat. Ein typisches Elektrotechnikstudium umfasst in der Regel einige Kurse, die sowohl digitale Elektronik als auch Hochfrequenz- und Mikrowellentechnik abdecken. Wenn es jedoch darum geht, sich zu spezialisieren, nach Abschluss der Einführungskurse Wahlkurse zu belegen und sich auf die zukünftige Karriere vorzubereiten, wird jeder Student wahrscheinlich einen ganz eigenen Weg einschlagen. Der eine Weg führt in die Welt der Booleschen Zahlen und Karnaugh-Diagramme, der andere in die von Maxwell und Smith.
Für viele beginnen sich diese Wege im Laufe ihrer beruflichen Entwicklung zu überschneiden. Da Standard-Computersysteme Übertragungsgeschwindigkeiten von zwei, fünf und sogar über zehn Gbit/s erreichen, liegt die Vermutung nahe, dass eine Konvergenz zwischen der digitalen Welt und der Welt der Hochfrequenz- und Mikrowellentechnik stattfindet. Was bedeutet das für Mikrowellentechniker? Obwohl sie lediglich Nullen und Einsen übertragen, ist ihr Wissen in Bereichen wie Übertragungsleitungen, Rauschunterdrückung, Phasenregelschleifen und Kommunikationstheorie unerlässlich für die Entwicklung funktionsfähiger digitaler Kommunikationssysteme. Für Digitaltechniker bleibt ihr Wissen über digitale Logik, Datenkodierung, Fehlererkennung und -behebung weiterhin entscheidend. Anstatt dieses Wissen nun für Sicherheitsanwendungen oder die Behebung von durch Speichermedienfehler beschädigten Daten zu nutzen, kommt es in Kommunikationssystemen zum Einsatz, in denen der Übertragungskanal bei hohen Geschwindigkeiten die Signale selbst bei einem Abstand von weniger als einem Meter zwischen Sender und Empfänger beeinträchtigen kann.
Welche Faktoren qualifizieren einen Hochfrequenztechniker für die digitale Kommunikationswelt? Und umgekehrt: Warum ist ein Digitaltechniker effektiver, wenn seine Daten Mikrowellensignale enthalten? Eine der Fähigkeiten, die es beiden Ingenieursgruppen ermöglicht, sich in die jeweils andere Welt einzufühlen, ist ihr Verständnis für Zeit- und Frequenzbereich. Die Beobachtung eines digitalen Bitstroms auf einem Oszilloskop in Verbindung mit einem intuitiven Verständnis seines Frequenzbereichsäquivalents liefert wertvolle Informationen über die Integrität (oder deren Fehlen) des Signals. Die Messung des Frequenzgangs oder der Bandbreite eines Kommunikationskanals und die Vorhersage der zeitlichen Veränderung der Bitform helfen, die Eignung dieses Kanals zu bestimmen.
Ein elektrisches Signal kann als Spannungsverlauf über die Zeit dargestellt werden. So werden Signale auf einem Oszilloskop angezeigt. Das Signal kann auch als Leistung über der Frequenz dargestellt werden. So zeigt es ein Spektrumanalysator an. Mathematisch gesehen sind Zeit- und Frequenzsignale durch die Fourier-Transformation miteinander verknüpft. Die Fourier-Transformation transformiert ein Signal bzw. eine Funktion aus dem Zeitbereich in den Frequenzbereich. Sie zeigt an, welche Frequenzen im Zeitverlauf enthalten sind. Einfache Beispiele hierfür sind Sinus- und Rechteckwellen. Betrachten wir eine Sinuswelle mit einer Periode von 1 ns (Abbildung 1A). Welche Frequenzen sind in diesem Signal enthalten? Ganz einfach: Es ist nur eine Frequenz vorhanden, ein einzelner Ton bei 1 GHz (Abbildung 1B). Wie sieht es mit einer Rechteckwelle mit einer Periode von 1 ns aus? Man könnte erwarten, dass sie ebenfalls Frequenzanteile bei 1 GHz aufweist. Es ist jedoch offensichtlich, dass dieses Signal mehr Spektralanteile enthält als die Sinuswelle mit derselben Periode. Neben dem 1-GHz-Ton ist auch Energie bei 3 GHz, 5 GHz, 7 GHz usw. vorhanden (Abbildungen 1C und D). Das Signal besteht aus einem Ton der Grundfrequenz (dem Kehrwert der Signalperiode) und seinen ungeraden Harmonischen. Mit steigender Frequenz der Harmonischen nimmt jedoch deren Amplitude ab. Je komplexer ein Signal im Zeitbereich wird, desto komplexer wird auch sein Spektrum im Frequenzbereich. Beispielsweise folgt das Spektrum eines digitalen 2-Gbit/s-Datenstroms im Gegensatz zu den vorherigen Beispielen einer Funktion (sin x)/xy; es enthält kein Signal bei 2 GHz oder 2-GHz-Harmonischen (Abbildungen 1E und F). Die 1-GHz-Rechteckwelle entspricht einem 2-Gbit/s-Signal mit dem Muster 1-0-1-0-1-0, und die spektralen Nullstellen für die Rechteckwelle und die „reale“ digitale Kommunikation sind identisch.
Abbildungen 1A, B, C, D, E, F. Zeitbereichs- und Frequenzbereichsmessungen einer 1-GHz-Sinuswelle, einer 1-GHz-Rechteckwelle und eines 2-Gb/s-Datenflusses.
Es ist auch möglich, die Zeitbereichsantwort eines Signals zu bestimmen, wenn seine Frequenzkomponenten bekannt sind. Das heißt, das Frequenzspektrum eines Signals kann verwendet werden, um den Amplitudenverlauf über die Zeit zu ermitteln. Dies geschieht mithilfe der inversen Fourier-Transformation. Dies gilt für alle Beispiele in Abbildung 1. Ist das Frequenzspektrum (anstatt des Zeitbereichsverlaufs) bekannt, lässt sich der Zeitbereichsverlauf bestimmen. Obwohl Abbildung 1 dies nicht zeigt, sind Phaseninformationen für eine genaue Rekonstruktion erforderlich.
Bei der Betrachtung digitaler Daten auf einem Oszilloskop erwartet man, dass eine Folge nahezu rechteckiger Impulse logische Einsen und das Fehlen eines Impulses logische Nullen darstellt. Das Ergebnis kann jedoch bei der Betrachtung eines digitalen Hochgeschwindigkeitssignals überraschend sein. Logische Einsen sind nicht so rechteckig, und logische Nullen sind möglicherweise nicht einmal flache Linien auf dem Pegel 0. Stattdessen können die Signalflanken deutliche Steigungen aufweisen, die einen großen Teil der Impulsdauer oder Bitperiode beanspruchen. Nach dem Übergang eines Signals von „0“ auf „1“ kann es überschwingen und oszillieren, bis es sich auf einem „endgültigen“ Pegel einpendelt. Siehe Abbildung 2.
Die grundlegende Filtertheorie kann einige der Faktoren erklären, die diese suboptimalen Datensignalformen verursachen. Beim Entwurf eines Filters besteht das Hauptziel üblicherweise darin, einen bestimmten Frequenzbereich zuzulassen und einen anderen zu unterdrücken. Angesichts der vorangegangenen Erläuterung des Zusammenhangs zwischen dem Frequenzgehalt eines Signals und seinen Zeitbereichseigenschaften sollte klar sein, dass die Filterung einer Signalform deren Form wahrscheinlich verändert. Jede Änderung des Frequenzspektrums eines Signals führt zu einer Änderung seines Zeitbereichsverhaltens. Betrachten wir das Spektrum der 1-GHz-Rechteckwelle in Abbildung 1D. Was würde geschehen, wenn das Signal durch einen Tiefpassfilter geleitet würde, der Frequenzen unter 2 GHz zulässt und Frequenzen über 2 GHz unterdrückt? Das einzige verbleibende Spektralelement wäre der 1-GHz-Ton. Die Rechteckwelle wird zu einer Sinuswelle. Was würde geschehen, wenn der Filter Frequenzen unter 4 GHz zulässt und Frequenzen über 4 GHz unterdrückt? Das Signal bestünde aus einem 1-GHz-Ton und einem 3-GHz-Ton. Das Signal wäre keine 1-GHz-Sinuswelle, aber auch nicht die ursprüngliche 1-GHz-Rechteckwelle.
Abbildung 3 zeigt den Effekt des Tiefpassfilters auf die Rechteckwelle. Man erkennt, dass sich die Anstiegs- und Abfallzeiten der Flanken verlangsamt haben. Außerdem sind an den Spitzen und Tälern der Impulse Spitzen und Täler zu sehen. Tatsächlich ähnelt das Signal stark einer schnellen Sinuswelle (dem 3-GHz-Ton), die einer langsameren Welle (dem 1-GHz-Ton) überlagert ist. Der Filter erfüllt seine Funktion wie erwartet.
Die obigen Beispiele sind recht einfach. Reale Filterkonstruktionen werden diese Ergebnisse nicht liefern. Mehrere Aspekte müssen berücksichtigt werden:
1) Erfahren alle Frequenzen, die dem Filter unterzogen werden, die gleiche Laufzeitverzögerung? Falls nicht, wie wirkt sich dies auf die Wellenform im Zeitbereich aus?
2) Erfahren alle Signalspektren im Durchlassbereich die gleiche Dämpfung? Einige Filterdesigns weisen im Durchlassbereich eine Welligkeit (variable Dämpfung) auf, während andere vor dem Abfall eine Maximierung (einen kleinen Verstärkungsbereich) zeigen. Wie wirkt sich dies auf die Wellenform im Zeitbereich aus?
3) Beachten Sie, dass sich die Wellenform ändert, wenn das Signalspektrum verändert wird – sei es durch Dämpfung, Verstärkung oder durch Änderung der Phasenbeziehung zwischen den Spektralelementen des Signals. Ist eine Verzerrung der Wellenform akzeptabel?
Bei der Filterentwicklung ist es wichtig zu wissen, ob die Eigenschaften im Zeit- oder Frequenzbereich Priorität haben. Manche Filter bieten eine ausgezeichnete Frequenzunterdrückung, gehen aber mit Verzerrungen der Signalform einher.
Ein digitales Kommunikationssystem gilt als korrekt funktionierend, wenn der Empfänger Einsen als Einsen und Nullen als Nullen korrekt interpretieren kann. Fehler werden als Bitfehler bezeichnet. Die Leistungsfähigkeit eines Systems wird üblicherweise durch die Bitfehlerrate (BER) beschrieben, d. h. durch das Verhältnis von fehlerhaft empfangenen Bits zur Gesamtzahl der empfangenen Bits. Typische Werte liegen in der Größenordnung von einem Fehler pro Billion übertragener Bits. Eine niedrige BER wird in der Regel erreicht, wenn ein großer Abstand zwischen den Pegeln logischer Einsen und logischer Nullen besteht und wenn logische Entscheidungen zeitlich weit von den Übergängen einer logischen Null zu einer logischen Eins (oder umgekehrt) entfernt getroffen werden. Der „Entscheidungspunkt“ befindet sich üblicherweise in der Mitte des Bits (zeitlich gesehen), genau zwischen den Pegeln logischer Einsen und logischer Nullen. Weicht das Signal vom Ideal ab und nähert es sich dem Entscheidungspunkt, steigt die Wahrscheinlichkeit einer fehlerhaften Entscheidung. Daher kann die Bitfehlerrate (BER) beeinträchtigt werden, wenn die Bitform von idealen rechteckigen Wellenformen abweicht. In digitalen Hochgeschwindigkeits-Kommunikationsnetzen entsteht Wellenformverzerrung üblicherweise durch die Veränderung des Signalspektrums beim Durchlaufen des Systems. Die soeben besprochenen Filterkonzepte lassen sich auf digitale Hochgeschwindigkeits-Kommunikationssysteme anwenden.
Eine häufige Ursache für Signalverzerrungen ist der Kommunikationskanal. Als Kanal kann jedes Medium dienen, das das Signal vom Sender zum Empfänger überträgt, beispielsweise eine Leiterbahn auf einer Leiterplatte, ein Metallkabel oder ein Glasfaserkabel. Die meisten Kanäle weisen eine Art Tiefpassfiltercharakteristik auf. Es gibt verschiedene Mechanismen, die Signale mit sehr hohen Frequenzen während ihrer Ausbreitung dämpfen. Bei Leiterbahnen auf Leiterplatten oder Metallkabeln liegt dies daran, dass dielektrische Materialien bei hohen Frequenzen höhere Verluste aufweisen als bei niedrigen. Hochfrequente Signale breiten sich eher in den äußeren Bereichen der Leiter aus, anstatt den gesamten Querschnitt des Kabels zu durchdringen. Die effektive Leitfähigkeit wird reduziert, und die Dämpfung nimmt zu. Die Dämpfung des Hochfrequenzspektrums eines digitalen Signals kann einen ähnlichen Effekt haben wie die Dämpfung einer Rechteckwelle durch einen Tiefpassfilter. Die Anstiegs- und Abfallflanken werden verlangsamt. Bei Glasfasern können Hochfrequenzverluste auftreten, wenn das Licht, das die digitalen Informationen transportiert, unterschiedliche Wege zurücklegt, da mehrere Ausbreitungsmoden (Pfade) entlang der Faser gleichzeitig existieren können. Daher erreichen die digitalen Informationen, die sich als Lichtimpulse ausbreiten, den Empfänger zeitlich dispers. Diese zeitlich dispersen Lichtimpulse weisen ähnliche Eigenschaften wie ein elektrischer Impuls auf, der einen Tiefpassfilter durchlaufen hat. Die Geschwindigkeit an den Flanken ist reduziert, und die Impulsform ändert sich. Mit abnehmender Impulsqualität steigt die Wahrscheinlichkeit von Bitfehlern.
Die genaueste Methode zur Charakterisierung der Hochfrequenzübertragungsfähigkeit eines elektrischen Kanals ist die Verwendung eines Netzwerkanalysators. Dieser speist eine Sinuswelle in den Kanal ein und misst die am anderen Ende austretende Sinuswelle. Das Verhältnis von Ausgangs- zu Eingangssignal gibt die Dämpfung entlang des Kabels an. Durch Durchlaufen eines breiten Frequenzbereichs mit der Sinuswelle lässt sich die Dämpfungscharakteristik des Kabels innerhalb dieses Bereichs bestimmen.
Abbildung 4 zeigt eine Messung mit einem Netzwerkanalysator entlang eines 25 cm langen Abschnitts einer herkömmlichen Leiterplatte. Bei niedrigen Frequenzen ist die Dämpfung kaum vorhanden. Mit steigender Signalfrequenz nimmt die Dämpfung jedoch zu. Was lässt sich daraus über die Einsatzmöglichkeiten dieses Kanals in einem digitalen Hochgeschwindigkeitskommunikationssystem schließen? Gemäß der Filtertheorie ähnelt der Frequenzgang des Kabels dem eines Tiefpassfilters. Niedrige Frequenzen passieren den Kanal nahezu unverändert, während hohe Frequenzen gedämpft werden. Die übertragenen Bits werden beim Durchlaufen des Kanals verändert. Welche Veränderung erfahren sie? Verschiedene Ansätze können hierauf angewendet werden. Der Frequenzgang des Kabels lässt sich mithilfe der Fourier-Transformation mathematisch in den Zeitbereich transformieren. Das Ergebnis ist die Impulsantwort des Kanals. Diese gibt Aufschluss darüber, wie ein sehr kurzer Impuls zeitlich gestreut und in seiner Amplitude reduziert wird. Das ideale Impulssignal hat eine Zeitbreite von null. Im Frequenzbereich entspricht dies einer unendlichen Bandbreite. Beim Durchlaufen des Kanals durch den idealen Impuls werden die hochfrequenten Anteile eliminiert. Im Zeitbereich führt die Hochfrequenzdämpfung beim Verlassen des Kanals zu Impulsdispersion. Die Anstiegs- und Abfallzeiten verlangsamen sich. Wie wirkt sich dies auf die Kommunikationsqualität aus? Bei geringem Abstand zwischen den Logikpegeln Eins und Null ist die Wahrscheinlichkeit höher, dass der Empfänger am Kanalende den Bitpegel falsch bestimmt. Welche Auswirkungen hat Impulsdispersion im Zeitverlauf? Bei starker Dispersion kann die Energie eines Bits in den Zeitschlitz benachbarter Bits eindringen. Dieses Phänomen wird als Intersymbolinterferenz (ISI) bezeichnet und ist eine weitere potenzielle Fehlerquelle für den Empfänger.
An dieser Stelle mag es sinnvoll erscheinen, auf den Netzwerkanalysator zu verzichten und stattdessen ein reales digitales Kommunikationssignal einzuspeisen, um die Bitqualität beim Verlassen des Kanals direkt mit einem Hochgeschwindigkeitsoszilloskop zu beobachten. Dies ist ein gängiges Vorgehen. Üblicherweise wird ein Kommunikationssystem jedoch anhand seiner einzelnen Komponenten wie Sender, Kanal und Empfänger spezifiziert. Denn die Komponenten eines Kommunikationssystems können von verschiedenen Herstellern stammen. Jede Komponente muss separat spezifiziert werden. Die Messung des Frequenzgangs mit einem Netzwerkanalysator ermöglicht die Gewinnung dieser Kanaldaten.
Eine andere, aber verwandte Technik zur Kanalcharakterisierung besteht darin, einen sehr schnellen Sprungimpuls in den Kanal einzuspeisen und den Impuls am Ausgang mit einem Breitbandoszilloskop zu beobachten. Der Vergleich von Ausgang und Eingang zeigt, wie ein Kanal digitale Bits beeinträchtigt. Diese Technik ist als Zeitbereichsübertragung (TDT) bekannt. Abbildung 5 zeigt die TDT-Antwort des Kanals, der zuvor mit dem Netzwerkanalysator in Abbildung 4 gemessen wurde. Das Eingangssignal ist durch die blaue Kurve dargestellt. Der Sprungimpuls nach dem Durchgang durch die Leiterplatte ist durch die rote Kurve dargestellt. (Die Echtzeitverzögerung zwischen Eingang und Ausgang wurde reduziert, um den Vergleich der Flankensteilheitsänderungen zu erleichtern.) Dies ist nicht die Impulsantwort des Kanals, sondern seine Sprungantwort. Dennoch lassen sich ähnliche Ergebnisse beobachten. Wäre der Kanal ideal, wäre der Ausgangssprung identisch mit dem Eingangssprung, jedoch mit einer Zeitverzögerung aufgrund der Kanallänge. Wie bei der Impulsantwort verlangsamt jedoch die Dämpfung der hohen Kanalfrequenzen die Flankensteilheit. Warum? Weil der Kanal die hochfrequenten Signalanteile abgeschwächt hat, die für eine schnelle Flankenänderung notwendig sind.
Die DTT-Antwort kann in den Frequenzbereich transformiert werden, um den Frequenzgang des Kanals darzustellen. Diese Funktion lässt sich in das Gerät integrieren, sodass es ähnliche Ergebnisse wie ein Netzwerkanalysator liefert. Somit können sowohl der Netzwerkanalysator als auch das DTT-Oszilloskop Ergebnisse im Zeit- und Frequenzbereich durch „native“ Messungen und transformierte Ergebnisse liefern.
Der Mikrowellentechniker weiß, dass es für den Empfänger sehr schwierig ist, das gesamte Signal zu absorbieren, wenn sich Energie entlang einer Übertragungsleitung oder eines Kanals ausbreitet. Wird die Energie nicht absorbiert, muss sie irgendwohin gelangen. In den meisten Fällen wird das Restsignal entlang der Übertragungsleitung zurückreflektiert. Dies führt zu zwei Problemen: Da dem Entscheidungsschaltkreis des Empfängers weniger Signal zur Verfügung steht, steigt die Wahrscheinlichkeit für Fehler und die Bitfehlerrate (BER, Schwebungsrate) verschlechtert sich. Das zweite Problem besteht darin, dass die reflektierte Energie zum Sender zurückkehren kann. Kann der Sender das reflektierte Signal nicht absorbieren (was konstruktionsbedingt sein kann), wird es zum Empfänger zurückreflektiert. In diesem Fall empfängt der Empfänger zwei Signale, die sich häufig überschneiden. Das Hauptsignal kann beeinträchtigt werden, wenn es sich um eine logische Null handelt und eine „Phantom“-Eins hinzugefügt wird. Ebenso wird eine logische Eins mit einer hinzugefügten „Phantom“-Null vom idealen Signal abweicht. In beiden Fällen verringert sich der Abstand zwischen Einsen und Nullen, und die Fehlerwahrscheinlichkeit beim Empfänger steigt.
Dies führt zu einer weiteren Messtechnik aus der Mikrowellentechnik, die in der digitalen Kommunikation zunehmend an Bedeutung gewinnt. Es ist entscheidend, den Signalweg vom Sender zum Empfänger durch den Kanal zu bestimmen und festzustellen, ob Signale vom Empfänger reflektiert werden. Eine Reflexion tritt immer dann auf, wenn sich die Impedanz des Signalwegs ändert. Besitzt eine Übertragungsleitung eine charakteristische Impedanz von 50 Ω und der Empfänger eine Impedanz von 60 Ω, werden etwa 9 % der am Empfänger ankommenden Spannung reflektiert. Reflexionen können auch entlang des Kanals auftreten. Änderungen der Kanalbreite, verursacht durch Löcher und Verbindungen, dielektrische Änderungen oder andere Faktoren, die die Impedanz beeinflussen, führen zu Signalreflexionen.
Der Mikrowellentechniker nutzte erneut einen Netzwerkanalysator, um das Reflexionsverhalten zu charakterisieren. Für diese Messung wird ein Signal in das Testgerät, beispielsweise ein Kabel oder einen integrierten Schaltkreis, eingespeist. Ein Richtkoppler dient dazu, die in entgegengesetzter Richtung laufenden Signale zu erfassen und zu beobachten. Die Stärke des reflektierten Signals wird mit der Stärke des eingespeisten Signals verglichen. Das Ergebnis wird als Rückflussdämpfung bezeichnet. Durch Variation des Frequenzbereichs des eingespeisten Signals lässt sich die Rückflussdämpfung in Abhängigkeit von der Frequenz bestimmen. Typischerweise wird es mit steigender Frequenz schwieriger, die Impedanz zu kontrollieren, und die Reflexionen nehmen zu.
Eine ähnliche Messung findet im Zeitbereich statt. Sie wird mit einem Breitbandoszilloskop durchgeführt und als Zeitbereichsreflektometer (TDR) bezeichnet. Das Gerät ist im Wesentlichen identisch mit dem zuvor beschriebenen TDT. Anstatt jedoch den Impuls des Eingangssignals beim Eintritt in das Gerät und beim Austritt am gegenüberliegenden Ende zu messen, werden die reflektierten Signale am selben Port wie das Eingangssignal gemessen. Während der Netzwerkanalysator Reflexionen in Abhängigkeit von der Frequenz darstellt, zeigt das TDR Reflexionen in Abhängigkeit von der Zeit an. Ist die Ausbreitungsgeschwindigkeit bekannt, arbeitet das TDR ähnlich wie ein Radar. Kennt man den Zeitpunkt der Rückkehr der Reflexionen (Echos) zum Oszilloskop, lässt sich die Position der Reflexion präzise bestimmen. Die Stärke einer Reflexion ist direkt proportional zur Impedanz. Daher kann das TDR die Impedanz in Abhängigkeit von der Position darstellen. Abbildung 6 zeigt den Bildschirm eines TDR für eine 50-Ω-Übertragungsleitung, bei der die Impedanz auf 33 Ω abfällt, wieder auf 55 Ω ansteigt, erneut auf 33 Ω abfällt und schließlich wieder auf 55 Ω ansteigt.
Es ist aufschlussreich, die Rückflussdämpfungsmessung des Netzwerkanalysators mit der Impedanzmessung des TDR zu vergleichen, insbesondere bei mehreren Reflexionsstellen. Das Impedanzprofil des TDR zeigt jede Stelle an, an der sich die Impedanz geändert hat. Steile Anstiege im TDR-Profil deuten auf eine erhöhte, abfallende Impedanz hin. Wie sieht dasselbe Bauteil bei der Messung mit dem Netzwerkanalysator aus? Hier wird die Reflexion in Abhängigkeit von der Frequenz dargestellt. Es gibt keinen direkten Hinweis darauf, wo die Reflexionen auftreten oder ob mehrere Stellen vorhanden sind. Unabhängig davon, ob eine oder mehrere Reflexionen auftreten, wird die gesamte reflektierte Energie in Abhängigkeit von der Frequenz angezeigt. Ein interessantes Phänomen kann auftreten, wenn zwei oder mehr Impedanzdiskontinuitäten auftreten, die größer als alle anderen sind. Bei zwei Reflexionen werden zwei Signale zum Messgerät zurückgesendet. Da das Signal der weiter entfernten Reflexion eine größere Strecke zurückgelegt hat als das Signal der näheren Reflexion, entsteht eine Phasenverschiebung zwischen dem ersten und dem zweiten reflektierten Signal. Die beiden reflektierten Signale überlagern sich entweder phasengleich, um 180 Grad phasenverschoben oder irgendwo dazwischen (±180 Grad). Die Phasenbeziehung hängt vom Abstand der Reflexionspunkte, der Ausbreitungsgeschwindigkeit und der Signalfrequenz ab. Da der Frequenzdurchlauf des Testsignals üblicherweise über einen weiten Bereich, beispielsweise von 50 MHz bis 20 GHz, durchgeführt wird, verschieben sich die beiden reflektierten Signale mit steigender Frequenz wahrscheinlich in und gegenphasig. Sind die beiden reflektierten Signale vollständig phasenverschoben, ist das Gesamtsignal klein (null, wenn beide Signale die gleiche Amplitude haben). Sind die Signale phasengleich, erreicht das Gesamtsignal sein Maximum. Die resultierende Rückflussdämpfung variiert frequenzabhängig zwischen Maximum und Minimum. Siehe Abbildung 7. Obwohl das vom Netzwerkanalysator angezeigte Frequenzsignal nicht direkt auf das Vorhandensein von Mehrfachreflexionen hinweist, ist das Muster systematischer Maxima und Minima im Frequenzbereich ein gängiger Indikator dafür, dass mindestens zwei Reflexionen die Gesamtantwort maßgeblich beeinflussen.
Abbildung 7. Bildschirm eines Netzwerkanalysators, der eine Übertragungsleitung mit mehreren Stellen zeigt, an denen Reflexionen auftreten.
Die vertikale Achse des Netzwerkanalysators ist in Dezibel (dB) angegeben. Im ungünstigsten Fall ist die reflektierte Signalleistung 5 dB geringer als die Sendeleistung, also etwa 32 % der Sendeleistung. Die reflektierte Spannung ist jedoch tatsächlich mehr als 50 % höher als die ursprüngliche Sendeleistung. Dies tritt auf, wenn sich die Signale der beiden Reflexionsorte phasengleich überlagern. Die Aufrechterhaltung der Impedanz ist für eine niedrige Bitfehlerrate (BER) in der digitalen Kommunikation unerlässlich. Überlagern sich die beiden Reflexionen phasenverschoben, ist die gesamte reflektierte Signalleistung nur 30 dB (0,1 %) geringer als die ursprüngliche Sendeleistung. Die reflektierte Spannung beträgt dann 3 % der ursprünglichen Spannung. Die Fourier-Transformation ermöglicht es dem Netzwerkanalysator, die Zeitbereichsantwort ähnlich wie das TDR darzustellen, und umgekehrt.
Das Phänomen, bei dem die Flanken eines Bitstroms nicht zum erwarteten Zeitpunkt auftreten, sondern entweder vor- oder nacheilen, wird als „Jitter“ bezeichnet. Mit steigenden Datenübertragungsgeschwindigkeiten besteht eine der Hauptschwierigkeiten darin, sicherzustellen, dass der Empfänger keine logische Entscheidung trifft, während sich das eingehende Signal gerade ändert. Wird eine Entscheidung nahe einer Signalflanke getroffen, erhöht dies wahrscheinlich die Bitfehlerrate (BER). Jitter ist daher eine Ursache für die Verschlechterung der BER. Was verursacht Jitter? Er ist auf verschiedene Mechanismen zurückzuführen, für deren Verständnis Kenntnisse aus der Mikrowellentechnik hilfreich sein können. Die Bitrate des Senders wird üblicherweise durch einen Referenztakt bestimmt. Arbeitet dieser Takt nicht mit einer präzisen Frequenz, werden die übertragenen Daten mit einer variablen Rate gesendet. Während Digitaltechniker dieses Phänomen als „Jitter“ bezeichnen, sprechen Mikrowellentechniker eher von „Phasenmodulation“ oder „Frequenzmodulation“. In diesem Fall handelt es sich um eine unerwünschte Modulation. Instinktiv untersucht der Mikrowellentechniker den Takt im Frequenzbereich. Wir haben bereits erwähnt, dass bei einer idealen Sinuswelle, die von der Uhr ausgesendet wird, im Frequenzbereich ein einzelner Ton zu beobachten wäre. Bei einer Rechteckwelle wären der Grundton und seine ungerade Harmonische vorhanden. Was geschieht aber, wenn die Uhr eine Sinuswelle mit leicht variierender Frequenz aussendet? Dies ist tatsächlich recht häufig. Kein Oszillator kann einen reinen Ton erzeugen. Die interne Elektronik erzeugt stets ein gewisses Rauschen, welches eine zufällige Frequenzschwankung des Oszillators verursacht. Diese zufällige Schwankung äußert sich als Streuung des Spektrums um die erwartete Frequenz. Mikrowellentechniker bezeichnen dies als „Phasenrauschen“. Die Änderungsrate der Phase (Frequenz) beinhaltet eine Zufallskomponente.
Der Digitaltechniker, der Signale auf einem Oszilloskop betrachtet, sieht Flanken, die zeitlich zufällig verschoben sind. Anstatt von „Phasenrauschen“ spricht er von „zufälligem Jitter“. Dies sind zwei Beschreibungen desselben Phänomens: eine aus der Perspektive des Zeitbereichs und die andere aus der Perspektive des Frequenzbereichs. Jitter kann auch systematisch auftreten. Das zuvor beschriebene ISI-Phänomen ist ebenfalls ein Jitter-Mechanismus. ISI streut die Impulse. Wenn die Impulsflanken zeitlich von ihren idealen Positionen verschoben sind und dadurch Energie in benachbarte Bits eindringt, entsteht Jitter. Jitter kann auch periodisch sein. Beispielsweise kann die Schaltgeschwindigkeit die Frequenz modulieren, wenn der Taktgeber des Senders ein schlecht geregeltes Schaltnetzteil besitzt. Im Zeitbereich spricht man von „periodischem Jitter“, im Frequenzbereich von „Frequenzmodulation“. Dieses Phänomen ist im Zeitbereich schwer direkt zu beobachten, da sich der Effekt wahrscheinlich über Tausende oder sogar Millionen von Bits ausbreitet. Im Frequenzbereich hingegen ist dieser Effekt deutlich sichtbar. Wenn ein Signal einer Frequenzmodulation unterzogen wurde, lassen sich leicht Töne oder Seitenbänder ober- und unterhalb der Taktfrequenz beobachten, wobei ein Versatz durch die Schaltfrequenz (Modulationsfrequenz) verursacht wird.
Die Möglichkeit, Hochgeschwindigkeitssignale sowohl im Zeit- als auch im Frequenzbereich zu untersuchen, liefert wertvolle Erkenntnisse über die Ursachen guter oder schlechter Leistung. Jede Betrachtungsweise hat ihre Vor- und Nachteile. Mit steigenden Datenübertragungsgeschwindigkeiten profitieren alle Ingenieure, die mit digitalen Hochgeschwindigkeitskommunikationssystemen arbeiten, davon, sich mit beiden Bereichen vertraut zu machen.
Von Greg LeCheminant, Agilent Technologies, Inc.
