曾经认为在高数据速率下测量符号间干扰 (ISI) 是不可能的，原因在于，ISI依赖于信道脉冲响应（如电缆、背板和互连），他认为这就像一个“糟糕的低通滤波器”。但有最近有一种新的测量技术，它借鉴了常用于测量无线调制的方法。
在2012年的一篇EDN文章中，Ransom Stephens 曾解释了在高数据速率下测量符号间干扰 (ISI) 是不可能的。原因在于，ISI依赖于信道脉冲响应（如电缆、背板和互连），他认为这就像一个“糟糕的低通滤波器”。这一结论是基于无法捕获和测量75个比特位的所有组合，因此将导致最坏的ISI。
不过，此一时彼一时，罗德与施瓦茨公司（R&S）开发出一种新的测量技术，它借鉴了常用于测量无线调制的方法。该技术使用信号模型来测量抖动，而不是使用时间间隔误差 (TIE) 测量集合的常规统计建模法。
采用抖动软件
目前可用的抖动测量软件均提供一系列详细的分析，其关键测量之一就是ISI的数量。串行数据信号传输二进制“1”作为高电平、“0”作为低电平，而从一个电平转换到下一个电平所需的时间长度是先前信号电平和通道（如电缆和背板）的函数。例如，在信号处于高电平几个比特后从高电平到低电平的转换（111110 模式），将不同于信号改变电平几个比特后发生的转换（101010 模式）。事实证明，ISI是导致总抖动的一个重要因素，尤其是在高比特率下。
为了将 ISI 与其它形式的抖动分开，必须有一种方法将其隔离。为此，可以在多次重复（通常为10次或更多）中检查重复数据模式中的每次转换，并计算每次转换的平均时间来测量 ISI。 这种方法平均了其它形式的抖动。如图1所示，每次转换对应直方图的平均值是根据恢复时钟测量的，并给出每个边沿的ISI。
图1：DDj测量采用了在重复数据模式上取转换相关直方图平均值的TIE测量法（来源：R&S）
ISI测量的数量由模式中的信号转换数量决定。例如，PRBS7 码型在127位的码长中包含63次唯一信号转换，因此将有63个ISI 值。最小和最大ISI值之间的差异即为ISI抖动。这是所有市面抖动软件所采用的方法。
但这种方法也有一些缺陷。首先，我们不可能知道是否所有其它形式的抖动都被平均掉了。此外，也不清楚数据模式的确切长度，以及怎样的模式才能确保最准确地测量ISI。
最明显的缺点也许是，对于给定模式，连续“1”或“0”的最长码流通常相对较短，这也是Stephens指出的缺点。长度为 2^(n-1) 的 PRBSn 模式最长码流为n-1个比特。PRBS7 模式（127 位长）的最长码流为6，而PRBS31模式（2G比特长）的最长码流为 31。由于必须采集大量的波形采样点，测量的实际极限是PRBS21（2.097 兆比特长），其最长码流为20。
码流短会导致ISI问题，尤其是在较高比特率下。码流长度限制了可以测量的通道长度，因为在高频即高比特率下，通道要比比特间隔或UI长很多。假设有一个具有 62.5 皮秒 UI的16 Gbps信号，一条10厘米的走线可能包含超过100个比特位；因此，要测量其效果就需要100比特的码流。
直接测量脉冲响应
在测量抖动的新方法中，并不是测量每次信号转换的一组时间间隔，然后再分析它们；而是将示波器采集的测量波形与采集的数据信号的理想波形进行比较。这个想法从测量调制射频载波误差矢量幅度 (EVM) 的常用测量技术中借鉴而来。该方法的一个主要益处是模型包含信号的阶跃响应，而正是这个阶跃响应生成了所有的ISI。
我们用具有短和长阶跃响应的基于信号模型的抖动测量来说明阶跃响应长度的重要性。图 2显示了对携带PRBS31码型的16 Gbps串行数据信号的测量。图中还显示了抖动测量结果，以及合成眼图和建模阶跃响应。合成眼图是通过阶跃响应过滤理想数据码型计算得出的。
图2: 对一个采用20 UI阶跃响应的16 Gbps信号进行抖动分析（来源：R&S）
阶跃响应长度为 20 UI (1.25 ns)，测得的ISI为9.2 ps。以75 UI的阶跃响应长度重复测量，ISI 测得值为13.5 ps（图 3）。较长的阶跃响应暴露出距阶跃上升沿1.08 ns处的纹波，这会导致额外4.3 ps的ISI。
图3: 对采用75 UI阶跃响应的16 Gbps信号进行抖动分析（来源：R&S）
将频率响应（幅度和相位）与测试通道上的矢量网络分析仪 (VNA) 测量进行比较，实验结果表明，从该抖动测量得出的脉冲响应是准确的。该实验在“高速数据通信接口的信号完整性分析”一文中进行了描述，对比结果如图4所示。
图4：VNA（蓝色迹线）与建模阶跃响应（橙色迹线）的频率响应测量比较
ISI通常是串行数据系统中的限制因素，因此即使对非常长的信号模式，能够快速准确地测量它也是信号完整性分析的巨大进步。采用适合测量波形的信号模型来计算通道的阶跃响应，无需具有超深存储和处理能力的示波器或TIE分析仪， 从而提供了一种测量ISI的准确方法。
（参考原文： Is it possible to measure ISI at high data rates）
责编：Amy Guan
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