发射机功能符号错误直方图(Transmitter Functional Symbol Error Histogram)

出处

IEEE802.3dj d2.1 180.7.1新增测试项:Transmitter Functional Symbol Error Histogram

定义

发射机功能错误模板是指单个block中恰好出现n个符号错误的最大概率。该错误模板基于174A.8.5,使用BER = 2.4E-5 和 p = 1 计算得出,列于表180-17中。

归纳:接收机,测试方法、测试码型

Transmitter Functional Symbol Error Histogram测试码型:PRBS31Q

功能接收机(Functional Receiver, FRx)

功能接收机(Functional Receiver, FRx)核心目的是在不依赖被测发射机自身接收能力的前提下,构建一个标准化的、可重复的接收环境来评估发射机的实际误码表现。

  • 是一个独立于被测发射机(Tx under test)的光接收机
  • 必须满足 表 180--17 中规定的性能要求;
  • 在接收机输入前加一个 可变光衰减器(VOA) ,用于调节输入光功率,使得该接收机工作在其定义的 FRx_OMA 水平

通过以下公式,计算出功能接收机应工作的目标光功率水平(FRx_OMA) ,此功率模拟了最坏但可接受的接收条件。
FRx_OMA = Tx_OMA -- max(Tx_TDECQ -- Tx_TECQ,0) -- RxS_TECQ_correction --Channel_insertion_loss -- MPI_DGD_penalty_allocation + Tx_test_margin

RxS_TECQ_correction = RxS_OMA_max -- FRx_RxS
FRx_RxS is the "receiver sensitivity (OMAouter), each lane"

RxS_OMA_max is the "receiver sensitivity (OMAouter), each lane (max)"见下图:

如果实际接收机比标准要求更灵敏(FRx_RxS < RxS_OMA_max),则 correction 为正值,意味着系统有额外余量;反之则可能需降低输入功率。


Channel_insertion_loss:

Tx_test_margin is equal to 1.5 dB

测试符号误差测量方法

174A.8.3 PMA Error Histogram Measurement

该子条款描述了如何基于PMA层在测试过程中积累的计数数据,计算一组block错误直方图。这些直方图用于评估每条物理通道(lane)上的误码分布情况。

🔹 测量方法 对于每条通道 i,按照以下步骤测量直方图

i 条通道上,一个 test block 中恰好有 ktest symbol 出错的概率。

  • test_block_error_count_i_k:第 i 条通道上,包含 恰好 k 个 错误的 test block 数量。

  • test_block_total_count_i:第 i 条通道上总共分析的 test block 数量。

a) 生成测试码型

  • 在发送端设备的PMA层生成 PRBS31 或 PRBS31Q 测试序列(前期猜测是对的,小开心)*。*

b) 识别错误位

  • 在接收端的PMA层,使用 PRBS31 或 PRBS31Q 块错误检测器 从物理链路上识别出错误的比特。

c) 划分测试符号和测试块

  • 将接收到的数据流划分为一系列的 test symbols 和 test blocks

d) 统计错误并更新计数器

  • 对每个 test block ,统计其中含有一个或多个比特错误的 test symbols 数量。

  • 根据该 test block 中总的 test symbol 错误数量 ,递增相应的 bin 计数器

e) 确定分析的test block总数

  • 总共需要分析的 test block 数量由下方公式 (174A--1) 确定。
  • test_block_total_count_i:第 i 条通道上总共分析的 test block 数量。应足够大,以可靠地验证预期的BLER是否满足要求。

  • test_block_error_bin_i_16p:第 i 条通道上,包含 16个或更多 错误的 test block 数量。

  • test_block_error_count_i_k:第 i 条通道上,包含 恰好 k 个 错误的 test block 数量

  • 可通过直接测量或统计投影来确定。

  • 投影应能准确预测长期测试中会观察到的值,或者至少提供一个上限。

emmm......原理知道了,咋实操嘛?用啥测啊?

DSP能统计,可以直接筛选DSP测;或者第三方的理想接收机测,DCA可以直接统计吗?