Signalintegrität

(Bild: Rigol)

Signalintegrität

Bild 1: Die SPI-Analyse erfolgt über die analogen Kanäle des Oszilloskops. Rigol

Bei der Entwicklung neuer Produkte und Systeme rund um das Internet der Dinge (IoT) betreten viele Unternehmen Neuland und müssen einiges an Entwicklungsaufwand betreiben, um die ideale Kombination aus Form und Funktion für die jeweilige Anwendung zu erreichen. Vor allem bei sehr kleinen Bauformen stellen die Minimierung des Stromverbrauchs und eine lange Nutzungsdauer bei gleichzeitig maximaler Signalintegrität eine große Herausforderung dar.

Betrachtet man dabei von Anfang an auch die Anforderungen an die erforderlichen Test- und Prüfmaßnahmen, lassen sich die Optimierungsschritte und damit die Zeit bis zur erfolgreichen Markteinführung des Produkts merklich verkürzen. Die Auswahl der optimalen Prüfgeräte für die jeweilige Aufgabe ermöglicht es den Ingenieuren außerdem, ihre Budget-Vorgaben einzuhalten.

Form versus Funktion

Der Trend bei IoT-Produkten, vor allem Wearables, heißt nach wie vor: eleganter, leichter und kleiner. Die Optimierung des Produktdesigns steht mit solchen Vorgaben oft im Widerspruch zu den Ansprüchen an die Zuverlässigkeit, Robustheit und Signalintegrität. Die zunehmende Nachfrage nach wasserdichten und robusten Geräten mit integrierten Beschleunigungsmessern und anderen Sensoren etwa führt leicht zu Lösungen mit beeinträchtigter Signalintegrität, kürzerer Batterielebensdauer, schlechteren Reaktionszeiten und sogar kritischen Datenverlusten oder Systemfehlern.

Im Folgenden ist an einem Beispiel beschrieben, wie sich Probleme auf dem SPI-Peripheriebus erkennen lassen, dem gemeinsamen Kommunikationsprotokoll für Beschleunigungssensoren, GPS-Chips und viele weitere Sensoren und Aktoren. Die kontinuierliche Überwachung eines Designs auf zuverlässige Kommunikation ist eine wichtige Testmethode zur Gewährleistung der geforderten Qualitätsstandards. Dabei gibt es verschiedene Verfahren zur Verifizierung und Überprüfung der SPI-Kommunikation über die verschiedenen Entwicklungsschritte hinweg. Einige wichtige Funktionsparameter wie die Bandbreite, das Rauschverhalten oder das Impedanz-Verhalten können durch die Anbindung, das Layout, durch hohe Umweltanforderungen oder einfach nur durch die Langzeitnutzung beeinträchtigt werden.

Kontinuierliche Verifizierung

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Bild 2: Mit der Pass/Fail-Analyse lässt sich Übersprechen auf dem Kommunikationsbus erkennen. Rigol

Zunächst sind die entsprechenden Signale mit den analogen Kanälen eines Oszilloskops zu überwachen und zu verifizieren. In dem gewählten Beispiel haben die Verbindungen zwar ausreichend Bandbreite, aber es liegt auch Übersprechen vor, besonders auf den Daten- und Chipauswahlleitungen. Die grün dargestellten Buswerte in Bild 1 sind eine interne Decodierung dieses Signals durch das Oszilloskop. Solange diese bei jeder Übertragung stabil sind, dürfte das Rauschen kein Problem darstellen. Da in der Regel jedoch das Übersprechen problematisch ist, kann es sinnvoll sein, den Bus zu testen, während andere Peripheriegeräte im Wechsel bedient und aktiviert werden. Für die Suche nach störenden Pegeln lässt sich, wie in Bild 2 gezeigt, eine Pass/Fail-Maske verwenden.

Ein Vorteil bei diesem Ansatz ist, dass sich Masken leicht speichern und für verschiedene Board- oder Code-Revisionen innerhalb eines Projekts wiederverwenden lassen. Einfache Tests können daher helfen, die Version schnell zu identifizieren, bei der erstmals ein stärkeres Rauschen oder eine Leistungsänderung aufgetreten ist. Ist die Geräteleistung stabil genug, können die Entwickler Änderungen am Layout oder bei den Leitungsstärken vornehmen, um für den mechanischen Aufbau mehr Freiheiten zu erlangen. Treten jedoch signifikante Datenfehler auf, lassen sich die Mixed-Signal-Kanäle des Oszilloskops verwenden, um ein klareres Bild von der Dateninterpretation der IoT-Plattform zu erhalten.

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Bild 3: Die Mixed-Signal-Kanäle dienen zum Vergleich und zur Interpretation von Daten. Rigol

Für die digitalen Kanäle des Oszilloskops (oben in Bild 3) sind Schwellenwerte einstellbar, die den Buscontroller auf der IoT-Plattform simulieren. Das Gerät registriert nicht die analogen Signale, sondern interpretiert ihr digitales Äquivalent. Daher ist es bei Datenproblemen wichtig, sowohl die digitale als auch die analoge Darstellung zu betrachten. So lässt sich schnell herausfinden, wo Datenfehler auftreten und welche analoge Störung oder Rauschquelle möglicherweise dafür verantwortlich ist.

Einfache Latenzdarstellung

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Bild 4: Das Beispiel zeigt die Messung der Latenz zwischen SPI-Bus und anzusteuernder LED. Rigol

Nicht zuletzt müssen Entwickler bei der Implementierung von Sensoren in einem IoT-Gerät die Latenz zwischen der Buskommunikation und der betreffenden Aktion betrachten. Die Latenz hängt natürlich sowohl von der Plattform als auch von der Code-Methodik ab und kann sehr stark variieren. Im konkreten Beispiel geht es um die Zeit, die das System oder die Plattform benötigt, um die Peripheriedaten zu interpretieren und eine Aktion auszulösen. In einem einfachen Test, der eine LED umschaltet, wenn ein SPI-Lesevorgang abgeschlossen ist, lässt sich die Latenz mittels der Cursor-Messungen darstellen (Bild 4).

Damit können Entwickler modellieren, wie sich Codeänderungen auf die Latenz auswirken, um Entscheidungen über die Optimierung dieser Sensoren in Abhängigkeit von Anwendungsfall und Vorgaben zur Batterielebensdauer zu treffen.

Latenz, Rauschen, Bandbreite und Impedanz beeinflussen allesamt die Signalintegrität und die Zuverlässigkeit des Gerätes. Die beschriebenen Messtechniken lassen sich während der gesamten Entwicklungs-, Anwendungsfall- und Zuverlässigkeitsprüfung einsetzen, um das Gesamtdesign zu optimieren und Ausfallmodi zu antizipieren. Als Teil einer umfassenden IoT-Design-Strategie sind die kontinuierliche Auswertung von Signalintegrität und Grenzwerten eine wichtige Hilfe, um eine schnellere Markteinführung und hohe Kundenakzeptanz mit geringen Auswirkungen auf das Entwicklungsbudget zu erreichen. Moderne, preiswerte und einfach zu bedienende Testgeräte wie das Oszilloskop MSO4054 von Rigol sind daher für die Ingenieurteams eine unverzichtbare Hilfe bei der erfolgreichen Produktentwicklung.

Eck-DATEN

In dem Maße, wie das IoT weiter expandiert und Hausautomations-, Fitness-, Video- und Tracking-Anwendungen sowie traditionelle Embedded-Elektronik einschließt, nimmt auch die Notwendigkeit der Prüfung und Optimierung der entsprechenden Designs deutlich zu. Vor allem auch für kleinere Entwickler-Teams haben sich dabei eine Reihe von Testanforderungen herauskristallisiert, die sich mit dem Oszilloskop MSO4054 von Rigol sehr effizient lösen lassen.

Christian Rau

(Bild: Rigol)
Applikations-Ingenieur bei Rigol

(ku)

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