FPGA的亚稳态

1. 应用背景

1.1 亚稳态发生原因

在FPGA系统中,如果数据传输中触发器的Tsu和Th不满足,或者复位过程中复位信号的释放相对于有效时钟沿的恢复时间(recovery time)不满足,就可能产生亚稳态,此时触发器输出端Q在有效时钟沿之后比较长的一段时间处于不确定的状态,在这段时间里Q端在0和1之间处于振荡状态,而不是等于数据输入端D的值。这段时间称为决断时间(resolution time)。经过resolution time之后Q端将稳定到0或1上,但是稳定到0或者1,是随机的,与输入没有必然的关系。

1.2 亚稳态发生场合

只要系统中有异步元件,亚稳态就是无法避免的,亚稳态主要发生在异步信号检测、跨时钟域信号传输以及复位电路等常用设计中。

1.3 亚稳态危害

由于产生亚稳态后,寄存器Q端输出在稳定下来之前可能是毛刺、振荡、固定的某一电压值。在信号传输中产生亚稳态就会导致与其相连其他数字部件将其作出不同的判断,有的判断到“1”有的判断到“0”,有的也进入了亚稳态,数字部件就会逻辑混乱。在复位电路中产生亚稳态可能会导致复位失败。怎么降低亚稳态发生的概率成了FPGA设计需要重视的一个注意事项。


2. 理论分析

2.1 信号传输中的亚稳态

在同步系统中,输入信号总是系统时钟同步,能够达到寄存器的时序要求,所以亚稳态不会发生。亚稳态问题通常发生在一些跨时钟域信号传输以及异步信号采集上。

它们发生的原因如下:

  • (1)在跨时钟域信号传输时,由于源寄存器时钟和目的寄存器时钟相移未知,所以源寄存器数据发出数据,数据可能在任何时间到达异步时钟域的目的寄存器,所以无法保证满足目的寄存器Tsu和Th的要求;
  • (2)在异步信号采集中,由于异步信号可以在任意时间点到达目的寄存器,所以也无法保证满足目的寄存器Tsu和Th的要求;当数据在目的寄存器Tsu-Th时间窗口发生变化,也即当数据的建立时间或者保持时间不满足时,就可能发生亚稳态现象。如图所示。


    亚稳态产生示意图

由图可知,当产生亚稳态后Tco时间(时钟到输出延时)后会有Tmet(决断时间)的振荡时间段,当振荡结束回到稳定状态时为“0”或者“1”,这个是随机的。因此,会对后续电路判断造成影响。

2.2 复位电路的亚稳态
2.2.1 异步复位电路

在复位电路设计中,复位信号基本都是异步的,常用异步复位电路Verilog描述如下:

always @(posedge clk or negedge rst_n)
begin
       if(!rst_n) a <= 1’b0;
       else         a <= b;
end

综合出来复位电路模型如下图所示:


异步复位电路模型

如下图所示,为复位电路复位时序图。如果异步复位信号的撤销时间在Trecovery(恢复时间)和Tremoval(移除时间)之内,那势必造成亚稳态的产生,输出在时钟边沿的Tco后会产生振荡,振荡时间为Tmet(决断时间),最终稳定到“0”或者“1”,就会可能造成复位失败。


异步复位时序
2.2.2 同步复位电路的亚稳态

在复位电路中,由于复位信号是异步的,因此,有些设计采用同步复位电路进行复位,并且绝大多数资料对于同步复位电路都认为不会发生亚稳态,其实不然,同步电路也会发生亚稳态,只是几率小于异步复位电路。

如下面verilog代码对同步复位电路的描述。

always @(posedge clk)
begin
       if(!rst_n) a <= 1’b0;
       else         a <= b;
end

综合出硬件电路如图所示。


同步复位电路

在此,我们不讨论同步复位的消耗资源问题,只讨论同步复位的亚稳态产生情况。

当输入端Din为高电平,而且复位信号的撤销时间在clk的Tsu和Th内时候,亚稳态就随之产生了。如下面时序图所示,当复位撤销时间在clk的Tsu和Th内,输入数据为“1”,通过和输入数据相与后的数据也在clk的Tsu和Th内,因此,势必会造成类似异步信号采集的亚稳态情况。


同步复位电路时序图
2.3 亚稳态产生概率以及串扰概率

在实际的FPGA电路设计中,常常人们想的是怎么减少亚稳态对系统的影响,很少有人考虑怎么才能减少亚稳态发生几率,以及亚稳态串扰的概率问题。

2.3.1 亚稳态发生概率

由上面分析得知,系统亚稳态发生的原因都是由于clk的Tsu和Th不满足,又或者是复位信号的移除和恢复时间不满足。常用FPGA器件的Tsu+Th约等于1ns,复位移除和恢复时间相加约等于1ns。

当异步信号不是一组数据,或者信号量较少,那就需要对异步信号进行同步处理,例如对一个异步脉冲信号进行采集,只要脉冲信号变化发生在时钟Tsu和Th窗口内,那就很可能会产生亚稳态,亚稳态产生的概率大概为:

概率 = (建立时间 + 保持时间)/ 采集时钟周期

由公式可以看出,随着clk频率的增加,亚稳态发生的几率是增加的。

例如,为系统采用100M时钟对一个外部信号进行采集,采集时钟周期为10ns,那采集产生亚稳态的概率为:1ns/10ns = 10%
同理采用300M时钟对一个外部信号进行采集,那产生亚稳态的概率为:1ns/3.3ns = 30%
如果采用三相相位差为120°的时钟对一个外部信号进行采集,那产生亚稳态的概率接近90%

所以在异步信号采集过程中,要想减少亚稳态发生的概率:

  • (1) 降低系统工作时钟,增大系统周期,亚稳态概率就会减小;
  • (2) 采用工艺更好的FPGA,也就是Tsu和Th时间较小的FPGA器件;
2.3.2 亚稳态的串扰概率

使用异步信号进行使用的时候,好的设计都会对异步信号进行同步处理,同步一般采用多级D触发器级联处理,如图所示,采用三级D触发器对异步信号进行同步处理。

三级寄存器同步

这种模型大部分资料都说的是第一级寄存器产生亚稳态后,第二级寄存器稳定输出概率为90%,第三极寄存器稳定输出的概率为99%,如果亚稳态跟随电路一直传递下去,那就会另自我修护能力较弱的系统直接崩溃。接下来我们分析这种串扰的概率问题。

如图所示为一个正常第一级寄存器发生了亚稳态,第二级、第三极寄存器消除亚稳态时序模型。


三级寄存器消除亚稳态

由上图可以看出,当第一个寄存器发生亚稳态后,经过Tmet的振荡稳定后,第二级寄存器能采集到一个稳定的值。但是为什么第二级寄存器还是可能会产生亚稳态呢?

由于振荡时间Tmet是受到很多因素影响的,所以Tmet时间有长有短,所以当Tmet时间长到大于一个采集周期后,那第二级寄存器就会采集到亚稳态。如下图所示。


二级寄存器亚稳态

由上图可知,第二级也是一个亚稳态,所以在这种情况下,亚稳态产生了串扰,从第一级寄存器传到了第二级寄存器,同样也可能从第二级寄存器串扰到第三级寄存器。这样会让设计逻辑判断出错,产生亚稳态传输,可能导致系统死机奔溃。

2.3.3 亚稳态振荡时间Tmet

亚稳态震荡时间Tmet关系到后级寄存器的采集稳定问题,Tmet影响因素包括:器件的生产工艺、温度、环境以及寄存器采集到亚稳态离稳定态的时刻等。甚至某些特定条件,如干扰、辐射等都会造成Tmet增长。

3. 应用分析

有亚稳态产生,我们就要对亚稳态进行消除,常用对亚稳态消除有三种方式:

  • (1)对异步信号进行同步处理;
  • (2)采用FIFO对跨时钟域数据通信进行缓冲设计;
  • (3)对复位电路采用异步复位、同步释放方式处理。
3.1 对异步信号进行同步提取边沿

在异步通信或者跨时钟域通信过程中,最常用的就是对异步信号进行同步提取边沿处理。对一个异步信号通常通过双级寄存器提取边沿。

input          sig_nsyn;
wire           sig_nsyn_p;
reg    [1:0]   sig_nsyn_r;

always @(posedge clk or negedge rst_n)
begin
       if(!rst_n) sig_nsyn_r <= 2’d0;
       else         sig_nsyn_r <= { sig_nsyn_r [0], sig_nsyn };
end

assign     sig_nsyn_p = sig_nsyn_r[0] & ~sig_nsyn_r[1];

这种边沿提取方式对于一个稳定的系统是不合适的,例如:当第一级寄存器采集到亚稳态,那势必造成sig_nsyn_p输出亚稳态,这样就会对采用sig_nsyn_p的信号进行判断的电路造成影响,甚至判断出错误的值。

根据2.3.1小节的亚稳态产生概率,如果在100M时种下那第一级寄存器产生亚稳态的概率约为10%,随着系统采集频率升高,那产生亚稳态的概率也会随之上升。因此,在进行异步信号跨频提取边沿时候,一般采用多进行一级寄存器消除亚稳态,可能在系统稳定性要求高的情况下,采用更多级寄存器来消除亚稳态,如下程序清单所示,即为采用4级寄存器消除亚稳态,相应的边沿信号产生的时间就晚了两个时钟周期。

// 多级寄存器提取边沿信号
input      sig_nsyn;
wire        sig_nsyn_p;
reg[3:0]   sig_nsyn_r;
always @(posedge clk or negedge rst_n)
begin
       if(!rst_n) sig_nsyn_r <= 2’d0;
       else         sig_nsyn_r <= { sig_nsyn_r [2::0], sig_nsyn };
end
 
assign     sig_nsyn_p = sig_nsyn_r[2] & ~sig_nsyn_r[3];

其他参考:

3.2 FIFO进行异步跨频数据处理

当数据流从一个时钟域到另一个时钟域的时候,绝大多数情况下都采用FIFO来作为中间缓冲,采用双时钟对数据缓冲,就可以避免亚稳态的发生。

3.3 异步复位,同步释放

对于复位情况下的亚稳态,常常是由于恢复时间和移除时钟不满足造成的,因此,最常用的处理方式是采用异步复位、同步释放。常用电路模型如所示。采用第二级寄存器输出作为全局复位信号输出。

wire        sys_rst_n;
reg [1:0]  rst_r;
always @(posedge clk or negedge rst_n)
begin
       if(!rst_n) rst_r <= 2’d0;
       else         rst_r <= {rst_r[0], 1’b1};
end
assign     sys_rst_n = rst_r[1];

通过上面三种方式处理异步信号、异步数据、以及异步复位可有效的提高系统的稳定性,减少亚稳态的产生。

  • 对于处理异步信号的两种方式:
    1.电平、边沿和脉冲同步器。----------------单路控制信号的电平、边沿或脉冲
    2.FIFO ------------------多路异步数据传输
  • 对于异步复位信号的处理可以采用:异步复位,同步释放
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 207,248评论 6 481
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 88,681评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 153,443评论 0 344
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 55,475评论 1 279
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 64,458评论 5 374
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,185评论 1 284
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,451评论 3 401
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,112评论 0 261
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,609评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,083评论 2 325
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,163评论 1 334
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,803评论 4 323
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,357评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,357评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,590评论 1 261
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,636评论 2 355
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,925评论 2 344

推荐阅读更多精彩内容