Internati o nal  Journal of Ele c trical   and Computer  Engineering  (IJE CE)  V o l.  4, N o . 2 ,  A p r il  201 4, p p 24 3 ~ 25 I S SN : 208 8-8 7 0 8           2 43     Jo urn a l  h o me pa ge : h ttp ://iaesjo u r na l.com/ o n lin e/ind e x.ph p / IJECE  Achieving Pull-in Avoiding Cycl e Slip using Second-order PLLs      A b u- Sa y e ed  A.   H u q u e   Department o f  Electrical Engin e ering, Univ ersity   of Tabuk , KSA      Article Info    A B STRAC Article histo r y:  Received Nov 3, 2013  Rev i sed  Feb  26 , 20 14  Accepted  Mar 10, 2014      S y nchronization  is an essential process and o n e of the first tasks of the  receiver  in case  of coher e nt com m uni cations as  well s y nchronou s digital data  trans f er.  The p h as e lock loop  (P LL), which em plo y s  the err o r trackin g   techn i que, has b een a ver y  popular way  to  implement this s y n c hr onizer sin c the early  1930s.  A phenomenon  called cy cle slip  occurs when th e number of  c y cl es  pres ent i n  the trans m itt e d  carri er (clo ck ) differs  from  that of the   recover e carr i er (c lock)  at  t h e re ce iver . Th e c y c l e s lip  c a n  be v e r y   detrimental to  some applicati ons such  as frequen c y modulated   com m unications  sy st em s (FSK,  m u lti-carr i er et c. ), burst digital d a ta tr ansfer,   training pulse retriev a l, and so on. This  paper presents a remed y   to avoid th cy cle slip  b y  using properly   de signedsecond-ord e r Ty p e  II  PLL.   Keyword:  Bifurcatio n   False lo ck     L i m i t  c y cl Phase  p o rt rait  Pu ll-o u t  frequ en cy   Copyright ©  201 4 Institut e  o f   Ad vanced  Engin eer ing and S c i e nce.  All rights re se rve d Co rresp ond i ng  Autho r Abu-Syaeed A. Huque   Depa rt m e nt  of  El ect ri cal  Engi neeri n g ,   U n i v er sity of   Tabu k,  Tabu k,  K i ng dom  o f  Saud A r ab ia.  Em a il: ah u q u e @u t.edu . sa       1.   INTRODUCTION  Whe n  i n f o rm ati on i s  se nt  fr o m  one p o i n t  t o  anot her ,  re gar d l e ss o f  t h e t y pe o f  p r ocessi ng  (anal o g o r   d i g ital), ex tractio n  o f  th e time b a se fro m   th e tran sm i tter i s  i mmen s ely i m p o r tan t . Th e p r o c ess of th is ti me   base e x traction, at the  receive r, is  known as  sync hro n i z at i o n . M o st co mmo n l f oun d synch r on izatio n  can   be  divide d i n  thre e m a in categories. In the ca se of  ca rrier syn c hron iza tion , fo und  bo th in  d i g ital an d an alog   comm unications syste m s, a l o cal oscillator in the receiver  is locked to the carrier  of the  transm i tted  message.  I n   t h e   c a s e   o f    cl ock sy nch r oni z a t i o n , fou n d   p a rticu l arly in  d i g ital co m m u n i catio n s , th e rising   o r  t h e fallin edge  of t h e re cei ver  cl ock  i s   li ned  up  wi t h   t h at   of  t h e  t r ansm i t t er, so t h at  t h e dat a  can be ca pt u r e d   correctly. In t h e third cate g ory  of  sy nc hr o n i zat i on,  k n o w n   as  w o r d  sy nc h r oni z a t i o foun d in d i g ital pack et  data tra n sfe r , t h begi nni ng a n d the e n of a   data  packet are ascertaine d   by the recei ver.  Th p r o cess  of syn c hron izatio n  is equ a lly essen tial for any  cohere nt  c o mm u n i c at i o n  i nde pe nde nt   of  t h e m e di u m  used, e. g. , wi re o r  wi rel e ss , cab l e  or fi ber;   ho weve r, t h e i m p l em ent a t i on de t a i l s   m a y  vary . Thi s   fact rem a in s tru e  for an y tran sm it ter(s)- rec e i v er( s ) c o nne ct i on t o p o l o gy , suc h  a s   poi n t -t o- poi nt mu l tica s t b r oad ca st shared mes h , etc .  For insta n ce, in the case  of a  sha r e d  ch annel  c o m m uni cat i ons,  whe r e t h dedicate d  m e s s ages for each user a r e c o m b ined  (m ultiple xed) in  differe n t ti m e  slots (TDMA) or fre que ncy   slots (FDM A), or, a c o m b ina tion  of  both, t h e indivi dual  receiver  has t o   perform  the synchronization  before   extracting  (dec odi ng) t h e m e s s age i n tended for it.  There a r e at least three ways  to im ple m ent  a sync hr o n i zer , nam e l y , 1) erro r t r acki n g ,  2 )  m a xim u m   seek ing  fo ll o w ed  b y   selection  filterin g   and  3) n o n - li n ear o p e ration  fo llowed  b y  p a ssi ve  filtering . The  m o st  co mm o n  syn c hr on izer , kno wn as  phase l o ck  loop that  uses  the error  t r ac ki ng  t e c h ni q u e, has been   use d  si nce   t h e co he rent  c o m m uni cat i ons  has  bee n  i n ve n t ed i n  t h e ea rl y  1 9 3 0 s.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN 2 088 -87 08  IJEC E V o l .  4, No . 2, A p ri l  20 14   :    24 3 – 2 5 6   24 4 2.   PLL MODEL   In esse nce, a  mo del  is an  abstractio n   o f  someth in g  real.  Th at th ing  can b e  an  id ea, a  co nd itio n, an  ex istin g   system o r  a  p o t en tial syste m Ma th ema tica l  mo d e lin g , i n  p a rticular, is a techn i q u e   of tran slatin g   on o f  th e ab ov e ite m s  fro m  an   ap p lication  aren a in to  tractable  m a th em a tic al fo rm u l atio ns who s e th eo retical   and/ or n u m e rical   anal y s i s   pr ovi des usef ul  i n si g h t s , det a i l s   an d gui danc e.  As   f o a n  exi s t i ng o r  po t e nt i a l   syste m , th e mo d e rep r esen t s  its k e y ch aracteristics  an d attrib u t es in  a brok en -do w n ,  co m p on en t  lev e fashi o n.  Ofte n, m odels are  a n alyzed i n  a n   effort t o   b u i l d  a sy st em  or t o  c ont ro l, rem e d i ate or  op timize it s   p e rf or m a n ce [ 1 ],  [ 2 ].  T h e r e a r e thr e e k e y s t ep s  in for m u l a tin g  a  ma th em a tical  m o del as  de picted in Fi gure  1.            Fi gu re 1.   Key  st eps of   m a t h em at i cal   m odel i ng       2. 1. Wh We  Need a M o del   There  are  m a ny practical reas ons  to use m a them ati cal   m odel s . I n  t h e e n gi neeri n g  de si g n  p r oce ss, i n   p a rticu l ar, th u s ag e o f  m a th e m atical   m o d e ls are p r im aril y  of gr eat  bene fi t  due t o  t h e fact that they allow us   t o  det e rm i n e t h e po ssi bl beha vi o r  o f  a sy st e m  wi t hout   ha vi ng t o  b u i l d  i t ,   whi c h i n  m a ny  cases, c oul d b e  hu ge   and/ or c o st l y . Sur p ri si n g l y , som e tim es  t h e m odel s  hel p  cl ari f y  un de rl y i ng assum p t i ons  i n  t h e desi g n  p r oces s.  Th ey m a y a l so  su gg est/id en tify th e cru c ial d a ta th at shou ld  b e  co llected   wh ile cond u c ti n g  m easu r em en ts or  may generate  data that cannot be c o llected from  real -life  m easurem ents. Anot her im porta nt feature  of t h e   m odel s  i s  t h at  t h ey   m a y  pred i c t  t h e out c o m e  un de r va ry i n g co n d i t i ons  b y   m odi fy i ng t h e sy st em  param e t e rs  [ 3 ],  [4 ].     2. 2.  B a si c Arc h i t ecture   o f  a PL L   As m e n tio n e d earlier, a  p h a se lo ck  l o op   (PLL) is   basic a lly an error t r acki ng  fee d back control   syste m . It tracks the  pha se  of  a refe re nce signal (m ost comm only  b a ndp ass ) an d tries to  lo ck   on  to it. Fi g u re  shows the  bas i c architecture  of a PLL syste m cont ai ni ng t h ree com p o n e n t  bl oc ks,  nam e l y , t h ph ase   co m p arato r  (detecto r), th e loo p  filter and  th e vo ltag e  contro lled o s cilla tor (VCO ) .   Wh ile b u ild ing  a fu ll-up   syste m , each of these  com p onent bl ocks ca n be realized  in many  diffe re nt  ways.  The e x t e r n al  r e fere nce i n p u t  si gnal  i s  c o m m onl y   m odel e d as t h e s u m  of a  desi re d f r eq ue ncy   com pone nt, the undesi red fre que ncy  c o m ponents and  the additive noise  com pone nt. A voltage   control l ed  o s cillato r with a  cen ter frequ en cy  at   i s  c h os en t o  t r ack  t h e   pha se  of  t h e  re fere nce i n p u t .   Su pp ose     and    are the   in st an tan e ou s ph ase  of  t h reference input si gnal  an d th at  o f  th VCO  o u t p ut  si g nal respectively. T h e phase c o m p arat or  produce s a signal that  contai ns a co m p on en t qu an tifyin g  th ph ase  error      , al on g wi t h  t h ra ndo m  no ise . Th is sign al is fed  in t o  th l o op  filter  (u sually  l o w pass ),   an d th filtered ou tpu t  is app lied  to  t h VCO  as th co n t ro l in pu with  th ho p e  th at it adjusts th e ph ase of the  VC out put  si gnal  s o  t h at  t h e phase e r r o di m i ni shes m onot oni cal l y . If  t h e l o o p  i s  des i gne d an ope r a t e d   properly, the  phase e r ror  (ab s o l u t v a lu e)  b e co m e s v e ry small u n d e r th ph ase-l o ck ed  con d ition .   In  th e PLL lite ratu re, th e d e fau lt arch itectu r e sh own  in  Fig u re 2  is called  a  sho r t-loop   o r  b a seband  m odel ,  t o  be s p eci fi c. T h e r i s  anot her  ve rs i on,  cal l e long - l o o p found in s o m e  receivers  that  deals with a n   IF signal as the re fere nce.  In th e long-loop arc h itecture, a stage of  do wn c o nve rsi o n  t o  IF f o l l o we d by   b a ndp ass filterin g  is fo llowed  b y  ano t h e r stag e o f   do wn   co nv ersion  (t o b a seb a nd fo l l o w ed  b y  a lowp ass  filterin g  t h at is d o n e   p r i o r to  th e VC O feed . Our work   will b e  restricted   to  th e baseb a nd  loo p   (sh o rt-l o op)  m odel that ope r ates in  a no is e- fr e e  en v i ron m e n t.    2. 3. C o mp one n t M o del s   There a r e t h ree   m a i n  com pon ent  bl oc ks i n  a  basi c (s h o rt - l o op ) PL L co nst r uct i on a s  sh o w n i n  Fi gu re  2. A n y  o n e o f  t h ese t h ree bl ock s  can be i m pl em ent e d i n  vari o u s way s  usi n g vari ou s  di ffe rent  t ech ni q u es  and/ or t ech n o l ogi es;  he nce,  t h ei r cor r es p o n d i n g m odel s  chan ge acc or di n g l y . Eac h  f o rm  has i t s  ow adva nt age s  an d di sa dva nt age s . C o m m onl y ,  t h e t echni cal  req u i r em ent s  of a gi ve n ap pl i cat i on an d t h e cost   associated  with a pa rticular implem en tatio n  determin e th rig h t  cho i ce.    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJECE   ISS N 2088-8708      Achi evi n g  P u l l - i n  Av oi di n g  C ycl e Sl i p   usi n Seco n d - o r d er  PLLs ( A bu - Say eed A .   Hu q u e)   24 5 As m e nt i oned  i n  t h e p r e v i o u s  sect i on, t h pha se com p ara t or,  herea f t e kn o w n a s  t h pha se det ect o r  (PD ) ,   pr o duces a si g n al  t h at  cont ai ns a com pone n t  quant i f y i n g  t h e i n st ant a neo u s p h ase di f f er ence bet w ee n t h e i n p u t   refe rence a n d t h e VC out pu t  si gnal .  T h us,  a sim p l e   m ode l  for  t h phas e   det ect or , s h o w n i n   Fi g u re  2,  coul be e x p r esse d a s  a f u nct i o n  o f   t h e i n st a n t a ne o u ph ase  di ffe r e nce           Fi gu re  2.  B a si c arc h i t ecture  of a PLL  system         (1 )     Exact f u nction  fo   will b e  determin ed  b y  t h e natu re of the p h ase detecto r   u s ed  in  t h syste m   an d   ou wo rk   will b e  restrict ed  to  two  m o st co mm o n l y u s ed  PDs,  on e kn own  as sinu so id al PD and  t h e o t h e one  as t r i a ng ul ar P D .   Math em a tical l y , an  n t h - o r d e r filter, sho w n  as lo op   filter in   Fig u re 2, can   be  m o d e led  in  t h e Lap l ace  dom ai n as        ⋯    ⋯ ,  (2 )     Bo th  activ e and  p a ssiv e loop   filters are co m m o n  in   th e PLLs, tho ugh  activ e filters im p l e m en ted  with   OP- A M P s  are   m o re com m on i n  m oder n  a ppl i cat i ons.   Th e vo ltag e  con t ro lled  o s cillato r (VCO) tak e s in  a con t ro vo ltag e   et  and p r o duce s  a si n u soi d  wi t h   instantane ous pha se   , as  de picted in Figure  2.  A popular  way  to m a th e m atical ly  m o d e l su ch  a VC O is  b y  relating  th ese two   q u a n tities as         (3 )     whe r e c onst a nt  and    are known as t h e ce nter or quiesce n freq u e n cy  an d gai n   param e ter o f  the  VC O,  resp ectiv ely. Th u s , t h e freq u e n c y of t h VCO is  p r op ortion a l to  t h e con t ro vo ltag e     around the  ce nte r   fre que ncy .  R e defi ni n g  t h e i n st ant a ne ous  p h a ses of t h e ref e rence i n p u t  t o  t h e PD a nd t h e out put  o f  t h e  VC O   by  s ubt ract i n g  a  pha se  ram p  t e rm , so m e times known as  a  quiesce nt  phase     sim p lif ies th e an alysis.  Thu s , t h n e in stan tan e ou relativ e ph ase  qu an tities in to th e PD and   o u t   o f  th VCO b e co m e s resp ectiv ely          (4 )     and         (5 )     whe r   is th e i n stan tan e ou ph ase  o f  t h referen c e inp u t  t o  th e PD, as  defin e d  earlier.  W i t h  th is, th pha se er r o r at  t h out put   o f  t h e PD  i s  al so  re defi ned  as           (6 )     Furt her  ass u m i ng   0 0  lead s to th e VCO m o d e l in th eti m e d o m ai n  as         (7 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN 2 088 -87 08  IJEC E V o l .  4, No . 2, A p ri l  20 14   :    24 3 – 2 5 6   24 6 whi c h i s  rep r e s ent e d i n  t h e VC bl oc k di agram  sho w i n  Fi g u re 3 .  A f t e r ap pl y i ng t h e p r o p e r  b o u nda ry   condition, t h VCO m odel i n   the La place domain becom e          (8 )       Fi gu re  3.  M a t h em at i cal   m odel o f  a  VC O       Thu s , it im p lie s th at th e respon se    of  t h V C O  is i n v e r s ely  p r op or tio n a l  to th f r e qu en cy  o f  th cont rol  vol t a g e    . Su ch  a  first-o r d e r lowp ass filter is so meti m e s k n o wn   as an  in teg r at or. Th erefore, t h VCO add s  an   o r d e r to  th e ord e r of th e lo op filter (wh i ch  i s  u s u a lly an o t her lo wp ass filter) wh en  it co mes to   th e ov er all or der   o f  t h e PLL syste m .     2. 4. Order an T y pe  of a P L L   Sys t em   The order  of a  PLL is the (hi g hest) degree of the de n o m i nator  pol y n o m i al   of t h e cl osed l o o p  t r a n sfe r   fun c tion  of th e syste m . Th erefore, th ord e o f  t h e loo p   filter is on e less th an  t h at of th PLL, si n ce th e VCO  itself is a first-o r d e r l o wp ass  filter, co mm o n l y ter m ed  as  an  in tegrator.  On  th o t h e h a nd , th e Ty p e  of  a PLL  is d e term in ed   b y  th e nu m b er  o f  in tegrators  presen t  in   t h e sy st em . Ty pe  I P LL, t h ere f o r e,   doe not   co nt ai n a n y   in teg r at o r  i n  th e loo p   filter; th e so le in teg r ato r  is con t ri bu ted   b y  th VCO. Lik e wise, Typ e  II con t ain s  on in teg r at o r  in  t h e lo op  filter,  Typ e  III con t ain s  two  a n d  so o n .   For in stance, a th ird-order Typ e  II PLL will   h a v e  on e i n tegrato r  in  t h VC O an d ano t h e in teg r at o r  i n  its second -o rd er lo op   filter.    2. 5.  Wh y Sec o nd-O r der PL L   The c o m p lexity of be ha vioral analysis as  we ll as  th e co nstru c tio n of a PLL system  g r o w s drastically  as the  order  of  the PLL i n crea ses. Fr o m  th at p e rsp ectiv e, the first-o r d e r loo p   app ears to   be th e m o st attractiv choi ce.  H o we v e r, t h ey  are  n o t  oft e use d   bec a use na rr o w  ba nd wi dt h an g o o d  t r ac ki n g , c o m m onl y  achieve d   b y  larg e DC gain , are in co m p atib le in  th e first-o r d e r loop s [5 ]. Nex t  co m e th e secon d -o rd er PLL, wh ich   of fers sat i s fact ory  pe rf orm a nce for m o st  appl i cat i ons des p i t e  it s sim p li ci ty . As hi nt ed ea rl i e r, w h en t h e  ord e r   o f  t h e PLL grows to th ree, the co m p lex ity o f  an alysis  g r ows sign ifican tly. Th erefo r e, it is rarely used   ex cept   for sp ecific app licatio n s   where ex t r em el y t i g h t   j itter to le ran ce is requ ired . Besi d e s,  du e to  t h e fact th at a  second-order s y ste m  can be   decom pose d  i n to a set  of  t w o  si m u l t a neous  fi rst - o r de sy st em s, enabl i ng  t h e   vi sual i zat i on  o f  t h e sol u t i o ns  i n  a 2- D pl ane ,  kn ow n as p h a s e po rt rai t ,  a secon d - o r de r l o o p  has a di st i n ct  edge  in term s of  dyna m i cal syste m   analysis  o v er  i t s  hi ghe or der   cou n t e r p art s .     2. 6. C o mm on T y pes of   Ph as De tect ors   As m e nt i oned  earl i e r, eve r y  b l ock i n  t h e PL L sy st em   can be realized in more tha n   one  way, thus, t h e   fi rst  bl ock i n   t h e sy st em , t h e pha se det ect or , can  be i m pl em ent e d i n  m a ny  way s . T h Si nu soi dal   pha se  det ect or a nd t h Tri a n gul ar  phase detectors are the  m o st comm on one s fo und  in  th e PLL  architectures . The   sin u s o i d a d e tecto r s are  u s ually i m p l e m en ted  b y  an al o g   m u ltip liers an d  are v e ry co mm o n  in  th e leg acy   syste m s. The   m odel for it  c a be  expresse d a s   sin , w h ere    is k now as  th e p h a se d e tector   gai n .  O n  t h e ot her  ha nd , t h e  t r i a ng ul ar  p h ase  det ect or s,  wh ich  are im p l e m e n ted   relativ ely easily with  an   XOR   gat e  an har d  l i m i t e rs, are  ver y  com m on t h ese day s Wh en  the refere nce i n put and  t h e output of the  VCO are   already in  digit a l form at, even the ne e d  for hard lim iters goes away and th e PD ca be re alized with  onl y a n   XOR  gat e .  T h e m odel  f o r  a  t r i a ng ul ar   PD, likewise ,  ca n be  e x presse as    tri ∅ ,    wh er e ’ t ri’  rep r ese n t s  a  (bi pol a r) t r i a n gul ar f u nct i o n  o f   havi ng  u n i t y  a m pli t ude.       3.   RESEARCH  METHOD: BEHAVIORAL ANAY LISIS OF SECOND-ORDER PLL  No w t h at  we  h a ve t o uc hed  u p o n  t h e i n di vi dual  m odel s   fo r t h e c o m pone nt  bl ocks  i n  t h e sy st em , we   are read y to  con s tru c t th e m o d e l for a fu ll-up  second -o rd er PLL system As su gg ested  i n  th p r ev iou s   sectio n ,   o n l y a first-o r der lo op  filter (lo w p a ss) is requ ired  to  b u i l d  a seco nd -o rd er PLL sin ce th e VCO itself also  acts  as a fi rst-o r d e lo wp ass  filter.  Th e tran sfer fun c tio n of a first - ord e r l o wp as s filter can   b e   written  as         (9 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J ECE   I S SN 208 8-8 7 0 8       Achi evi n g  P u l l - i n  Av oi di n g  C ycl e Sl i p   usi n Seco n d - o r d er  PLLs ( A bu - Say eed A .   Hu q u e)   24 7 whe r e K   is k nown  as t h e loo p  fi lter g a in  and     and    are resp ect iv ely th e zero   an d th p o l of th e filter.  To  en sure th stab ility o f  th e lo op , it is also   requ ired  th at    0 . The close d  loop gai n  of the s y ste m  can  be defi ned   as  ≡   by lu m p in g  all th e ind i v i du al gain  param e ters to g e t h er.  It is  worth no ting  t h at  G   can be placed anywhere   in  the  loop  without affecting the   an alysis. T h us, in t h bloc diagram  for a  s econd- o r d e r PLL sh ow n in   Figu r e  4, th e closed loop   g a in   G  is arbitrarily in clu d e d  in th VC blo c k .             Fi gu re 4.   B l oc k di ag ram   of  a seco nd -o r d er P LL  sy st em       Fin a lly, b y   d e fin i n g  an o t h e r lo op p a ram e ter, kno wn   as th d e tun i ng   p a rameter in  th e PLL literatu re,  as    , th e m a th e m atical   m o d e l for a g a i n  no rmali zed second-orde r PLL sy st e m  can be express e as       ∅     (1 0)     whe r  is th e d e ri v a tiv e of  , th e PD   ou tput, w . r.t.    and the gain  normalized syste m   param e ters are      /  /  /   (1 1)     For  no n-z e r o   b , t h e  ab o v e sy s t em  has  onl y   o n e i n t e grat or , c o m i ng f r om  t h e VC O, a n d s u ch a  sy st em   is term ed as second- order  Type I. In c o ntra st, when  b   b e co m e s zero ,  t h e lo op   filter b e co m e s a p r opo rt io n a l   pl us i n t e g r at or  havi n g  a p o l e  at  t h e o r i g i n   a nd  he nce t h s y st em  cont ai ns  t w o i n t e gr at or s. S u ch a  sy st em  i s   then te rm ed as  second-order  T y pe II.  In t h e t h e o ry   o f  di ffe rent i a l  e quat i o n,  a sec o nd - o r d er e q uat i on ca be  dec o m posed i n t o   a set  of  t w sim u l t a neous  f i rst -  o r de r e q u a t i ons a nd t h sol u t i o ns ca n b e  po rt ray e d i n   a 2- pl ane,  k n o w n as  phase  pl ane .   Thu s , t h e system  d e scrib e d   b y  Eqn .  (1 1) can   b e   rewritten  as    ∅  ∅ ∅        (1 2)     Thi s  at t r act i v e  t echni que , cal l e d p h ase  p o rt r a y e d, ca be a ppl i e d  t o  sec o nd - o r d er l o o p s  i n  o r der t o   vi sual i ze t h e d y n am i cal  behavi o r  of t h e sy s t em  on t h e ph ase pl ane,  whi c h i s  not  p o ssi bl e fo r hi g h e r  or de r   l o o p s. M a ny  a  t i m e s, a no n-l i near  seco n d - o r d er  sy st em  doe s n o t  ha ve cl os ed f o rm  sol u t i ons In  pa rt i c ul ar f o r   t h sy st em   des c ri be d by  Eq n .  (1 0) , th e so urce  o f   no n-linearity is in    a nd/ or   a n d  b o t h of  ou candi dat e  PD s  pr od uce  no n - l i n ear   . Furtherm ore, due to t h e prese n ce of the peri odicit y  (of  2 π  pe ri o d )   in  , as  well as in   , resu lts in   a si m ilar p e riod icity in  th e ph ase  p o rtrait of th e system Thu s , the  pha se  po rt rai t   of  t h e a b ove   sy st em  can be  com p l e t e l y  vi sual i zed  by   w r ap pi n g  i t   up   on  t h su rface  o f  a  cy l i nder o f  u n i t  radi us [ 6 ] .  There f o r e, t h e d y n am i c  beha vi oral  st u d y  of t h e sy st em   can be restricted in one   su ch  p e ri o d , someti mes also  k n o wn  as cell, with ou t lo ss of g e n e rality. Lastly, th ere is a  th eorem   in  th e th eory  of  di ffe re nt i a l  equat i o n t h at   st at es t h at  t h e l o cal  beha vi o r  of a  no n - l i n ear sy st em  can be  deri ved  f r om  i t co rresp ond ing   lin earized  syst e m  arou nd  an   eq u ilibriu m   p o in t, as l o ng  as th e eq u ilibrium  p o i n t  is no t  no n- hy pe rb ol i c . F u rt herm ore, at  t i m es, t h i s  l o cal  beha vi o r  ca n be ext e nde d t o  obt ai n a  reas o n abl e  i d ea a b o u t  t h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN 2 088 -87 08  IJEC E V o l .  4, No . 2, A p ri l  20 14   :    24 3 – 2 5 6   24 8 gl o b al  b e ha vi o r   of t h e sy st e m . Al l   of the s e features a r cap italized  in   an alyzin g th syste m  at h a nd  and  f o llow i ng  two   su bsectio ns br i e f l y to u c h   u pon  th r e su lts of th e an alysis f o r  two   p opu lar   k i nd o f   PDs used  i n   man y   PLLs up  to   th is d a te.    3. 1. D y n a mi c B e ha vi or of   a  Secon d - o rder  PL L   Usi n Si nusoi d a l   P D   The  analysis i s  rest ricted t o   one   peri od    of    (also   ∅ witho u t  th e lo ss  o f   g e n e rality, sin c e th p h a se  p o rtrait rep eats aft e r th e sam e  p e rio d .   Th e two  equ ilib ri u m  p o i n t s i n  th e p e riod   of in terest are  ∅,  ,0  and ∅,  ,0 whe r s i n   and  0  / 2 Th first equ ilib riu m  p o i n t  tu rn ou t to   b e  a  fo cu s  and  th second one is a   sa ddl e  n o d e  [5],  [ 6 ], [7 ].  It is im p o r tan t   to   n o t h e re that th e lo cations  o f  th e eq u ilibria are  d e p e nden t   on  t h e loo p  p a ram e ters  ′, and  . Moreov er, th e eq u ilibriu m  p o i n t  ex ist s  if  | | Ω   and  . T h u s , t h e be ha vi o r  o f  t h e   sy st em  change s drast i cal l y  i f  any one  or a n y  co m b i n at i o n  of t h ose pa ra m e t e rs keeps  vary i n g an d cr oss t h at   li mit. Th is ph en o m en on  is  k n o w n  as  b ifurcatio n Again, the phase  portrai t  can al s o  be a ffected by t h close d   lo op  g a in  o f  t h e sy st em . H o we ve r,  we  wi l l  bri e fl y   di scu ss t h e  be ha vi o r   of  t h sy st em  for  onl y   hi g h   gai n   cases, si nce the  low gai n  l oops  are  rare  in  pra c tice.  The  bi f u rc at i o n par a m et er , c o m m onl y  deno t e d by   , f o r  a T y pe I l o o p  ca be  defi n e by   any  o f  t h e   lo op  param e ters o r  an y co m b in atio n  t h ereo f. Th e m o st  commo n  and  practical way to  defin e  it is to   use th det u ni n g  pa ra m e t e r as   . Two  p a rticu l ar  v a lu es of th is p a ram e ter g i v e  rise to  a drastic ch ang e  in  t h gl o b al  be ha vi o r   of a  sec o n d - o rde r  Ty pe I  l o o p s em pl oy i n g  a  si n u soi d al  P D .   The first one  i s   known as  pu ll-in  ran g e   ( ),   whe r e a  s p eci a l  peri odi c  o r bi t ,  c o m m onl y  cal l e limit   cycle , appea r on t h ph ase p o rt rai t .  T h i s  p h e nom eno n  i s  com m onl y  kno wn as  s a d d l e  no de bi f u rcat i o n . A n   app r oxi m a t i ng  f o rm ul t o   ca l c ul at t h e gai n  no rm al i zed  pul l - i n  ran g e f o r   a hi g h  gai n   Ty pe I PLL  wi t h   a   si nus oi dal   PD  i s  gi ven  as  [7]     Ω Ω / 2    (1 3)     num erical procedure to calculate  it accurat e ly can be  found in [8].  The se cond  one is known  as  h a lf-p l an e pu ll-in   frequ e n c ( ),  where  a  peri odic lim it cycle connects   all th e sadd le no d e s on  t h e ph ase  po r t r a i t . Th is  ph enomen o n  is co mm o n l y k n o wn as  se par atrix  cycle   b ifu rca tio n , w h i c onl y  ap pl i e s t o  hi g h  gai n  cases. T h ere  ha s neithe r  been an e x act  no r  an  app r ox imatin fo rm ul a t o  cal cul a t e  t h hal f -p l a ne p u l l - i n  f r e que ncy   fo r a  T y pe I  l o op  em pl oy i ng a  si n u s o i d al  PD .           Figu re  5.  Regi on  I  p h ase  p o rt rait fo r a  Ty pe   I PL with Si n u soi d al P D       3. 1. 1.  Ph ase P o rtr a i t  i n  Re gi on I   Thi s  regi o n   i s  defi ned  by   t h e  ran g | | Figu r e   5  is a  r e pr esen t a tiv e ph ase portr ait o f  a second - or der  Ty pe I  P LL em pl oy i ng a si nus oi dal  P D  i n  t h i s   regi o n whi c h i s  d r a w fo 0 . 5 , ′ 0 . 1 , 2 . 5 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J ECE   I S SN 208 8-8 7 0 8       Achi evi n g  P u l l - i n  Av oi di n g  C ycl e Sl i p   usi n Seco n d - o r d er  PLLs ( A bu - Say eed A .   Hu q u e)   24 9 usi n g a n   o p en   sou r ce M a t l a b   pr o g ram ,  cal l e ppl a n e8 . T h e  f o ci  are t h gl obal  at t r act i n poi nt s f o r t h e   ent i r p h a se  p l an e excep for th po in ts on th e sep a ratrices.  For  0 , th p h a se  po r t r a it  sw ap s t h upp er half   plane with  t h e lowe r half plane.    3. 1. 2.  Ph ase P o rtr a i t  i n  Re gi on I I   Thi s   regi on  i s   defi ned  by  t h ran g | | Ω . Fi gure  6 is a  re present a tive phase  portraitwhi c h   is d r awn fo r 0 . 5 , ′0 . 1 3 . 1 . In  t h is reg i on , th ere ex ist two  limit cycles.   Th st able li mit cycle  move hi g h era n d   hi gh er u p  o n   t h e phas e  po rt rai t   an t h un stab le limit cycle  m oves closer a n d clos er  to the   separat r ix as  in creases.  All th e traj ectories  above t h e st able lim it c y c l and  betwee n the lim it cycles   asy m p t o tically  ap pro a ch th e stab le limit cycle.On th o t h e h a nd , all t h e traj ect o r ies below t h e unstab l li mitcycle ap p r o ach  o n e  of the fo ci.  For  0 , t h e phase  port rait swa p s t h upper hal f   plane   with t h e l o we h a lf  p l an e.  Thu s , t h e stab le an d th u n stab l e  li m i t cycl es  will sh ow  up  i n  th el o w er  h a lf p l an e instead o f  th up pe r hal f  pl an e.          Fi gu re  6.  R e gi on  I I   pha se  po r t rai t  fo r a  Ty pe  I P LL  wi t h   Si nus oi dal  P D       3. 1. 3.  Ph ase P o rtr a i t  i n  Re gi on I I I   Thi s  re gi on i s   defi ned  by  t h e  ran g | | Ω . Fi g u re 7  is a rep r esen tativ e ph ase  p o rtrait wh ich  is   dra w n fo 0 . 5 , ′ 0 . 1 6 I n  t h i s  r e gi on , t h be havi or  o f  t h eTy p e   I P L L d r ast i cal l y  d i ffers  f r o m   th at o f  th p r ev iou s  two  reg i o n s . All th e equ ilib riu m   p o i n t s o n  th p h a se p l an e d i sapp ear, th erefo r n o   p u ll-i n   is p o ssib l e.  Howev e r, th ere ex ists a stab le limit cyc l wh ich  asym p t o tical ly attracts all t h e traj ectories  o n  th pha se pl ane .   F o r   0 t h e ph ase p o rtrait  swap s th e up p e h a lf p l an e with   t h e lo wer h a lf p l an e.  Th us,  th   stab le li m it cyc l e will sho w  up in  th e lower half p l an e in stead   o f  th up p e h a lf  p l an e.          Fi gu re  7.  R e gi on  I I I  p h ase  p o r t r ai t  f o r a  Ty p e  I  PLL  wi t h   S i nus oi dal   PD   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN 2 088 -87 08  IJEC E V o l .  4, No . 2, A p ri l  20 14   :    24 3 – 2 5 6   25 0 Now, setting   = 0 t u rns the syste m  into a second-order  but Type  II  PLL. In that c a se, the two  eq u ilibriu m  p o in ts in  th e same cell b eco me  ∅,  ,0 and  ∅,  , 0 .Th e y still re m a in  to  b e  a  foc u s a n d a  sa ddle  node  res p ectively, just like in Type   I ca se.  Howe ver, they always  ex i s t and  th ei r lo catio n s   are fix e d  reg a rd less of th e v a l u e of th e loo p   p a ram e ters , u n lik e th e Typ e  II case. Moreover, th p o s sib ility o f   b i fu rcation  b y   v a rying  an o f  th e lo op  p a rameters is eli m i n ated Figu re  8 is a rep r esen tativ e p h a se  po rt rait o f   a second -o rd er Typ e   II PLL em p l o y in g  a sinu so i d al PD, span n e d  little over a  p e ri o d d r awn fo a   = 0 . 5.    3. 2. D y n a mi c B e ha vi or of   a  Secon d - o rder  PL L   Usi n T r i a ng ul ar PD   The t w o e qui l i b ri um  poi nt s  i n  t h peri o d  o f  i n t e rest  are  ∅,  ,0  and ∅,  ,0 . T h e fi rst  eq ui l i b ri um  poi nt  t u r n o u t  t o   be  a f o cus  an d t h e  seco n d   one  i s   a sad d l e   no de  [ 5 ] ,  [ 6 ] ,   [7] .   Ju st lik e i n  th case of a  Typ e   I PLL  u s ing  Si n u s o i d a l PD, t h e ex isten ce as well as t h e lo catio n   o f  th eq u ilibria o f  a  Typ e  I loop  usin g   Triangu lar  PD  d e p e nd s on  a b , a nd  . T h erefore ,  the  phase portrait has  to  be st udie d  se pa rately  fo diffe re nt  ranges  of t h ese  param e ters.          Fi gu re  8.  Ty pi cal  pha se  po rt r a i t  for  a Ty pe  I I  PL wi t h  Si n u soi d al  P D       Unl i k e t h e l o o p s em pl oy i ng  a si nus oi dal  P D , t h e r has  n e i t h er bee n  a n   exact  n o r a n  a p p r oxi m a t i ng  form u l a to  calcu late th e pu ll-i n  rang f o r a  T y pe I l o o p  em pl oy i n g a t r i a n gul a r  P D Ho w e ver ,  t h e r e exi s t s  an  exact form ula  de duced by  J. L.  Stens b y to  calcu late the h a lf-p lan e   pu ll- in   f r e qu ency f o r  a Typ e  I   l oop  em pl oy i ng  a t r i a ng ul ar  P D  [ 9 ] .     3. 2. 1.  Ph ase P o rtr a i t  i n  Re gi on I   This region is defined by the range  | | . Figure 9 is a representativ e p h ase portraitof a second- order  T y pe I  PLL  emplo y i ng a triangul ar  PD inthis  region, w h ich is drawn  fo r 0 .5, 0.1 2 . 0 Thisphase portrait res e mbles  that  of a   sinus oidal PD   T ype I PLLi n the same region as  depicted in Figure 5.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J ECE   I S SN 208 8-8 7 0 8       Achi evi n g  P u l l - i n  Av oi di n g  C ycl e Sl i p   usi n Seco n d - o r d er  PLLs ( A bu - Say eed A .   Hu q u e)   25 1     Fi gu re  9.  R e gi on  I  p h ase  p o rt rai t  fo r a  Ty pe   I PL wi t h  T r i a ng ul ar  P D       3. 2. 2.  Ph ase P o rtr a i t  i n  Re gi on I I   Thi s   regi on  i s  defi ne by  t h e ra nge   | | Ω . Figur e 10  is a r e pr esen tativ phase po r t r a it  whi c i s  dra w n f o r   0 . 5 , ′0 . 1 4 . 4  and  it resem b les th ph ase portrait of a  T y p e  I PLL   em pl oy i ng  si n u soi d al  P D  i n  t h e sam e  regi o n  as  depi ct ed  i n   Fi gu re  6.           Fig u r e   10 . Regio n   I I  ph ase por tr ait fo r  a Type I   PLL  w ith  Tr iang u l ar PD      3. 2. 3.  Ph ase P o rtr a i t  i n  Re gi on I I I   Thi s  re gi o n  i s   defi ned  by  t h e  ran g | μ | Ω . Figure  1 1  is a re pres entative phase  portraitwhich i s   dra w n fo r 0 . 5 , ′0 . 1 , 8  an d  i t  resem b l e s t h ep hase  p o r t r a i t  of  a  T y pe   I P L L  em pl oy i n g   si nus oi da l   PD i n t h sam e   regi on  as  depi c t ed i n   Fi g u re  7 .   Now ,  settin b =  0  t u rn s th e system  in to  a second -o rd er  b u t   T y p e   II PLL.  In th at  case, the two  eq u ilibriu m  p o in ts in  th esame cell b eco m e   ∅,  ,0 and ∅,  , 0 Th ey still re m a in  to  be a  foc u s a n d a  s a ddle  node  re spectively ,   jus t  like in  T y pe  I case .   However ,  they always exist and thei l o cat i onsa r e fi xed  re gar d l e ss  of t h val u of t h e l o o p  pa ram e t e rs, unl i k e t h T y pe I I  case. M o reo v e r ,  t h e   p o s sib ility o f   b i fu rcation   v a n i sh es wh en  an y of t h e loop  p a ram e ters is v a ried Figu re  1 2  is a  represen tativ p h a se po rtrait  o f  a seco nd-ord e T y p e   II PLL  em p l o y in g  a sin u s o i d a l PD, sp an n e d  little  o v e r a p e riod , d r awn  fo 0 . 5   3. 3.  Wh y T y p e  II   B a sed o n   ou di scussi o n  i n  t h e p r e v i o us se ct i on, i t  i s  clear at this point t h at  the a n alysis as well as  th e b e h a v i or of a Typ e  I lo op , co m p ared  to  its Typ e  II co un terp art, is  m u ch   m o re co m p lex .  W e  wil l  to u c Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN 2 088 -87 08  IJEC E V o l .  4, No . 2, A p ri l  20 14   :    24 3 – 2 5 6   25 2 u pon   few reason s, b a sed  on   thei resp ectiv p h a se  p o rtraits, in wh at  fo llows. Th e eq u ilibria fo r Typ e   II  lo op s are i n d e pen d e n t  of an y o f  t h e loo p   p a ra m e ters. In  contrast, th e eq u ilib ria for th e Ty p e  I l o op d e p e n d   on  t h e l o op  para m e t e r/ s, and t h ere f o r e, t h ey   m ove as a n y  one  of the  param e ters is varied.  They may eve n   di sap p ear  f o r  c e rt ai val u es  o f  t h ose  pa ram e t e rs.           Figu re 1 1 Re g i on II I p h ase p o rtrait fo a Ty pe I  PL L with Trian gula r   P D           Figure 1 2 T ypical phase portrait for  T ype II PLL  with  T r iangular PD       Th ere is a  symmetry in  th ph ase  po rtrait  fo r Typ e  II  loops, m eaning  t h at  a   tra j ectory  rem a ins  a    trajectory  if   both   the a x es  are ne gated. Howeve r,  in  case  o f  Typ e   I l o op s, no  su ch  symmetry ex ists.  In  t h e case  o f   Typ e  II loop s,  th e en tire  ph ase p l an e con s titu tes th reg i o n   o f  con v e rg en ce for th fo ci,  ex cep f o r  th e sep a r a t r ices.  H o w e v e r, th is  may b e  tr u e  fo r  Ty p e  I  l o op u p  t o  a certain  r a ng o f  t h e loop  param e ters’ va lues. F o r a not h e r ra n g of  the  loo p   pa ram e ters ( o r s o m e  com b ination ther eof ) p h ase  p o r t rait  may h a v e  m o re th an on e cell, exh i b iting   d i stin ctly d i fferen t   b e h a v i ors.Fo ano t h e r rang e,  t h e who l e syste m   may fail to  prod u c e pu ll-in all to g e t h er and  so   o n In th e case  o f   Typ e  II l o op s,  th ere is no   drastic  change  in  the phase  portra it as th e l o op   p a ram e ters  are v a ried . There is n o  app e aran ce/ d i sapp earan ce  o f  th eq u ilibriu m  p o i n t  an d / or th li mit c y cle. Wh ereas,  Typ e  I loo p s ex h i b it two  in st an ces of su ch   b i fu rcatio n .  In th e PLL literatu re,  o n e  is  k n o w n  as sad d l e n ode  bi f u rcat i o n a n d  t h ot he one  i s  k n o w n as  sep a rat r i x  cy cl bi fu rcat i o n .   The p h ase - l o c k ed c o n d i t i on  of a Ty pe I I  P LL im pl i e s bot h zero  phase  and ze ro f r e q u e ncy  err o r .     Ho we ver ,  i n  ca se o f  Ty pe I  P LL, i t  o n l y  i m pl i e s zer fre q u ency  e r r o r.  F o n o n zer det uni ng  pa ram e ter,  p h ase  er ro r is alw a ys  no nzer o Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.