图中还有一个高频处的平坦区，这是源于VCO的输出缓冲。这个区域对周期抖动很重要，而一般对长期抖动则相反，如下式所示：LdB(F)≈10×log10[(1/PSIG)×(FOSC)2/ (Q×F)2]。从式中看到，对某个振荡器频率，当功率增加1倍时，相位噪声降低3dB。增加功率是改善相位噪声性能的一种有效方式，但可能很昂贵。在所有其它方面不变的情况下，改善20dB的相位噪声要付出100倍功率的代价。另外一种改善相位噪声的方式是增加谐振回路的品质因数。品质因数增加一倍，相位噪声减半，即改善6dB。采用CMOS工艺时， 电感 结构经常限制了可以实现的品质因数。通常品质因数是在7-15的范围内，随很多因素而改变，包括频率和金属层厚度等。LC型VCO的调谐范围与品质因数之间也存在着一种折衷，更高的品质要付出较小调谐范围的成本。如采用深亚微米CMOS工艺，相同功率的典型环型振荡器和LC型振荡器的相位噪声大约相差20 dB。这种差异表明谐振回路结构对相位噪声的优点。
如前所述，σ1的值很难在时域中测量。然而，在频域中这种测量就相对简单了。用σ12=F2×L(F)/FOSC3可以计算出VCO的周期抖动σ1，式中F是偏移频率，L(F)是F处的相位噪声，而FOSC是振荡频率（参考文献4）。在此例中，在2GHz振荡频率、 1MHz 偏移的-100dBc/Hz环型VCO的周期抖动是112fs rms。而2GHz振荡频率、1MHz偏移的-125 dBc/Hz LC振荡器得到的σ1值为6.3fs rms。这些值通常都太小，不能在时域中直接测量，缓冲噪声和示波器噪声都足以淹没它们。
从PLL带宽可以计算出长期抖动，以及相应的σ1值，公式是σCO=1/(4πFL/FVCO)1/2。同样，这个计算假设是一个过阻尼PLL，只有VCO噪声，没有电源噪声。如带宽为100 kHz，则σ1为112 fs的环型PLL长期抖动约为4.5 ps rms，而σ1为6.3 fs的LC PLL的长期抖动为270 fs rms。如果将带宽增加到1MHz，则两个长期抖动值都将减小√10，分别为1.4fs和85fs。这种计算可以对更高的带宽持续下去，但很多因素限制了带宽，而抖动则不会持续减小。
限制带宽的主要原因之一是PLL的稳定性。对于恰当的相位裕度，带宽一般只有基准率的1/20。对高性能的PLL，低的环路带宽可减轻基准时钟的穿通。抑制基准时钟的尖刺通常需要一个不超过基准率1/100的带宽。其它限制PLL带宽的理由包括对delta-sigma调制与基准噪声、环路滤波器，以及电荷泵噪声的抑制。
PLL面积
与性能与功耗一样，面积也是PLL的一个重要规格。PLL的性能水平基本上决定了它的面积。选择一种LC型VCO（而不是环型VCO），可以得到性能的大幅增长。对于一只电感的设计，一般基于LC的VCO尺寸至少有300μm×300μm，甚至更大些。而另一方面，环型振荡器尺寸可以是40μm×40μm或更小。一般情况下，LC振荡器的调谐范围要窄于环型振荡器。因此，有时必须在同一个PLL中使用多种VCO，去实现宽的调谐范围，这就进一步增加了面积。
PLL中另外一个面积随性能而显着增加的部件是环路滤波器。一个集成的环路滤波器可以占位达500μm×500μm或更多。随着PLL性能的下降，可以减小电阻、电容以及电荷泵的电流，用噪声的代价来减小面积。用0.13μm CMOS可以做出一个SONET/多协议时钟IC（图5）。图中清楚地显示了四核LC VCO。PLL的面积大约为1.4mm2。长期抖动小于500fs rms，带宽为50 kHz。PLL的功耗约为70mW，取决于工作模式。
图5 这个PLL片芯使用一只LC振荡器，提供了出色的抖动规格
用0.13μm CMOS可以做一个环型小数N PLL（图6）。PLL的面积为0.09mm2，这要比图5中LC PLL的十分之一还小。长期抖动在1 MHz带宽时低至3ps rms，根据工作模式，功耗约为5mW。这个面积大部分是数字的。数字块包括一个delta-sigma调制器、一个预 分频器 、一个后分频器、反馈分频器，以及 控制电路 。模拟面积要比LC PLL模拟面积的十分之一还小。
图5和图6中两个PLL说明了为什么没有万能的SoC PLL解决方案。第一种PLL的抖动几乎能适应所有SoC应用。但是，其面积和功耗要比第二种高出10倍。而第二种PLL的长期抖动又要高6倍，相同带宽下则要高20倍。
图6 这个PLL片芯使用了一只环型振荡器，面积与功耗都只有LC振荡器的十分之一，
付出的代价是较差的抖动性能
PLL SoC各种折衷因素中最重要的是长期抖动。如果长期抖动规格放松，则可以采用小型、低功耗的环型PLL。较严格的长期抖动规格就需要使用大量的硅片面积和功耗，用LC PLL满足要求。然而，对于很多在两种极端之间的应用，选择并不明确，必须做仔细的分析，实现PLL功耗和面积的最优化。
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