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如何得知量測仿真是否接近事實?

2015年09月17日  | Ransom Stephens

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在今年PCI-SIG(Peripheral Component Interface-Special Interest Group)開發者大會,主要測試與量測儀器公司支付仿真(Simulation)及測試的比較費用引起我的注意。無論是德科技(Keysight)和太克科技(Tektronix)在整個新聞發佈會中都專注於這個主題。


所以我向周遭詢問。


隨著仿真已成為設計的PCB和電路公認更好、更便宜、更快速的方式,其精準度也已變成一個越來越重要的問題。這個問題通常是用這句話來表達:「我如何知道我的仿真是否接近現實?」


從來沒有一個人快言快語,Wild River Technology首席技師Al Neves建議,「別信任電子設計自動化(EDA)工具,他們全部都有問題及使用者難題。」


圖1 仿真測量比較,以Wild River Technology為例。
圖1 仿真測量比較,以Wild River Technology為例。

一個量測仿真比較應該把仿真放在測試中,而不是測試的設定,也非分析履行。


為了確保我們之後可以得到什麼,蘋果比蘋果(Apples to apples)、塵歸塵(Dust to dust),太克科技解決方案市場行銷經理Sarah Boen表示,「要麼刪除或去嵌入(De-embed),測量電路的影響—如示波器(Scope)、探頭(Probe)、纜線、Breakout通道—都不是在仿真或在仿真中包含他們的模型。在這兩種情況下,你需要測量量測電路本身的S參數。S參數可提供相位、傳輸的頻率響應、反射,以及如果你在板上量測一切,也可獲得串擾的情況。你的測試設備應該能夠克服去嵌入的影響,或者你的仿真在模型中可包含他們。」


圖2太克科技在PCI-SIG新聞發佈會中發表的一張投影片。(圖片來源:2015 PCI-SIG、Ransom擷取)
圖2太克科技在PCI-SIG新聞發佈會中發表的一張投影片。(圖片來源:2015 PCI-SIG、Ransom擷取)

若是去嵌入讓你很不方便接近測試設備的雜訊層(Noise Floor),我可將測試電路響應放在仿真中。


是德科技全球高速數位訊號應用工程師Heidi Barnes指出,「重要的是要研究仿真和測量之間的權衡與區別。有時就像到學校學習的抽樣理論和實現一樣簡單,模擬器、及時示波器和採樣示波器都有不同的方式提供頻寬限制的資料。在高頻下,令人吃驚的是有如此多的人忘記為量測和仿真反映現實,以及明確定義參考方案的重要性。在驗證時,TDR/TDT和頻率、S參數、域(domain)相當關鍵,以確保仿真的建立和量測的設定互相匹配。」


是德科技在PCI-SIG新聞發佈會中發表的一張投影片。(圖片來源:2015 PCI-SIG、Ransom擷取)
是德科技在PCI-SIG新聞發佈會中發表的一張投影片。(圖片來源:2015 PCI-SIG、Ransom擷取)

確定你使用完全相同的軟件進行分析測量和仿真的數據。Boen建議堅守你IBIS/AMI模型的AMI元件,「請確認在你的示波器與模擬器中有相同的模型,舉例來說,參考接收機均衡器(Receiver Equalizer)應是用相同的矽晶片所打造—不只是在方法而是在參數—若他們不相同,你將會不知道你在比較些甚麼。」


一旦我們相信仿真和量測是分析相同的系統,這就是可進行比較的時機了。


「每個人都應該有一個為測量和仿真的校準(Calibration)技術,」Barnes說。「我最喜歡的是可從簡單開始,並只是驗證模擬器或量測校準,可針對插入損耗(Insertion Loss)和反射精確的處理相位及頻率,透過著眼於一個串聯諧振阻抗不連續,如同我們去年和Wild River Technology 與Speed Edge在DesignCon 課程中提出的Beatty標準。」


Boen喜歡從事誤碼率(Bit Error Ratio,BER)的分析。雖然這可能不會工作在你的第一關,賠率如同彩券,測量和仿真的水平和垂直會如同浴缸形狀的曲線、BER(t)和BER(V)可以再沒有強大的仿真量測協議中調整。Boen說明,「若浴缸曲線是接近的,看起來會比較深,比較一個發射器輸出設置的範圍去看量測與仿真之間的數據和不同通道模型的趨勢。」


如果測量和仿真資料疊加曲線呈現定性狀態,這值得進行一些統計分析。你可以在你的量測數據中,透過重複測量和傳播已知的因素來估算不確定性,如檢測器雜訊,透過模擬演算法。請記住,發送機均衡器例如去加重(De-emphasis)和接收器連續時間線性等化器(Continuous Time Linear Equalizer,CTLE)都會放大雜訊,一旦你有誤差線,你可以執行一個卡方(Chi-squared)分析,並進行仿真精確度的嚴格定量分析。


請記住Neves說過的「驗證很沉重」。





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