Ken的博客系列之六 | 千兆位串行链路接口的SI方法

13 Sep 2019 • Less than one minute read

作者：Ken Willis

使用IBIS-AMI模型进行仿真

此时，SerDes元器件供应商应该已经提供了所需的IBIS-AMI模型，如果这些模型可用，那么替换仿真测试平台中的对应模型。现在，我们重点关注后仿真的验证工作。在仿真测试平台中替换为你自己的模型，尽管这时看起来你好像就马上可以进行仿真工作了，但是对于IBIS-AMI模型仍然有许多工作需要做。

如前所述，算法部分或者IBIS-AMI模型的“AMI”部分为SerDes的均衡功能。在双沿数据速率的工作情况下，SerDes均衡技术总是采用实时适应的方法。为了模拟这种行为，AMI模型通常会有多个设置供用户选择，以便可以手动调整均衡以获得特定通道的最好驱动。为了找到最佳的设置组合，通常把它当做 “读者的练习”，即SI工程师最好通过扫描多个组合以找出最佳值。

更高级的AMI模型会将部分或全部自适应纳入通道仿真中，从而更精确模拟实际硬件的行为。但即使使用这些类型的自适应模型，仍然经常需要检查和优化设置。例如，接收器的AMI模型包含连续时间线性均衡器（CTLE）、自动增益控制器（AGC，有时称为可变增益放大器或VGA）和判决反馈均衡器（DFE）。

图1：接收器均衡（点击查看大图）

在这个特定的模型中，每个子模块（CTLE，AGC和DFE）动态调整其设置，因此您可能不需要手动干预。使用默认设置运行时，可观察到以下内容。

图2：初始通道仿真结果（点击查看大图）

虽然眼睛睁开了，但CTLE、AGC和DFE系数的图表显示它们在仿真过程中并不真正收敛，并且持续反弹。初始设置使AGC模块比CTLE模块的适应速度快两倍。加快AGC适应到4倍的CTLE适应速度，可产生这些结果。

利用AGC更快的适应性，您可以看到所有三个模块（CTLE，AGC，DFE）的系数都已开始收敛。但收敛发生在约150,000位后。因此，将接收器AMI模型中的 “Ignore_Bits” 从40,000增加到150,000，这样会从结果中删除初始部分的仿真结果，这样分析工具将评估收敛后的结果，就像在真实硬件中发生的那样。这样产生了如下结果。

图3：融合接收器均衡设置（点击查看大图）

通过调整一些相互影响的AMI模型自适应参数，1e-12对应的BER的眼高从40mV增加到85mV，提高了100％以上。

图4:带有收敛接收器均衡设置的结果（点击查看大图）

这说明了一些使用高级AMI模型进行仿真的细微之处。用户仍然需要仔细阅读模型提供商的文档，了解可用的可调设置，并相应地运用它们。

下一篇：反向信道训练

*原创内容，转载请注明出处：https://community.cadence.com。

space