SerDes IBIS-AMI Model Setup с использованием скрипта MATLAB

Этот пример использует скрипт MATLAB ®, чтобы сначала создать систему SerDes, представляющую передатчик и приемник архитектуры АЦП, а затем экспортировать в модель SerDes Simulink. Введите эту команду в командном окне MATLAB, чтобы запустить скрипт:

buildSerDesADC

Перед экспортом в Simulink система SerDes сконфигурирована со следующими атрибутами. Обратите внимание, что пользовательские блоки будут функционировать как пропускные способности, пока не будут применены индивидуальные настройки Simulink, обсуждаемые ниже в примере.

Setup строения

Setup модели передатчика

Setup модели канала

Setup модели приемника

Основанная на АЦП модель SerDes Tx/Rx IBIS-AMI Setup в Simulink

Вторая часть этого примера берет систему SerDes, экспортированную скриптом, и настраивает ее по мере необходимости для SerDes на основе АЦП в Simulink.

Просмотр Setup модели Simulink

Система SerDes, экспортированная в Simulink, состоит из блоков Configuration, Stimulus, Tx, Analog Channel и Rx.

Нажмите внутри подсистемы Tx.

Нажмите внутри подсистемы Rx.

Настройте модель для SerDes на основе АЦП

Модель, экспортированная из приложения SerDes, должна быть сначала настроена, чтобы представлять SerDes Rx на основе АЦП, путем настройки дополнительных блоков Rx и изменения блочного кода Rx Init.

Сконфигурируйте входной рецензируемый блок шума Rx

Шум в подсистеме Rx может быть смоделирован на выходе или на входе. Входной источник шума формируется последующими стадиями эквализации (CTLE и FFE), и, следовательно, лучше отражает, как шум формируется реальной системой. С другой стороны, выходной упомянутый шум не формируется и не фиксирует, как изменение настроек на CTLE и FFE воздействует на шум.

Сконфигурируйте блок VGA

Адаптация VGA

Адаптация VGA проста, необходимый коэффициент усиления вычисляется в Init как отношение амплитуды целевого импульса к максимальному пиковому значению входной импульсной характеристики. Однако требуемый коэффициент усиления VGA может быть различным для различных настроек CTLE, поэтому коэффициент усиления VGA должен быть оценен при каждой итерации общего алгоритма, описанного ранее.

Сконфигурируйте блок АЦП

Используемая модель АЦП является агностическим АЦП во времени, что означает, что каждая точка симуляции квантуется, а не просто в момент дискретизации. Однако DFE и восстановление синхроимпульса все еще будут использовать только выборки АЦП в момент дискретизации. Агностический АЦП позволяет генерировать эквивалентную форму волны, как видно на узле суммирования DFE: позволяет создавать сигнальную глазковую диаграмму с репрезентативными высотой и шириной.

Сконфигурируйте Rx FFE

[zeros(1,3) 1 zeros(1,17)]

Адаптация FFE

Rx FFE работает с выборочными данными АЦП, а не с непрерывной формой волны. Однако во время статистической адаптации принято, что все точки формы волны, даже находящиеся между выборками данных, доступны. FFE Rx адаптирован только в пользовательском коде Init; адаптации помогает функция adaptFFE, предоставляемая. Цель адаптации Rx FFE состоит в том, чтобы привести в действие выхода импульсную характеристику, учитывая вход импульсную характеристику, так что выборки данных перед и после курсора приводятся в нуль. Это не означает, что импульсная характеристика будет нулем, кроме точки курсора. Скорее, подобно форме волны синхронизации, ISI только доводится до нуля в точках выборки данных.

Когда Rx FFE работает на выборочных данных, первый этап процесса адаптации в adaptFFE состоит в том, чтобы принять фазу дискретизации данных для входной импульсной характеристики. Используемый подход жаден, чтобы предположить, что мы можем принудительно выполнить выборку, так что курсор приземлится на пик входящей импульсной характеристики.

Поскольку Rx FFE, в подсистеме Rx, сопровождается DFE с одним контактом, Rx FFE не нужно нуль принудительно использовать 1-й посткурсор. Скорее, Rx FFE должен гарантировать, что 1-й посткурсор попадает в область значений эквализации DFE с 1 контактом. Обратите внимание, что если post Rx DFE не используется, то цель будет заключаться в обнулении всех ISI до и после курсора.

Учитывая теперь дискретизированную входную импульсную характеристику, цель состоит в том, чтобы найти фильтрующую характеристику, которая приводит выборки данных до и после курсора к нулю, или в случае 1-й последующей выборки курсора в область значений DFE. Эта задача оптимизации очень тесно связана с решением множества линейных уравнений, где нам нужно найти обратную матрицу. Эта матрица, которая должна быть инвертирована, является матрицей, состоящей из кругово смещенной входной дискретизированной импульсной характеристики. Эта инвертированная матрица затем умножена на желаемый выход импульсную характеристику: [0, 0, 0, 1, bmax, 0, 0...] для случая FFE с 3- предшественников контактом, где 1 обозначает положение курсора, а bmax обозначает максимальную область значений DFE. Необходимые коэффициенты Rx FFE конечной импульсной характеристики являются продуктом инвертированной матрицы входного импульса-отклика с круговым сдвигом и желаемой выходной импульсной характеристики.

Адаптация DFECDR

Адаптация DFECDR следует за адаптацией Rx FFE. DFECDR является стандартным блоком в тулбоксе SerDes, см. интерактивную документацию для блока DFECDR.

Этот пример использует детектор фазы Александра (bang-bang), а не детектор фазы скорости передачи, который обычно используется в системах SerDes на основе АЦП. Этот выбор моделирования упрощает пример, так как детектор фазы скорости передачи данных будет взаимодействовать с сходимостью адаптации. Основанные на АЦП системы SerDes должны бороться с взаимодействием между CDR-блокировочной точкой и адаптацией Rx FFE и DFE.

Настройка блока Init Code подсистемы Rx

В этом примере адаптация подсистемы Rx выполняется в статистической области: включает совместную адаптацию CTLE, FFE и DFE для достижения наилучшего BER с учетом используемых настроек канала и Tx FFE. Оптимизированные настройки для CTLE и FFE останутся фиксированными во время симуляций во временной области, в то время как DFE и CDR продолжают адаптироваться во время симуляции во временной области.

Измените пользовательскую область кода Init с кодом, предоставленным в примере. Смотрите Глобально Адаптируйте Компоненты Приемника Используя Метрики Импульсного Отклика для Повышения Эффективности SerDes.

edit adcInitCustomUserCode.m

Статистический алгоритм адаптации

Статистический алгоритм адаптации обрабатывает импульсную характеристику через каждый из блоков подсистемы Rx и измеряет полученный рисунок импульсной характеристики достоинства. Поскольку это система на основе АЦП, используемая рисунком заслуг является сигнал-шум (ОСШ), где термин шум также включает невязку себя ISI до и после курсора.

В целом статистическая адаптация Rx будет осуществляться следующим образом:

Запуск модели Simulink

Обновление квантования АЦП

В примере квантование АЦП установлено на 6b, по умолчанию. Попробуйте изменить квантование АЦП на меньшую величину, наблюдайте, как на форму глаза во временной области влияет снижение точности АЦП.

Сгенерируйте основанную на АЦП модель SerDes IBIS-AMI

Заключительная часть этого примера берет настроенную модель SerDes Simulink на основе ADC, а затем генерирует совместимую с IBIS-AMI модель: включая исполняемые файлы модели, IBIS и AMI.

Текущий стандарт IBIS AMI не имеет собственной поддержки SerDes на основе АЦП. Текущий стандарт записан для SerDes на основе среза, которые содержат узел сигнала, в котором наблюдают форму волны выравниваемого сигнала. В SerDes на основе слайсеров этот узел существует внутри DFE, прямо перед выборочной системой принятия решений. Непрерывная аналоговая форма волны наблюдаема в этом узле, который включает в себя эффект всех вышестоящих эквалайзеров (таких как CTLE) и эквализация из-за DFE, так как отведите взвешенные и переданные назад предыдущие решения. Такой узел суммирования не существует в SerDes на основе АЦП из-за АЦП в системе. В реальной основанной на АЦП системе SerDes АЦП доказывает вертикальный срез, хотя глаз в момент дискретизации. Для эмуляции виртуального узла используется агностический АЦП. Этот АЦП квантует каждую точку входного аналогового сигнала со скоростью временного шага симуляции: то есть 1/fB/SPS, где SPS - количество выборок на символ, а fB - скорость дискретизации. Rx FFE также обрабатывает входной сигнал как непрерывную форму волны, а не как выборки. Однако Rx FFE применяет одно значения касания для временных шагов моделирования SPS. DFE является стоковым DFE из SerDes Toolbox и написан для SerDes на основе слайсеров. Эта цепь позволяет симулятору целостности сигнала иметь возможность наблюдать виртуальный глаз в системе на основе АЦП.

Экспорт моделей IBIS-AMI

Откройте вкладку Экспорт в диалоговом окне SerDes IBIS-AMI manager.