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        基于PDA算法的DQ數(shù)據眼圖的實現(xiàn)

        2013-04-25 02:17:16史曉蓉
        電子科技 2013年1期
        關鍵詞:眼圖光標脈沖響應

        史曉蓉

        (西安電子科技大學CAD研究所,陜西 西安710071)

        眼圖[1]是描述高速串接信號質量的常用手段之一,通常使用的方法是使用偽隨機碼流代表所有可能的位流模式,選用時鐘參考點作為觸發(fā)點進行仿真或測量。從位流中取出接收到的每一個周期去覆蓋前一個接收到的周期,許多周期疊加形成的波形,看起來像睜開的眼睛,故稱為眼圖。

        傳統(tǒng)的高速信令仿真方法是用隨機數(shù)向量作為輸入,進行時域仿真。可以使用有效的仿真工具實現(xiàn)眼圖的期望結果。不幸的是,對于許多高速芯片間通信系統(tǒng)的最壞情況,眼圖不能由輸入較短的隨機數(shù)準確地確定。當使用大量的隨機數(shù)作為輸入激勵時,仿真時間變得很長。Casper提出的PDA(Peak Distortion Analysis)算法解決了這些難題,使仿真不再依賴于隨機數(shù)的時域仿真。PDA[2]是對系統(tǒng)互連引起的最大抖動和噪聲的估算方法,抖動包括確定性抖動和隨機性抖動,由串擾和碼間干擾引起的抖動和噪聲是確定性的,因此可以用最壞情況值對其做出預算,這種計算最壞情況下值的方法稱為最大失真分析法(PDA)。文中將PDA算法應用于實際工程之中,解決了DDR3的數(shù)據分析問題,為提高DDR3的傳輸速度提供了保障。

        1 PDA算法

        PDA[2]算法假定系統(tǒng)是線性時不變(LTI)系統(tǒng),利用LTI系統(tǒng)的可疊加性,將互連上的脈沖在各自的時間點上疊加。如何應用疊加性求出高速信令系統(tǒng)中的最壞情況位模式并生成數(shù)據眼圖是PDA算法的核心內容。

        眾所周知,如果系統(tǒng)的輸入可以表示為多個輸入分量之和,即

        根據可疊加性,輸出等于各輸入分量對應輸出之和

        LTI的疊加性可以對單個脈沖響應疊加,計算出任何位模式的接收信號波形,互連上的脈沖疊加如圖1所示。根據互連上脈沖疊加的原理可以將脈沖響應疊加,如式(3)和式(4)所示

        圖1 互連上脈沖疊加

        其中,WC1表示最壞邏輯1的函數(shù);WC0表示最壞邏輯0的函數(shù);y(t)是接收端的脈沖響應函數(shù);VSS0是低電平驅動時的穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)響應;T是符號周期;yi(tkT-ti)為傳輸線i上接收器的脈沖響應,也就是公共-通道干擾,ti為各個串擾源的相對樣本點。

        最壞碼型[3]是眼圖最壞時發(fā)送端的輸入碼流,對于邏輯1,最壞情況是將1電平往下拉;而對于邏輯0,最壞情況是將0電平向上拉,所以當互連上脈沖響應的當前點的值為負時,作用于邏輯1,當前點的值為正時,作用于邏輯0,因此如果脈沖響應的當前點的值為負,對于邏輯1來說,碼型為1,對于邏輯0來說,碼型為0;如果脈沖響應的當前點的值為正,對于邏輯1來說,碼型為0,對于邏輯0來說,碼型為1。

        2 DQ數(shù)據眼圖的實現(xiàn)

        DQ(Data Queue)數(shù)據包括DQ-Read和DQWrite,讀和寫的區(qū)別在于提取tr0文件的數(shù)據時,DQWrite提取的是DIMM(Dual-Inline-Memory-Modules)接收端的數(shù)據而DQ-Read提取的是CPU發(fā)送端的數(shù)據,兩者的實現(xiàn)步驟完全相同。文中以DQRead為例實現(xiàn)數(shù)據眼圖,DQ-Read拓撲結構[4]如圖2所示,該拓撲結構中帶有兩片DIMM,但DQ每次只有一個DIMM工作,對于寫數(shù)據,在提取數(shù)據前要清楚工作的是哪個DIMM,這樣可以避免錯誤提取其他數(shù)據。對于讀數(shù)據,每次提取的都是CPU發(fā)送端的數(shù)據,如圖2中的padg,因此不用考慮是哪個DIMM在工作。

        圖2 DQ-Read拓撲結構

        本例中使用DQ_Read.sp文件,該sp文件采用Inter DDR3的十線結構[4],如圖3所示,激勵加在g上,s、sn上分別是DQs和DQs#信號,其他線上不加激勵,其中受害線是g,在g上分別加3組激勵,一組是上升邊激勵,一組是下降邊激勵,還有一組為時鐘激勵,這樣在仿真sp文件產生的tr0文件中也將產生3組數(shù)據結果,一組為上升沿響應,一組為下降沿響應,另一組為時鐘響應?,F(xiàn)在要利用PDA算法實現(xiàn)a、b、c、d、e、f、g、h 8根數(shù)據線的最壞碼型和受害線g的最壞眼圖。

        之所以在受害線上加激勵而不在進攻線上加激勵的原因是,傳輸線間的耦合是對稱的,驅動線2在線1上出現(xiàn)的情況,類似于驅動線1在靜態(tài)線2上看到的串擾脈沖。所以可以利用驅動受害線在進攻線上的串擾響應,來判斷受害線上的串擾響應。

        圖3 十線模型結構

        2.1 實現(xiàn)過程

        實現(xiàn)數(shù)據眼圖及碼型的流程圖如圖4所示。

        圖4 流程圖

        文中設置單位間隔UI為0.75 ns;分析時長為40 ns;分析步長為10 ns;參考電壓為750 mV,其中UI的個數(shù)等于分析時長與UI的比值為40 ns/0.75 ns。

        按照流程圖,可以將實現(xiàn)過程分為4步,分別為提取數(shù)據合成脈沖響應、確定光標的位置、計算WC1和WC0、計算碼型。

        2.1.1 提取數(shù)據合成脈沖響應

        首先需要為Matlab添加HspiceToolbox工具包,通過該工具包內的loadsig命令可以打開tr0文件,并提取出其中的數(shù)據,本例中要提取3組數(shù)據,上升沿組數(shù)據v_r_pada、v_r_padb、v_r_padc、v_r_padd、v_r_pade、v_r_padf、v_r_padg、v_r_padh;下降沿組數(shù)據v_f_pada、v_f_padb、v_f_padc、v_f_padd、v_f_pade、v_f_padf、v_f_padg、v_f_padh;時鐘邊組數(shù)據v_pada、v_padb、v_padc、v_padd、v_pade、v_padf、v_padg、v_padh。提取出這些數(shù)據后,按如下步驟實現(xiàn)脈沖響應的合成。

        (1)平移數(shù)據至0穩(wěn)態(tài)處。上升沿組數(shù)據分別減去原上升沿組的穩(wěn)態(tài)值平移到坐標0位置,下降沿分別減去原下降邊的穩(wěn)態(tài)值平移到坐標0位置。Matlab仿真得到的受害線g的平移和未平移的上升沿、下降沿如圖5所示。

        (2)下降沿數(shù)據向后平移一個UI單位。上升沿組分別在向量矩陣最后加UI列的零數(shù)據,下降沿組在向量矩陣前面加UI列的零數(shù)據。

        圖5 Matlab仿真

        (3)合成平移后的下降沿組和上升沿組。將新的上升沿組和下降沿組數(shù)據分別對應相加合成8個脈沖,并將每個脈沖向量矩陣最后UI列的數(shù)據附空得到新合成的8個脈沖響應,合成受害線g的脈沖如圖6所示,合成的進攻線和受害線的脈沖響應如圖7所示。

        2.1.2 確定光標的位置

        找到受害線脈沖響應與參考電壓(750 mV)相近的兩個點的位置,兩個點的中間為光標點位置,然后以光標點為中心分別向左向右平移,UI/2即為左光標起始點和右光標終止點。本案例中的光標點及左光標起始點和右光標終止點位置如圖8所示。

        2.1.3 計算WC1和WC0

        受害線和進攻線的脈沖響應合并平移后<0的部分和>0的部分如圖9所示。

        畫出WC1和WC0,如圖10所示,即為PDA算法得到的眼圖。

        2.1.4 計算碼型

        計算碼型時,利用LTI的疊加性,將各自的時鐘線數(shù)據與數(shù)據線數(shù)據進行疊加后翻轉180°,重新定位光標點位置,每個UI采5個點進行判斷,對于邏輯1,脈沖響應數(shù)據值為正,碼型為0,脈沖響應數(shù)據值為負,碼型為1,其中受害線的光標點所在UI的碼型始終為1。對于邏輯0,脈沖響應數(shù)據值為正,碼型為1,脈沖響應數(shù)據值為負,碼型為0,其中受害線光標點所在UI的碼型始終為0。PDA算法中沒有提到當脈沖響應數(shù)據值為0時,碼型應該如何處理,文中對于邏輯1,將脈沖響應數(shù)據值為0視為-0,碼型為1;對于邏輯0,將脈沖響應數(shù)據值為0視為+0,碼型為1。對于前后光標不足一個UI的情況,如果能夠采到一個點,將其用0補齊一個UI,上述方法判斷碼型并與之前的碼型合并;如果不能采到一個點,則不考慮此情況。

        2.2 結果分析

        (1)將碼型重新作為激勵仿真DQ_Read.sp文件,生成DQ_Read.lis數(shù)據文件。

        (2)將DQ_Read.lis文件導入Cadence中,查看該DQ_Read.sp文件各個節(jié)點的波形,受害線g上的波形,如圖11所示。

        圖11 受害線g上波形

        (3)在Matlab中用合成的脈沖響應,按計算出的碼型疊加該數(shù)據的眼圖,如圖12所示。

        圖12 計算出的碼型疊加數(shù)據眼圖

        (4)將PDA算法得到的眼圖輪廓,如圖12中的點畫線所示,分別與圖11和圖12中疊加得到的眼圖相比較,可以得出PDA算法計算出的眼圖輪廓。本例中計算得到最壞情況的碼型長度為530,比偽隨機碼流短。

        3 結束語

        分析了PDA算法,研究了基于PDA算法在實際DQ數(shù)據建模中的應用,實現(xiàn)了DQ-Read數(shù)據最壞眼圖和最壞情況碼型,并對眼圖結果進行了分析。結果表明,PDA算法能夠快速有效地實現(xiàn)DQ數(shù)據的最壞眼圖及最壞碼型,為分析抖動和BER(Bit Error Rate)等信號完整性問題做了準備。

        [1]ERIC B.信號完整性分析[M].李玉山,李麗平,譯.北京:電子工業(yè)出版社,2008.

        [2]BRYAN K C,MATTHEW H,RANDY M.An accurate and efficient analysis method for multi-gb/s chip-to-chip signaling schemes[C].IEEE Conference Publications,VLSI Circuits Digest of Technical Papers,2002:54-57.

        [3]Bryan C.Peak distortion ISI analysis[OL].(2011-11-02)[2012-03-05]http://www.intel.com/education/highered/signal/elct865.htm.

        [4] 華為技術有限公司.Sandy bridge-EP/EX processor HSPICE*signal integrity[M].深圳:華為技術有限公司,2010.

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