反向信道训练
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尽管目前的IBIS标准还不支持反馈训练功能,但是已经有一个相关的改进提议BIRD147,在下一版本的IBIS规范中将加入该功能。
如下PCI Express Gen 4示例,使用或不使用反馈训练。
y( f" n+ S: k3 g图-初始信道仿真结果
( y9 S* M4 v! a1 u% A f- f( z初始结果(红色)显示的是未启用反馈。在这种情况下,发射机的AMI模型根据信道特性自行优化其FFE抽头系数,而接收机AMI模型的适应则在整个信道仿真过程中实时完成。第二个结果(绿色)显示的是启用反馈训练,并且清晰地生成一个睁得更大的眼图。值得注意的是,如果您查看两种情况下使用的FFE抽头系数之间的差异,您将看到FFE系数在启用反馈的情况下已被调低。如下显示了前导抽头系数如何在反馈训练中做自适应:
& x, Y i* R5 P0 k, B7 n! k图-反向信道训练期间的FFE适应
* f+ q5 W% v: A( X( J7 b! }在这里您可以看到,前导抽头系数从绝对值约为0.16开始,然后在反馈训练过程中,根据接收机的判断,将其降低到0.14的范围。这使得接收机更先进的均衡功能可以完成更多的“繁重工作”,并最终产生更好的整体效果。这显示了在通道仿真过程中使用反馈功能,以及产生能够精确模拟SerDes器件的行为的AMI模型的重要性。
有关反馈建模的更多信息,详见DesignCon 2018的论文“使用IBIS标准的最新增强功能进行反馈建模和仿真”(https://www.cadence.com/content/ ... d-simulation-cp.pdf)。
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