高速串行通信测试中信号发生器的关键参数设置要点

高速串行通信测试中,如何让信号发生器“说真话”?

在5G基站、AI训练集群和超算互联的机柜深处,数据正以每秒上百吉比特的速度奔涌。PCIe 6.0逼近112 Gbps,CPO(共封装光学)链路挑战着传统铜缆的物理极限——在这个“速率即生命”的时代,一个微小的眼图闭合或几皮秒的抖动偏差,都可能让整个系统从“可用”滑向“不可靠”

而在这条严苛验证链的起点,往往是一台被工程师寄予厚望的高速信号发生器。它本该是“最诚实的信使”,模拟出真实世界中最恶劣却合规的信号场景。但现实却是:同样的DUT,在不同实验室测出截然不同的误码率;调好了的眼图,换一台仪器又闭上了

问题出在哪?不是芯片不行,也不是示波器不准,而是我们没教会信号发生器“说真话”—— 它输出的每一个毫伏、每一度相位、每一级预加重,都需要精准设定,否则生成的就是“虚假现实”。

本文不讲教科书定义,也不堆砌参数表,而是从一线实战出发,拆解那些决定测试成败的关键设置细节,帮你把信号发生器真正变成可信赖的“压力制造机”。


幅度与阻抗:别让第一米就反射回来

很多人以为,只要把电压设成协议要求的800 mVpp差分,任务就完成了。但真相是:你看到的幅度,未必是DUT实际收到的幅度

为什么你的信号还没进通道就开始变形?

想象一下:信号发生器输出端是50Ω,连上一段特性阻抗也是50Ω的电缆,看起来完美匹配?不一定。如果中间有个转接板,走线因设计误差变成了53Ω,或者SMA连接器氧化导致接触电阻升高——这些都会引发瞬态反射

一次反射可能只是个小台阶,但在10+ Gbps的NRZ信号里,前一个符号的反射会叠加到后一个符号上,形成ISI(符号间干扰),眼图立刻变窄。

真实案例:某团队调试USB4接收端时,发现眼高始终差50 mV。排查三天才发现,夹具上的偏置网络多焊了一个1 kΩ电阻,轻微拉低了共模点,导致有效摆幅缩水。

关键操作清单:

  • 确认输出阻抗模式:现代AWG通常支持“50Ω驱动”和“高阻驱动+外端接”两种模式。对于片上探针测试(probing),建议使用高阻输出,再在外围用贴片电阻做精确端接,避免探针电容影响匹配。
  • 校准路径插入损耗:哪怕是一根30 cm的优质同轴线,在20 GHz也可能衰减1.5 dB。务必在正式测试前,用网络分析仪测量完整路径的S21,并在信号发生器中补偿增益。
  • 共模电压必须对齐:比如PCIe Gen5规定Tx共模为850 mV ±15 mV。若你的DUT输入灵敏度只有±50 mV偏移容忍度,那信号源的DC偏置就得控制在±5 mV以内——这需要仪器具备精细调节能力,而非粗略的“默认值”。

一句话总结:幅度不仅是数字,更是路径系统的综合结果。不做去嵌(de-embedding),等于裸奔上场。


边沿速度:快≠好,慢≠安全

工程师常陷入两个极端:要么追求极致陡峭的上升时间来“考验接收器”,要么故意放慢边沿“防止过冲”。但高速串行通信不是比谁更猛,而是要模拟真实发送器的行为边界

上升时间到底该设多少?

有个经典公式:
$$ f_{\text{bw}} \approx \frac{0.35}{T_r} $$

假设你要测的是25 Gbps NRZ信号(UI = 40 ps),理想边沿应在20% UI左右,即约8 ps。代入公式,所需带宽约为43.75 GHz。这意味着你的信号发生器至少要有40 GHz以上的模拟带宽,且最小上升时间优于7 ps。

但这并不意味着你应该永远用最快边沿!

  • 若你在验证一颗工艺角偏慢的SerDes,它的自然上升时间可能是12 ps。这时如果你用7 ps边沿去测,相当于拿赛车考驾照,结果当然“通过”,但毫无意义。
  • 反之,若你正在评估通道谐振风险,则可以主动使用更快边沿激发潜在共振峰,提前暴露设计隐患。

实战建议:

  • 🔧启用“软化边沿”功能:一些高端AWG允许你独立调节上升/下降斜率,甚至引入可控的非单调性(non-monotonic edge),用于研究DFE对预判错误的恢复能力。
  • 🛠️配合示波器验证:使用实时示波器捕获原始波形,检查是否有隐藏的回沟(dip)或双跳(double transition)。这些往往是封装寄生LC引起的谐振迹象。

记住:边沿控制的本质,是控制频谱内容。你想让信号携带哪些频率成分,就应该让它长什么样。


预加重怎么配?别再瞎猜dB数了

“加3 dB去加重试试?”——这是很多工程师面对眼图闭合的第一反应。但这种经验主义做法,常常导致过度补偿或补偿不足。

预加重的本质:逆向信道滤波

理想的预加重,应该是信道传输函数 $ H(f) $ 的逆。也就是说,如果信道在12 GHz衰减了6 dB,你就得在那里提升6 dB。

但在实际操作中,我们只能通过有限抽头(taps)来逼近这个理想响应。常见的两抽头FFE结构如下:

Output = Main_Tap × Current_Symbol + Post_Cursor × Previous_Symbol

例如:
- Main Tap = 1.0, Post Cursor = -0.5 → 相当于–6 dB 去加重
- Main Tap = 0.707, Post Cursor = 0.354 → –3 dB 主抽头 + –9 dB 后抽头(组合高频增强)

如何科学配置?

  1. 获取信道模型:优先使用实测S参数或仿真得到的插损曲线(IL vs. freq)。
  2. 计算目标补偿量:在奈奎斯特频率($ f_N = \text{Baud Rate}/2 $)处读取衰减值,作为预加重等级参考。
    - 示例:PCIe Gen5 @ 16 GT/s,$ f_N = 8 $ GHz,典型背板插损约 -8 dB → 至少需8 dB预加重支持。
  3. 利用仪器自动优化功能:部分AWG提供“Auto Emphasis Sweep”模式,可自动扫描多组tap权重,配合BERT反馈找出BER最低点。

SCPI脚本真能用吗?来看个实战片段

// 配置Keysight M8196A实现自定义FFE write_scpi(":SOURce1:EMBLe:STATe ON"); // 开启嵌入式均衡 write_scpi(":SOURce1:EMBLe:TAP1 0.89"); // 主抽头 -1dB write_scpi(":SOURce1:EMBLe:TAP2 0.45"); // 后抽头 -7dB write_scpi(":SOURce1:EMBLe:PRECursor OFF"); // 关闭前导抽头

这段代码看似简单,但背后藏着关键逻辑:所有tap值都是归一化系数,总能量守恒。如果你把Main Tap设得太小,即使Post Cursor很强,整体输出也会变弱,反而降低SNR。

所以,每次改完预加重,一定要重新核对差分Vpp是否仍在协议范围内


码型不只是PRBS:选错序列,测试白做

提到高速测试,大家第一反应就是PRBS7、PRBS31。但你知道吗?短周期码型可能导致误判

PRBS7的问题:太“规律”了

PRBS7周期仅127 bit,在25 Gbps下每5 ns就重复一次。这意味着:
- 某些特定bit模式反复出现,可能恰好避开最差ISI场景;
- 接收端CTLE/DLL可能“学会”适应这种周期性干扰,给出过于乐观的结果。

相比之下,PRBS31周期长达 $ 2^{31}-1 \approx 2.1 $ billion bits,连续运行数小时都不会重复,在统计意义上更能代表随机数据流。

⚠️ 注意陷阱:某些低成本AWG内存有限,无法存储完整PRBS31。此时若强行循环短段落,等效仍是伪周期信号,失去长码型意义。

更聪明的玩法:定制训练序列 + 错误注入

协议一致性测试中,K28.5、COM八重字符等特殊序列不可或缺。你可以:
- 在Pattern Memory中预存一帧包含训练字段、空闲码和包头的数据流;
- 使用Segment模式,在特定位置插入单比特翻转,模拟突发误码;
- 结合外部触发,在第N帧开始时同步启动BERT捕获,实现事件关联分析。

Python控制示例升级版:

import pyvisa rm = pyvisa.ResourceManager() awg = rm.open_resource('TCPIP::192.168.1.100::INSTR') # 加载自定义二进制码型文件 with open("custom_training_seq.bin", "rb") as f: data = f.read() awg.write(':PATTern:DATA USER1, #' + str(len(data)) + data.hex()) awg.write(':PATTern:SELect USER1') # 设置外部触发门控输出:仅在TRIG IN高电平时发送该序列 awg.write(':OUTPut1:GATed ON') awg.write(':TRIGger:SOURce EXTernal') print("Custom pattern armed, waiting for external trigger...")

这样做的好处是:你能精确复现系统启动握手过程中的关键时序窗口,而不是一直发PRBS。


多仪器协同:没有同步,就没有可信数据

当你同时使用信号发生器、BERT和示波器时,如果没有统一的时间基准,测出来的数据很可能彼此矛盾。

同步三要素

要素推荐做法
参考时钟所有仪器接入同一10 MHz OCXO参考源,避免晶振漂移累积
触发机制使用TTL脉冲或LVDS TRIG IN信号统一启动各设备
相位对齐利用AWG内置延迟调节功能,补偿通道间skew(<1 ps步进)

常见坑点

  • ❌ 忽视电缆长度差异:一根10 cm差分线延迟约50 ps。若未校准,四通道并行测试时可能产生严重deskew。
  • ❌ 默认使用内部时钟:虽然方便,但长期稳定性差,不适合长时间老化测试。
  • ❌ 不验证同步状态:有些AWG面板显示“LOCKED”,其实只是锁定了参考,未必完成相位对齐。要用示波器交叉验证各通道零点是否一致。

写在最后:让每一次测试都逼近真实

信号发生器不是“按下播放”的音乐盒,而是一个需要精心编程的“虚拟发射器”。它的每个参数都在讲述一个关于信道的故事——故事越真实,测试就越有价值。

当你下次面对一个即将投产的设计时,请问自己几个问题:
- 我的预加重真的匹配了产线最差信道吗?
- 我的码型足够随机,能覆盖所有corner case吗?
- 多台仪器之间的时间窗对齐了吗?

如果答案都是肯定的,那你不仅是在做测试,更是在构建信任。

至于未来——PAM4、1.6 Tbps Ethernet、硅光集成……挑战只会更复杂。但只要我们坚持让仪器“说真话”,就不怕看不清真相。

如果你在实践中遇到特殊的配置难题,欢迎留言讨论,我们一起拆解下一个工程谜题。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/1146527.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

ResNet18应用开发:智能零售顾客行为分析

ResNet18应用开发&#xff1a;智能零售顾客行为分析 1. 引言&#xff1a;从通用物体识别到智能零售场景落地 在人工智能驱动的智慧零售时代&#xff0c;理解顾客行为是提升运营效率和用户体验的关键。传统监控系统仅能记录画面&#xff0c;而AI赋能的视觉分析则能“看懂”顾客…

工业环境下的risc-v五级流水线cpu稳定性研究:系统学习

工业级RISC-V五级流水线CPU的稳定性攻坚&#xff1a;从原理到实战你有没有遇到过这样的场景&#xff1f;一台运行在高温车间的PLC控制器&#xff0c;连续工作72小时后突然“死机”&#xff0c;现场排查却发现程序逻辑无误、电源正常、通信链路畅通——问题最终指向了处理器内部…

SPI Flash扇区erase操作的新手教程

SPI Flash扇区擦除操作&#xff1a;从原理到实战的完整指南你有没有遇到过这样的情况&#xff1f;在给设备做固件升级时&#xff0c;新代码写进去却读不出来&#xff1b;或者保存配置参数后重启&#xff0c;发现数据“消失”了”。如果你用的是SPI Flash&#xff0c;那问题很可…

ResNet18实战:电商平台商品自动标注系统

ResNet18实战&#xff1a;电商平台商品自动标注系统 1. 引言&#xff1a;通用物体识别的工程价值 在电商场景中&#xff0c;海量商品图像的自动化处理是提升运营效率的关键环节。传统的人工标注方式成本高、速度慢&#xff0c;难以应对每日新增的数十万级商品图片。而基于深度…

ResNet18实战案例:自动驾驶环境感知系统

ResNet18实战案例&#xff1a;自动驾驶环境感知系统 1. 引言&#xff1a;通用物体识别在自动驾驶中的核心价值 随着自动驾驶技术的快速发展&#xff0c;环境感知作为其“眼睛”的角色愈发关键。车辆必须实时、准确地理解周围世界——从行人、车辆到交通标志、道路类型乃至天气…

ResNet18实战教程:智能零售货架识别系统

ResNet18实战教程&#xff1a;智能零售货架识别系统 1. 引言 1.1 智能零售场景下的图像识别需求 在现代智能零售系统中&#xff0c;自动化的货架监控与商品识别已成为提升运营效率的关键技术。传统人工盘点耗时耗力&#xff0c;而基于计算机视觉的解决方案能够实现实时、精准…

ResNet18部署案例:智能交通车辆识别应用

ResNet18部署案例&#xff1a;智能交通车辆识别应用 1. 引言&#xff1a;从通用物体识别到智能交通场景落地 随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用&#xff0c;图像分类技术已逐步从实验室走向实际工程场景。其中&#xff0c;ResNet-18 作为经典的轻量级卷积神经网络&…

ResNet18性能优化:降低延迟的5个关键点

ResNet18性能优化&#xff1a;降低延迟的5个关键点 1. 背景与挑战&#xff1a;通用物体识别中的效率瓶颈 在当前AI应用广泛落地的背景下&#xff0c;通用物体识别已成为智能监控、内容审核、辅助驾驶等场景的基础能力。其中&#xff0c;ResNet-18作为轻量级深度残差网络的代表…

D触发器电路图入门必看:74HC74典型应用电路

从零开始搞懂D触发器&#xff1a;74HC74不只是教科书里的芯片你有没有遇到过这种情况——按键明明只按了一次&#xff0c;单片机却误判成好几次&#xff1f;或者外部信号来得“不守时”&#xff0c;导致系统状态混乱&#xff1f;又或者想用5个IO口控制16颗LED&#xff0c;发现引…

ResNet18应用开发:智能相册搜索系统

ResNet18应用开发&#xff1a;智能相册搜索系统 1. 引言&#xff1a;通用物体识别与ResNet-18的工程价值 在智能设备日益普及的今天&#xff0c;用户积累了海量照片&#xff0c;但如何高效检索特定内容&#xff08;如“去年滑雪的照片”或“家里的猫”&#xff09;仍是一大痛…

Distro与Raft协议对比分析

本文我们来对 Distro协议&#xff08;来自Nacos&#xff09;和 Raft协议 进行详细的对比介绍。这两者都是为了解决分布式系统中的核心问题——数据一致性与可用性&#xff0c;但它们的定位、设计理念和应用场景有显著差异。一、 概览与核心定位特性Distro协议Raft协议核心定位临…

ResNet18技术解析:模型架构与训练细节

ResNet18技术解析&#xff1a;模型架构与训练细节 1. 引言&#xff1a;通用物体识别中的ResNet18 在计算机视觉领域&#xff0c;图像分类是基础且关键的任务之一。随着深度学习的发展&#xff0c;卷积神经网络&#xff08;CNN&#xff09;在该任务中取得了突破性进展。其中&a…

使用Multisim进行克拉泼振荡电路PCB前功能验证

用Multisim搞定克拉泼振荡器&#xff1a;PCB前必须走通的仿真验证你有没有遇到过这样的情况&#xff1f;辛辛苦苦画好PCB&#xff0c;焊完板子上电一试——没起振。换个电容&#xff1f;调个电阻&#xff1f;再改版……一轮下来时间没了&#xff0c;成本也烧了。尤其是在射频电…

ResNet18应用探索:智能零售解决方案

ResNet18应用探索&#xff1a;智能零售解决方案 1. 引言&#xff1a;通用物体识别在智能零售中的价值 随着人工智能技术的不断成熟&#xff0c;计算机视觉正成为智能零售系统的核心驱动力。从自动商品识别、顾客行为分析到无人收银&#xff0c;精准高效的图像理解能力是实现这…

ResNet18实战指南:图像分类服务压力测试

ResNet18实战指南&#xff1a;图像分类服务压力测试 1. 引言&#xff1a;通用物体识别的工程价值与挑战 在AI应用落地过程中&#xff0c;通用物体识别是智能监控、内容审核、自动化标注等场景的核心能力。尽管深度学习模型日益复杂&#xff0c;但在实际生产中&#xff0c;稳定…

Pspice仿真入门必看:零基础掌握电力电子电路

从零开始玩转Pspice&#xff1a;电力电子仿真实战全攻略你是不是也遇到过这样的困境&#xff1f;刚画完一个Buck电路&#xff0c;信心满满地搭好板子&#xff0c;结果一上电——MOSFET冒烟了&#xff1b;或者输出电压怎么调都不稳&#xff0c;示波器上看纹波大得像地震波。更糟…

ResNet18应用实战:智能零售中的商品识别

ResNet18应用实战&#xff1a;智能零售中的商品识别 1. 引言&#xff1a;通用物体识别与ResNet-18的工程价值 在智能零售、无人货架、自动结算等场景中&#xff0c;快速准确的商品识别是实现自动化服务的核心能力。然而&#xff0c;从零训练一个高精度图像分类模型成本高昂&a…

ResNet18应用开发:实时视频流分析系统

ResNet18应用开发&#xff1a;实时视频流分析系统 1. 引言&#xff1a;通用物体识别中的ResNet18价值 在计算机视觉的广泛应用中&#xff0c;通用物体识别是构建智能感知系统的基础能力。无论是安防监控、自动驾驶还是内容推荐&#xff0c;系统都需要“看懂”图像中的内容。而…

游戏开发可选C#或Python,网页开发可选JavaScript或HTML/CSS,数据分析推荐Python或R

从兴趣出发选择语言选择与个人兴趣或目标相关的编程语言。游戏开发可选C#或Python&#xff0c;网页开发可选JavaScript或HTML/CSS&#xff0c;数据分析推荐Python或R。兴趣驱动的学习能自然提升动力。采用微习惯策略每天仅投入15-30分钟编写代码&#xff0c;完成一个小功能或修…

ResNet18技术揭秘:为什么它能识别1000种物体?

ResNet18技术揭秘&#xff1a;为什么它能识别1000种物体&#xff1f; 1. 引言&#xff1a;通用物体识别中的ResNet-18 在当今人工智能快速发展的背景下&#xff0c;图像分类已成为计算机视觉中最基础也最核心的任务之一。从智能相册自动打标签&#xff0c;到自动驾驶系统识别…