[发明专利]基于PDN与通道协同模型的最坏眼图实现方法

摘要

本发明公开了一种基于PDN与通道协同模型的最坏眼图实现方法，主要解决现有技术中没有考虑电源噪声，对实际链路性能无法准确评估的问题。其实现方案为：1.仿真得到耦合进通道中的最坏电源噪声；2.对最坏电源噪声划分区间，得到最坏电源噪声正负轮廓；3.在驱动器前输入上升边和下降边，得到边沿响应；4.以单位间隔来划分边沿响应，合并受害线边沿响应，确定通道噪声的起始点；5.用格子法处理通道噪声得到通道眼图；6.将最坏电源噪声的正负轮廓叠加到通道眼图上，得到有源链路整体最坏眼图。本发明能得到有源链路整体最坏眼图，可应用于高速电路中信号完整性的设计分析及对高速链路性能的准确评估。

主权项

一种基于PDN与通道协同模型的最坏眼图实现方法，其特征在于，包括：(1)根据实际电路搭建包含电源分配网络PDN的全链路模型，并进行全链路噪声波形仿真，以获取耦合进通道的最坏电源噪声；(2)对耦合进通道的最坏电源噪声数据进行小组划分，找到每组中对应点的最大值及最小值，进而得到电源噪声的正轮廓与负轮廓；(3)根据电路结构选择一根数据线作为受害线，其余作为进攻线，分别在受害线的驱动端加上升边和下降边，读取其余进攻线接收端边沿响应波形作为串扰CCI数据，将受害线接收端边沿响应波形作为码间干扰ISI数据；(4)对受害线接收端的上升边响应与下降边响应依次进行平移和叠加，得到脉冲响应数据，找到脉冲响应数据中最大值及其位置，以最大值的位置为中心，寻找距离中心位置间距为单位间隔的两个点，在这些点中找到这两点幅度差值最小的位置，这两个位置的中心就是中心光标所在的位置,将该位置往前推一个单位间隔的长度，即得到主光标的起始点；(5)获得上升边向量R和下降边向量F；从起始点对上升边响应数据进行等间隔采样，用所有的采样数据减去上升边响应拖尾处的稳定电平值,得到上升边向量R；从起始点下降边响应数据进行等间隔采样，用所有的采样数据减去下降边响应拖尾处的稳定电平值,得到下降边向量F；(6)用格子法处理上升边向量R和下降边向量F，得到拖尾对主光标的最坏情况累积电平，进而得到受害线上的四段波形数据，即第一段为最坏的1、第二段为最坏的0、第三段为最好上升边、第四段为最好下降边；(7)用格子法求解进攻线引起的最坏串扰，计算拖尾对主光标的最坏情况累积电平，得到进攻线上最坏的1，最坏的0，最好上升边，最好下降边这四段不同的波形数据；(8)将受害线和进攻线中对应波形数据点对点叠加，得到整体通道的最坏的1，最坏的0，最好上升边，最好下降边这四段不同波形数据；(9)将通道中最坏的1波形数据与通道中最好下降边波形数据拼接起来得到通道眼图的上轮廓波形数据；将通道中最坏的0波形数据与通道中最好上升边波形数据拼接起来得到通道眼图的下轮廓波形数据，从而得到通道最坏眼图；(10)将步骤(2)中最坏电源噪声正轮廓与步骤(9)中通道最坏眼图下轮廓点对点叠加，将步骤(2)中最坏电源噪声负轮廓与步骤(9)中通道最坏眼图上轮廓点对点叠加，得到全链路整体最坏眼图。