PCB 中信号完整性分析的基础知识

2021-06-24

PCB 中信号完整性分析的基础知识

PCB 中信号完整性分析的基础知识可以是基本的。仿真工具非常适合在原理图和布局设计期间计算不同网络中信号的行为，但您仍需要采取一些步骤来解释结果。尽管某些信号完整性和 EM 仿真工具非常先进，但它们根本无法与您从测量中收集到的信息进行比较。无论您使用哪种方法来检查电路板中的信号完整性（两种方法都应该执行），您可以采取一些重要步骤来分析信号的行为并识别电路板中的问题。

信号完整性分析入门

信号完整性分析从布局前阶段的仿真开始。建立布局后，您可以使用一些重要的布局后仿真来分析电路板中与几何相关的信号完整性。在某些时候，您需要将您的模拟结果与实际测量结果进行比较，因此请将您的结果放在手边以便进行比较。

预布局分析

这部分实际上是关于电路设计和元件选择。有三个重要的分析可以告诉您有关董事会行为的大量信息。

瞬态行为。瞬态响应也可以使用瞬态分析在时域中建模，或者您可以通过零极点分析确定瞬态的行为。这将显示由于振铃引起的过冲/下冲，然后可以根据您的设计规则进行检查。

S 参数和传递函数。电路板中的某些功能块可以建模为多端口网络，这意味着它们的线性行为可以用特定频率下的 S 参数来描述。您可以根据时域中的反射系数确定 S 参数。您可以根据 S 参数计算网络的传递函数，反之亦然。这是一个很好的指南，显示了所有涉及的数学。

噪音分析。显示整流和饱和的组件（二极管、晶体管等）对噪声的响应与对预期信号的响应不同。这有助于在存在噪声的情况下进行滤波器和放大器设计，因为低电平噪声可能会遇到比所需信号更多或更少的跨阻。除此之外，不同的噪声源可以跨越频域（例如，1/f 噪声、散粒噪声和约翰逊-奈奎斯特噪声），解决某些电路中存在的噪声可能具有挑战性。检查信号源上的噪声如何通过您的电路传播可以帮助您尝试不同的步骤来消除噪声。

S 参数与 2 端口网络的传递函数之间的关系。

布局后分析

这部分实际上是关于检查电路板中的寄生参数如何影响信号完整性。由于寄生信号完整性影响是电路板几何形状的函数，因此您需要检查以下与几何形状相关的信号完整性问题：

相声。许多设计师的祸根是，串扰源于电感和电容耦合。如果您正在检查串扰对受害者和攻击者走线的影响，只有当两者相邻时才会发生电容耦合。电感串扰不受范围限制，电路板上的所有走线都可以通过磁场相互耦合。

传输线行为。虽然您可以在布局前阶段使用传输线模型来检查信号轨迹，但最好直接从您的布局中执行此操作。如果您的线路不受阻抗控制，那么您将需要检查线路上的反射（如果有的话）是否会降低接收器的信号电平并导致数字信号的阶梯响应。对于模拟信号，这可能会更加棘手，因为您正在寻找线路上的干扰和驻波形成。但是，正确的信号完整性模拟器可以将入射波和反射波分开，让您可以单独检查每个的行为。然后，您可以确定反射电平并查看信号电平是否满足您的信号要求。

您在布局前检查的所有内容！这里的重点是检查寄生效应是否不会显着改变电路板中信号的行为。如果多个跟踪失败，则需要修改您的布局。第一个开始是您的堆叠和跟踪几何。

您应该采取的确切步骤取决于究竟是什么失败了。轻微的阻抗失配会导致强烈的反射，在数字信号中产生阶梯响应，因此必须减少阻抗失配（理想情况下，它应该为零）。振铃是由寄生电感和电容引起的。如果振铃产生过大的过冲，那么将寄生电感和电容降低相同的系数将使您的走线特性阻抗保持恒定，同时增加电路中的阻尼，这将降低振铃幅度。另一种是通过增加一个串联电阻来增加阻尼。

信号完整性分析中的眼图

眼图测量是数字系统（尤其是千兆网络设备和调幅信号）中使用的最基本的测量之一。模拟数字通道中的误码率需要考虑电路板中的噪声源，这些源并不总是先验已知的。这种特殊的测量可帮助您从一次测量中量化大量信息。您可以直接从眼图测量中提取以下信息：

定时抖动。当您查看开关期间的信号交叉时，可以直接从眼图看到上升/下降起始的变化。

信号电平变化。您将能够轻松查看信号电平的变化情况。通常，这是时序抖动加上其他随机噪声的某种函数。

码间干扰 (ISI)。这在多级信令（例如，PAM-4）中很重要，并且从眼图上可以很明显地看出这一点。不过，您应该对数据进行一些基本分析，以量化 ISI并根据您的标准进行检查。这将帮助您确定应该应用的均衡级别。

平均上升/下降时间。这与抖动和信号电平之间的平均转换有关。您可以使用平均 90% 信号电平时间和平均 10% 信号电平时间之间的时间轻松计算此值。

符号持续时间。这是在信号电平之间的中点处两次抖动测量之间的时间。

如果我们假设电路中的多个噪声源不相关（即独立），并且每个噪声源的自相关为零（约翰逊-奈奎斯特噪声和 1/f 噪声就是这种情况），那么我们测量的任何平均值来自眼图将收敛到高斯分布。这意味着我们可以使用一些基本的统计分析来提取平均信号电平和时序抖动。如果您正在使用多电平信号，您可以在每个电平上应用平均信号电平测量。您还可以从眼图中提取一些其他测量值；以获取有关其他测量的指导。

0 电平的眼图和统计数据。

从这里，我们可以通过计算信号电平落在所需噪声容限之外的次数来量化误码率。由于您通常使用数十亿位，因此更容易计算信号电平达到每个信令电平的未定义区域阈值的累积概率。由于我们通常使用高斯分布（请参阅上面的直方图），因此可以使用误差函数轻松计算信号达到未定义上限或下限的概率。有很多开源程序和在线计算器可以很容易地为您计算这个累积概率。

将实际误码率与所需误码率进行比较时，您可以确定是否需要前向纠错技术。通过多级信令，您还可以确定是否需要某种均衡方案。动态反馈均衡是一种已经对带有 PAM-4 的 400G 有用的方案，尽管其他均衡方案更适合在不同情况下降低 ISI。