【摘 要】
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由于高速链路规模的日益增加,结构愈加复杂,工程师对高速链路的建模和分析的难度变得非常大。特别是随着高速链路的数据速率的提高,链路中非线性因素的影响变得越来越突出,这给高速链路的分析和设计带来了巨大的信号完整性挑战。因此,正确表征非线性高速链路的模型,并进行准确的链路仿真是很有必要的。然而,在研究高速链路的非线性行为方面还存在空白。包括市面上流行的高速链路仿真工具在内,目前没有哪一个仿真平台可以灵活
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由于高速链路规模的日益增加,结构愈加复杂,工程师对高速链路的建模和分析的难度变得非常大。特别是随着高速链路的数据速率的提高,链路中非线性因素的影响变得越来越突出,这给高速链路的分析和设计带来了巨大的信号完整性挑战。因此,正确表征非线性高速链路的模型,并进行准确的链路仿真是很有必要的。然而,在研究高速链路的非线性行为方面还存在空白。包括市面上流行的高速链路仿真工具在内,目前没有哪一个仿真平台可以灵活地调整和处理链路中的非线性行为。同时,也没有一个准确有效的方法可以求解非线性高速链路的系统响应。在信号完整性方面,用于获取高速链路系统响应的仿真技术主要有两种:瞬态仿真和快速时域仿真技术。首先,当高速链路中存在非线性因素时,瞬态仿真可以实现准确的结果,但其仿真时间与输入序列长度成正比,这非常耗时且无法执行低误码率(BER)仿真。然后,随着高速链路的非线性特征变得越来越严重,传统的基于线性时不变假设的快速时域仿真技术无法准确预测系统响应。最后,对于非线性高速链路,要在输入序列和输出响应之间生成准确的模型是一个巨大的挑战。针对上述存在的问题,在充分研究当前的仿真工具和算法后,本课题使用matlab和python语言开发,提出了一种基于机器学习的非线性高速链路建模和分析的算法。本文首先提出了一个基于Simulink的非线性高速链路仿真平台,这个仿真平台可以灵活地调整链路中的非线性因素。然后提出了基于机器学习的方法来开发一种时域模型以准确处理高速链路中的非线性因素。通过数值仿真结果进行了一个全面的比较,以分析传统快速时域仿真技术的局限性和机器学习的建模方法的准确性。最终的仿真结果证明,所提出的基于机器学习的方法可以实现准确、快速的瞬态仿真。本文将机器学习与高速链路分析进行有机结合,充分利用机器学习的智能化、自学习性、对非线性因素的处理能力的强大的优势,来完成具有严重非线性因素的高速链路的建模与分析。这不仅是一次学科融合、技术交叉的实际应用,而且还是一次非线性高速链路领域的全新突破与进展。本课题所提出的基于机器学习的建模方法已经于2019年10月22日在第十二届国际集成电路电磁兼容研讨会获得唯一最佳论文奖,这同时也充分证明了本课题所提出的基于机器学习的非线性高速链路建模与分析的算法具有创造性、实用性和前瞻性。选择本课题所提出的建模方法,可以用来指导非线性高速链路的仿真分析与设计。同时,采用本文的研究思路,可以给信号完整性领域提供更多的机遇与应用。
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