CN111314252A - 一种用于高速串口收发机的自适应均衡方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于高速串口收发机的自适应均衡方法及系统：该方法首先构建包含信道数据、均衡系数数据、高速串口模型、模型仿真得到的误码率的数据训练集；然后用该数据训练集对高速串口收发机均衡系统的算法进行训练；接着把训练好的算法下载到高速串口芯片的处理器中；最后在高速串口应用时，该处理器使用均衡算法对高速串口收发机均衡系统进行自适应调整，得到整体收发机的最优均衡效果。本发明使用有限的数据训练集，通过对神经网络的训练得到拟合算法，使用该算法可对实际中多种高速串口收发机的均衡系统进行优化配置，具有适用范围广、均衡效果好的特点。

Description

一种用于高速串口收发机的自适应均衡方法及系统
技术领域
本发明属于集成电路设计技术领域，特别涉及一种用于高速串口收发机的自适应均衡方法及其系统。
背景技术
高速串行接口用于对数据进行串行传输，随着云计算、5G通信、AI的发展，高速串口得到越来越广泛的应用。
图1是典型的高速串口工作原理图。发射机输出串行数据，经过信道后，接收机输入数据。由于从发射机输出端到接收机输入端之间的数据传输信道存在高频衰减和和阻抗不连续等问题，信号经过信道后质量变差，造成接收机出现误码。为了解决这个问题，串行接口需要加入均衡器补偿衰减、改善信号质量。发射机的输出端通常使用FFE，接收机的输入端通常使用级联的CTLE和DFE。
接收机中的CTLE用于提高信号高频能量、同时降低信号的低频能量。可以针对高频-低频能量相等的目标对CTLE进行自适应均衡。接收机中DFE通常使用最小均方(LeastMeanSquare，LMS)算法，让实际信号眼高尽量接近设定信号眼高，实现自适应均衡。发射机中的FFE则需要以远端接收机恢复出的信号质量(例如误码率，BitErrorRate，BER)为依据，可以使用迫零(ZeroForce，ZF)算法实现自适应均衡。各均衡器完成自适应均衡后，各自得到一组均衡系数。
然而这一均衡方法存在一些问题。一、各均衡器独立进行自适应均衡，得到的总体均衡效果未必最优。二、均衡系统进行整体均衡，但这一方法往往只使用有限个预置的模板，在预置模板内，各均衡器设置了缺省系数，然后在此基础上均衡器进行参数遍历扫描调节。这一方法灵活性较差，难以覆盖所有信道情况。
发明内容
为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种用于高速串口收发机的自适应均衡方法及系统，以期使用经过训练的均衡算法对收发机中的FFE、CTLE、DFE均衡器系数同时进行调节，以期达到整体最优的均衡效果。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
本发明一种用于高速串口收发机的自适应均衡方法的特点是按如下步骤进行：
步骤1、利用信道数据和均衡系数数据建立高速串口收发机的仿真模型，利用所述仿真模型中，得到各种输入下仿真模型的误码率；
步骤2、由所述信道数据、均衡系数数据、仿真模型和误码率构成数据训练集；利用所述数据训练集对神经网络进行拟合训练，得到拟合后的自适应均衡算法；
步骤3、将所述自适应均衡算法下载到高速串口芯片的处理器中，使得所述高速串口收发机中的FFE均衡器、CTLE均衡器和DFE均衡器的系数能自适应调节，从而得到最优均衡结果。
本发明所述的自适应均衡方的特点也在于，所述步骤3中的自适应调节系数是按如下步骤进行：
步骤3.1、所述高速串口收发机根据自适应均衡算法得到各个均衡器的均衡系数，然后根据所接收到的串口数据，计算得到均衡器的实际误码率；
步骤3.2、相应的均衡器对实际误码率和目标误码率进行比较，若满足中止条件，则相应的均衡器采用当前配置的均衡系数；否则，返回步骤3.1。
本发明一种用于高速串口收发机的自适应均衡系统的特点包括：模型仿真模块、拟合模块和下载模块；
所述模型仿真模块根据信道数据和均衡系数数据建立高速串口收发机的仿真模型，并利用所述仿真模型中，得到各种输入下仿真模型的误码率；
所述拟合模块利用信道数据、均衡系数数据、仿真模型和误码率对神经网络进行拟合训练，得到拟合后的自适应均衡算法；
所述下载模块将所述自适应均衡算法下载到高速串口芯片的处理器中，使得所述高速串口收发机中的FFE均衡器、CTLE均衡器和DFE均衡器的系数能自适应调节，从而得到最优均衡结果。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明使用有限的数据训练集，通过对神经网络的训练得到拟合算法，使用该算法可对实际中多种高速串口收发机的均衡系统进行优化配置，具有适用范围广、均衡效果好的特点。
附图说明
图1是现有技术中高速串口收发机工作原理框图。
图2是本发明对基于神经网络的均衡算法进行训练的原理框图。
图3是本发明使用神经网络均衡算法对高速串口收发机进行均衡设置的原理框图。
具体实施方式
本实施例中，如图2所示，一种用于高速串口收发机的自适应均衡方法是按如下步骤进行：
步骤1、首先利用信道数据和均衡系数数据建立高速串口收发机的仿真模型；
步骤2、再将信道参数、均衡器(FFE、CTLE、DFE等)系数等数据提供给高速串口收发机模型，仿真得到收发机的误码率(这里称为模型仿真误码率)。每次仿真下采用的信道参数、均衡器参数、高速串口收发机模型参数、仿真得到的误码率、以及其它必要的参数为一组数据。变化以上的参数进行多次仿真，从而得到多组数据。然后将多组数据构建数据训练集，作为神经网络训练的数据样本。数据的数量越多，则后续神经网络训练的样本数越大，训练出的均衡算法越有效。不过该数据样本的数量仍然是有限的。接着使用该数据训练集对神经网络进行拟合训练，可以以误码率及其它设定的参数为优化目标，得到拟合后的均衡算法，使用该算法可以在实际中对采用任意信道的高速串口收发机进行均衡系数的配置。
步骤3、将自适应均衡算法下载到高速串口芯片的处理器中，使得高速串口收发机中的FFE均衡器、CTLE均衡器和DFE均衡器的系数能自适应调节，从而得到最优均衡结果；具体的说，如图3所示：
步骤3.1、高速串口收发机根据自适应均衡算法得到各个均衡器的均衡系数，然后根据所接收到的串口数据，计算得到均衡器的实际误码率；
步骤3.2、相应的均衡器对实际误码率和处理器给出的目标误码率进行比较，若满足中止条件，例如：实际误码率低于目标误码率，或者达到算法设定的条件，则相应的均衡器采用当前配置的均衡系数，且均衡配置过程中止；否则，返回步骤3.1。
本实施例中，一种用于高速串口收发机的自适应均衡系统包括：模型仿真模块、拟合模块和下载模块；
模型仿真模块根据信道数据和均衡系数数据建立高速串口收发机的仿真模型，并利用仿真模型中，得到各种输入下仿真模型的误码率；
拟合模块利用信道数据、均衡系数数据、仿真模型和误码率对神经网络进行拟合训练，得到拟合后的自适应均衡算法；
下载模块将完成训练的神经网络均衡算法下载到处理器。然后处理器将一组均衡器系数提供给高速串口收发机，收发机在实际信道上传输数据、计算得到实际误码率。接着将该实际误码率和目标误码率进行比较，如果满足中止条件，则收发机采用当前配置的均衡系数，如果没有满足中止条件，则将均衡结果(例如实际误码率及其它参数)反馈给处理器，处理器根据均衡算法给出一组新的均衡器系数，调整收发机的均衡设置。经过多次迭代，最终达到最优结果。从而使得高速串口收发机中的FFE均衡器、CTLE均衡器和DFE均衡器的系数能自适应调节，从而得到最优均衡结果。
至此，已经结合实施例来对本发明进行了详细的说明。但是本领域的技术人员应该理解，以上实施例仅是为了解释本发明，并不对本发明的应用范围进行了限制。在不脱离本发明的原理上的修改、替换等，均应包含在本发明的保护范围内。

Claims (3)

1.一种用于高速串口收发机的自适应均衡方法，其特征是按如下步骤进行：
步骤1、利用信道数据和均衡系数数据建立高速串口收发机的仿真模型，利用所述仿真模型中，得到各种输入下仿真模型的误码率；
步骤2、由所述信道数据、均衡系数数据、仿真模型和误码率构成数据训练集；利用所述数据训练集对神经网络进行拟合训练，得到拟合后的自适应均衡算法；
步骤3、将所述自适应均衡算法下载到高速串口芯片的处理器中，使得所述高速串口收发机中的FFE均衡器、CTLE均衡器和DFE均衡器的系数能自适应调节，从而得到最优均衡结果。
2.根据权利要求1所述的自适应均衡方法，其特征是，所述步骤3中的自适应调节系数是按如下步骤进行：
步骤3.1、所述高速串口收发机根据自适应均衡算法得到各个均衡器的均衡系数，然后根据所接收到的串口数据，计算得到均衡器的实际误码率；
步骤3.2、相应的均衡器对实际误码率和目标误码率进行比较，若满足中止条件，则相应的均衡器采用当前配置的均衡系数；否则，返回步骤3.1。
3.一种用于高速串口收发机的自适应均衡系统，其特征包括：模型仿真模块、拟合模块和下载模块；
所述模型仿真模块根据信道数据和均衡系数数据建立高速串口收发机的仿真模型，并利用所述仿真模型中，得到各种输入下仿真模型的误码率；
所述拟合模块利用信道数据、均衡系数数据、仿真模型和误码率对神经网络进行拟合训练，得到拟合后的自适应均衡算法；
所述下载模块将所述自适应均衡算法下载到高速串口芯片的处理器中，使得所述高速串口收发机中的FFE均衡器、CTLE均衡器和DFE均衡器的系数能自适应调节，从而得到最优均衡结果。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112399387A (zh) * 2020-11-19 2021-02-23 天津瑞发科半导体技术有限公司 多速率双向传输系统
CN113722265A (zh) * 2021-08-19 2021-11-30 飞腾信息技术有限公司 一种用于多cpu系统中互联通道的调试优化方法及装置
CN113992484A (zh) * 2021-10-19 2022-01-28 中国人民解放军国防科技大学 用于高速串行接口的自适应均衡器及SerDes收发机
TWI768967B (zh) * 2021-06-16 2022-06-21 英業達股份有限公司 設定等化器的方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040032905A1 (en) * 2002-08-19 2004-02-19 Andreas Dittrich Receiver for high rate digital communication system
US20080063041A1 (en) * 2006-09-08 2008-03-13 Noam Galperin Fast training equalization of a signal
US20150249554A1 (en) * 2013-06-21 2015-09-03 Dhadesugoor Vaman Adaptive demodulation method and apparatus using an artificial neural network to improve data recovery in high speed channels
CN109905337A (zh) * 2019-01-13 2019-06-18 浙江大学 一种基于narx神经网络与块状反馈的信道均衡方法
WO2019191099A1 (en) * 2018-03-26 2019-10-03 Zte Corporation Non-linear adaptive neural network equalizer in optical communication

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040032905A1 (en) * 2002-08-19 2004-02-19 Andreas Dittrich Receiver for high rate digital communication system
US20080063041A1 (en) * 2006-09-08 2008-03-13 Noam Galperin Fast training equalization of a signal
US20150249554A1 (en) * 2013-06-21 2015-09-03 Dhadesugoor Vaman Adaptive demodulation method and apparatus using an artificial neural network to improve data recovery in high speed channels
WO2019191099A1 (en) * 2018-03-26 2019-10-03 Zte Corporation Non-linear adaptive neural network equalizer in optical communication
CN109905337A (zh) * 2019-01-13 2019-06-18 浙江大学 一种基于narx神经网络与块状反馈的信道均衡方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王灿龙等: "一种基于信道估计的自适应均衡算法", 《空间电子技术》 *
陈阳等: "基于二阶锥规划的自适应均衡算法", 《系统工程与电子技术》 *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112399387A (zh) * 2020-11-19 2021-02-23 天津瑞发科半导体技术有限公司 多速率双向传输系统
WO2022105943A1 (zh) * 2020-11-19 2022-05-27 天津瑞发科半导体技术有限公司 多速率双向传输系统
CN112399387B (zh) * 2020-11-19 2022-06-07 天津瑞发科半导体技术有限公司 多速率双向传输系统的链路训练方法
TWI768967B (zh) * 2021-06-16 2022-06-21 英業達股份有限公司 設定等化器的方法
CN113722265A (zh) * 2021-08-19 2021-11-30 飞腾信息技术有限公司 一种用于多cpu系统中互联通道的调试优化方法及装置
CN113992484A (zh) * 2021-10-19 2022-01-28 中国人民解放军国防科技大学 用于高速串行接口的自适应均衡器及SerDes收发机

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