IBERT(二)

摘要: pg173-ibert及ibert测试

IBERT(一)介绍了IP的一些配置以及使用,这篇介绍一下实际测试。

1.SFP测试情况下

注意:SFP、线与接口是否配套

2.serdes测试情况下

我使用的是zu67+ku3p的片子,所以可以测试近端回环和远端回环。下面仿真测试将会以serdes测试情况为例。

将bit下载进去后,creat links

 将bank127和bank224分开

 近端PMA:

 zu67远端PMA回环:

 ku3p远端PMA回环:

 

这里贴一张transceiver的图:

 

总结

用PMA和PCS回环都可以,知识PMA更贴近物理层

注意区分一下PRBS,不然测试远端回环的时候会出现干扰结果

注意IP的设置,尤其是时钟以及bank的时钟位置

参考文章:

IBERT(Integrated Bit Error Ratio Tester)是Xilinx提供的一种集成比特误码率测试仪,主要用于评估FPGA内部高速串行收发器(如GTX/GTH)的通信性能。虽然IBERT本身并不直接提供眼图(Eye Diagram)的可视化功能,但它可以通过内置的特性间接反映路质量,并且在配合外部工具或硬件时能够支持眼图分析。 ### IBERT与眼图分析的关系 - **误码率测试**:IBERT的核心功能是测量误码率(BER),这与眼图的质量密切相关。眼图的“张开度”通常反映了信号完整性的好坏,而误码率则是衡量这种完整性的量化指标之一[^1]。 - **环回模式配置**:通过设置NEAR-END PCS、NEAR-END PMA、FAR-END PMA 和 FAR-END PCS 等不同模式,可以观察不同层级的信号传输情况,这些信息有助于判断眼图是否闭合以及在哪一部分出现了问题[^2]。 - **参考时钟设置影响**:例如 rxusrclk 的频率设置会影响采样的密度,从而影响对眼图形状的估计能力。尽管Vivado中不再提供DRP界面进行精细调整,但通过约束文件和IP配置仍可优化时钟参数以获得更准确的测试结果[^3]。 ### 使用IBERT辅助眼图分析的方法 1. **内环回(Internal Loopback)测试**: - 在不依赖外部硬件的情况下,启用内部环回来验证收发器的基本功能。 - 通过查看误码率的变化趋势来推测眼图的稳定性。 2. **外环回(External Loopback)测试**: - 使用实际的物理连接(如光纤模块或电缆)将发送端与接收端相连。 - 此种方式更贴近真实应用场景,所测得的数据更能代表实际眼图的表现。 3. **自动立(Auto Link)**: - Vivado支持一键式自动探测并立通道间的连接关系,简化了手动创link的过程。 - 自动化操作减少了人为错误的可能性,提高了测试效率。 4. **结合示波器等仪器**: - 尽管IBERT无法直接生成眼图图像,但其输出数据可用于指导示波器上的进一步测量。 - 比如根据IBERT报告中的误码位置,在示波器上定位特定时间窗口内的信号失真现象。 5. **利用高级调试工具**: - 如Xilinx SDK中的ILA(Integrated Logic Analyzer)或其他第三方逻辑分析设备,它们可以从FPGA内部捕获详细的信号行为。 - 这些工具能提供比单纯误码率更为丰富的视觉反馈,包括但不限于眼图展示。 6. **调整PRBS模式**: - PRBS7、PRBS15、PRBS23等伪随机进制序列具有不同的周期长度和统计特性。 - 更长的序列可能揭示更多关于信号路径中噪声和干扰的信息,这对理解眼图闭合的原因至关重要。 7. **电源完整性考量**: - 如果发现某些条件下误码率异常升高,则可能是由于供电不稳定导致的电压波动。 - 这种情况下需要检查PCB布局、去耦电容放置等因素,确保为高速电路提供干净稳定的电源供应。 8. **温度与环境因素监控**: - 温度变化可能会引起材料膨胀收缩,进而影响到PCB走线阻抗匹配。 - 对于长期运行的应用场景而言,持续监测工作环境条件有助于预防潜在的眼图退化问题。 9. **优化管脚分配策略**: - 合理规划差分对的位置以及相邻信号线之间的间距,避免串扰发生。 - 利用IBERT提供的诊断信息作为依据,重新审视原有的I/O规划方案。 10. **深入解读日志文件**: - IBERT生成的日志记录了每次测试的具体参数及结果。 - 分析这些文档可以帮助识别出哪些变量对最终的眼图表现产生了显著影响。 综上所述,虽然IBERT主要专注于误码率计算,但通过对它的灵活运用以及与其他设备协同作业,我们依然可以获得大量有关眼图特性的宝贵见解。这对于提高系统可靠性、加快故障排查速度有着不可替代的作用。 --- ```python def calculate_ber(total_bits, errors): """ 计算比特误码率(BER) 参数: total_bits (int): 总传输位数 errors (int): 发现的错误数量 返回: float: BER值 """ return errors / total_bits if total_bits > 0 else float('inf') # 示例调用 total_transmitted = 1e12 # 假设总共传输了1Tbits的数据 detected_errors = 5 # 检测到了5个错误 ber_value = calculate_ber(total_transmitted, detected_errors) print(f"Calculated BER: {ber_value}") ``` ---
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