在NXP Semiconductors，我的团队和我开发了一种用于验证汽车雷达集成电路（IC）设计的新方法。这左移位该方法结合了数据表级度量的早期验证和虚拟现场试验。通过关注规格级别而不是硬件实现级别的指标，我们确保我们用来评估设计的验证结束标准与我们的客户最感兴趣的标准保持一致。此外，通过在虚拟现场试验中模拟道路场景，我们为雷达IC硬件提供了现实的测试刺激，实现了环中环境验证。
我们的客户，包括许多一级汽车供应商，对数据表上的性能指标最感兴趣，如信噪比(SNR)和总谐波失真(THD)。他们对单个组件测试结果、代码覆盖结果和硬件实现级别的其他指标不太感兴趣，尽管这些结果是大多数IC验证团队的主要关注点。此外，我们的客户使用现场试验和真实驾驶场景来评估完整的雷达系统，而IC验证团队经常使用远离真实信号的测试模式来评估单个射频、模拟和数字组件(图1)。
我的团队和我已经定义和实施的换档方法对齐我们使用的流程来验证IC设计，并使用客户使用的标准来评估它们。我们为虚拟现场试验开发的道路驾驶场景基于欧洲新车评估计划（欧洲NCAP）标准，我们的许多客户遵循，以及我们生产的功能和性能指标（例如，SNR）是相同的我们的客户用于评估自己产品的IC组件的指标。s manbetx 845
图1.示出RF，模拟和数字子系统的汽车雷达系统架构。
早期验证数据表级度量
在过去验证汽车雷达系统的数字部分时，我的团队采用了一种基于通用验证方法(UVM)的方法。这种方法涉及使用高级语言创建的参考模型复制被测设计(DUT)的功能。然后对给定的输入测试向量，将DUT的输出与参考模型的输出进行比较。UVM测试没有捕获到我们客户感兴趣的信噪比测量和其他指标，即使是相对较小的实现更改，如更新有限脉冲响应(FIR)滤波器的系数，也需要在测试台上进行相应的更改。保持测试台与实现同步需要大量的工作和时间。
考虑到这种方法的缺点和局限性，我们决定将验证工作集中在设计的功能和性能上，而不是实现和参考模型之间的一对一等价。现在，我们开发MATLAB®计算高级设计度量的算法，如SNR，THD和功率谱密度（PSD），以及滤波器和其他组件的度量，例如停止带衰减和通带纹波。使用HDL Verifier™，我们从这些MATLAB算法生成SystemVerILog DPI组件，并将它们集成到Cadence的HDL测试台中®仿真环境（图2）。
图2。一个使用MATLAB验证函数的测试环境，通过DPI-C和HDL验证器在SystemVerilog包装器中实现。
采样信号数据从DUT中收集，并传递给由MATLAB验证代码生成的DPI-C函数。我们绘制结果(图3)，并根据系统需求检查它们，以确保设计与规范匹配。
图3。采样信号(上)和功率谱密度图(下)使用MATLAB计算。
使用从MATLAB生成的DPI-C模型使我们能够在Cadence HDL验证环境中计算多个接口处的功能和性能度量。我们可以从验证和开展测试中的设计实施，以与客户感兴趣的指标更紧密地对齐。
我们还可以重用从MATLAB生成的C代码，以分析初始芯片的测试结果。例如，我们从雷达传感器IC中收集示例数据，并通过了从MATLAB生成的相同的SNR计算C功能，我们用于验证我们在SystemVerilog中的设计。
虚拟实地试验
在我们向度量标准验证方法的转换中，我们使用来自现实世界驾驶场景的数据进行虚拟现场试验。在过去，我们分别验证了RF，模拟和数字子系统，用于每个子系统的不同的测试向量。这些测试载体中的一些来自在路上测试期间获得的雷达反射。
我们已经扩展了我们的方法循环环境确认。我们现在在自动化驾驶工具箱™中使用驾驶场景设计器应用程序构建驱动场景（图4）。应用程序中的预构建方案代表欧元NCAP测试协议，我们的客户基准评估雷达系统性能。
图4。自动驾驶工具箱中的驾驶场景设计师应用程序。
接下来，我们使用相控阵工具箱™构建雷达传感器模型。要将此模型与我们实际传感器的数据表规格匹配，我们调整天线孔径，峰发射功率，接收器噪声系数和天线元件数量的参数。我们还调整影响频率调制的连续波（FMCW）波形的参数，包括最大范围，啁啾持续时间，扫描带宽和采样率。我们将传感器模型集成到我们之前创建的驱动场景中，实际上将雷达传感器安装在自我车辆上（图5）。
图5。管理ego车辆上雷达传感器位置的接口。
然后，我们执行驾驶场景并捕获传感器的混频器输出，从方案中对象的雷达反射的信号DeciRp.我们通过Simulink通过此DecHirped信号万博1manbetx®我们的ADC设计模型，用于生产数字IQ数据，我们进入我们的数字基带处理链。
通过这样的设置，我们可以生成基于Euro NCAP驱动场景的IQ数据，并在开发阶段的早期对我们的数字处理链进行虚拟现场试验——可能是在第一个硅晶之前一年或更长时间(图6)。
图6。从虚拟野外试验中获得的追踪相机视图(左上)和鸟瞰图(右下)。
未来的工作
我们已将新方法和工作流的使用扩展到下一代雷达收发器。对于这些产品，我们将s manbetx 845在我们的场景中纳入环境效应，以便我们可以看到设计在雨或雾的存在中。
认识到这种新的验证方法并不局限于汽车雷达系统的数字组件，我们期待将虚拟现场试验应用于模拟组件和其他应用，如车对车通信系统。本文的重点是验证传感器实现的数字部分，但这种环境在环路的方法可以很容易地扩展到验证混合信号和射频设计，如传感器设计中的ADC。
非常感谢我的恩智浦半队成员Kaushik Vasanth用于实施我们的环境循环验证方法，以及Mathworks的Vidya Viswanathan，以提供及时的技术支持。万博1manbetx
