汽车雷达集成电路设计的环内环境验证

在恩智浦半导体，我和我的团队开发了一种验证汽车雷达集成电路(IC)设计的新方法。这左移位该方法将数据表级指标的早期验证与虚拟现场试验相结合。通过关注规范级别而不是硬件实现级别的度量，我们确保用于评估设计的验证签到标准与客户最感兴趣的标准保持一致。并且，通过在虚拟现场试验中模拟道路场景，我们可以使用雷达IC硬件的真实测试刺激来实现环中环境验证。

我们的客户包括许多一级汽车供应商，他们最感兴趣的是数据表上捕获的各种性能指标，如信噪比(SNR)和总谐波失真(THD)。他们对单个组件测试结果、代码覆盖率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RF、模拟和数字组件(图1)。

我和我的团队定义并实现的左移方法使我们用于验证IC设计的流程与客户用于评估它们的标准保持一致。我们为虚拟现场试验开发的道路驾驶场景基于我们许多客户遵循的欧洲新车评估计划(Euro NCAP)标准，我们生产的功能和性能指标(例如信噪比)与我们的客户用于评估他们自己产品中的IC组件的指标相同。s manbetx 845

数据表级指标的早期验证

在过去验证汽车雷达系统的数字部分时，我的团队采用了基于通用验证方法(UVM)的方法。这种方法涉及到用高级语言创建的参考模型复制被测设计(DUT)的功能。然后将DUT的输出与给定输入测试向量的参考模型的输出进行比较。UVM测试没有捕获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，例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。保持测试平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限制，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一对一的等价性。现在我们来开发MATLAB^®计算高级设计指标的算法，如信噪比、THD和功率谱密度(PSD)，以及滤波器和其他组件的指标，如阻带衰减和通带纹波。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)。

从DUT中收集样本信号数据，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，以确保设计符合规范。

使用MATLAB生成的DPI-C模型使我们能够在Cadence HDL验证环境中的多个接口上计算功能和性能指标。我们可以将设计实现与验证分离，并在与客户感兴趣的度量更紧密一致的抽象级别上进行测试。

我们还可以重用MATLAB生成的C代码来分析初始硅的测试结果。例如，我们从雷达传感器IC中收集样本数据，并将其传递给用MATLAB生成的相同的信噪比计算C函数，该函数用于在SystemVerilog中验证我们的设计。

虚拟现场试验

在向参数驱动验证方法过渡的过程中，我们使用来自真实驾驶场景的数据进行虚拟现场试验。在过去，我们分别验证射频、模拟和数字子系统，为每个子系统使用一组不同的测试向量。这些测试向量中很少有来自道路测试中获得的雷达反射。

我们扩展了我们的方法，包括environment-in-the-loop验证。我们现在使用自动驾驶工具箱™中的驾驶场景设计器应用程序构建驾驶场景(图4)。应用程序中预先构建的场景代表了欧洲NCAP测试协议，这是我们客户评估雷达系统性能的基准。

接下来，我们将使用相控阵工具箱™构建雷达传感器模型。为了使该模型与实际传感器的数据表规格相匹配，我们调整了天线孔径、峰值发射功率、接收机噪声图和天线元件数量的参数。我们还调整了影响调频连续波(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前面创建的驾驶场景中，虚拟地将雷达传感器安装在自我车辆上(图5)。

然后，我们执行驾驶场景并捕获传感器的混合输出，这是从场景中物体的雷达反射解码的信号。我们通过Simulink传递解码后的信号万博1manbetx^®模型的ADC设计，以产生数字IQ数据，我们输入到我们的数字基带处理链。

通过这种设置，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——可能在第一个硅之前一年或更长时间(图6)。

未来的工作

我们已经将新方法和工作流程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把环境影响纳入到我们的场景中，这样我们就可以看到设计在下雨或有雾的情况下的表现。

我们认识到，没有什么能将这种新的验证方法限制在汽车雷达系统的数字组件上，我们期待着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。本文侧重于验证传感器实现的数字部分，但是这种环中环境方法可以很容易地扩展到验证传感器设计中的混合信号和射频设计，例如ADC。

非常感谢我的NXP Semi团队成员Kaushik Vasanth实现了我们的环境在环验证方法，并感谢MathWorks的Vidya Viswanathan提供及时的技术支持。万博1manbetx