【摘 要】
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随着电子系统设备信号传输频率上升,高速设备内部印制电路板（Printed Circuit Board,PCB）上的传输线的信号完整性（Signal Integrity,SI）问题日趋受到重视。在较高的信号传输频率下,PCB上的导体不再是理想导线,其固有的电阻、电容、电导和电感不能被忽略,致使通过该导线的信号发生畸变。然而不当的PCB布局布线设计会加深信号的畸变程度,最终导致芯片间通信的质量和效率下
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随着电子系统设备信号传输频率上升,高速设备内部印制电路板（Printed Circuit Board,PCB）上的传输线的信号完整性（Signal Integrity,SI）问题日趋受到重视。在较高的信号传输频率下,PCB上的导体不再是理想导线,其固有的电阻、电容、电导和电感不能被忽略,致使通过该导线的信号发生畸变。然而不当的PCB布局布线设计会加深信号的畸变程度,最终导致芯片间通信的质量和效率下降,甚至导致设备宕机或周围其他设备受干扰。高速传输线一般的设计方法是使用电磁理论及仿真方法建立传输线模型,利用工程师的经验对传输线的物理模型参数仿真、优化,得到符合要求的SI结果后制作PCB。上述过程较依赖工程师的经验、耗时,且得到的结果一般不是最理想的,大多存在SI性能裕量不足的情况。针对高速传输线的SI优化问题,本文利用神经网络对传输线物理模型参数及其SI性能指标建模,采用改进的非支配排序遗传算法与优劣解距离法结合的方法,代替传统工程师依靠经验优化传输线的物理模型参数,以提高传输线的SI性能,本文主要研究内容如下:（1）建立传输线物理模型参数及其SI性能指标模型。传输线的SI性能指标可由电磁仿真提取的集总参数模型计算,集总参数与频率相关,但能够表征传输线集总参数的W-Element与频率无关,相比之下后者具有较大的泛化能力。因此本文采用神经网络拟合传输线物理模型参数与W-Element之间的关系,利用该模型结合频率信息则可表征传输线的SI性能。针对神经网络需要大量标记样本且没有公开传输线数据集的问题,本文基于实验设计的方法,利用电磁仿真构建传输线物理模型参数与W-Element的数据集,利用较少的样本点代表设计空间中所有设计变量,满足神经网络训练需求的同时提高建模速度。（2）提出一种传输线物理模型参数的优化方法。为了减少在传输线模型设计与SI分析优化过程中对资深工程师的依赖,本文采用非支配排序遗传算法与优劣解距离法结合的方法,对传输线物理模型参数进行优化。为了提高传输线迭代优化速度,本文在给定的物理模型参数设计空间的基础上,在非支配排序遗传算法中增加PCB生产工艺的约束及工程师设计经验条件,优化结果能直接应用于PCB传输线设计。（3）设计实验验证传输线模型参数优化方法的有效性。本文将所上述方法应用于高速内存的传输线设计,将本文优化得到的传输线模型参数与传统设计优化方法得到的模型参数,建模仿真及制作PCB,并对比其SI性能,仿真与实验结果均表明本文方法有效地提高传输线的SI性能,证明了本文提出的板级传输线优化方法的有效性。本文所提出的方法可以推广到非均匀传输线等更复杂的传输信道建模优化上,适合于实际设计阶段的快速工程评估。
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