北京智芯微電子科技有限公司 郝 嚴(yán) 馮文楠

提出了一種面向OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交頻分復(fù)用技術(shù)）系統(tǒng)物理層關(guān)鍵算法邏輯設(shè)計(jì)功能的聯(lián)合仿真驗(yàn)證平臺(tái)。該平臺(tái)將原本使用SystemVerilog驗(yàn)證語(yǔ)言搭建的驗(yàn)證環(huán)境（運(yùn)行于數(shù)字邏輯仿真工具Synopsys公司的VCS中）和復(fù)雜數(shù)字信號(hào)算法處理的參考模型（運(yùn)行于算法仿真工具M(jìn)athworks公司的Matlab中），通過(guò)直接編程接口（Direct Programming Interface，DPI）以C++作為橋梁進(jìn)行連接。通過(guò)實(shí)際仿真驗(yàn)證比較，使用這種方法搭建的聯(lián)合仿真驗(yàn)證平臺(tái)相比傳統(tǒng)仿真驗(yàn)證平臺(tái)，在執(zhí)行相同數(shù)量測(cè)試用例條件下，仿真驗(yàn)證時(shí)間縮短15%以上；在不增加Matlab參考模型修改成本基礎(chǔ)上，可對(duì)各關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行隨機(jī)化賦值，相關(guān)參數(shù)的觸發(fā)覆蓋率（triggering coverge）理論可以達(dá)到100%。

0 引言

在數(shù)字IC（Integrated Circuit，集成電路）設(shè)計(jì)流程中，針對(duì)DUT（Design Under Test，被驗(yàn)證設(shè)計(jì)）的仿真驗(yàn)證環(huán)節(jié)十分重要，其貫穿RTL（Register Transfer Level，寄存器傳輸級(jí)）邏輯設(shè)計(jì)、門(mén)級(jí)（Gate Level）電路設(shè)計(jì)始末。驗(yàn)證人員需對(duì)被驗(yàn)證設(shè)計(jì)的功能、性能、可靠性安全性等方面進(jìn)行仿真驗(yàn)證，將發(fā)現(xiàn)的異常部分反饋于設(shè)計(jì)人員進(jìn)行確認(rèn)和修改，再對(duì)修改后的部分進(jìn)行回歸驗(yàn)證，通過(guò)反復(fù)迭代，直至DUT在仿真驗(yàn)證過(guò)程中再未發(fā)現(xiàn)異常。

隨著時(shí)代發(fā)展，驗(yàn)證工具、驗(yàn)證方法學(xué)和驗(yàn)證思路都在不斷推陳出新，以應(yīng)對(duì)愈發(fā)復(fù)雜的數(shù)字邏輯設(shè)計(jì)的仿真驗(yàn)證工作，旨在盡可能多的在芯片設(shè)計(jì)前期、中期暴露出潛在的問(wèn)題，最大程度減少設(shè)計(jì)成本。

本課題介紹了一種新的驗(yàn)證思路，利用仿真工具的先進(jìn)技術(shù)手段和驗(yàn)證方法學(xué)的架構(gòu)優(yōu)勢(shì)完成仿真驗(yàn)證工作，旨在執(zhí)行仿真驗(yàn)證過(guò)程中，更大發(fā)揮仿真工具和驗(yàn)證方法學(xué)的優(yōu)勢(shì)，提升仿真覆蓋率，降低問(wèn)題遺漏率，節(jié)約人力成本。

1 OFDM系統(tǒng)與低壓電力線寬帶載波通信技術(shù)介紹

OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)即正交頻分復(fù)用技術(shù)，由MCM（Multi-Carrier Modulation，多載波調(diào)制）發(fā)展而來(lái)。OFDM技術(shù)是多載波傳輸方案的實(shí)現(xiàn)方式之一，它的調(diào)制和解調(diào)是分別基于IFFT和FFT來(lái)實(shí)現(xiàn)的，是實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度最低、應(yīng)用最廣的一種多載波傳輸方案（張捷.低壓電力線載波通信信道特性研究[J].電子科技大學(xué),2013:TN913,6）。

在通信系統(tǒng)中，信道所能提供的帶寬通常比傳送一路信號(hào)所需的帶寬要寬得多。如果一個(gè)信道只傳送一路信號(hào)是非常浪費(fèi)的，為了能夠充分利用信道的帶寬，就可以采用頻分復(fù)用的方法。

OFDM主要思想是：將信道分成若干正交子信道，將高速數(shù)據(jù)信號(hào)轉(zhuǎn)換成并行的低速子數(shù)據(jù)流，調(diào)制到在每個(gè)子信道上進(jìn)行傳輸。正交信號(hào)可以通過(guò)在接收端采用相關(guān)技術(shù)來(lái)分開(kāi)，這樣可以減少子信道之間的相互干擾(ISI)。每個(gè)子信道上的信號(hào)帶寬小于信道的相關(guān)帶寬，因此每個(gè)子信道上可以看成平坦性衰落，從而可以消除碼間串?dāng)_，而且由于每個(gè)子信道的帶寬僅僅是原信道帶寬的一小部分，信道均衡變得相對(duì)容易。

OFDM系統(tǒng)收發(fā)信機(jī)工作原理如圖1所示：

圖1 OFDM系統(tǒng)收發(fā)信機(jī)工作原理示意圖

如圖1所示，OFDM系統(tǒng)收/發(fā)信機(jī)的主要組成部分為：QAM（Quadrature Amplitude Modulation，正交振幅調(diào)制）調(diào)制/解調(diào)模塊、串并/并串變換模塊、IFFT/FFT模塊、插入/移除保護(hù)間隔模塊、插入/移除同步序列模塊、插入信道估計(jì)序列/信道估計(jì)模塊和組幀/解幀模塊部分（張有兵,何海波,吳昕,周擁華,程時(shí)杰.低壓電力線載波通信中信道模型的研究[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2002:TM764）。

低壓電力線寬帶載波（Low voltage broadband power line carrier communication--LVPLC）通信是利用低壓電力配電線（380/220V用戶線）作為信息傳輸媒介進(jìn)行語(yǔ)音或數(shù)據(jù)傳輸?shù)囊环N特殊通信方式，通過(guò)載波方式將模擬或數(shù)字信號(hào)進(jìn)行高速傳輸?shù)募夹g(shù)。最大特點(diǎn)是不需要重新架設(shè)網(wǎng)絡(luò)，只要有電線，就能進(jìn)行數(shù)據(jù)傳遞，在自動(dòng)抄表、照明控制、智能小區(qū)、智能大廈、家庭網(wǎng)絡(luò)、家居智能控制、家庭安防等方面被廣泛應(yīng)用。該技術(shù)是把載有信息的高頻信號(hào)加載于電流，然后利用各種等級(jí)的電力線傳輸（中國(guó)低壓電力線載波通信專用頻段為3-500kHz），接受信息的調(diào)制解調(diào)器再把高頻信號(hào)從電流中分離出來(lái)，并傳送到電力線寬帶用戶終端（計(jì)算機(jī)、電視或電話機(jī)和智能電表、開(kāi)關(guān)、變臺(tái)）。低壓電力線從來(lái)就不是一種理想的通信介質(zhì)，但隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，特別是調(diào)制技術(shù)及微電子技術(shù)的發(fā)展，使得低壓PLC的實(shí)用化成為可能。

合適的物理層調(diào)制方式對(duì)在電力線載波信道中實(shí)現(xiàn)可靠的數(shù)據(jù)傳輸十分重要。OFDM正交多載波調(diào)制是一種先進(jìn)的調(diào)制技術(shù)，已成為新一代電力線載波通信的主流技術(shù)。在500kHz頻段內(nèi)實(shí)現(xiàn)的OFDM電力線載波通信系統(tǒng)通常稱為窄帶OFDM系統(tǒng)（相對(duì)于工作在2-30MHz的寬帶OFDM載波系統(tǒng)-BPLC）。OFDM將工作帶寬劃分成多個(gè)相互正交的子載波（通常數(shù)百個(gè)甚至上千個(gè)）。經(jīng)過(guò)信道編碼后的數(shù)據(jù)映射到這些子載波上同時(shí)傳送。與上述傳統(tǒng)的調(diào)制技術(shù)相比，OFDM載波技術(shù)具有以下優(yōu)勢(shì)：

●抗噪聲及抗干擾能力強(qiáng)，通信可靠、穩(wěn)定；

●對(duì)電力線信道的變化具有自適應(yīng)能力，當(dāng)個(gè)別子載波受到干擾時(shí)仍可能成功通信；

●數(shù)據(jù)速率高，通常在幾十kbps以上。

2 驗(yàn)證工具介紹

在數(shù)字IC（Integrated Circuit，集成電路）設(shè)計(jì)流程中，針對(duì)DUT（Design Under Test，被驗(yàn)證設(shè)計(jì)）的仿真驗(yàn)證環(huán)節(jié)十分重要，其貫穿RTL（Register Transfer Level，寄存器傳輸級(jí)）邏輯設(shè)計(jì)、門(mén)級(jí)（Gate Level）電路設(shè)計(jì)始末。驗(yàn)證人員需對(duì)被驗(yàn)證設(shè)計(jì)的功能、性能、可靠性安全性等方面進(jìn)行仿真驗(yàn)證，將發(fā)現(xiàn)的異常部分反饋于設(shè)計(jì)人員進(jìn)行確認(rèn)和修改，再對(duì)修改后的部分進(jìn)行回歸驗(yàn)證，通過(guò)反復(fù)迭代，直至DUT在仿真驗(yàn)證過(guò)程中再未發(fā)現(xiàn)異常。

在對(duì)DUT仿真驗(yàn)證過(guò)程中，驗(yàn)證人員常通過(guò)數(shù)字邏輯仿真工具（如Cadence公司的Xcelium、Synopsys公司的VCS、Mentor公司的ModelSim等）、算法仿真工具（如Mathworks公司的Matlab、Maplesoft公司的Maple、Wolfram Research公司的Mathematica等）等工具協(xié)助仿真驗(yàn)證其功能的正確性，各類工具均有其優(yōu)缺點(diǎn)，例如：

使用數(shù)字邏輯仿真工具，可通過(guò)搭建仿真驗(yàn)證環(huán)境對(duì)DUT的正確性進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)合驗(yàn)證方法學(xué)，可以對(duì)設(shè)計(jì)進(jìn)行更多隨機(jī)化（Randomize）測(cè)試，能夠更加充分覆蓋被驗(yàn)證設(shè)計(jì)。但是由于其仿真機(jī)理是通過(guò)電腦CPU（Central Processing Unit，中央處理器）模擬硬件環(huán)境，硬件環(huán)境中的并行操作、復(fù)雜算法會(huì)導(dǎo)致驗(yàn)證速度大大降低，面對(duì)大型設(shè)計(jì)中若干秒功能仿真，很可能要花數(shù)小時(shí)乃至數(shù)天的時(shí)間。

算法仿真工具針對(duì)復(fù)雜算法開(kāi)發(fā)的設(shè)計(jì)可以更加得心應(yīng)手，相關(guān)深度優(yōu)化的算法軟件包可以被直接調(diào)用，驗(yàn)證速度更快。算法環(huán)境基于C語(yǔ)言，功能可以更加靈活。但由于其功能所限，尚無(wú)法對(duì)RTL設(shè)計(jì)代碼或門(mén)級(jí)網(wǎng)表文件直接進(jìn)行驗(yàn)證。

目前，在仿真驗(yàn)證階段，驗(yàn)證人員大都僅使用某一類仿真驗(yàn)證工具，或者非同時(shí)使用數(shù)字邏輯仿真工具和算法仿真工具。同時(shí)，各類工具互相有依托，設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)過(guò)程中難免會(huì)出現(xiàn)在不同的開(kāi)發(fā)階段中脫節(jié)的情況，致使項(xiàng)目周期加長(zhǎng)。而且，由于不同驗(yàn)證人員的經(jīng)驗(yàn)和思路不同，在使用仿真驗(yàn)證工具時(shí)也會(huì)出現(xiàn)交互上的偏差，導(dǎo)致問(wèn)題遺漏率增大。

綜上，針對(duì)上述兩類仿真驗(yàn)證工具，需要有一種更加新穎的使用方式，專注于提升定位問(wèn)題的精準(zhǔn)度、功能/算法的覆蓋率等方面。因此，聯(lián)合使用數(shù)字邏輯仿真工具和算法仿真工具，取長(zhǎng)補(bǔ)短，可以大大提升目前仿真效率。

3 聯(lián)合仿真驗(yàn)證平臺(tái)

在傳統(tǒng)的仿真平臺(tái)中，算法仿真工具通過(guò)算法仿真模型生成相關(guān)的多組數(shù)據(jù)（例如激勵(lì)數(shù)據(jù)，過(guò)程數(shù)據(jù)、響應(yīng)數(shù)據(jù)等）作為驗(yàn)證用例，數(shù)字邏輯仿真工具通過(guò)編譯驗(yàn)證環(huán)境，導(dǎo)入該驗(yàn)證用例，作為發(fā)送給DUT的激勵(lì)數(shù)據(jù)，中間過(guò)程比對(duì)數(shù)據(jù)，接收DUT輸出結(jié)果比對(duì)數(shù)據(jù)等，確認(rèn)DUT功能、性能的正確性（任志勝,林平分.電力線載波通信系統(tǒng)的物理層仿真方法的研究[J].科技信息,2013:TN913,6）。

聯(lián)合仿真平臺(tái)的工作流程圖如圖2所示：

圖2 聯(lián)合仿真驗(yàn)證平臺(tái)工作流程圖

通過(guò)比較，在傳統(tǒng)的仿真平臺(tái)中，數(shù)字邏輯仿真工具僅編譯執(zhí)行控制部分驗(yàn)證環(huán)境和DUT，算法部分驗(yàn)證環(huán)境均由驗(yàn)證用例代替，而驗(yàn)證用例事先由算法仿真工具生成。因此，在聯(lián)合仿真驗(yàn)證平臺(tái)中，數(shù)字邏輯仿真工具的執(zhí)行速度似乎會(huì)更高；算法仿真工具和數(shù)字邏輯仿真工具可分別在不同的服務(wù)器CPU核心執(zhí)行，效率似乎也會(huì)更高。

但實(shí)際還需考慮更多因素。首先，驗(yàn)證用例由數(shù)據(jù)算法仿真工具事先生成，如需要對(duì)驗(yàn)證用例做更多的隨機(jī)化，勢(shì)必要生成更多的驗(yàn)證用例，且隨著隨機(jī)化參數(shù)的增多，生成驗(yàn)證用例的數(shù)量會(huì)呈指數(shù)增長(zhǎng)，仿真效率會(huì)降低；其次，算法仿真工具和數(shù)字邏輯仿真工具雖然可以分別在不同的服務(wù)器CPU核心執(zhí)行，但由于驗(yàn)證用例需要先由算法仿真工具生成好，才可被數(shù)字邏輯仿真工具調(diào)用，且生成驗(yàn)證用例的速度和執(zhí)行驗(yàn)證用力的速度不同，難以實(shí)現(xiàn)并行工作，其仿真時(shí)間依然等于生成驗(yàn)證用例時(shí)間+執(zhí)行用例時(shí)間。

聯(lián)合仿真平臺(tái)的結(jié)構(gòu)示意圖如圖3所示：

圖3 聯(lián)合仿真驗(yàn)證平臺(tái)結(jié)構(gòu)示意圖

在聯(lián)合仿真驗(yàn)證平臺(tái)中，算法仿真模型由算法仿真工具生成，由于數(shù)字邏輯仿真工具需要執(zhí)行帶有算法仿真模塊的驗(yàn)證環(huán)境和DUT，其仿真速度會(huì)略慢于傳統(tǒng)仿真平臺(tái)，但是由于節(jié)省了生成用例的時(shí)間，總體仿真時(shí)間能夠縮短20%以上。同時(shí)，由于聯(lián)合仿真驗(yàn)證平臺(tái)已經(jīng)執(zhí)行算法仿真模塊，當(dāng)需要對(duì)用例的某些參數(shù)進(jìn)行更多的隨機(jī)化時(shí)，僅需要在驗(yàn)證環(huán)境中對(duì)參數(shù)做隨機(jī)化操作即可（可通過(guò)隨機(jī)化賦值：result=$randomize(min,max)，結(jié)合修改隨機(jī)化種子指令：+ntb_random_seed_automatic（以VCS數(shù)字邏輯仿真工具為例）），修改環(huán)境的復(fù)雜度大大降低，且無(wú)需執(zhí)行額外的驗(yàn)證用例，僅需增加執(zhí)行原有用例的次數(shù)即可。

4 DPIGEN使用與注意事項(xiàng)

DPIGEN是Matlab工具中的指令，可將指定的function文件轉(zhuǎn)化為以DPI Component為橋梁的sv驗(yàn)證模型（Jack Erickson.SystemVerilog DPI component generation from a MATLAB FFT.Mathworks,2016;Jack Erickson.HDL Verifier SystemVerilog DPI component generation with Synopsys VCS.MathWorks,2017）。

以O(shè)FDM工程中的FFT算法模塊舉例，該文件名為fft_cal.m，代碼如下：

在該文件所在目錄下打開(kāi)Matlab工具，并執(zhí)行指令：

即可生成算法模型文件（fft_cal.m）轉(zhuǎn)化成c程序文件（fft_cal_dpi.c）、網(wǎng)表文件（fft_cal_dpi.h）、Systemverilog仿真模型（fft_cal_dpi.sv）等文件。生成的仿真模塊可以被Mentor公司的Modelsim、Cadence公司的Incisive和Synopsys公司的VCS支持。

上述指令的結(jié)構(gòu)為：dpigen–arg{arg}fcn

其中：dpigen是指令的主體，-arg后面為輸入數(shù)據(jù)的類型，func是待轉(zhuǎn)換Matlab中function的名字。

dpigen指令的后綴還有其他部分，可通過(guò)help dpigen指令查閱。

5 仿真結(jié)果

通過(guò)對(duì)關(guān)鍵算法模塊進(jìn)行DPIGEN轉(zhuǎn)換，仿真結(jié)果如下：

表1 執(zhí)行時(shí)間比對(duì)（單位：小時(shí)）

通過(guò)仿真，總用時(shí)節(jié)省3.66小時(shí)（15.07%）。

表2 執(zhí)行覆蓋率比對(duì)

通過(guò)仿真，增加隨機(jī)化的單條用例的覆蓋率可以有明顯上升，結(jié)合查看覆蓋率報(bào)告，與隨機(jī)化參數(shù)相關(guān)的分支覆蓋率均達(dá)到100%。由于增加隨機(jī)化條件，仿真時(shí)間亦需要更長(zhǎng)。

6 總結(jié)

通過(guò)實(shí)際仿真驗(yàn)證進(jìn)行比較，使用新方法搭建的聯(lián)合仿真驗(yàn)證平臺(tái)相比傳統(tǒng)仿真驗(yàn)證平臺(tái)，在執(zhí)行相同數(shù)量測(cè)試用例條件下，仿真驗(yàn)證時(shí)間能夠縮短15%以上；在不增加Matlab參考模型修改成本基礎(chǔ)上，可對(duì)各關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行隨機(jī)化賦值，相關(guān)參數(shù)的觸發(fā)覆蓋率（triggering coverge）理論可以達(dá)到100%。

同時(shí)，傳統(tǒng)仿真驗(yàn)證平臺(tái)和聯(lián)合仿真驗(yàn)證平臺(tái)的選取需要結(jié)合DUT的具體功能：比如當(dāng)DUT內(nèi)部算法部分簡(jiǎn)單或不含算法時(shí)，僅通過(guò)SVTB即可完成對(duì)DUT全部功能的仿真驗(yàn)證工作，則無(wú)需采用聯(lián)合仿真驗(yàn)證平臺(tái)；當(dāng)DUT內(nèi)部包含復(fù)雜的算法模塊，需要外部結(jié)合算法仿真工具協(xié)同進(jìn)行仿真驗(yàn)證時(shí)，可以嘗試搭建聯(lián)合仿真驗(yàn)證平臺(tái)，減輕搭建算法模型的工作量，增大驗(yàn)證用例的隨機(jī)化程度，提升仿真驗(yàn)證覆蓋率，減小問(wèn)題遺漏的幾率。