汽车雷达IC设计的环中环境验证

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田试验相结合。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名标准与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，我们可以使用现实的测试刺激对雷达IC硬件进行环中环境验证。

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)。他们对单个组件的测试结果、代码覆盖率结果和硬件实现级别的其他度量不太感兴趣，尽管这些结果是大多数IC验证团队主要关注的问题。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)。

我和我的团队定义并实现的左移方法将我们用于验证IC设计的过程与客户用于评估它们的标准相一致。我们为虚拟现场试验开发的道路驾驶场景是基于我们的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)是我们的客户用来评估他们自己产品中的IC组件的相同指标。2022世界杯八强谁会赢？

数据表级指标的早期验证

在过去对汽车雷达系统的数字部分进行验证时，我的团队采用了基于通用验证方法(UVM)的方法。这种方法涉及使用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测试没有捕捉到客户感兴趣的SNR测量和其他指标，即使是相对较小的实现更改，如更新有限冲击响应(FIR)滤波器的系数，也需要在测试台中进行相应的更改。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，而不是在实现和参考模型之间进行一对一的等价。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，如阻带衰减和通带波纹。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^®模拟环境(图2)。

采样信号数据从DUT中收集，并传递给由我们的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。

使用从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从验证中分离出来，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，并将其通过MATLAB生成的信噪比计算C函数，我们使用该函数在SystemVerilog中验证我们的设计。

虚拟实地试验

在我们向参数驱动的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，对每个子系统使用不同的测试向量集。这些测试向量中很少有来自道路测试期间获得的雷达反射。

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)。应用程序中预构建的场景代表欧洲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，我们使用相控阵工具箱™构建一个雷达传感器模型。为了使这个模型与我们实际传感器的数据表规格相匹配，我们调整天线孔径、峰值发射功率、接收器噪声数字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到自我车辆上(图5)。

然后，我们执行驱动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中提取的信号。我们把解码后的信号通过Simulink传递^®模型的ADC设计，以产生数字IQ数据，我们将其输入到我们的数字基带处理链。

有了这个设置，我们可以基于Euro NCAP驱动场景生成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——可能在第一次硅之前一年或更长时间(图6)。

未来的工作

我们已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2022世界杯八强谁会赢？把环境影响融入到我们的场景中，这样我们就可以看到设计在下雨或雾等情况下的表现。

认识到没有任何东西限制这种新的验证方法的汽车雷达系统的数字组件，我们期待将虚拟现场试验应用到模拟组件和其他应用，如车对车通信系统。本文着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混合信号和射频设计，如传感器设计中的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，感谢MathWorks的Vidya Viswanathan提供及时的技术支持。