那么 COM 到底是什么？

尽管信道裕度 (COM) 的概念尚不被完全理解,但这并未阻止人们对其意义产生质疑。毕竟,信道质量通常无法仅用一个分贝值来量化,这种直观的衡量方式显得有些不够完善。事实上,COM 实际上是眼图信道验证技术经过长期发展而取得的最新进展,它标志着通信领域的一项重要突破。本文将深入探讨 COM 的发展历程及其根源,并试图赋予 infamous COM 指标新的意义。

第一信道裕度：眼图

为了量化信号质量这一重要指标，在传统的二维视窗界面下可以通过观察"眼睛"开口大小来直观判断：如果显示出来的图形看起来非常理想，则可能预示着设备能够正常接收并解码每一位数据；反之则可能意味着存在某些接收端的问题导致接收质量下降。”

其中最常用的量化指标包括三个参数：持续时间（Bit Width）、幅度（Bit Height）以及综合面积（Bit Area）。当系统处于直流工作状态时出现的抖动现象被称为"eye opening"或者"eye closure"；而对这种抖动特征的分析往往需要用到直方图来进行统计测量[5][6]。”

图 1. 串行比特流的示例。

早期的通道规范（在某些情况下是无源元件规范）使用一种称为眼图模板的东西作为通过/失败标准。眼图模板通常是由眼图宽度和高度定义的菱形区域。通过的眼图在眼图模板内只检测到一定数量的样本或命中。1 和 0 的模式由标准决定，通常是伪随机位序列或 PRBS 模式。您基本上可以将模式分为两类：10 Gb/s 之前和 10 Gb/s 之后。在 10 Gb/s 之前，大多数系统使用 8b10b 编码，PRBS 7 是合适的模式。当 IEEE 在 802.3ba 中引入 10 Gb/s 时，编码切换到 64b66b 扰频器，PRBS 31 取而代之。即使在今天的 112 Gb/s 中，PRBS 31 或 QPRBS 31 仍然是最常用的标准模式。

从统计学角度来看

按照时间顺序，在OIF中得到了广泛应用的一种方法是StatEye——它是继眼图测量后推出的另一种用于检测无源信道的技术。其背后的核心理念如下所述：通过系统的脉冲响应来预测眼图的变化趋势。这种时间域分析的具体实施方式是将一个UI方波脉冲作为激励信号输入到系统中，并观察其时间域响应特性；这种特性反映了包含均衡机制的无源信道的行为特征。在StatEye中可用的关键技术包括前向误差校正（FFE）、循环时序锁定自动跟踪（CTLA）和动态反馈消除（DFE）等具体实现方案；这些技术的选择与配置直接决定了系统的性能表现。需要注意的是，在实际应用过程中需要结合S参数数据对系统的传递函数进行精确建模；由于这种方法能够模拟不同场景下的信道特性变化情况，在实际应用中通常会尝试多种不同的信道配置组合以及相应的均衡设置方案以期达到最佳的工作性能表现

在 StatEye 与其他系统之间（如 COM），峰值失真分析（PDA）的应用范围逐渐扩大了。Heck 和 Hall 在他们的著作《高速数字设计的高级信号完整性》[4] 中对这种方法进行了详述。总体而言，在某些场景下该方法采用了与 StatEye 使用相同的脉冲响应特性，并将其输出结果仅对应于最坏情况下的眼图张开范围计算。值得注意的是 PDA 并不生成额外的数据而是提供了一个基于现有信息的最佳估计值因此我喜欢这种直接的方法我已经实现了这一技术并观察到 PDA 能够可靠地预测出最坏情况下可能发生的视图参数变化然而由于 PDA 和 StatEye 都未考虑信道中的发射器与接收器的具体影响因此您需要通过手动调整来找到最佳平衡设置以确保系统的性能达到最优状态

图 2：蓝色眼图和黑色虚线 PDA 的示例。

输入 COM

作为 IEEE 802.3bj 网络协议的一部分进行开发的 COM 系统，在模拟通信通道中引入了 IC 缺陷模型。相比 StatEye 来说更加简便易用且适用性范围更为广泛的是目前实测条件下最为可靠的通道质量预测工具。与之前所述的一样，在其基础上 COM 方法额外引入了几种新的噪声源。其中主要包含以下几类：一是 IC 元件本身的阻抗损耗；二是 PCB 包裹材料引起的封装反射；三是由于制造过程中的元器件相关振动所带来的干扰；此外还有来自 IC 内部所有可能干扰因素（如串扰）等综合影响下的集中高斯噪声源。COM 的实现见于 IEEE 802.3 Annex 93A [5]。

标准机构最大限度地缩减了 COM 背后的复杂数学运算。具体而言，在 S 参数连接中采用代数运算而非传统转换与矩阵乘法操作。其中最复杂的挑战在于计算与 ISIN 噬菌体相关的概率密度函数 (PDF) ，尽管进行了多次尝试仍能取得良好效果 。一些遗漏被认为只适用于特定实现 ，比如如何保证每个 UI 数据集包含 32 个采样点 ，这些细节均可在IEEE免费开源资源[5]中找到

COM 使用一组可能的均衡设置找到给定通道的最佳情况。这是通过扫描所有均衡设置并计算所谓的品质因数 (FOM) 来实现的。产生最佳 FOM 的均衡设置用于其余计算。一旦计算出所有噪声源的 PDF，就可以确定检测到的错误率 (DER) 下的噪声。DER 是系统所需的误码率 (BER)，由正在考虑的前向纠错 (FEC) 技术（如果有）决定。可用信号由特定采样点的脉冲响应电压决定。可用信号除以检测到的错误率下的噪声（信噪比），然后将该数字转换为分贝。瞧！COM！看，它确实有意义。

COM设置的选择主要取决于当前可用的IC技术水平。
这些行业的主要参与者包括英特尔、博通、Mellanox以及富士通。
换句话说，在基于COM的标准下实施的技术应当能够在工作通道中按预期运行。
显然这一标准具有很强的生命力，在最终实施时将部分通道的所有权转移给IC供应商。

虽然 COM 看起来像是通道预测的理想状态但它实际上存在局限性 因为它是基于所有系统的一个综合配置方案 因此无法单独预判任何单个IC的行为 为了衡量各IC间的相关性必须对每个IC独立调整COM配置参数 此外该方法假设条件忽略了来自非对称噪声的影响 幸运的是Jason Chan 在DesignCon论文中解决了这一缺陷 我希望未来能够看到更多基于他理论的新颖COM实现方案 参考文献[6]

结论

总的来说, COM并非完美无缺,但它确实在通道分析发展中扮演了关键角色,显著简化了通道评估过程,并提供了强大的功能支持,极大地方便了相关工作.衷心感谢COM作者们无偿提供了MATLAB代码支持,这一举动体现了他们的专业精神与 generosity.未来期待更多信号完整性工程师能够开发与完善这一工具,说不定某一天我们真能见到Python或Octave版本的实现!

所有的图形全部由 GNU Octave 生成，并附有该软件的官方下载链接：https://www.gnu.org.software.octave/。

参考：

访问 Keysight ADS 的登录界面：https://www.keysight.com/en/pc-1297113/advanced-design-system-ads?&cc=US&lc=eng

[2] PyBERT 登陆页面，https://pypi.org/project/PyBERT/

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[4] S. Hall、H. Heck，《高速数字设计的高级信号完整性》，Wiley 2011

[5] IEEE 802.3 以太网工作组登陆页面，http://www.ieee802.org/3/

[6] J. Chan、G. Zheoff，模式转换及其对 112-Gbps PAM4 系统的影响，DesignCon 2019。