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特点

接收机测试――确保 MIPI A-PHY® 器件实现互操作、并且避免故障

在所有高速数字总线技术中，我们几乎都会看到串行器/解串器（SerDes）的身影。它们负责接收各种数字输入，再通过高速串行链路远距离把它们发送出去。 下一代先进驾驶辅助系统（ADAS）将会使用分辨率越来越高的摄像头、雷达和激光雷达等传感器，这就要求网络必须具备更快的数据吞吐量和更大带宽。

通常，SerDes 采用非对称工作方式；对于从摄像头到中央 CPU 之间的数据传输等重要任务，它们使用高速下行链路，而对于设备监控等要求不太高的任务，则使用速度较慢的上行链路。 这种类型的链路还非常适合车辆中的远程传感器――它们需要高速输出，但实施起来不宜太过复杂，功耗和成本也不应过高。

AE2010R MIPI A-PHY 车载 SerDes 接收机测试软件包含任意波形发生器（AWG）控制软件，可以生成 MIPI A-PHY 规范定义的噪声曲线。 在监测链路性能时，还应严格验证接收机的时钟恢复和误差校正机制。 这个软件可以（依照规范要求）仿真车辆中存在的各种噪声源， 包括经过频谱整形的宽带噪声曲线，以及在特定频带内动态发生的快速瞬态事件。 最后，它还可以在实验室中使用真实信号对接收机进行可重复的测试，让您对接收机的性能充满信心。 这些程序和测试限制具有很好的可重复性，因此可以帮助实现更大范围的互操作。这使得实施者能够最大限度降低现场故障风险，并确保所有器件的安全。
 
关键功能
  • 可以通过程序来控制 Keysight M8195A AWG。
  • 提供 MIPI A-PHY 规范中所要求的噪声曲线。
  • 可编辑频率和幅度的表征模式和调试模式。
  • 先进的测试框架，自动生成测试报告。

提供的噪声曲线

  • 汽车噪声
  • 外部电缆线束串扰
  • 快速瞬态
  • 射频输入（RFI）/大电流注入（BCI）
  • PoC（电缆供电）纹波

订货信息

  • 软件支持 Keysight M8195A 任意波形发生器。
  • 提供永久性的节点锁定许可证或可转移许可证。
  • 提供按 12 个月或 36 个月周期递增的软件维护。

是德科技与 BitifEye Digital Test Solutions 联合开发了这个软件。

MIPI® 服务标志和标识标志属于 MIPI 联盟所有，是德科技按照许可使用此类标志。 其他服务标志和商业名称属于其各自所有者所有。

免费试用

可向我们的合作伙伴 BitifEye 索取 30 天试用许可证。

车载 SerDes 接收机测试详解

这个视频重点介绍了在高速汽车应用中进行车载 SerDes 接收机测试的重要性。 我们将仔细讨论实施中遇到的技术挑战和复杂问题以及应该采用何种测试系统。 我们还将展示如何按照规定的合格线执行测试，以及如何表征被测器件的工作性能极限。

扩展 MIPI A-PHY 车载 SerDes 接收机测试的功能

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关于 AE2010R MIPI A-PHY 车载 SerDes 接收机测试软件的特色资源

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Verifies connections, including cables, and adapters, are not a source of loss or cross-talk in your automotive SerDes links with an automotive-specific automated SerDes Channel Testing solution.

2023.12.06

Article Reprints 2023.10.31

Noise in Traffic: Signal Emulation for Automotive Apps

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Asymmetric, multi-gigabit signaling between automotive sensors, processors, and displays in the unique noise environments of both electric and internal combustion engine vehicles creates new problems for signal and power integrity engineers. This paper introduces the signal impairments required for receiver testing in emerging automotive standards like ASA, MIPI's A-PHY, automotive Ethernet, and more. Given that standards specify different sources of noise in different ways, this paper focuses on techniques for generating and calibrating each noise source while describing advanced de-embedding techniques and addressing test equipment limitations.

2023.10.31

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