Modellierung von Hochfrequenz-Front-Ends in der...

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U. Knöchel, DASS2004.ppt 1

DASS 2004, Dresden 19. April 2004

Modellierung von Hochfrequenz-Front-Ends in der Simulation von ÜbertragungssystemenRoland Jancke, Uwe KnöchelFraunhofer Institut Integrierte Schaltungen,Außenstelle Entwurfsautomatisierung

Titel



Drahtlose Übertragungsverfahren finden immer breitere Anwendung.

Intro

Motivation

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Kommerziell erfolgreiche Mobilfunkprodukte müssen heute hohen Anforderungen genügen: – große Funktionalität und gute Bedienbarkeit– Zuverlässigkeit bei schlechten Empfangsbedingungen– Störfestigkeit und Vermeidung von Störabstrahlungen– niedrige Leistungsaufnahme im Akkubetrieb– niedrige Gerätekosten

Intro

Motivation

Die Systemsimulation unterstützt das Erreichen dieser Ziele im Entwurfsprozess.Besonders großes Optimierungspotential besteht an der Schnittstelle zwischen digitaler Signalverarbeitung und dem analogen HF-Front-End.



Inhalt

Inhalt

Aufbau und Eigenschaften von Mobilfunksystemen

Modellierungsebenen im Design-Flow

Prinzip der Modellierung im komplexen Basisband

Tabellenmodelle

Zusammenfassung

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Inhalt




Tabellenmodelle

Zusammenfassung

Inhalt1



Subsystems of a Wireless LAN Transceiver

Subsystems(B)

MAC LayerPHY Layer

DSPRF Control DataDataRF

PLL0

90

I

Q

RF

LNA

BB AmpBB Filter

Mixer

VCORF subsystem

AddCyclicExtension FFT InterleavingConstellation

MappingPuncturing and

Coding Scrambling

BinaryDataOut

Timing andFrequency

Sync.

Remove CyclicExtension FFT Channel

Correction DeinterleavingConstellationDemapping

Depuncturingand Decoding Descrambling

BinaryData In

DSP Control

Media Access Layermanages Wireless Channel Access, frame generation, ...

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Functionality of subsystems is strongly associated

Connected

MAC LayerPHY Layer

RF Control DataRF DSP Control

RF part has a great impact to system performance and costs. Improvements can be done, e.g.:

• ideal adaptation of RF and DSP sub-systems

• built in self test / self correction of the RF subsystem driven by the DSP part

Simulation is required at different design levels.

System level simulation (RF and DSP) has a growing importance.


DASS 2004, Dresden 19. April 2004Beispiel: Signalaufbereitung in einem WLAN Empfänger

Demo

AddCyclicExtension FFT InterleavingConstellation

MappingPuncturing and

Coding Scrambling

BinaryDataOut

Timing andFrequency

Sync.

Remove CyclicExtension FFT Channel

Correction DeinterleavingConstellationDemapping

Depuncturingand Decoding Descrambling

BinaryData InMobilfunkkanal

Gesendete Symbole

Empfangene Symbole Nach KanalkorrekturEmpfangssignal

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Inhalt

Inhalt2




Tabellenmodelle

Zusammenfassung



Problem in Wireless System Simulation

Problem

the DSP subsystems of up-to-date communication systems have a great complexity

fast simulation required.

the transmission is done at a very high carrier frequencyaccurate RF modeling required

wireless system simulation is always a trade-offbetween accuracy and simulation speed

special modeling and simulation techniques are used

further improvements needed

High system complexityrequires fast simulation

= simple models

RF behavior (about 5GHz)requires accurate simulation

Very high carrier frequencies

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Bottom-Up Verification

Behavioral models are calibrated with simulation results from lower design levels.

SimFlow

System Level(Executable

Specification)

Electrical BlockLevel

(behavioral model)

System Verification

Circuit / Transistor(circuit model)

Layout Level

Block Verification(calibrated

behavioral model)

Circuit Verification(extracted circuit

model)

Layout Verification

Parameter Extraction& model refinement

Parasitic Extraction& back annotation

Bot

tom

-Up

Verif

icat

ion

Top-

Dow

n D

esig

n

Simulation for RF-SystemdesignSimulation is supported by behavioral models at different design levels

Top-Down Design

Executable specification based on behavioral models. The models are refined during the design steps.



Current problems in RF system level modeling

Problems

system level simulators uses signals instead of nodes, therefore it is very difficult to describe impedance matching at the block interfaces

system level simulators do not provide special RF analyses which are helpful for model development

RF simulation tools provide good RF analyses but they do not understand system modeling languages

models of the same RF components are often unequal at different design levels and tools

Goal: Bridging the gap between System Level Designand RF circuit design

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System-level simulationof IEEE802.11a WLANPhysical Layer

visualizes the impact of properties of the RF subsystem to the performance of the complete transmission systemallows a common verification of RF and DSP subsystems

Simulation Results

Results

ratio between filter parameter and BER

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0 1 2 3 4

passband edge frequency (1.0e8 Hz)

bit e

rror

rat

e

BER

ratio between compression point and BER with and without adjacent channel

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

-70 -60 -50 -40 -30

compression point of LNA1 (dBm)

bit e

rror

rate adjacent channel

non adjacentchannel

with adjacent channel

without adjacent channel



Inhalt

Inhalt3




Tabellenmodelle

Zusammenfassung

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passband signal

0 fc fc+b f

bandwidth in simulation

0=fc fc+b f

bandwidth in simulation

baseband signal

Digitale Modulationsverfahren nutzen Phase und Amplitude der Trägerschwingung zur Informationsübertragung:

[ ] [ ]tfjtjttfjc

cc eetretrttftrtx πφφπφπ 2)()(2( )(Re)(Re))(2cos()()( ==+= +

Der Signalanteil, der Information enthält wird als komplexeEinhüllende bezeichnet:

( ) ( ) ( )tjstst qi +=ν

( ) ( ) ( )tjetrt φν =

Mit si = r cos(φ) und sq = r sin(φ) ist das komplexe Signal:

Simulation von HF-Systemen im komplexen Basisband

Complex BB



Complex BB

Aus einem Bandpass Filter .....

.... wird ein Tiefpass,

mit reellen Koeffizienten, der ein komplexes Signal filtert

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Complex BB

Vorteile:

• Abtastrate kann deutlich reduziert werden,wenn Signalbandbreite << Trägerfrequenz

• Simulation wird um ein Vielfaches beschleunigt

Nachteile

• es können nur noch Störungen und Mischproduktenahe der Mittenfrequenz erfasst werden

• Baseband Modelle benötigen komplexe Klemmenund können daher nicht direkt gegen Transistor-schaltungen ausgetauscht werden



Inhalt

Inhalt4




Tabellenmodelle

Zusammenfassung

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• an extracted model for mixer or LNA

• provides AM/AM and AM/PM conversion for use with wideband signals

• consists of input filter,non-linearity and outputfilter

LPEM1

Low Pass Equivalent Models (LPEM)



Low pass equivalent models – Extraction

LPEM model extraction run on Nov 26 11:58:31 2003Design: /home/ronnyf/simulation/PB_extraction/spectre/schematic/netlist/netlistone-tone measurement at frequency: 900M prf dbm phaseDegUnwrap

-40 -28.6 139.4 -35 -23.6 139.4 -30 -18.6 139.5 -25 -13.61 139.5 -20 -8.63 139.5 -15 -3.708 139.7 -10 0.9817 140.4 -5 4.33 142.9

LPEM3

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Low pass equivalent models – Comparison Model and Circuit

• start-up behavior of LPEM different

• after start-up small error only

• error depends on the behavior of the input signals

LPEM4



Characterization Environment developed at EAS

Characterization

automated analysis and parameter extraction from transistor level model

test and calibration of behavioral models

bottom-up model refinement

model/circuit documentation

open architecture, can be extended for other tests and simulators

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A commercial solution – Aptivia by Cadence

Aptivia

Additional Frontend to the Cadence Design Environment

Aptivia supports

test of circuits against specification

monte Carlo Analysis

model Calibration

model generation

optimization



Inhalt

Inhalt5




Tabellenmodelle

Zusammenfassung

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Zusammenfassung

Details

– die Systemsimulation ermöglicht eine gemeinsame Simulation von HF- Komponenten und digitaler Signalverarbeitung

– eine effiziente Modellierung des HF-Front-Ends ist erforderlich

– Modellierung im komplexen Basisband beschleunigt die Systemsimulation

– generierte Tabellenmodelle dienen besonders der Systemverifikation

– eine Charakterisierungsumgebung vereinfacht Modellerstellung und -Verifikation

– analytische Verhaltensmodell ermöglichen eine simulationsbasierte Systemspezifikation

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