SerDes通道建模与仿真：S参数去嵌入与通道补偿技术深度解析

在56Gbps PAM4信号主导的通信时代，SerDes（串行器/解串器）通道的信号完整性已成为决定系统性能的核心指标。工程师们通过S参数去嵌入技术剥离测试夹具的寄生效应，结合通道补偿算法重构信号波形，构建出从建模到仿真的完整技术闭环。

S参数去嵌入：剥离测试夹具的"数字伪装"

当使用矢量网络分析仪（VNA）测量SerDes通道时，测试夹具的寄生电容、电感会扭曲真实S参数。以Keysight 85033E校准套件为例，传统端口扩展法虽能消除相位长度误差，却无法补偿夹具损耗。巨霖科技SIDesigner采用的TRL（Thru-Reflect-Line）去嵌法，通过构建包含传输线、反射结构的专用测试板，可精确提取夹具的S参数模型。

python

# 示例：基于TRL的去嵌算法核心逻辑

def trl_deembed(measured_s, thru_s, reflect_s, line_s):

   # 将S参数转换为T参数矩阵

   measured_t = s2t(measured_s)

   thru_t = s2t(thru_s)

   line_t = s2t(line_s)

   # 计算夹具的逆传输矩阵

   fixture_t = np.linalg.inv(thru_t) @ line_t

   # 去除夹具影响

   dut_t = fixture_t @ measured_t @ fixture_t

   # 转换回S参数

   return t2s(dut_t)

在PCIe 5.0背板设计中，某团队发现初版设计的28G通道在75℃时误码率飙升。通过SIDesigner的DE_Embed功能，他们发现BGA封装模型未包含实际焊球共面度公差，导致13.5GHz处回波损耗达-10.2dB，突破SerDes接收端容忍阈值。修正模型后，仿真结果与实测误差从30%降至5%以内。

通道补偿：信号的"数字整形手术"

面对介质损耗（Df）和导体损耗（Rz）导致的眼图闭合，工程师采用三级补偿策略：

发送端预加重：Xilinx UltraScale+ FPGA的GTY收发器支持8级预加重调节。通过IBIS-AMI模型仿真，可将10GHz以上频段信号幅度提升3dB，补偿PCB走线的高频衰减。

接收端CTLE均衡：连续时间线性均衡器通过增强高频分量，使插入损耗曲线趋于平坦。某AI加速卡项目通过ADS仿真优化，将28G NRZ信号的眼高从220mV提升至380mV。

DFE判决反馈：Intel Stratix 10的DFE模块采用LMS算法，每UI更新反馈权重。在64G PAM4系统中，DFE可将码间干扰（ISI）降低12dB，使眼图张开度提升40%。

仿真工具链的进化

现代SerDes设计已形成"建模-仿真-验证"的闭环工具链：

建模阶段：HFSS/CST进行3D电磁仿真，提取封装、过孔的S参数

仿真阶段：SIDesigner支持IBIS-AMI模型与S参数级联，实现端到端信道仿真

验证阶段：是德科技Infiniium示波器通过S参数去嵌入，将实测眼图与仿真结果精准对齐

在某800G光模块项目中，工程师通过协同仿真发现：传统FR4材料在40GHz处的介质损耗达0.025，而Megtron6仅为0.008。更换材料后，通道插入损耗降低3.2dB，系统裕量从3.5UI提升至5.2UI。

技术挑战与未来趋势

随着112G PAM4技术的普及，新挑战不断涌现：

因果性破坏：传统S参数转换可能导致时域能量提前，违反物理定律

多物理场耦合：温度变化引起的Dk漂移，需在仿真中引入热-电联合模型

AI赋能：ADI公司已推出基于神经网络的均衡器，可自动优化CTLE/DFE参数

从S参数去嵌入到智能补偿算法，SerDes通道仿真技术正在突破物理极限。当1.6T以太网的光模块开始商用时，这些数字整形技术将继续守护着每比特数据的精准传输。