Design refinement of communication systems applying range based simulations

Abstract

Elektronische Systeme und Schaltungen werden typischerweise so entworfen, dass sie ein spezifiziertes, ideales Verhalten erfüllen und mit nominalen Systemgrößen implementiert werden. Realisierungen von Systemen haben aber immer Abweichungen ihrer Systemparameter von der idealen Implementierung zur Folge. Prozess Variationen verschieben Bauteileigenschaften, Toleranzen erzeugen Abweichungen in der Realisierung und generelle Unsicherheiten verursachen Abweichungen des Systemverhaltens. Verbesserungen der Systemqualität sollen zu einem robusteren Verhalten führen und in dieser Arbeit speziell für Kommunikationssysteme gezeigt werden. Eine Schwankung von Systemparametern tritt insbesonders bei analogen und mixed-signal Systemen auf. Das Verhalten von analogen Systemen ist nicht nur durch seine nominellen Designparameter spezifiziert, es ist auch durch Parameterabweichungen die durch Implementierungsentscheidungen und Prozessvariationen verursacht werden beeinflusst. Traditionelle Multi-Run Simulationen können mit den gestiegenen Leistungsanforderungen in ihrer Simulationseffizienz nicht schritthalten. Klassische numerische Simulationen verlieren die Korrelation zu den beeinflussenden Faktoren.<br />Die numerischen Resultate liefern einfach skalare Größen welche keine Informationen über Ursachen beinhalten. Techniken zur Verbesserung der Systemeigenschaften sind schwierig anzuwenden, da zuerst Korrelationen und Empfindlichkeiten bestimmt werden müssen um ein deterministische Optimierung zu erreichen. Eine Systemanalyse wird daher als erster und wichtigster Schritt erachtet um einen Designprozess welcher auf eine Verbesserung der Systemeigenschaften basiert, zu ermöglichen.<br />Semi-Symbolische Simulationen sind eine neuartige Simulationstechnik welche das Potential haben diese Einschränkungen zu überwinden. Der kombinierte numerische und symbolische Modellierungs- und Simulationsansatz ermöglicht es die Simulationsgrößen gleichzeitig für einen ganzen Bereich von variierenden Systemparametern zu berechnen und damit den Multi-Run Aufwand auf einen einzigen Simulationslauf zu reduzieren. Die symbolische Darstellung des Simulationsergebnisses beinhaltet weiterhin Korrelationen zu den Systemparametern und ermöglicht eine inverse Verhaltensanalyse. Die Ziele dieser Arbeit sind es eine Simulations- und Analyseumgebung zu schaffen, welche eine integrierte Parameterauswirkungsabschätzung von Systemen mit Parameterabweichungen ermöglicht. Abweichungen von Systemgrößen und Parametern werden durch eine Bereichsbeschreibung modelliert und im folgenden Simulationsschritt berücksichtigt. Identifizierte Verfeinerungskandidaten sollen schrittweise modifiziert werden und dadurch die Systemqualität beziehungsweise die Robustheit und Zuverlässigkeit des Systems verbessert werden. Die symbolische Eigenschaft der Abweichungsdarstellung unterstützt die Identifikation von Verbesserungskandidaten. Die bereichsbasierte Systemantwort soll in seine beitragenden Unterbereiche zerlegt werden, um ein Maß für den Beitrag jedes Abweichungseffektes zum gesamten Systemverhalten zu bekommen. Eine durch eine Simulation (Semi-Symbolisch) geleitete Auswahl von Verbesserungskandidaten erlaubt eine effiziente Verbesserung der Systemqualität. Alle Methodiken werden schließlich in einem "`MARC refinement design flow"' kombiniert welcher Semi-Symbolische Simulationen, die Analyse und eine deterministische Identifikation von Verbesserungskandidaten in einer Umgebung erlaubt.<br />

Electronic systems and circuits are typically designed to fulfill a specified ideal behavior and are considered to be implemented by their nominal quantities. Realizations of system designs however always deviate in their system parameters from the ideal implementation.<br />Process variations deviate component properties, part tolerances introduce variations to the system realization and general uncertainties add deviations to the system behavior. System quality improvements should result in a robust system behavior and primarily targets communication systems within this work. The variation of system parameters especially occurs in analog and mixed-signal systems and raises the question on how to efficiently analyze and improve their behavior. The behavior of analogue systems is not only specified by the nominal design parameters but is also influenced by parameter variations caused by implementation decisions and process variations. Traditional multi-run simulations do not keep pace in their simulation efficiency with the rising demand for computation power. Classical numeric simulations loose the correlation to causing factors. The numerical result simply provides a scalar quantity which does not hold any information on the causing contributor. System refinement techniques are difficult to apply as initially correlations or sensitivities have to be determined to achieve a deterministic optimization goal. A system analysis is considered to be the first and crucial step in a refinement design process. Semi-symbolic simulations are a novel simulation technique that provide the potential to avoid and overcome these restrictions. The combined numerical and symbolic modeling and simulation approach allows to compute the simulation quantities simultaneously for a complete range of varying system parameters. This reduces the multi-run effort of traditional numeric simulations to a single simulation run with the cost of an increased computation complexity. The symbolic representatives of the resulting simulation quantities keep the correlations to the system parameters and allow a backward behavior analysis. The objectives within this thesis are to create a simulation and analysis environment which allows a parameter impact estimation of deviated system models. Deviations of system quantities and parameters are modeled by range descriptions and considered in a following simulation step. Identified refinement candidates should be updated/modified iteratively to increase the system quality and to improve the robustness and reliability of the designed systems. The symbolic nature of deviation representations is considered to support the identification of refinement parameters. The range based system response should be decomposed into the contributing sub ranges giving, a measure on the impact of every sub ranges associated deviation effect on the overall behavior. A simulation (semi-symbolic) guided refinement candidate identification allows an efficient system quality improvement. All methodologies are finally combined in the "`MARC refinement design flow"' which supports the semi-symbolic simulation, analysis and deterministic identification of refinement candidates in one environment.