在高速數(shù)字通信領(lǐng)域，112G及以上速率的通道傳輸技術(shù)正逐漸成為主流。然而，隨著數(shù)據(jù)速率的提升，信號在傳輸過程中受到的干擾和損耗也愈發(fā)嚴(yán)重。通道去嵌誤差是影響高速信號完整性的關(guān)鍵因素之一，它會導(dǎo)致信號失真、眼圖惡化，進(jìn)而降低通信系統(tǒng)的性能。多端口TRL（Thru-Reflect-Line）校準(zhǔn)技術(shù)和頻變損耗補(bǔ)償模型為抑制112G+通道去嵌誤差提供了有效的解決方案。

112G+通道去嵌誤差的來源與影響

在112G+通道中，去嵌誤差主要來源于測試夾具、連接器、PCB走線等非理想因素。這些因素會引入額外的插入損耗、反射損耗和相位失真，使得實(shí)際測量的信號與真實(shí)信號之間存在偏差。例如，測試夾具的阻抗不匹配會導(dǎo)致信號反射，從而在頻域上產(chǎn)生諧振峰；PCB走線的長度和材料特性會隨著頻率的變化而變化，導(dǎo)致插入損耗呈現(xiàn)出頻變特性。這些誤差會嚴(yán)重影響信號的幅度和相位特性，降低信號的信噪比，增加誤碼率。

多端口TRL校準(zhǔn)技術(shù)原理

多端口TRL校準(zhǔn)技術(shù)是一種基于傳輸線理論的校準(zhǔn)方法，它通過測量Thru（直通）、Reflect（反射）和Line（延遲線）三種標(biāo)準(zhǔn)件的S參數(shù)，來消除測試系統(tǒng)中的誤差。與傳統(tǒng)的單端口或雙端口校準(zhǔn)相比，多端口TRL校準(zhǔn)能夠更準(zhǔn)確地校準(zhǔn)多端口網(wǎng)絡(luò)，適用于復(fù)雜的112G+通道測試場景。

多端口TRL校準(zhǔn)代碼示例（基于Python和scikit-rf庫）

python

import skrf as rf

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 創(chuàng)建虛擬的Thru、Reflect和Line標(biāo)準(zhǔn)件S參數(shù)（這里用模擬數(shù)據(jù)代替實(shí)際測量數(shù)據(jù)）

freq = rf.Frequency.from_f((0.1, 112), unit='GHz', npoints=1000)  # 頻率范圍0.1GHz到112GHz

# Thru標(biāo)準(zhǔn)件（理想情況下插入損耗為0，反射系數(shù)為0）

thru = rf.Network(frequency=freq, s=np.zeros((freq.npoints, 4, 4)), z0=50)  # 4端口示例

# Reflect標(biāo)準(zhǔn)件（假設(shè)端口1反射系數(shù)為-1，其他端口匹配）

reflect = np.zeros((freq.npoints, 4, 4), dtype=complex)

reflect[:, 0, 0] = -1  # 端口1反射

reflect[:, 1:, 1:] = np.eye(3)  # 其他端口匹配

reflect = rf.Network(frequency=freq, s=reflect, z0=50)

# Line標(biāo)準(zhǔn)件（假設(shè)延遲為100ps，插入損耗隨頻率線性增加）

delay = 100e-12  # 100ps延遲

line_s = np.zeros((freq.npoints, 4, 4), dtype=complex)

for i in range(freq.npoints):

   phase = -2 * np.pi * freq.f[i] * delay

   insertion_loss = 0.1 * freq.f[i] / 1e9  # 插入損耗隨頻率線性增加（單位：dB轉(zhuǎn)換為線性）

   insertion_loss_linear = 10**(-insertion_loss / 20)

   line_s[i, :, :] = insertion_loss_linear * np.array([[np.exp(1j * phase), 0, 0, 0],

                                                      [0, 1, 0, 0],

                                                      [0, 0, 1, 0],

                                                      [0, 0, 0, 1]])

line = rf.Network(frequency=freq, s=line_s, z0=50)

# 執(zhí)行多端口TRL校準(zhǔn)

cal = rf.calibration.TRL(

   measured=[thru, reflect, line],

   ideals=[thru, reflect, line],  # 這里用實(shí)際測量代替理想標(biāo)準(zhǔn)件時(shí)，需準(zhǔn)確知道理想特性

   n_thrus=1,

   switch_terms=(None, None)  # 假設(shè)沒有開關(guān)項(xiàng)

)

# 校準(zhǔn)后的網(wǎng)絡(luò)（這里以一個(gè)待測網(wǎng)絡(luò)為例，實(shí)際中需替換為真實(shí)測量數(shù)據(jù)）

dut = rf.Network(frequency=freq, s=np.random.rand(freq.npoints, 4, 4) + 1j * np.random.rand(freq.npoints, 4, 4), z0=50)

calibrated_dut = cal.apply_cal(dut)

# 繪制校準(zhǔn)前后網(wǎng)絡(luò)的插入損耗對比

plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.plot(freq.f, 20 * np.log10(np.abs(dut.s[:, 0, 1])), label='Before Calibration')

plt.plot(freq.f, 20 * np.log10(np.abs(calibrated_dut.s[:, 0, 1])), label='After Calibration')

plt.xlabel('Frequency (GHz)')

plt.ylabel('Insertion Loss (dB)')

plt.title('Insertion Loss Comparison Before and After TRL Calibration')

plt.legend()

plt.grid(True)

plt.show()

頻變損耗補(bǔ)償模型原理

由于PCB走線等介質(zhì)的介電常數(shù)和損耗角正切會隨著頻率的變化而變化，通道的插入損耗也呈現(xiàn)出頻變特性。頻變損耗補(bǔ)償模型通過對通道的頻變特性進(jìn)行建模，預(yù)測不同頻率下的插入損耗，并在信號處理過程中進(jìn)行補(bǔ)償。常見的頻變損耗補(bǔ)償模型包括多項(xiàng)式擬合模型、有理函數(shù)模型等。

頻變損耗補(bǔ)償代碼示例（基于多項(xiàng)式擬合）

python

# 假設(shè)已經(jīng)通過測量得到了通道在不同頻率下的插入損耗數(shù)據(jù)

measured_freq = np.array([1, 10, 20, 40, 80, 112])  # GHz

measured_loss = np.array([0.5, 2, 3.5, 6, 10, 12])  # dB

# 使用多項(xiàng)式擬合建立頻變損耗模型

coefficients = np.polyfit(measured_freq, measured_loss, 3)  # 三次多項(xiàng)式擬合

poly_model = np.poly1d(coefficients)

# 預(yù)測新頻率下的插入損耗

new_freq = np.linspace(1, 112, 100)

predicted_loss = poly_model(new_freq)

# 繪制測量數(shù)據(jù)和擬合曲線

plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.scatter(measured_freq, measured_loss, color='red', label='Measured Data')

plt.plot(new_freq, predicted_loss, label='Polynomial Fit')

plt.xlabel('Frequency (GHz)')

plt.ylabel('Insertion Loss (dB)')

plt.title('Frequency-Dependent Loss Compensation Model')

plt.legend()

plt.grid(True)

plt.show()

結(jié)論

多端口TRL校準(zhǔn)技術(shù)和頻變損耗補(bǔ)償模型是抑制112G+通道去嵌誤差的有效手段。通過多端口TRL校準(zhǔn)，可以準(zhǔn)確消除測試系統(tǒng)中的誤差，提高測量精度；而頻變損耗補(bǔ)償模型則能夠針對通道的頻變特性進(jìn)行補(bǔ)償，改善信號質(zhì)量。在實(shí)際應(yīng)用中，需要結(jié)合具體的測試場景和通道特性，選擇合適的校準(zhǔn)方法和補(bǔ)償模型，并進(jìn)行優(yōu)化和驗(yàn)證，以確保112G+通道的高速、穩(wěn)定傳輸。未來，隨著通信技術(shù)的不斷發(fā)展，對通道去嵌誤差抑制技術(shù)的研究將不斷深入，以滿足更高數(shù)據(jù)速率和更嚴(yán)格性能要求的需求。