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邁向自動駕駛 集中式運算成大勢所趨

要實現自動駕駛,感測元件如毫米波雷達(Millimeter Wave Radar)、光達(LiDAR)和影像感測器(Camera)等皆不可或缺,如何將這些感測器所收集的資料整合、分析是日後發展主軸。對此,賽靈思(Xilinx)汽車事業部資深總監Willard Tu表示,智慧汽車的發展十分活躍,而目前大部分車輛都採用「分散式運算系統」,但最終將轉化為「集中式運算系統」。 Willard Tu指出,目前每家OEM可能都有不同的感測器配置組(攝影機、雷達、光達及超音波等),當資料一旦聚合起來,就能進行一定的預處理,在感測器將資料傳輸至中央控制單元中其他處理元素前,對其進行最佳化。 Willard Tu說明,在集中式運算解決方案中,所有感測器資料都聚合在中央節點上,而在這種情況下,All Programmable FPGA技術能顯著降低效能要求與系統成本,並能改變SoC的功能,讓其支援相互排斥的功能,例如駕駛監控與自動代客泊車、全景低速和高速物體檢測等。  除此之外,OTA(Over The Air)晶片也扮演加速自動駕駛發展的關鍵角色。Willard Tu指出,目前OEM製造商要求所有ECU和感測器都必須做到OTA,也就是能支援「Over The Air」升級。由於ADAS仍在經歷創新的階段,每隔3到6個月就會有重大進步,而OTA晶片能夠最大限度地因應這種變更;其他系統採用固定的硬體方案只能進行軟體升級,但採用OTA晶片則能達到軟硬體的升級,為開發人員帶來更高的創新靈活性。 Willard Tu舉例,LV3或LV4的智慧車輛仍須要監控駕駛行為,某些情況下可能需要將控制權交還給駕駛,這就需要採用「駕駛監控」系統。當駕駛一旦離開車輛,車輛可以通過對軟硬體進行重新編程來改變運算SoC的功能,進而達到「自動代客」泊車功能;而透過靈活的軟硬體功能,僅使用一個SoC,就可以落實這兩種操作,並降低效能需求,也減少熱管理需求及成本。
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IoT市場規模2022年挑戰1.2兆美元

物聯網(IoT)發展風風火火,工研院產科國際所研究表示,全球IoT市場將從2017年的6314億美元,於2021年首度突破1兆美元,並成長至2022年的1.19兆美元,2017~2022年的年複合成長率(CAGR)達13.6%,是未來幾年推動科技產業發展的一大動力。 跟據產業研究機構IDC的研究指出,全球IoT市場重要發展趨勢包括:軟體優先策略,過去幾年IoT發展重點著重在硬體與網通,但未來重心將會轉移到軟體與服務,尤其是資料分析相關軟體(2017~2022 CAGR達19.8%)與服務將是關鍵。另外,策略聯盟將是成功關鍵因素,企業需透過策略聯盟切入垂直應用物聯網服務市場。 從應用的層面來看,物聯網IoT主要應用包括,智慧交通、智慧製造、智慧健康、智慧家庭、智慧零售與智慧能源等。  
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無線資料量持續上升中 射頻轉換器實現高效無線電

這些多頻段無線電運用新一代的GSPS射頻ADC與DAC,除了能靈活使用頻段和直接合成射頻訊號,還能運用多種取樣技巧。為應付射頻無線頻譜分散的特性,故採用精密DSP發送器,高效率地將資料位元轉換至射頻訊號,以及在接收端將射頻訊號轉回資料位元。本文即將介紹一個多頻段應用的直接射頻發送器,並探討其中DSP的組態,以及功率與頻寬之間的取捨。 經過10年與兩代的無線標準之後,許多事物已改變。或許不像吸引消費者目光的智慧型手機,被歸類於使用者設備(UE)的基礎設施基地台(eNodeB)這種無線電存取網路(RAN)裡的設備經歷自己的轉型,以因應聯網化世界耗用大量資料的需求。 有效利用多頻段無線電 從2G網路的GSM到4G網路的LTE,手機頻段的數量成長了10倍(從4個增加到超過40個)。LTE網路推出後,基地台供應商發現無線電衍生版本的數量竟增加了數倍之多。LTE-advanced對多頻段無線電的需求加重,加入了載波聚合,在同一個頻段中混用多個不連續的頻譜,或更重要的是,混用數個不同頻段中不連續的頻譜,在同一個基頻段數據機中加以聚合,就像使用單一連續頻段一樣。然而,射頻頻譜是分散不連續的。圖1顯示多個經載波聚合的頻段組合,其突顯出分散頻譜的問題。圖中淺色顯示跨頻段空隙,深色代表我們關注的頻段。根據資訊理論,系統不會浪費功率去轉換不想用的頻譜。有效率的多頻段無線電,意謂著在類比與數位領域之間轉換這種分散的頻譜。 圖1 不連續頻譜的載波聚合,突顯出頻譜分散的問題。圖中深色代表須取得執照的頻段,淺色代表跨頻段的空隙。 基地台發送器演進成直接射頻 為讓4G LTE網路能應付更多的資料使用量,廣域網路基地台在無線電架構方面經歷一波演進。包括超外差、窄頻、中頻取樣無線電結合混波器與單通道資料轉換器,如今都已被I/Q調制類型的架構所取代,這類提供倍增頻寬的架構包括複合中頻(CIF)以及零中頻(ZIF)。ZIF與CIF收發器需要類比I/Q調變器/解調變器,以及雙通道與四通道資料轉換器(圖2)。 圖2 無線式Radio架構歷經演化以容納持續攀升的頻寬需求,進而透過各種軟體定義無線電技巧靈活運用通訊頻段。 然而,這些頻寬更大的CIF/ZIF收發器也有本地振盪訊號洩露(LO Leakage)、以及正交誤差鏡像(Quadrature Error Images)等問題必須修正。 幸運的是,資料轉換器取樣率在過去10年也增加了30至100倍,從2007年的100 MSPS提高到2017年的10GSPS以上。GSPS等級射頻轉換器出現更高的取樣率,這類元件擁有極高的頻寬,故能靈活運用頻段的軟體定義無線電能邁入實際運用階段。 對於sub-6GHz無線電BTS架構而言,長久以來的終極目標就是直接射頻取樣與分析。直接射頻架構能省去類比頻率轉換元件,像是混波器、I/Q調變器以及I/Q解調變器,而這些元件本身就是許多寄生訊號的來源。資料轉換器直接連結射頻頻率,而所有混波程序都能以數位模式由內建的數位升頻/降頻(DUC/DDC)完成。 多頻段效率來自精密DSP,這些內建於ADI旗下射頻轉換器的元件不僅只針對想使用頻譜頻段進行數位頻道化,還能同時存取所有射頻頻寬。運用並列式DUC與DDC,結合內插/外抽(Decimating)升頻/降頻取樣器、半頻段濾波器以及數值控制振盪器(NCO),在類比與數位領域之間進行轉換之前,目標頻段就能以數位模式進行建構/解構。 並列式數位升頻/降頻架構能將數個頻段的目標頻譜(如圖1的深色)進行頻道化,不會浪費寶貴的週期來轉換沒用到的跨頻段頻譜(如圖1的淺色)。高效率的多頻段頻道化有助於降低資料轉換器的取樣率,以及透過JESD204B資料匯流排傳送訊號所需的串列鏈路數量。降低系統取樣率能降低基頻處理器的成本、耗電,以及散熱管理的要求,進而節省整個基地台系統的資金與營運成本。在一個高度最佳化CMOS ASIC上實作頻道化DSP也能達成以上效果,而且遠比在泛用FPGA架構上進行實作來得更加省電,即使FPGA採用更微縮的製程也是如此。 直接射頻發送器搭配DPD接收器 射頻DAC成功取代這些下一代多頻段BTS無線電內的中頻DAC。圖3顯示一個直接射頻發送器的例子,這個發送器內含AD9172,這個16位元12GSPS射頻DAC運用3個並列DUC支援三頻段頻道化。能在1200MHz頻寬上彈性配置多個子載波。另外在射頻DAC方面,ADL5335 Tx VGA提供12dB的增益以及31.5dB的衰減,範圍最高達4GHz。這個DRF發送器的輸出能用來驅動功率放大器,用戶可根據eNodeB的輸出功率需求來選擇功率放大器。 圖3 直接射頻發送器。 像AD9172這樣的RF DACS就內含精密DSP模組,以及並列式數位升頻頻道分離器(Upconverting Channelizers),高效率地進行多頻段傳輸。來看圖4顯示的Band 3與Band 7情境,運用兩種不同方法將資料流直接轉換成射頻訊號。第一種方法(寬頻方法)沒有進行頻道化就能合成多個頻段,需用到1228.8MHz的資料傳輸率。這個頻寬的80%會產生一數位預失真(DPD)的983.04MHz合成頻寬,足以傳送兩個頻段,其頻段間隙為740MHz。這種方法的優點是適合DPD系統,不僅能針對每個載波的跨頻段互調失真(IMD)進行預失真處理,也可對欲使用頻段之間出現的非線性發射加以處理。 圖4 雙頻段情境:Band 3(1,805MHz至1,880MHz)與Band 7(2,620MHz至2,690MHz)。 第二種方法是合成這些頻道化的頻段。由於這些頻段的寬度只有60MHz至70MHz,加上電信營運業者只擁有部分頻段的執照,因此無法在所有頻段上同時傳送以達到高資料傳輸率。所以,改用較適合的153.6MHz資料傳輸率,其中的80%產生122.88MHz的DPD頻寬。如果電信商在每個頻段上擁有20MHz的執照,仍有足夠的DPD頻寬來對每個頻段的跨頻段IMD進行五階(5th-Order)校正。這種模式在上述的寬頻方法中,除了能在DAC節省250mW的電力,基頻處理器也更省電/減少散熱資源的需求,因此能減少串列鏈路數量,開發出更小、更低成本的FPGA/ASIC元件。 另外,數位預失真的觀測接收器也進化成直接射頻(DRF)架構。AD9208這款14位元3 GSPS射頻ADC亦透過並列DDC支援多頻段通道化。發送器DPD子系統中的射頻DAC與射頻ADC也有許多好處,其中包括共用轉換器時脈,消除相關相位雜訊,以及系統的整體簡化。其中一項簡化就是AD9172射頻DAC配合內建的PLL,能從一個低頻參考訊號產生12GHz的時脈,故不須在無線電機板上繞送高頻時脈訊號。此外,射頻DAC能輸出一個相位一致的除頻(Divided Down)時脈回饋給ADC。藉由開發最佳化的多頻段發送晶片組,這樣的系統功能可以真正提升BTS數位預失真系統。 在智慧型手機掀起革命十年之後,手機企業目光焦點全都在資料吞吐量。要提高資料吞吐量,就必須用多個頻段進行載波聚合,藉此榨出更多頻譜頻寬。射頻資料轉換器除了能存取整個sub-6GHz手機頻譜,還能針對不同頻段組合快速重新設定,實現軟體定義無線電的功能。這些靈活調用頻率的直接射頻架構能降低產品的成本、尺吋、重量以及功耗。這點讓射頻DAC發送器與射頻ADC數位預失真接收器成為sub-6GHz多頻段基地台的理想架構。 圖5 Band 3與Band 7 LTE透過直接射頻發送器進行傳輸,採用的是AD9172射頻DAC。 (本文作者為ADI通訊系統事業部系統工程師)
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採雙背板設計 英飛凌有效強化MEMS麥克風AOP

聲學過載點(AOP)是提升麥克風語音辨識重要的設計參數之一,對此,英飛凌(Infineon)大中華區行銷經理鍾至仁指出,此參數決定麥克風能夠偵測出的最高訊號位準。舉例來說,在演唱會現場的聲壓可達128dB,如果以目前市面上通用型(未達128dB)的手機麥克風在現場錄音,就會因為超過其AOP而產生失真,無法擷取完整音訊,產生破音;但若以高動態範圍的麥克風,甚至在搖滾演唱會的第一排,都能夠錄下高音質的聲音。 也因此,繼SNR之外,提高AOP也是MEMS麥克風供應商致力發展的目標之一。而要提升AOP,首先須克服當處理較大聲壓位準時,薄膜產生大程度震動,在薄膜移動至極限時造成失真的挑戰。 為解決此一困境,英飛凌便採用雙背板(Dual back-plate) MEMS結構,將薄膜嵌入在兩個背板之間,成為對稱式結構,可最大幅度減少失真。雙背板裝置也更為強固,可對抗風聲問題。 鐘至仁說明,由於AOP較高的單背板(Single back-plate)裝置製造商一般使用濾波器消除低頻風聲,會對音訊品質造成影響;同時濾波器也會移除低音,這在錄製音樂時會產生影響,畢竟低音是一切重點所在。而雙背板設計能獲得更佳的高頻抗擾性,實現更出色的音訊訊號處理,並將10%總諧波失真(THD)的聲學過載點提升到130dB聲壓,產生更佳的訊號品質。如此一來可讓使用者從兩倍遠的距離說出語音指令,但麥克風仍截取到同質的音訊。
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中低車款ADAS驅動 汽車成半導體市場最強動能

在2018年,汽車相關電子系統僅占整體半導體市場的9.4%,但是由於自動駕駛、ADAS、電動車等技術日趨成熟,並開始導入至中低階車款之中,汽車電子系統市場將持續成長,並成為半導體市場重要的驅動力。預計在2021年,車用電子在整體半導體市場占比將成長至9.9%,並成為成長最為快速的電子應用類別。 市場研究調查機構IC Insights指出,在2018年,汽車電子系統的銷售額預計將成長7%,在2019年也將成長6.3%,是這兩年來半導體成長幅度最大的應用領域。並且,由2017年至2021年的年複合成長率(CAGR),預期將達到6.4%。另一方面,在2018年,汽車相關的電子系統銷售額也將從2017年的1420億美元成長至1520億美元。 雖然在2018年車用電子依然在整體電子產業至占比很小,但預計到了2021年,汽車電子將成為成長最快的類別。整體而言,在2018年車用電子類別預計將占全球電子系統市場總額(1.62萬億美元)的9.4%,比起2017年的9.1%略有成長。預計到了2021年,則將占全球電子系統銷售額的9.9%。 在未來,汽車電子的科技發展將會專注於自動駕駛、ADAS、V2V通訊、車載安全、環境辨識以及便利性的提升。同時,電動車也是驅動汽車電子系統市場的動能之一。儘管近期傳出一些關於自動駕駛汽車的意外事件,但是那些意外都被歸咎於技術上的失誤,未來相關產業市場將持續成長。 近年來,中低階車款與後裝設備市場產品(Aftermarket Products)的迅速發展,是帶動汽車電子市場的成長的主要原因,也由於相關產品皆會有大量的類比IC、微控制器(MCU)以及感測器需求,因此相關製造商也都將受益。值得注意的是,汽車特殊用途邏輯IC預計2018年將成長29%,僅次於車用DRAM市場。同時,DRAM與快閃記憶體在新汽車系統解決方案中也會越來越重要。  
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調研:FPD產業設備需求2018~2020年持續不振

平面顯示器(FPD)設備市場預計將在2017年前所未有的成長後開始下滑,因為面板製造商採取更謹慎的態度,據產業研究機構IHS Markit最新研究指出,FPD設備市場預計將從2017年的202億美元降至2020年的140億美元。 2016年開始的FPD設備市場擴張受到新型軟性有機發光二極體(AMOLED)顯示器廠的大規模需求以及Gen 10.5/11 LCD新廠設備需求的推動,隨著新產能開始增加供需平衡也受到扭曲。用於行動應用的AMOLED面板2019年供給超過需求40%。這意味著,平均而言行動應用的面板廠產能利用率將受到壓抑。 這種情況已經導致面板製造商和中國地方政府對新產能的投資趨於保守。由於面板需求成長低於預期,AMOLED面板廠在行動應用上的設備支出減少,是2018年和2019年設備支出下降的主要原因。銀行貸款態度轉向保守,中國地方政府繼續為選定的項目提供資金,特別是對於10.5/11代的LCD廠。預計到2020年這些項目將使設備支出保持相對穩定。然而,除非面板製造商通過轉換部分製造商減少過多的液晶電視面板產能,否則2020年大型顯示器供過於求的狀況將高達18%。 預計2018年,FPD設備需求約180億美元,2019年將下降到170億美元左右,2020年將再度萎縮至140億美元,由於產能過剩與需求不振,平面顯示產業未來幾年將準備過冬,而高階OLED電視面板,是唯一一個成長的應用領域。  
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AI/物聯網接地氣 跨領域共享/共創解決破碎化難題

近年科技產業景氣迭創新高,新興技術帶動產業發展,讓企業勇於投資,物聯網與人工智慧(AI)就是其中的兩大亮點,在經歷一段時間的技術發展期之後,這兩個明星技術如何落實在產業應用,就成了接下來的發展重點,尤其是國內以中小企業為主的產業結構,導入最新的科技,改善產業體質與效率,以順利促成產業升級與轉型。 傳統中小型製造業者,在科技發展的腳步下,是十足的弱勢族群,不僅製造方法落後、效率低,對於生產資訊的蒐集與經驗累積,都極為土法煉鋼。工業4.0智慧製造的內涵,除了大量製造之外,非常重要的精神就在於少量多樣的彈性化智慧生產,此也契合中小型製造業生產模式。然而,資源相對缺乏的中小企業在導入新興資訊科技的過程中相當無助,政府與法人的協助更加重要。 物聯網的興起正式推動資訊科技產業的第三波變革,資策會智慧系統研究所長馮明惠表示,從四、五十年前第一波以PC為主的資訊硬體到第二波的App經濟,近年走入全聯網時代,裝置多了感應、通訊、控制甚至分析的功能,於製造業就是提供製造設備單機、產線、整廠的聯網,然而推動的真正關鍵成功因素必須兼顧深度與廣度,除了整合水平領域的資源建立具互通性的平台之外,也要深入垂直產業的領域知識,建立夥伴關係,以共享、共創的精神發展平台,最後發展適當的商業模式,讓解決方案可以實際運作、持續成長。 摒棄過去單兵作戰的思惟,為了解決物聯網應用破碎化的難題,馮明惠強調,平台發展的過程中,為了擴大技術廣度,網路安全功能與該會資安所合作,領域知識與數位所合作,硬體技術與工研院資通所合作,產業應用則與研華一起,共同發展工業設備聯網之運維雲服務平台。為了深入垂直產業,也與手工具公會、機械公會、工具機公會等攜手,完成平台的共通性與垂直領域深化。
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整合SD-FEC模組 FPGA傳輸率/功耗更優化

所有實例中的資料通道都不是理想通道,它們受到不斷變動的品質等級影響,導致接收到的數據產生錯誤。4G/5G無線、DOCSIS有線,以及微波回程等這類典型通道皆不是理想通道,因此系統工程師在設計這些系統時,必須達到位元錯誤率(BER)等多種指標評估的預先定義效能標準。 運用可靠的前向錯誤修正(FEC)演算法,如低密度奇偶檢查(LDPC)和渦輪SD-FEC,有助於系統設計師設計出接近通道向農容量(Shannon Capacity)的高階通訊系統。但執行這類SD-FEC編碼演算法並不容易,常常需要具備專業的領域知識。FPGA常用於執行SD-FEC演算法,因為FPGA的高效能可編程邏輯、記憶體、DSP、I/O和SerDes非常適用於滿足大量可變精度算數運算和高記憶體頻寬的需求。然而,為了支援數十億位元資料速率而進一步提高系統要求時,效能、功耗與成本,便成為重要的設計因素,而且軟建置(Soft Implementation)與整合解決方案相比,可能效能欠佳。 若要在FPGA可編程邏輯上建置SD-FEC演算法,不僅會擁有強大的運算力,還需要大量的資源。也因此,有晶片商在FPGA之中導入整合型SD-FEC IP,保持FPGA的靈活性與可編程性,使其能達成以下效能: .緩解效能與傳輸率瓶頸,約3Gbps峰值LDPC解碼傳輸率。 .大量減少資源占用,每個SD-FEC實例節省約10萬LUT。 .顯著降低功耗,採用整合解決方案降低80%的耗電。 圖1 典型資料通訊系統原理圖 FPGA朝軟決策FEC和反覆解碼演進 FEC的需求能劃分為多個不同類別,包含語音、視訊會議、重播視訊和非即時資料(表1)。以LTE為例,針對資料與語音服務部署4G/LTE固定無線寬頻時,服務品質(QoS)是網路規畫與設計的重點。 長期以來,雖已成功使用串接里德-所羅門(RS)編碼和卷積編碼搭配Viterbi解碼,但採用軟決策解碼能使該方案進一步提升效率,因為它提高約3dB的編碼增益。3dB編碼增益代表在同樣效能下,訊號在通道內的傳輸距離倍增。 然而,隨著朝多級QAM(能支援DOCSIS3.1高達4096-QAM)等這類更複雜調變方案演進,該類系統提供的位元能量雜訊比(Eb/No)內之有效BER也在增加。因此,已解調的位元更容易受到通道劣化的影響。採用功能更強的SD-FEC方案,才能讓這些系統滿足它們需要的效能需求。 為了滿足表1中各種QoS要求(語音、資料、視訊等)的原生BER需求,反覆解碼方案的使用越來越廣泛。與卷積代碼使用的Viterbi解碼相比,Turbo和LDPC代碼屬於反覆運算代碼,且通常需要每位元進行更多運算以獲得最佳效能,他們能讓系統接近理論上的向農極限(Shannon Limit)。這兩種編碼方案已接近成熟並被眾多應用採用,且在4G/5G無線和DOCSIS 3.1中被認為是確實可行的。 導入SD-FEC模組 FPGA處理效能再升級 為覆蓋多種類型的應用,半導體商在FPGA中導入整合型SD-FEC模組,例如賽靈思旗下的Zynq UltraScale+ RFSoC元件。在整合到包含Arm®Cortex-A53處理器的SoC架構中時,SD-FEC模組可配備或不配備數十億次採樣的RF資料轉換器。這些元件提供了一個功能豐富的平台,包括DSP、通用處理器(GPP)、可編程邏輯和已最佳化的RF訊號處理塊(如DUC和DDC)。 5G新無線電無線基頻系統等這類需要較高資料傳輸率、較低延遲及提高編碼效能的系統,在採用可編程邏輯的解決方案中,需要使用更多的一般可編程邏輯資源來執行所需的SD-FEC需求。LUT、記憶體和布線等資源的占用增加,加上設計速度加快,將導致功耗增加,最終導致解決方案成本的增加。若在單個元件內提供八個SD-FEC整合模組,就能在單個Zynq UltraScale+ RFSoC內達到整個系統的傳輸率。 此外,SD-FEC支援的Zynq UltraScale+RFSoC在結合高速RF資料轉換器後,能為有線/DOCSIS 3.1遠端PHY等應用提供高度靈活的解決方案,提供在單個元件中創建全雙工解決方案的機會;且以SD-FEC為例,整合該IP模組能帶來下列優勢: .減少可編程邏輯資源占用。 .節省功耗。 .縮短開發時程,包含預先驗證IP功能與時序、由軟體和工具提供支援的流程。 .與軟建置相比預計能達到更高的效能,實現低延遲、高傳輸率。 .可配置性帶來高靈活性。 以上這些優勢綜合起來能獲得較低成本的解決方案,同時還能支援更多其它應用,例如4G/5G無線(基頻和回程),在Wi-Fi和5G新無線電的LTE和LDPC中使用的渦輪代碼;有線存取,在DOCSIS 3.1遠端PHY中使用的LDPC代碼;以及微波鏈路等。 SD-FEC IP具有三種工作模式 整合型SD-FEC IP的高階視角圖請參閱圖2。SD-FEC模組有三種工作模式,但每次只能啟用其中一種: 圖2 SD-FEC原理圖 .LDPC編碼 .LDPC碼 .渦輪解碼(LTE) 選擇此三種模式是因為底層演算法已發展成熟,設計人員在權衡屬性和設計執行取捨方面都能得心應手。 多種客戶規格的類循環(QC)代碼都支援LDPC編解碼。雖然SD-FEC是一種整合型IP,但SD-FEC模組具備高度可配置性,其參數記憶體內能儲存高達128個代碼,而且可逐塊選擇代碼,而且添加客製代碼的能力也使得模組具備高度靈活性。SD-FEC是一種具備反覆解碼能力的軟決策解碼器,能夠提前終止並節省功耗。至於渦輪解碼支援4G LTE-Advanced和LTE-Pro的應用,與LDPC解碼器類似,能提前終止支援反覆解碼。傳輸率隨不同代碼和應用而變化,如5G新無線電使用DOCSIS 3.1。 SD-FEC傳輸率符合5G需求 SD-FEC的峰值傳輸率為: .6次反覆運算約1.8Gbps渦輪解碼速度 .8次反覆運算約3.0Gbps LDPC解碼速度 .約20.0Gbps LDPC編碼速度 使用SD-FEC能達到的最大傳輸率取決於運行在667MHz FMAX下時所選擇的代碼、代碼速率和解碼器反覆數量。表2展示了支援的峰值系統組態,同時也支援這些配置的子集合,如四個LDPC解碼器配四個LDPC編碼器。因此,Zynq UltraScale+ RFSoC適用於5G無線應用,且能提供完整的平台解決方案,請參閱圖3。 圖3 Zynq UltraScale+ RFSoC支援5G無線平台解決方案 該系列為無線回程提供了同時整合RF-ADC/DAC和SD-FEC模組的元件。此外,對於遠端無線電頭端(RRH)設備來說,配備RF-ADC/DAC但無SD-FEC功能的元件就能滿足客戶需求。最後,基頻單元(BBU)內沒有類比需求,但是在第一層(Layer...
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中高功率技術成熟 無線充電需求只增不減

電池充電技術已正式邁入無線化與快速化的發展階段,特別是在消費性電子領域,導入無線充電與快速充電技術的產品已愈來愈多。現階段,無線充電技術以Qi標準的規格為市場主流,充電功率已可達15W,無線充電聯盟(Wireless Power Consortium, WPC)Qi規格團隊也正積極研議60W的技術規格,期能滿足筆電、工具機和醫療器材等更多應用。 在行動電話、小型家電與穿戴裝置的帶動之下,在2017年無線充電的消費電子設備出貨量比2016年增加了40%(圖1)。無線充電收發器的出貨量皆在持續成長當中。 圖1 全球無線充電市場預測 資料來源:IHS 根據市場調查機構IHS報告統計,在2017年,智慧型手機開始導入無線充電,是推動該市場成長的主要動能。經典的電動牙刷應用,也持續推動小家電的無線充電滲透率。而Apple推出的智慧手表Apple Watch已於2017年開始導入無線充電,可以說是引領了穿戴裝置導入無線充電的潮流,在未來,穿戴裝置將成為帶動無線充電接收器出貨量成長的重要動能。 另一方面,快充技術目前則是高通(Qualcomm)、聯發科、華為、OPPO等大廠各自推廣自家技術,不過在USB開發者論壇(USB-IF)日前宣布USB PD 3.0將支援可編程電源(Programmable Power Supply, PPS)功能後,可望一統快速充電規格,讓快充技術的應用加速普及,並為充電器和相關配件製造商帶來更大商機。 中高階市場為商機 無線充電功能已大舉導入消費電子市場,如今搭載無線充電功能的智慧型手機已非新鮮事。接下來,將更為注重充電速度與效率。儘管無線充電零組件成本高,但在未來,台灣廠商應該將經營重心設定在較為精緻的中高階設備市場,更須時時關注高功率標準制定與新興應用的進展,才能搶得商機。 安富利(AVNET)台灣產品管理經理楊士緯(圖2)分享,在2018年Apple將無線充電功能導入iPhone之後,終端使用者開始慢慢認識到無線充電此一功能,對於該功能的要求以嘗鮮居多,鮮少對於充電效率有過多要求;然而在邁入2019年之後,終端使用者將會對於充電效率、充電速度有更高的要求,也將開始有品牌認同出現。在此階段,楊士緯認為接下來無線充電的機會將是較為精緻的中高階市場,而台灣廠商也應當朝此方向經營。 圖2 安富利(AVNET)台灣產品管理經理楊士緯認為,中高階市場是未來無線充電的商機所在。 楊士緯進一步說明,在初期WPC將輸出功率5W以下定位為低功率;5~120W為中功率。然而由於5~120W的功率區間過大,因此在2015年重新將功率輸出化分為5W以下的BPP(Baseline Power Profile)和5~15W的EPP(Extended Power Profile)標準。真正的中功率,則定義為60W以上。 面對中功率的定義發展,有業界人士認為60W的發送端(Tx)也必須向下支援5~15W的充電設備的接收端(Rx)。目前Qi規格的Tx加上Rx一套無線充電模組成本約6~9美元不等,然而,中功率一組成本則有可能高達100美元。因此,為了商業化的成本考量,此路線是否實行依然未成定數。楊士緯說明,現今WPC聯盟已確定將先推出針對廚具、廚房家電市場的高功率(100~2,400W)標準,目前商標與標準名稱已在聯盟投票決議中。 楊士緯進一步預測,自2018年底至2019年初會看到EPP的Tx產品越來越多,65~120W的高功率需求也將在2018下半年逐漸上升;車載的Tx也會逐漸普及。另一方面,儘管穿戴裝置的Tx與Rx普遍有較多客製化需求,但是因為穿戴式裝置對於防水的需求,因此也將成會帶動無線充電滲透率的重要動能。 穿戴裝置帶動未來成長 隨著終端消費電子使用者對於無線充電功能日趨熟悉,該功能在消費電子的滲透率也將隨之提升。目前,帶動相關元件出貨量的設備依然以智慧型手機為主,然而,在未來由於穿戴裝置相關的使用情境相當適合導入無線充電功能,因此,也有望帶動下一波無線充電元件出貨量的成長。 意法半導體類比與微機電產品應用經理周文介(圖3)指出,無線充電於消費性產品的應用優勢在於方便性較高;也由於少了接頭拔插的耗損,使得設備更加安全、可靠度也較高。但是也依然有待眾廠商齊力突破的挑戰,例如,無線充電相關元件成本依舊過高,同時也由於目前主流的磁感應無線充電技術,需要緊密貼合Tx與Rx,因此將使得設備的外觀設計受到局限。 圖3 意法半導體類比與微機電產品應用經理周文介指出,良好的應用情境設定是推廣無線充電的關鍵。 儘管如此,無線充電的聲勢與使用人數依然在持續提升當中。周文介提到,從2017年開始,無論是Tx還是Rx皆有很大的成長,前年同期相比,兩者出貨量總計成長幅度高達40%;成長的主要驅動力依然來自智慧型手機。WPC亦公布數據,在2018年6月已有90種型號的智慧型手機導入Qi規格的無線充電功能。 對於無線充電而言,良好的應用情境設定將是關鍵。周文介舉例,由於電動牙刷使用環境潮濕,但較少移動設備,因此主要充電座只要安裝在浴室即可。因此,電動牙刷是至今最為成功的無線充電應用實例。可以想見的是,由於穿戴裝置的某些使用情境特性與電動牙刷相似(例如,防水、抗濕氣的需求等等),在未來也將成為無線充電應用的重要戰場。 快充設計挑戰不可忽視 除了無線充電是未來的應用趨勢之外,快速充電也是消費電子市場非常看重的技術走向。電池續航力是一般消費者在智慧型手機使用體驗中,最為在意的要素。在未來,USB PD PPS結合USB Type-C將為手機、筆記型電腦等多種設備帶來快充體驗,然而,寬電壓的應用需求也為架構設計帶來挑戰,立錡科技也為此推出了相對應的解決方案。 立錡科技AD研發處技術副處長張煒旭(圖4)指出,在待機功耗遲遲沒有辦法降低的情況下,當今許多高階機種,皆已將智慧型手機電池容量提升至3,500~4,000mAh,以提升使用者體驗。除了提升電池續航力之外,就是將適配器的功率提升,降低所需要的充電時間;目前已有新技術將充電功率提升至20W,近日Vivo更提出了50W的架構。 圖4 立錡科技AD研發處技術副處長張煒旭指出,PD充電器的設計依然有些許挑戰待突破。 近來,USB-IF提出了架構在USB3.0之上的USB PD PPS規範,整合了高電壓低電流、低電壓大電流兩種充電模式,除使得電壓調節更為精準之外,也能支援PE4.0與QC4.0。 另外,張煒旭進一步說明,目前配備USB Type-C的設備越來越普及,支援USB PD PPS快速充電的設備也將越來越多。由於PD3.0能夠支援到15V~20V電壓,因此在未來甚至不僅是手機的應用,也將取代傳統筆記型電腦的充電適配器。 儘管市場看好,然而未來在PD充電器的設計上,依然有些許挑戰待突破。穩定CV控制迴路便是挑戰之一。張煒旭指出,在以往適配器只須滿足5V、12V的電壓輸出,如今卻必需要支援到20V以上,由於電壓營運範圍過大,控制範圍較寬,因此成為技術挑戰。為因應相關技術挑戰,立錡科技所推出的IC產品內含70V的LDO(Low Drpout),以因應寬電壓範圍的應用需求。
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電路模擬測試有訣竅 切換開關穩壓器高效率測試要點

電路設計者在決定採用一款電源供應器之前,首先需要做的,就是仔細的測試。切換開關穩壓器IC的資料表詳列了許多寶貴的資訊來敘述完整的電源供應器在現實環境中如何運作,以及在實驗室中,透過測試晶片瞭解到的行為。而包括像LTspice在內的電路模擬也相當實用,可有助於執行電路的最佳化。然而,模擬在硬體測試方面並派不上用場。在這方面,各種寄生效應要不是難以估計,不然就是難以模擬。 電源供應器之後會在實驗室進行徹底的測試。若不是採用自行開發的原型方案,要不就是和大多數廠商一樣,是直接使用電源供應器IC製造商現成的評估板來進行測試。 在連結測試電路時,必須考量的有以下幾點。圖1顯示測試設定的簡圖。受測的設計方案必須連接到電源供應器的輸入端,以及連接輸出側的一個負載。這聽起來雖然微不足道,但還是有一些重要細節是必須加以留意的。 盡可能降低線路電感 圖1顯示的設定簡圖,其描述的電路是用來評估一個電力轉換器(Power Converter)。我們想測試輸電線路的行為,但不希望看到在測試板和實驗室電源供應器、或是輸出端負載之間的連結線路出現不必要的效應。而這方面則應採取兩項重要措施,藉以降低這些連結線路的各種效應。其一,連結線路應越短越好。短線路的電感值會小於長線路。第二,電流通道的面積減少,就能進一步降低寄生電感。達成此目標其中一項直接的辦法就是使用絞線(Twist the Lines)。這種方法的結果,就是電流路徑面積僅取決於線路長度以及標準導線外皮的厚度。圖2顯示連結一個測試電壓轉換器與絞線,藉此降低線路的寄生電感。 圖1 電源供應器運作的連結方式 圖2 運用短絞線的實際運作設定 在採用切換開關穩壓器的電源供應器中,交流電會出現在輸入側以及輸出側。根據電路拓撲,脈衝電流可能發生在輸入側,舉例來說,就例如降壓轉換器(降壓控制器)。另外還須測試的包括有負載下的傳輸啟動行為以及運作。在這些運作狀況下,測試設定中的連接線也必須承載交流電。 輸入側加入本地端能源儲存裝置 若測試電源供應器的目的是想知道對於負載瞬變(Load Transient)的反應有多快,接受測試的設計方案必須有足夠的電力可用。受測試設計方案輸入側的電力不應成為限制因素。為確保不會出現此種狀況,建議在供電電壓輸入端放置一個大容量電容,如圖1所示,如此將可確保負載瞬變的測試能正確執行。 不過欲確定之後電源供應器的運用符合特定的條件。必須徹底瞭解輸入端能源儲存元件的效應,才能正確估計輸入端電容對於電源供應器的影響。 圖1顯示的大容量電容,其他方面亦須加以考量。若須將電壓瞬變貫人電源供應器的輸入端以測試造成的行為,大容量電容則會顯著減緩受測試電路的電壓瞬變。因此,在這些測試中應移除電容。 總結來說,在電壓電源設計的相關工作方面,有些事相當簡單-像是將電路連到實驗室的測試平台。連接到受測試電路的輸電線,以及受測試電路輸出端所接的輸電線,必須將它們視為交流電電路,因此這些線路應越短越好,以降低這些接線的寄生電感。電路設計者並不需要額外多費心力就能辦到,而且,這麼做所獲得的測試結果會更接近真正想測試的情境。若能減少測試設定產生的各種影響,測試結果就更有價值。長久下來,有經驗的電源供應器工程師已經開發出許多方法用來優化電路的評測結果,若依循本文介紹的所有技巧,評測就能順利進行。 (本文作者任職於ADI)  
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