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公開番号2025013321
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-24
出願番号2024113041
出願日2024-07-16
発明の名称マージン・テスタ及び被試験デバイスの予測性能測定値の提供方法
出願人テクトロニクス・インコーポレイテッド,TEKTRONIX,INC.
代理人個人,個人
主分類G01R 31/28 20060101AFI20250117BHJP(測定;試験)
要約【課題】被試験デバイス(DUT)の予測性能測定を提供する。
【解決手段】マージン・テスタ12は、マージン・テスタ12をDUT10に接続可能にする1つ以上のポート14と、マージン・テスタ・シグネチャを含むメモリ22と、トランスミッタ16と、DUT10からの信号を受信するレシーバ18と、1つ以上のプロセッサ20とを有し、1つ以上のプロセッサは、1つ以上のポート14を通じてレシーバ18から複数の信号を受信し、複数の信号から性能指標を生成し、性能指標及びマージン・テスタ・シグネチャを機械学習システム30に送信し、DUT10の予測性能測定値を含む結果を機械学習システム30から受ける処理を1つ以上のプロセッサに行わせるプログラムを実行するよう構成される。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
マージン・テスタであって、
該マージン・テスタを被試験デバイス（ＤＵＴ）に接続可能にする１つ以上のポートと、
マージン・テスタ・シグネチャを収容するメモリと、
トランスミッタと、
上記ＤＵＴから信号を受信するレシーバと、
１つ以上のプロセッサと
を具え、
該１つ以上のプロセッサが、
上記１つ以上のポートを通じて上記レシーバから複数の信号を受信する処理と、
上記複数の信号から性能指標を生成する処理と、
上記性能指標と上記マージン・テスタ・シグネチャを１つ以上の機械学習ネットワークに送信する処理と、
上記ＤＵＴの予測性能測定値を含む結果を上記１つ以上の機械学習ネットワークから受ける処理と
を上記１つ以上のプロセッサに行わせるプログラムを実行するよう構成されるマージン・テスタ。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
上記ＤＵＴは、トランスミッタを含み、上記レシーバからの上記複数の信号の中の１つ以上が、上記トランスミッタからの送信の受信から生成される性能指標を含む請求項１に記載のマージン・テスタ。
【請求項３】
上記性能指標を生成する処理を上記１つ以上のプロセッサに行わせるプログラムは、ビット・エラー・レート（ＢＥＲ）等高線を生成する処理を上記１つ以上のプロセッサに行わせるプログラムを含む請求項２に記載のマージン・テスタ。
【請求項４】
上記マージン・テスタ・シグネチャは、上記マージン・テスタに固有のＢＥＲ等高線を含む請求項１に記載のマージン・テスタ。
【請求項５】
上記性能指標を上記機械学習ネットワークに送信する処理を上記１つ以上のプロセッサに行わせるプログラムは、上記性能指標のテンソル画像を作成する処理と、上記テンソル画像を上記機械学習ネットワークに送信する処理とを上記１つ以上のプロセッサに行わせるプログラムを含む請求項１に記載のマージン・テスタ。
【請求項６】
試験対象の上記ＤＵＴがレシーバを含み、上記ＤＵＴから受信される信号は、上記マージン・テスタの上記トランスミッタにより生成され、上記レシーバによって受信される信号を含む請求項１に記載のマージン・テスタ。
【請求項７】
信号から上記性能指標を生成する処理を上記１つ以上のプロセッサに行わせるプログラムは、信号のＢＥＲ等高線スキャンを生成する処理を上記１つ以上のプロセッサに行わせるプログラムを含む請求項６に記載のマージン・テスタ。
【請求項８】
マージン・テスタ・シグネチャを有するマージン・テスタのレシーバにおいて、被試験デバイス（ＤＵＴ）から複数の信号を受信する処理と、
上記複数の信号から性能指標を生成する処理と、
上記性能指標と上記マージン・テスタ・シグネチャを１つ以上の機械学習ネットワークに送信する処理と、
上記ＤＵＴの予測性能測定値を含む結果を上記１つ以上の機械学習ネットワークから受ける処理と
を具える被試験デバイス（ＤＵＴ）の予測性能測定値を提供する方法。
【請求項９】
上記ＤＵＴは、トランスミッタを有し、１つ以上のニューラル・ネットワークに学習させる処理を更に具え、該学習させる処理は、
複数のマージン・テスタの性能指標を収集する処理と、
上記マージン・テスタ・シグネチャと、トランスミッタのチャンネルの１つ以上の設定と、環境パラメータと、生の測定結果とを用いて、上記マージン・テスタ夫々の上記性能指標にラベルを付ける処理と
を有する請求項８記載の予測性能測定値を提供する方法。
【請求項１０】
上記ＤＵＴは、レシーバを有し、１つ以上のニューラル・ネットワークに学習させる処理を更に具え、該学習させる処理は、
複数のマージン・テスタの性能指標を収集する処理と、
上記複数の信号が送信される前に上記複数の信号に適用されるストレスと、上記マージン・テスタ・シグネチャとを用いて上記マージン・テスタ夫々の上記性能指標にラベルを付ける処理と
を有する請求項８記載の予測性能測定値を提供する方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、試験測定装置に関し、特に機械学習を使用して、様々な試験測定装置で行われる測定値をより良く相関させることに関する。
続きを表示（約 2,500 文字）【背景技術】
【０００２】
テクトロニクス社のマージン・テスタ（ＴＭＴ：Tektronix Margin Tester）には、現在ＰＣＩｅ第３世代及び第４世代の規格をサポートするトランスミッタとレシーバの両方が組み込まれている。https://www.tek.com/en/products/pciemargintester を参照ください。
【０００３】
被試験デバイス（ＤＵＴ）のトランスミッタを試験する従来の方法では、リアルタイム（ＲＴ）オシロスコープを使用して波形をアクイジション（波形データ取得）し、次に、SigTest、Seasim、DPOJET（https://www.tek.com/en/datasheet/jitter-noise-and-eye-diagram-analysis-solution 参照）などの測定ソフトウェアを使用して、アイ・ダイアグラム、ＢＥＲ（ビット・エラー・レート）等高線（contour）プロット、アイ高さ、アイ幅、レシーバのＤＦＥ（判定帰還型イコライザ）タップ値、ＣＴＬＥ（連続時間線形イコライザ）利得などの測定値を生成する。ＤＵＴのレシーバを試験する従来の方法では、ＢＥＲＴ（ビット・エラー・レート・テスタ）を使用して、所望のストレスを有する信号を生成する。
【０００４】
ＴＭＴは、全てのＰＣＩｅ（Peripheral Component Interface Express）チャンネル（最大１６チャンネル）を同時に試験できる。このアプローチは、通常は、４チャンネルしかないＲＴオシロスコープを使用する従来の方法よりも、はるかにスループットが高くなる。ＴＭＴのトランスミッタ部分は、ＤＵＴレシーバ試験の信号源として使用される様々なストレス信号を生成できる。ＴＭＴは、ＢＥＲＴよりもはるかに多い、最大１６チャンネルの全チャンネルで、同時に信号を生成できる。これにより、より高いスループットが可能になる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
米国特許出願公開第２０２２／０３７３５９８号明細書
特開２０２２－１７９４９５号公報
【非特許文献】
【０００６】
「TMT4型マージン・テスタ」、テクトロニクス、［online］、［２０２４年７月１２日検索］、インターネット<https://www.tek.com/ja/products/pciemargintester>
「ジッタ／アイ・ダイアグラム解析ツール・データ・シート（DPOJETデータ・シート）」、テクトロニクス、［online］、［２０２４年７月１２日検索］、インターネット< https://www.tek.com/ja/datasheet/jitter-noise-and-eye-diagram-analysis-solution>
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、同じＤＵＴの測定結果が、ある特定のＴＭＴ装置と別の特定のＴＭＴ装置とによって異なる場合があり、また、ＴＭＴ装置の測定結果は、リアルタイム・オシロスコープとＢＥＲＴを用いた従来の方法を使用した測定結果と一致しないことがある。本開示技術の実施形態は、概して、これら装置間のミスマッチを減少させる機械学習ベースの方法を含む。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本願の実施形態は、様々なマージン・テスタ間のミスマッチの問題に対する解決策を提供し、ＰＣＩｅデバイスで使用されるようなトランスミッタ及びレシーバ・デバイスの試験プロセスを高速化できる。機械学習ニューラル・ネットワークを使用すると、被試験デバイス（ＤＵＴ）の試験に必要な時間が短縮される。試験に使用されているマージン・テスタの「シグネチャ（signature：対象を同定する識別情報）」をニューラル・ネットワークに提供すると、ニューラル・ネットワークは、そのマージン・テスタによって行われた測定値を、その特定のマージン・テスタに適応するように調整できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
図１は、マージン・テスタを用いて被試験デバイス（ＤＵＴ）を試験するためのセットアップの一実施形態を示している。
図２は、マージン・テスタでのＢＥＲ等高線スキャン結果の一例である。
図３は、マージン・テスタを使用してＤＵＴを試験するための機械学習ネットワークを学習させるためのセットアップの実施形態を示す。
図４は、トランスミッタのためのニューラル・ネットワークの学習データの実施形態を示す。
図５は、機械学習ネットワークを用いてＤＵＴを試験するマージン・テスタのランタイム（実行時）動作のセットアップの一実施形態を示す。
図６は、ＤＵＴを試験するためのランタイム・データの実施形態を示す。
図７は、レシーバの試験用にニューラル・ネットワークを学習させるための学習セットアップの実施形態を示す。
図８は、ニューラル・ネットワークを用いたレシーバの試験のためのランタイム・セットアップの実施形態を示す。
図９は、ニューラル・ネットワークを備えた校正済みＴＭＴレシーバを使用したレシーバの試験のためのランタイム・セットアップの実施形態を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
現在、テクトロニクスは、マージン・テスタの唯一の提供者である。以下の説明では、マージン・テスタを「テクトロニクス・マージン・テスタ」（ＴＭＴ）と呼んでいるが、他のメーカーの他のマージン・テスタが、同様の特性を持つようになるかもしれないことも理解している。以下の主張は、本願で説明されるものと同じ特性と機能を持つマージン・テスタを対象としており、ＰＣＩｅ５やＰＣＩｅ６などの現在及び将来の規格と、ＰＣＩｅ以外の規格をサポートしている。
（【００１１】以降は省略されています）

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