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Testplattformen zur Validierung von Automotive-Ethernet-Empfängern

Keysight Technologies erweitert Validierungsmöglichkeiten für Fahrzeugnetzwerke zur Unterstützung softwaredefinierter Fahrzeuge, zonaler Architekturen und steigender Datenraten in Bordnetzsystemen.

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Testplattformen zur Validierung von Automotive-Ethernet-Empfängern

Die Validierung von Automotive-Ethernet gewinnt in der Fahrzeugelektronik an Bedeutung, da Datenraten steigen und zonale Architekturen die Bordnetzstruktur verändern. In diesem Zusammenhang hat Keysight Technologies neue Testlösungen zur Validierung von Automotive-Ethernet-Empfängern über mehrere Datenraten und physikalische Schichten hinweg vorgestellt.

Automotive-Ethernet-Validierung in softwaredefinierten Fahrzeugarchitekturen
Der Wandel hin zu softwaredefinierten Fahrzeugen und zonalen E/E-Architekturen erhöht die Anforderungen an deterministische Kommunikation und validierte Physical-Layer-Performance innerhalb des automobilen Datenökosystems. Automotive Ethernet wird zunehmend eingesetzt, um höhere Datenraten, skalierbare Netzwerkarchitekturen und fehlertolerante Kommunikation zwischen verteilten Steuergeräten zu ermöglichen.

Empfängertests (Rx) sind dabei ein wichtiger Bestandteil zur Verifizierung von Signalintegrität, Bitfehlerraten (BER) und elektromagnetischer Störfestigkeit (EMI), insbesondere da sich Fahrzeugplattformen hin zu Backbone-Netzwerken mit höherer Bandbreite und Edge-Computing-Konzepten entwickeln.

Die neuen Testplattformen von Keysight wurden für die Validierung von Empfängern im Bereich von 10BASE-T1S bis 10GBASE-T1 Automotive-Ethernet entwickelt.

Konformitätstests für Multi-Drop-Netzwerktopologien
Eine der Lösungen konzentriert sich auf die Validierung von 10BASE-T1S-Empfängern für Multi-Drop-Netzwerke, wie sie in zonalen Steuergeräten und Edge-Knoten eingesetzt werden.

Die gemeinsam mit BitifEye Digital Test Solutions GmbH entwickelte Lösung umfasst Software zur automatisierten Empfänger-Konformitätsprüfung gemäß den PHY-Anforderungen der Open Alliance TC14 PMA Test Suite 5.2.1. Die Plattform ermöglicht BER-Messungen unter gestörten Kanalbedingungen und bei gekoppelten Störeinflüssen mithilfe spezieller Hardware wie einem 10BASE-T1S-Medienkonverter, einer Ringing-Platine und einem MDI-Adapter.

Testfunktionen für Multi-Drop-Netzwerke ermöglichen zudem die Validierung des Knotenverhaltens in gemeinsam genutzten Kommunikationskanälen und unterstützen damit die Verifikation skalierbarer zonaler Netzwerkarchitekturen, wie sie zunehmend in der automobilen digitalen Lieferkette eingesetzt werden.

Optisches Automotive Ethernet für höhere Bandbreiten im Fahrzeug-Backbone
Eine zweite Lösung adressiert optisches Automotive Ethernet mit der nGBASE-AU-Testplattform, die auf höhere Bandbreiten und größere Übertragungsdistanzen in Fahrzeug-Backbone-Netzwerken abzielt.

Der Physical-Layer-Testaufbau unterstützt Konformitätsprüfungen gemäß IEEE 802.3cz Amendment 7 (2023) sowie den Open-Alliance-TC7-Testspezifikationen. Die Bewertung der Signalqualität erfolgt über TDFOM-Messgrößen (Transmitter Dispersion and Eye Closure for Optical Measurements), darunter Optical Modulation Amplitude (OMA), Extinction Ratio (ER), Average Optical Power (AOP) und Optical Amplitude Ratio (OAR).

Unterstützte Messhardware umfasst Keysight DCA-M-Oszilloskope (Modelle N1092A und N1092C) mit Taktrückgewinnung über das Keysight N1077B. Die Testautomatisierung erfolgt über die FlexDCA-Software, die sowohl standardisierte Konformitätstests als auch entwicklungsbegleitende Validierungsszenarien unterstützt.

Erweiterte Testabdeckung durch steigende Datenanforderungen im Fahrzeug
Die Einführung des 10BASE-T1S-Receiver-Testportfolios und der nGBASE-AU-Validierungsplattform verdeutlicht die steigenden Testanforderungen durch softwarebasierte und datenintensive Fahrzeugarchitekturen. Der Fokus liegt auf der standardkonformen Validierung von Empfängern zur Sicherstellung zuverlässiger Kommunikationsleistung in zukünftigen Automotive-Netzwerkplattformen.

Redigiert von der Industriejournalistin Aishwarya Mambet, mit KI-Unterstützung.

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