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       电子产品在汽车中日益突出的重要性引发了对低成本、高可靠性汽车传感器及传动装置日益增长的需求。这些器件并非独立存在，而是必须与系统的主电子控制单元 (ECU) 进行通信。过去的传感器／传动装置通信通常采用单向模拟信号，每一远程设备都采用自己的专线与 ECU 连接。由于汽车环境充满电气噪声，因此很难在这些线路上保持信号完整性，而且系统的可靠性也会受到影响。布线会带来其他问题 ——占用空间，增加重量及成本且难以维护。幸好数字多路复用通信技术可以解决上述问题，这种技术可以保持信号完整性，减少所需线路数量并提供实现整台车辆 智能控制的新机会。

当今的两大趋势——汽车通信总线标准化及半导体技术正推动着智能化更高的传感器与传动装置的发展，同时还通过高效 的通信来扩展汽车电子系统的应用领域。局域互联网 (LIN) 总线架构现已经发展到 2.0 版，能够满足对传感器／传动装置简单通信方案的需求，可通过标准化降低成本并提高鲁棒性

。LIN 标准的面世还迎合了混合信号半导体工艺技术的发展，它们一起可以实现传感器和传动装置连接到单个集成电路 (IC) 所需要的所有典型功能。而且，LIN标准和高级混合信号工艺还一起为汽车制造商带来了引入低成本、新型电子系统与降低现有系统成本的机遇。在为车主带来高 度便利性及安全性的同时，它们还可以提高维护性能和可靠性。

 

退而求次

　　在目前的汽车电子总线标准中，LIN 能够提供满足传感器及传动装置信号传输需求的最佳解决方案。有多种专有解决方案可以通过脉宽调制 (PWM) 或可调脉宽 (VPW) 等简单方案将信号进行数字化传输。这些方案都基于各种物理层 (PHY) 设计，在这些方案中，每个传感器或传动装置一般都需要一条通信线路，而且传感器到 ECU 或 ECU 到传动装置的通信一般采用单向输出。因此，这些网络架构不能实现双向通信及诊断，从而限制了它们的用途。另外，由于它们属于专有解决方案，从而影响行业通 过实施开放标准实现规模经济与设计再利用。

变通的选择是采用成熟的通信标准（如：控制局域网 (CAN) 总线）在传感器／传动装置接口与 ECU 之间传输信号。但是，CAN 及类似的通信一般需要采用微控制器和辅助电路，以至于产生超出传感器及传动装置所需要范围或合理范围的复杂性和成本。此外 CAN 还基于双线总线，而最佳解决方案只需采用一条线路实现低速、低成本通信。

简单的开放式标准

　　尽管 LIN 最初的设计目标是车体电子，但是它在新应用中同样有用武之地，其中之一就是传感器/传动接口。LIN 2.0 指定的 20.0kbps 数据速率足以满足大多数传感器及传动装置的需求，而且 LIN PHY 与协议控制器可以轻松集成到用于远程设备的混合信号集成电路中。LIN 2.0 规范包含描述物理层与数据链路层的协议定义；另外该规范还包含定义系统配置及网络节点间通用接口的配置语言说明，该说明也可用作开发及分析工具输入资料； 同时包含针对附加软件的应用编程接口 (API) 定义。作为 LIN 联盟专门为汽车应用定义的标准，该标准可实现无缝的开发及设计工具链，同时提高网络的开发速度与可靠性。

LIN 是单线传输方式，从而可以降低布线和线束 (wiring harness) 要求，进而有助于减少重量和节省空间与成本。此标准规定单主节点具有 16 个独立从节点。通信由主节点按计划触发，因此无需在同时报告设备之间执行判优操作。从节点具有自同步特性，可采用片上 RC 振荡器而不采用晶体或陶瓷谐振器，从而大幅降低成本。LIN 协议可以保证信号传输的时延，实现系统的可预测性——这是大部分传感器/传动装置信号的关键要素。协议极其简单，可通过异步串口 (UART/SCI)运行。因此，芯片实施成本很低，使 LIN 成为混合信号工艺技术的绝佳总线解决方案——而这种工艺技术主要用于生产汽车传感器及传动装置采用的信号调节与输出 IC。

实现混合信号工艺

　　LIN 标准是汽车传感器/传动装置通信的重要进步，不过，在与混合信号半导体工艺的最新发展融合之后，它的重要性更彰显突出。现在，由于能充分利用自己在高速 CMOS 数字工艺及先进的模拟工艺两方面的专业技术，IC制造商得以实现几年前还是天方夜潭的系统集成水平。适用于汽车传感器/传动应用的典型高级混合信号工艺包 括：线性 Bi-CMOS (LBC)、高压 CMOS、以及绝缘硅 (SoI)工艺。上述许多工艺都可以实现整个传感器/传动装置电子的单片片上系统 (SoC) 实施，其中包括电源、高压、数字逻辑、存储及高精度模拟功能。

如果芯片上需要智能性，先进的混合信号工艺允许在 LIN 协议控制器之外集成合理水平的数字逻辑。例如，设计可能包含能够报告传感器或传动装置状态的逻辑器件，以便使诊断功能既能用于及时维护又能用于终生可靠性 数据库开发。下一代混合信号工艺技术将允许微控制器肽Ｄ夤δ芤黄鸺
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