覆盖率是一种结构化验证技术，能够评估设计在功能仿真中的激励深度与覆盖广度。代码覆盖属于结构层面的度量，包括语句覆盖、分支覆盖、条件覆盖和表达式覆盖，主要反映测试激励对RTL代码的渗透程度。功能覆盖关注设计意图和行为，包括数据信号值、控制信号转换、协议状态以及关键场景的出现频率。有限状态机覆盖追踪状态和状态转移是否被充分遍历。事务覆盖则聚焦系统级交互，衡量高层次协议行为是否完整激励，尤其适用于复杂的片上通信和总线接口场景。

覆盖率的收集过程分为多个步骤，首先在设计中插入必要的检测逻辑或声明覆盖点，实现对信号、行为或协议状态的跟踪。仿真执行后，覆盖工具自动提取覆盖数据并进行归档。原始数据通常数量庞大，需要通过精简流程去除冗余项，聚焦于关键路径和未覆盖区域。覆盖数据的精简通常基于重要性过滤、条件组合优化或结果合并，减少噪声干扰。高质量的覆盖数据为后续分析和验证评估提供了准确、聚焦的输入。

指标驱动验证将覆盖率从被动统计手段转化为主动驱动机制。通过引入约束驱动激励器，可自动生成大量具有代表性的输入向量，以最大化功能覆盖。覆盖率作为反馈信号输入到仿真管理机制中，动态识别未覆盖路径，调节激励空间或启用补充检查器。这种基于指标的反馈循环提高了验证的覆盖效率和可控性。与传统手写用例相比，指标驱动验证不仅提高覆盖深度，还显著减少验证周期与资源浪费。

SystemVerilog语言支持显式覆盖建模，使用 covergroup、coverpoint 和 cross 等结构对特定信号、值域或行为模式进行直接定义。这种方式赋予验证环境高度可控性，可灵活选择目标点并组合交叉覆盖关系。隐式覆盖则由仿真工具自动收集结构性覆盖信息，如语句和分支，无需额外建模。验证架构中合理的覆盖放置策略是实现高质量闭环的关键，应将覆盖逻辑嵌入监控器、事务器、记分板等组件中，确保所有验证路径被有效观测并记录。

覆盖率技术可与多种验证方法集成使用，包括功能验证、约束随机、断言验证及系统级协同验证。通过在验证环境的不同抽象层次部署覆盖点，从信号级到事务级逐层映射验证目标，实现对功能行为的立体观测。覆盖结果不仅用于度量验证完成度，也用于辅助发现测试平台的设计缺陷和遗漏。结合覆盖率驱动的策略性判断机制，可支持更精准的签核决策，帮助验证活动从经验驱动向数据驱动转型。