考虑信号相关性的逻辑电路可靠度计算方法

随着集成电路特征尺寸不断缩小,软错误已经成为影响电路可靠性的关键因素.计算软错误影响下逻辑电路的信号概率能辅助评估电路的可靠性.引起逻辑电路信号概率计算复杂性的原因是电路中的扇出重汇聚结构,本文提出一种计算软错误影响下逻辑电路可靠度的方法,使用概率公式和多项式运算,对引发相关性问题的扇出源节点变量作降阶处理,再利用计算得到的输出信号概率评估电路可靠度.用LGSynth91基准电路、74系列电路和ISCAS85基准电路为对象进行实验,结果表明所提方法准确有效.     

一种高效的小时延故障模拟方法

随着集成电路工艺尺寸不断缩小,电路规模不断增大,要得到很高的小时延故障覆盖率所需的测试向量越来越多,致使小时延故障模拟成本越来越高.为了降低模拟成本,提出一个高效的小时延故障模拟器.模拟方法中引入新的波形表达方式,按电路结构的拓扑顺序进行分级模拟,最后可得到每个故障的检测区间,并且应用时延故障概率分布来计算故障覆盖率.实验结果表明,此方法能大幅降低模拟时间和内存消耗.     

考虑逻辑门延时的冗余固定故障检测方法

提出利用瞬态电流测试(IDDT Testing)方法检测数字电路中的冗余固定故障。检测时采用双向量模式,充分考虑逻辑门的延时特性。针对两类不同的冗余固定故障,分别给出了激活故障的算法,在此基础上再对故障效应进行传播。SPICE模拟实验结果表明,该方法能有效地区分正常电路与存在冗余故障的电路,可以作为电压测试方法的一种有益的补充。     

一种高效的门级电路可靠度估算方法

随着半导体技术的不断发展,芯片的集成度越来越高,软差错已经成为影响电路可靠性的关键因素之一.为了有效评估软差错对电路的影响,该文提出一种基于信号取值概率的门级电路可靠度估算方法.首先计算电路所有节点在软差错影响下的取值概率,然后用故障模拟分析电路整体可靠性.通过对基准电路的实验并与概率转移矩阵方法进行比较,该方法在不损失准确度的前提下,在时间与空间开销方面都具有优势,尤其适合估算特定向量和随机向量激励下电路的可靠度.     

波形模拟器关于组合电路中竞争冒险的应用

为了更好地研究组合逻辑电路的竞争冒险现象,提出了一种关于组合电路竞争冒险的波形模拟方法,利用基于布尔过程的波形模拟器对电路进行模拟.该方法为检测电路中的竞争冒险现象提供了帮助,能有效降低对某些尖峰脉冲敏感的负载电路所产生的影响.实验结果证明了该方法的可行性和有效性.     

低延迟低电压电流比较器

设计了一种基于改进共源共栅电流镜的CMOS电流比较器,该比较器在1 V电压且电压误差±10%的状态下都正常工作,同时改进后的结构能够在低电压下取得较低的比较延迟。电路的输入级将输入的电流信号转化为电压信号,电平移位级的引入使该结构能够正常工作在不同的工艺角和温度下,然后通过放大器和反相器得到轨对轨输出电压。基于SMIC 0.18μm CMOS工艺进行了版图设计,并使用SPECTRE软件在不同工艺角、温度和电源电压下对电路进行了仿真。结果表明,该电路在TT工艺角下的比较精度为100 nA,平均功耗为85.53μW,延迟为2.55 ns,适合应用于高精度、低功耗电流型集成电路中。     

用全速电流测试方法检测PIC12F509微处理器

全速电流测试是一种新的电路测试方法。这里将一种指令级的全速电流测试方法应用到RISC指令集流水线结构的PIC12F509微处理器测试实验中。实验结果表明使用指令级的全速电流测试方法对PIC12F509微处理器进行测试是可行的。     

基于伯努利分布的逻辑电路可靠度计算方法

在深亚微米及纳米级集成电路设计过程中,电路的可靠性评估是非常重要的一个环节.本文提出了一种利用概率统计模型计算逻辑电路可靠度的方法,将电路中的每个逻辑门是否正常输出看作一次随机事件,则发生故障的逻辑门数为某个特定值的概率服从伯努利分布;再利用实验统计单个逻辑门出错时电路的逻辑屏蔽特性,根据此方法计算出ISCAS'85和ISCAS'89基准电路可靠度的一个特定范围.理论分析和实验结果表明所提方法是准确和有效的.     

一种基于IDDT测试的时延故障测试产生算法

瞬态电流测试(IDDT Testing)作为传统电压测试和稳态电流测试(IDDQ Testing)方法的一个补充,越来越受到研究领域和工业界的关注。针对不同的故障类型,基于瞬态电流测试的测试方法也有所不同。这里提出了一种关于时延故障的测试产生算法,该算法利用3个向量来激活时延故障。实验结果表明该测试产生算法用于检测时延故障是可行的。     

基于深度卷积网络的高分遥感图像语义分割

随着我国高分对地观测系统的不断发展,对高分影像智能化分析与处理的应用需求愈来愈多,基于深度学习语义分割的影像分类也受到高度关注。作为近景图像语义分割的热点模型,Deeplab网络在应用时取得了良好的效果。为了解决多尺度高分辨率遥感影像语义分割问题,本文首先利用空洞卷积扩大Atrous空间金字塔池化（ASPP）结构的感受野,然后对DeepLabv3进行改进并将其用于高分2号遥感影像的分类处理。我们以郴州地区的高分遥感影像为研究对方法进行了验证,首先对原始影像进行预处理,再对预处理图像进行数据增强与扩充,最后通过对不同参数条件下的分类结果进行对比,分析该模型的适应性和精确性。在我们的数据集中,本文方法的实验分类像素精度为88.2％,MIoU达到72.5％,得到了比Deeplab更好的分类效果。