一种线长和时延双重驱动的布局算法

针对标准单元模式的超大规模集成电路布局问题,本文提了一种新的基于线长和时延双重优化目标的布局算法。在以优化线长为目标函数的布局结果基础上,进一步优化了芯片的时延特性,并通过算法设计较好地解决了二者优化方向的一致性。通过标准单元测试电路的实验结果比对,该算法在线长及时延优化方面综合性能良好。     

一个基于确定性退火的时延驱动标准单元布局算法

提出了一个基于确定性模拟退火技术的时延驱动标准单元布局算法,实现在满足时延约束和宽高比约束的前提下优化版图面积,与基于一般的随机模拟退火技术的标准单元布局算法相比,该算法的运行速度快、布局效果较好。     

层次式FPGA快速可布性布线算法

提出了一种针对层次式结构FPGA的快速拆线重布布线算法.利用历史拆线信息衡量拆线区域的可布性、可重布性及拆线影响力,形成独特的资源竞争解决机制;在禁忌搜索框架下选取禁忌拆线点、拆线路径与拆线线网,并在禁忌策略的指导下解决资源冲突,提高拆线有效性与速度.文中算法分为初始布线阶段与拆线重布2个阶段.在布线过程中,针对层次式结构引入简洁实用的布线线序.实验结果表明,该算法中的拆线机制可以有效地减少拆线数目,显著提高了运行速度.     

基于PathFinder和拆线-重布的FPGA时序布线算法

为了解决当前FPGA布线算法的绕线问题,进一步减少关键路径的延时,提出一种混合PathFinder和拆线-重布的FPGA时序布线算法.在PathFinder时序算法整体布线布通之后,拆掉一些影响关键路径延时的线网路径,再对这些拆掉的线网采用PathFinder算法进行增量布线;在重布的过程中,通过为关键连接和其他连接采用差别化的关键度来专门优化关键连接的路径,从而减少整个关键路径的延时.实验结果表明,与VPR时序驱动布线算法相比,该算法能平均减少12.97%的关键路径延时,而运行时间仅增加了4.87%.     

基于RLC模型的互连线时延估算

对VLSI电路中RLC互连线的时延进行了研究,使用改进的一阶模型来近似分布式均匀传输线的传输函数,计算出时域下的阶跃响应并得到简洁的时延计算公式.然后将其应用到具体的RLC互连树中计算源节点到漏节点的时延,其驱动器模型由电阻和电容组成,负载为容性负载.实验结果表明,该模型的计算结果与SPICE仿真结果的误差小于10%,计算量也比基于二阶传输函数的算法大为减少,在计算效率和精度两方面得到较好折衷,可以用于考虑时延效应的优化程序中.     

时延差驱动的门级耗估算算法

提出一种基于ROBDD图和时延差的组合电路门级平均功耗估算算法，该算法适用于单位延迟模型和一般的延迟模型。算法用时匀质Markov链模型描述信号的变化，电路中各节点的开关活动率用功能翻转与毛刺翻转之和来衡量；根据信号之间的再汇聚特性生成超门，构造局部的ROBDD图（最简有序二叉决策图）来估算功能翻转；根据信号到达单元门各输入端之间的延迟差，构造毛刺产生模型，估算毛刺翻转。该算法通过构造 节点的有约束超门缩小了ROBDD的规模；在考虑信号再汇聚而导致的信号相关性的同时，还比较精确地考虑由于延时误差而产生的毛刺功耗。实验结果显示，与Monte-Carlo统计模拟方法相比，算法的估算精度在10％以内，运行速度要快一个数量级。     

考虑通孔电阻和耦合电容的时延驱动的层分配算法

针对集成电路设计的多层布线问题,提出了以直接优化互连时延为目标、同时考虑通孔电阻与耦合电容的层分配算法.通过基于路径的时延分析寻找电路的关键路径,以通孔的时延模型和概率耦合电容模型作为层分配模型计算资源分配的代价,利用基于启发式的贪婪算法进行层分配.实验结果表明:该算法比只控制通孔和耦合电容数量的层分配策略具有更大的优势.     

基于麦克风阵列的时延定位算法研究

针对互功率谱相位（CSP）法在低信噪比环境下,时延估计精度下降这一问题,提出了一种改进的CSP方法。研究了传统的CSP法,分析了语音信号能量在总能量中的比例问题,为保证强噪声环境下,语音信号不被淹没,定义了一个随信噪比变化的非线性参量,通过该非线性参量调节加权函数的大小,进而减小噪声的影响,提高算法的抗噪性能。采用8个线性阵列麦克风采集语音信号,在Matlab平台上,就传统的CSP算法,SCOT算法,改进CSP算法,在高信噪比和低信噪比环境下进行仿真验证,仿真结果表明,改进的CSP方法在强噪声环境下具有更好的定位性能。     

改进的互功率谱时延估计算法

麦克风阵列的声源定位一直是阵列信号处理领域的研究热点.以互功率谱相位估计法（mutual power spectrum phase estimation,CSP）为代表的时延估计法因为其原理简单、计算量小、易于实现而得到广泛应用.虽然CSP算法在高信噪比环境下有不错的估计效果,但当信噪比较低和声学场景较复杂时,算法效果急剧下降.为了解决这一问题,本文对CSP算法进行改进.通过对CSP算法的时延估计结果进行筛选,剔除不合理的时延值,更新算法参数后重新进行估计以得到合理的时延值,并经过多帧信号加权得到声源的时延值与位置信息.为了验证所提算法的有效性,本文分别在Matlab与真实环境下进行了实验验证,结果表明,改进后的CSP算法相比原有算法在时延估计精度方面有明显改善.     

一种时延受限的最优时延抖动路由算法

研究多播端到端时延受限条件下的最优时延抖动问题,提出一种有效的多播路由算法。通过修改源节点到目的节点的路径,使时延较小的目的节点获得尽可能大的时延值,时延较大的目的节点获得尽可能小的时延值。仿真结果表明,该算法能获得较小的时延抖动。     

路由查找算法研究综述

随着Internet的迅猛发展,用于主干网络互联的核心路由器的接口速率已经达到了2.5Gbps～10Gbps.这一速率要求核心路由器每秒能够转发几百万乃至上千万个以上的分组.分组转发的重要一步就是查找路由表,因此快速的路由查找算法是实现高速分组转发的关键.路由查找需要实现最长前缀匹配.近年来,研究人员提出了多种路由查找算法,以提高查找性能.分析了路由查找问题及其难点,全面综述了各种查找算法,并对它们进行了详细的分析和比较,最后指出了进一步的研究方向.     

基于机器学习的智能路由算法综述

互联网的飞速发展催生了很多新型网络应用,其中包括实时多媒体流服务、远程云服务等.现有尽力而为的路由转发算法难以满足这些应用所带来的多样化的网络服务质量需求.随着近些年将机器学习方法应用于游戏、计算机视觉、自然语言处理获得了巨大的成功,很多人尝试基于机器学习方法去设计智能路由算法.相比于传统数学模型驱动的分布式路由算法而言,基于机器学习的路由算法通常是数据驱动的,这使得其能够适应动态变化的网络环境以及多样的性能评价指标优化需求.基于机器学习的数据驱动智能路由算法目前已经展示出了巨大的潜力,未来很有希望成为下一代互联网的重要组成部分.然而现有对于智能路由的研究仍然处于初步阶段.首先介绍了现有数据驱动智能路由算法的相关研究,展现了这些方法的核心思想和应用场景并分析了这些工作的优势与不足.分析表明,现有基于机器学习的智能路由算法研究主要针对算法原理,这些路由算法距离真实环境下部署仍然很遥远.因此接下来分析了不同的真实场景智能路由算法训练和部署方案并提出了2种合理的训练部署框架以使得智能路由算法能够低成本、高可靠性地在真实场景被部署.最后分析了基于机器学习的智能路由算法未来发展中所面临的机遇与挑战并给出了未来的研究方向.     

IP路由查找算法研究概述

本文对现有典型IP路由查找算法进行了介绍,并对其特点进行了分析,提出利用路由表信息分布特征等作为约束条件,运用Amdahl定律考虑新算法的设计和优化、结合新一代网络交换单元系统结构等进行进一步研究的方法和思路,并进行了总结和展望     

覆盖多播路由的算法及协议研究综述

虽然IP多播的性能优势无可否认,但是它却面临着部署上的困难。近年来,覆盖多播作为提供多播服务的另一可行途径正不断为人们所认可。本文对覆盖多播路由的算法和协议进行了综述研究,提出了通用的覆盖多播网络模型,对覆盖多播中的路由优化问题进行了分类。在此基础上,介绍了当前重要的覆盖多播路由算法和协议,并对它们的性能参数、所解决的路由问题、系统结构和控制方式等技术特点进行了全面的分析和讨论。另外,本文还指出了覆盖多播路由中一些有待进一步研究的问题。     

互联网络服务质量路由算法研究综述

如何提供不同的服务质量(quality of service,简称QoS)是互联网络面临的一个重要问题,而服务质量路由(quality-of-service routing,简称QoSR)则是其中的核心技术和热点问题.QoSR的主要作用是为QoS业务请求寻找可行路径,这体现了QoSR的两个目标:(1) 满足业务QoS需求;(2) 最大限度地提高网络利用率.由于QoSR是NP完全问题,研究者们设计了很多启发式算法进行了广泛深入的研究.在有权图和QoS度量的基础上介绍了QoSR的基本概念,详细分析了面向单播应用的QoSR算法中的热点问题,并按照所求解的问题类型和求解方法,将这些算法分成以下几类:多项式非启发类、伪多项式非启发类、探测类、限定QoS度量类、路径子空间搜索类、QoS度量相关类、花费函数类和概率求解类.在分析每类中典型算法的基础上,总结和对比了各类的特点,进而详细剖析了算法的有效性,并基于此总结了基于概率模型求解QoSR问题的方法.最后指出了该领域中需要进一步研究的热点问题.     

移动自组织网络路由选择算法研究进展

移动Ad Hoc无需基础设施,可支持高动态的移动数据通信,具有广泛应用的前景。然而,其高动态特性导致互联网现有路由协议不再适用。近年来学者针对Ad Hoc网络提出了大量的路由选择算法。给出了各种路由技术分类方法,简述了Ad Hoc网络的基本路由协议和路由选择算法,进而从预测模型、能量模型、位置信息、服务质量控制和安全支持等5个角度,深入分析了当前Ad Hoc网络路由选择算法的最新研究进展。预测模型通过基于历史信息的移动预测,降低了路由选择的时间代价;能耗模型则采用适当的数学模型来描述网络能耗情况,在选路过程中实现了分组传送的能耗最小化和能量负担均衡之间的权衡;基于位置的路由选择算法根据节点的地理位置来标识目的地,从而利用该地理位置信息进行路由选择;服务质量感知的路由选择算法在本地计算中考虑带宽、延迟、能量和电池生命周期,从而在选路过程中提供了服务质量支持;安全路由选择算法则利用适合移动Ad Hoc网络的密钥、哈希链、电子签名等技术对协议交互消息进行加密来保障网络安全。最后从通信开销、计算和存储开销、路径数量、关键节点的存在性以及算法类型等方面详细对比总结了近年来提出的30余种典型路由选择算法,指出了各自的特点...     

考虑不确定信息的QoS路由算法综述

传统的QoS(服务质量)路由都假设网络结点的状态信息可以被准确地获知,但实际网络存在许多因素使得状态信息不确定,因此,近几年,考虑不确定信息的QoS路由算法得到了广泛深入的研究。文章讨论了网络状态的不确定信息产生的原因,分析并总结了目前考虑不确定信息的QoS单播和QoS多播路由算法,最后指出了该领域中需要进一步研究的热点问题。