基于云自适应遗传算法的NoC路径分配研究

路径分配是NoC设计流程中的两个关键步骤之一;路径分配的结果对NoC系统的性能尤其是通讯延时有着很重要的影响;多约束条件下的NoC路径分配问题是NP完全问题,要求出其最优解比较困难,目前常用的方法是利用启发式算法求得其较优解;文中提出一种基于云自适应遗传算法的NoC路径分配解决方案,该算法利用云模型对传统遗传算法加以改进,采取新的方法自动调整遗传算法过程中的交叉概率pc和变异概率pm,将适应度与云模型的3个参数Ex、En、He相互结合,从而达到优化遗传算法的目的;将此算法应用于2D-Mesh拓扑结构的NoC中,以平衡链路负载和联合优化为实验目标,以优化静态通讯分配结果;实验证明,文章所采取的算法在平衡链路负载和联合优化方面均取得了良好的效果。     

基于Wishbone总线接口的以太网IP核设计

本文研究了以太网IP核的FPGA硬件实现,分析了各个模块的功能。通过编写了硬件结构的VerilogHDL模型,进行了仿真和逻辑综合,并成功用ALTERA的FGPA对以太网IP核进行了验证。仿真和实验结果证明,所设计的硬件达到了设计要求,使小设备接入网络更加方便快捷。     

基于粒子群算法的时序电路测试生成

本文论述了将粒子群算法应用在时序电路自动测试生成的研究结果。结合时序电路的特点,构造测试生成的粒子表达方式,建立自动测试生成离散粒子群速度-位置模型,通过群体中粒子间的合作与竞争产生的群体智能指导优化搜索。针对国际标准时序电路的验证结果表明,与同类算法相比,该算法可以获得较高的故障覆盖率和较小的测试矢量集。     

基于时间Petri网和THBA的3D NoC测试规划

针对三维片上网络(3D NoC)中IP核并行测试任务复杂、测试效率较低的问题,结合3D NoC测试的特点建立了一种时间Petri网模型,将变迁激发序列作为并行测试任务规划方案。为了获得最短的测试时间,设计拆分编码,在测试路径分配基础上进行顺序调度优化,采用两级递阶蝙蝠算法对变迁激发序列集进行搜索,将测试资源合理有效的分配给各IP核。仿真结果表明,所提模型可以有效地描述3D NoC测试规划问题,算法能够以较大的收敛概率迅速收敛到最优解,缩短了测试时间,提高了测试效率。     

基于遗传算法的NoC互连测试研究

针对互连测试难题的分析,提出一种基于遗传算法的NoC互连测试方案。该方案采用NoC重用测试机制的方法,在功耗限制条件下,选取合适的测试端口和最短测试路径,同时根据互连测试中实际存在的问题,对算法进行适当改进,建立基于遗传算法的NoC互连测试模型,旨在获取最优矢量集的同时,测试代价更小。当NoC的规模达到一定程度时,采用划分测试方法,缩短测试路径,降低测试时间,提高测试效率。以SoCIN结构电路为仿真平台,分别对不同规模的NoC进行实验仿真。实验结果表明,遗传算法能快速有效地收敛到最优解,在测试运行代数及测试生成时间上取得了良好的测试效果。     

基于VXI总线的任意波形发生器模块设计

指出了波形发生器在自动测试系统中的重要地位,提出了一种基于VXI总线的任意波形发生器模块的实现方法,重点就VXI总线寄存器基接口电路、DDS技术在波形产生电路中的应用以及波形频率、幅度调整电路等关键技术的实现进行了详细的探讨;该模块已成功应用于某型导弹发射机构的自动测试系统中.     

基层教学改革环境建设的设想

高等教育从精英教育向大众化教育的转变,要求高等院校必须深化学科建设与教学改革。作为高等院校重要组成部分的基层单位,其改革的成功与否会直接影响到整个学校的改革。为此,我们就基层的教学改革环境建设,提出建立一个以"教授治学"为核心的良好的教育生态圈,要求教师不断从事革新和变革的工作,从而为保证和提高扩招后的教学质量打下基础,以适应经济建设发展的需要。     

三维IP核测试封装扫描链多目标优化设计

SoC(system on chip)中的测试封装(test wrapper)设计是个NP hard问题,针对该问题提出了一种采用MOFA(multiobjective firefly algorithm)的三维测试封装扫描链设计方法,使得封装扫描链均衡化以及使用TSV(through silicon vias)资源最少,从而达到IP核测试时间最小化和TSV费用最少的目的。本算法基于群体智能,通过实施个体位置更新操作进行寻优,从而实现三维测试封装扫描链的多目标优化设计。以ITC'02 Test benchmarks中的典型IP核为实验对象,实验结果表明本算法相比NSGAII(nondominated sorting genetic algorithm II),能够获得更好的Pateto最优解集。     

一种片上网络路由测试方法研究

对片上网络路由器的结构进行了分析,建立了相应的故障模型.针对此故障模型结合内建自测试,提出了一种基于量子遗传算法的测试矢量传递路径寻优方法.该算法具有收敛速度快,精度高等优点.最后通过对测试故障覆盖率和测试时间进行分析表明这种测试方法具有较高的故障覆盖率、较少的测试时间.     

光片上网络MRR故障检测方法研究

光片上网络(photonic network-on-chip,PNoC)是下一代片上网络互联的趋势和典范,MRR(microring resonator)是PNoC中的关键器件,然而由于制造缺陷,且MRR对温度波动高度敏感,MRR极易发生故障,如何检测MRR故障是十分重要并亟待解决的问题。针对该问题提出了一种基于故障检测图的MRR故障检测方法,将n端口的光路由器建模为完全加权有向图并且建立MRR故障模型,通过完全加权有向图与故障模拟,确定基于MRR故障模型和故障检测图的故障检测方法。实验结果证明,在单故障和双故障模拟下,该方法均能够获得满意的故障覆盖率。