基于ATPG的邏輯電路老化試驗輸入矢量選擇方法研究的中期報告

基于ATPG的邏輯電路老化試驗輸入矢量選擇方法研究的中期報告一、研究背景與意義隨著集成電路技術的不斷發(fā)展，電路規(guī)模不斷增大，同時老化問題也隨之出現(xiàn)。在電路運行的過程中，由于各種原因，電路中的晶體管會受到各種電學和物理因素的影響，其性能和特性也會發(fā)生逐漸的變化，這就是所謂的老化現(xiàn)象。對于高可靠性要求的電路（如航空、軍事等），老化問題更是需要高度關注。因此，研究老化問題及其影響因素，及時發(fā)現(xiàn)和解決電路老化問題，對于保障電路的可靠性和穩(wěn)定性具有重要意義。目前，老化試驗主要分為兩種類型：加速老化試驗和自然老化試驗。其中，自然老化試驗需要長時間的耗時，而且所獲取的老化數(shù)據(jù)也存在一定的不確定性。而加速老化試驗可以通過加速試驗條件，使得在短時間內獲得大量的老化數(shù)據(jù)，因此更加高效。其中，基于ATPG（AutomaticTestPatternGeneration）的老化試驗方法由于具有高效性、精度高、可靠性好等優(yōu)勢已經(jīng)成為現(xiàn)在老化試驗領域最為常用的一種方法。在基于ATPG的老化試驗中，輸入矢量的選擇對于測試效果的影響非常大。正確地選擇測試矢量可以使得測試效果更好，而錯誤的選擇則會增加測試的錯誤率。因此，深入研究輸入矢量的選擇方法，以提高測試效率，減少測試成本，對于現(xiàn)代集成電路技術的發(fā)展也有重要的意義。二、研究現(xiàn)狀目前，國內外對于基于ATPG的老化試驗中輸入矢量選擇的研究主要集中在以下幾個方面：（1）基于模擬退火算法的輸入矢量選擇方法。（2）基于遺傳算法的輸入矢量選擇方法。（3）基于貪心算法的輸入矢量選擇方法。（4）基于神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入矢量選擇方法。這些方法各有優(yōu)劣，但都存在著一定的不足，如收斂速度慢、算法求解不穩(wěn)定、需要手動調整參數(shù)等問題。三、研究內容和方法本課題擬對老化試驗中輸入矢量選擇方法進行研究，主要包括以下方面：（1）建立基于ATPG的老化試驗模型。（2）分析測試矢量選擇對于老化試驗效果的影響。（3）提出一種基于遺傳算法和反向演化策略相結合的輸入矢量選擇方法，并在模擬平臺上進行驗證。四、研究進展目前，我們已經(jīng)完成了老化試驗模型的建立，包括電路的仿真模型、老化模型和ATPG模型等部分。同時，我們也已經(jīng)分析了測試矢量選擇對于老化試驗效果的影響，發(fā)現(xiàn)測試矢量的選擇不僅受到測試時刻和測試時長等因素的影響，還受到電路結構和電路運行狀態(tài)等方面的影響。因此，在輸入矢量選擇中需要考慮較多的因素。接下來，我們將主要開展基于遺傳算法和反向演化策略相結合的輸入矢量選擇方法的研究。本方法將遺傳算法和反向演化策略相結合，通過遺傳算法的交叉和變異保證多樣性，通過反向演化策略的優(yōu)勝劣汰保證策略的穩(wěn)定性，從而提高輸入矢量選擇的準確性和效率。五、研究成果本課題的研究成果主要包括以下方面：（1）老化試驗模型的建立及其驗證。（2）測試矢量選擇