一种基于monte+carlo的概率化电路故障注入方法设计与实现

《一种基于monte+carlo的概率化电路故障注入方法设计与实现》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、硕士学位论文论文题目：一种基于MonteCarlo的概率化电路故障注入方法设计与实现作者姓名焦相如指导教师李伟教授学科专业计算机技术培养类型全日制专业型硕士所在学院计算机科学与技术学院提交日期2017年3月28日万方数据浙江工业大学硕士学位论文一种基于MonteCarlo的概率化电路故障注入方法设计与实现作者姓名：焦相如指导教师：李伟教授浙江工业大学计算机科学与技术学院2017年3月万方数据DissertationSubmittedtoZhejiangUniversityofTechnologyfortheDegree

2、ofMasterDESIGNANDIMPLEMENTATIONOFAPROBABILISTICCIRCUITFAULTINJECTIONMETHODBASEDONMONTECARLOCandidate:JiaoXiangruAdvisor:Prof.LeeWilliamCollegeofComputerScienceandTechnologyZhejiangUniversityofTechnologyMar2017万方数据浙江工业大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作

3、所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用

4、影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密□，在一年解密后适用本授权书。2、保密□，在二年解密后适用本授权书。3、保密□，在三年解密后适用本授权书。4、不保密□。（请在以上相应方框内打“√”）作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日万方数据浙江工业大学硕士学位论文一种基于MonteCarlo的概率化电路故障注入方法设计与实现摘要随着深亚微米技术的日渐成熟和纳米工艺的发展及应用，超大规模集成（VeryLargeScaleIntegrated,VLSI）电路已经越来越广泛地应用到了生活的方方

5、面面，对国民经济的发展和科学技术的进步起着越来越重要的推动作用。新技术和新工艺的应用使电路芯片的集成度得到了大幅度的提升，给集成电路的设计带来新契机的同时，也带来了巨大的挑战。其中，基于纳米器件的电路可靠性分析与设计就是面临的主要挑战之一。当前，评估集成电路可靠性的方法有多种。其中，故障注入技术作为一种评估手段，得到了研究人员的广泛应用。MonteCarlo方法作为一种概率性故障注入方法，它的优点是通用性较强，从小规模到大规模的逻辑电路都可以用它进行测试和评估。而且该方法也经常被用来和其他方法进行对比，并作为验证其他方

6、法有效性的一个参考标准。但是，该方法也有一个比较明显的缺点，即评估电路可靠性的时间开销较大，尤其是当电路规模比较大的时候。不过尽管如此，MonteCarlo方法仍是一种非常有价值的国际惯用的可靠性评估方法。传统的基于经验值的MonteCarlo方法在测试规模较大的电路时，实施还较为不便。本文针对此问题，借助链表访问与操作的便捷特点，改进了传统的MonteCarlo方法对数据的访问方式以简化模型，经过理论分析并与其它相关文献的结果进行了对比和分析，验证了本文所提方法的准确性。此外，针对基于经验值的MonteCarlo方法

7、的一些不足，比如样本个数的选取具有一定的盲目性，且难以确定测试结果的误差范围，本文提出了一种基于自适应策略的MonteCarlo方法。该自适应方法无需设置待测试的样本个数，而是根据检验参数和相对误差，通过自学习来判断测试的结果是否收敛，当其收敛时，得到的结果即为所测逻辑电路的可靠度。经实验测试，并与基于经验值的MonteCarlo方法进行对比，验证了本文所提基于自适应策略的MonteCarlo方法是准确可靠的。而且与基于经验值的MonteCarlo方法相比，该方法可以根据需要动态控制测试结i万方数据浙江工业大学硕士学位

8、论文果的误差范围。关键词：门级电路，可靠性评估，概率化，MonteCarlo，自适应策略ii万方数据浙江工业大学硕士学位论文DESIGNANDIMPLEMENTATIONOFAPROBABILISTICCIRCUITFAULTINJECTIONMETHODBASEDONMONTECARLOABSTRACTWiththemature