答辩公告
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张明和预答辩公告
浏览次数:日期:2020-09-26编辑:研究生教务办2

张明和预答辩公告

论文题目

基于拆分的数字电路测试激励压缩方法研究

答辩人

张明和

指导教师

邝继顺

答辩委员会

主席

彭蔓蔓

学科专业

计算机科学与技术

学院

信息科学与工程学院

答辩地点

5520

答辩时间

2020930日  晚上700

学位论文简介

随着芯片集成度提高以及集成规模扩大,片上系统越来越复杂,导致芯片可靠性受到挑战,芯片测试是解决该可靠性问题的有效手段。测试应用期间,大量测试数据通过有限芯片引脚传输,导致测试应用时间延长,带来测试功耗增加。测试激励压缩是减少测试应用时间以及降低测试功耗的有效手段,它是数字集成电路测试领域研究的热点问题之一。在不掌握IP核电路结构信息情况下,基于编码的测试压缩方法被广泛应用。为了提升编码压缩方法的压缩效率,本文主要研究内容和贡献包含以下几个方面:

1)提出了两种列排序算法。第一个列排序算法结合沃尔斯-哈德玛变换与拆分,该算法在保证故障不丢失基础上,显著提高编码压缩效率。第二个列排序算法是在第一个列排序算法基础上,进一步提升编码压缩方法的压缩效率;

2)提出了一种伪随机变换与拆分的测试集预处理方法。该方法通过自定义的伪随机矩阵将测试集拆分成主分量集和残差集,残差集替代原测试集作为待编码压缩的数据,而主分集采用片上压缩,不占用测试应用时间。该方法非常显著地增强对测试集的编码可压缩性;

3)提出了一种基于测试集主成分的变换与拆分方法。该方法通过分类与聚类提取测试集的主要特征向量即测试集主成分,在这些主成分基础上定义出变换所需矩阵。在该变换矩阵下,测试集被拆分出的残差集易于编码压缩。被拆分出的主分量集可片上压缩,不影响测试应用时间;

4)提出了基于双重海明距离的二维重排序方法。该方法将测试集进行拆分并重新组装,即先后完成对测试集的按行重排序和按列重排序过程。结果表明,不仅保证双游程编码压缩方法的效率,而且显著地降低了扫入测试功耗。

主要学术成果

  1. Minghe Zhang, Jishun Kuang, Jing Huang, Zhiqiang You. A pseudo-random transform decomposition method for improving the coding compression ratio of test data. 2019 IEEE 21st International Conference on High Performance Computing and Communications, 2019, 1611-1618. (CCF C)

  2. Minghe Zhang, Jishun Kuang, Jing Huang. Double Hamming distance-based 2D reordering method for scan-in power reduction and test pattern compression. Electronics Letters, 202056(7), 352-354.

  3. 张明和,夏泽,邝继顺.基于测试集主成分的变换-拆分法提高编码压缩率. 电子测量与仪器学报, 2020, 34(9).

  4. Minghe Zhang, Jishun Kuang, Jing Huang, Renfa Li. Improving Compression Ratios for Code-Based Test Pattern Compressions through Column-Wise Reordering Algorithms. Journal of Circuits, Systems, and Computers, 2021, 30(6), DOI:10.1142/S0218126621501085.