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摘要:
在基于IP核复用技术的SOC(system-on-chip,SOC)芯片中,测试资源的稀缺性限制了IP核并行测试的能力,导致了SOC测试耗时过长的局面.同时SOC测试时必须满足一定的功耗约束,否则会造成测试芯片的损坏.针对SOC测试时间与测试功耗协同优化这一难题,本文采用群智能优化算法-量子粒子群(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法来实现这一目标.结合QPSO算法和测试调度问题,设计算法的适应度计算法则并建立测试时间与测试功耗的协同优化数学模型.通过实验确定算法中参数的最佳取值.最后利用算法搜索最优解确定IP核在TAM (test access mechanism)上的分配,实现SOC功耗与时间的协同优化.经过国际标准SOC电路验证表明在解决功耗约束下的SOC测试调度优化问题上量子粒子群算法与已有算法相比,不仅能够更好的达到缩短SOC测试时间的目的,而且算法收敛速度快,需要调整的参数少,实现简单.
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文献信息
篇名 基于量子粒子群算法的SOC测试调度优化研究
来源期刊 仪器仪表学报 学科 工学
关键词 SOC IP核 测试调度 量子粒子群算法
年,卷(期) 2011,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 113-119
页数 分类号 TN47
字数 4249字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 许川佩 桂林电子科技大学电子工程学院 124 676 13.0 19.0
2 胡红波 桂林电子科技大学电子工程学院 1 53 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
SOC
IP核
测试调度
量子粒子群算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
仪器仪表学报
月刊
0254-3087
11-2179/TH
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
2-369
1980
chi
出版文献量(篇)
12507
总下载数(次)
27
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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