基于工艺波动下的互连延时统计模型

为了有效分析工艺波动对互连性能的影响,本文基于对数正态分布函数提出了一种RLC互连延时统计模型。在给定互连参数波动范围条件下,首先得到了电路矩的表达式,然后推导出了RLC互连延时均值和标准差。针对65nm和45nm的RLC互连树进行了验证,和HSPICE相比,采用本文方法计算得到的互连延时均值和标准差误差分别低于1%和5%。仿真表明本文方法具有足够的效率和精度。     

非线性延时模型及逻辑门优化设计

为了解决信号斜率对逻辑门延时的影响,提出一种基于逻辑努力的非线性逻辑门延时模型.模型引入非线性修正因子,该修正因子通过对仿真数据的模拟,由优化算法求得.针对不同的连线负载,提出模型得到的延时与仿真得到的延时误差小于3％.仿真结果表明,在不同的连线负载下,采用该模型优化设计的译码器延时最小,验证了模型的有效性.     

共振隧穿晶体管的反相器统一模型

综合分析了各种不同结构的共振隧穿晶体管(RTT),将其等效为一反相器电路,建立了一个统一的RTT模型.在此模型中,按照处理反相器的方法来分析RTT的I-V特性,对各种不同类型的I-V特性给出了统一的解释.该模型所导出的结果与相应的电路模拟和电路模拟实验结果相一致.此RTT反相器统一模型可成为分析和设计各种RTT器件的有力工具.     

高速CMOS电路的单元延时模型分析

由于互连线电阻引起的时序问题对IC设计带来了越来越大的影响，选取精确的模型来计算延时变得非常重要。本文结合传统延时模型的特点，对有效电流源模型(ECSM)作了改进，通过分段线性方法精确地匹配了负载激励点波形的非线性特性，有效地解决了原模型中存在的不足。经理论分析和实验验证，该模型能快速有效地求解延时，能很好地应用于超深亚微米工艺下的时序分析。     

考虑工艺波动的RLC互连延时统计模型

基于概率解释算法的原理,提出了一种考虑工艺波动的RLC互连延时统计模型,该模型使用了对数正态分布函数。在给定互连参数波动范围条件下,利用该算法计算延时仅需要采用前两个瞬态。和HSPICE相比,Monte Carlo分析中的均值和平均偏差误差分别低于0.7％和0.51％。模型计算简单且精度高,可以满足互连线仿真要求。     

工艺浮动下数字门电路延时建模研究

作为一种有望解决工艺浮动下数值电路时序问题的技术,基于模块的统计静态时序分析(SSTA)需要特殊形式的门延时模型。虽然多数研究都假设能够获得这些特殊形式的模型,对于一个完整的数字库建立这必不可少的模型却不是一件简单的事。为了在不花费不可承受的代价的前提下,获得一个精度可以接受的库,我们提出利用一些具有更一般形式的数字门延时模型作为电路仿真数据和特殊形式的门延时模型的中介。在本工作中,我们提出了两个工艺浮动下可以同时考虑不同的驱动及负载条件的门电路模型。从实验结果来看,这两个模型,特别是其中那个结合了有效维度降低技术的可理解门延时模型可以以较低的代价提供较高精度的模型,因此适用于SSTA技术。同时,这些模型也可以用在其他形式的SSTA技术中。     

共振隧穿晶体管的反相器统一模型

综合分析了各种不同结构的共振隧穿晶体管(RTT),将其等效为一反相器电路,建立了一个统一的RTT模型.在此模型中,按照处理反相器的方法来分析RTT的I-V特性,对各种不同类型的I-V特性给出了统一的解释.该模型所导出的结果与相应的电路模拟和电路模拟实验结果相一致.此RTT反相器统一模型可成为分析和设计各种RTT器件的有力工具.     

基于混沌神经元的延时滥用入侵检测模型

在研究混沌神经元延时特性的基础上,构建了MLP/CNN混合前馈型神经网络.提出基于混沌神经元的滥用入侵检测模型,它既具备MLP的分类功能,又具有混沌神经元的延时、收集和思维判断功能,具有灵活的延时分类特性,因而能够有效地识别分布式入侵.使用从网络数据流中获取的样本,以FTP口令穷举法入侵为例,对该模型进行仿真和整体测试,结果表明可以依据实际情况设置入侵判据,本文对FTP入侵检测的精确率在98%以上,误报率和漏报率均小于2%.该模型可以推广到检测分布式DOS等具有延时特性的攻击行为和具有延时分类要求的其它系统中.     

VLSI中互连线工艺变化的若干问题研究进展

随着超大规模集成电路制造进入深亚微米和超深亚微米阶段,互连线的工艺变化已成为影响集成电路性能的重要因素.针对该问题,结合作者的研究工作,综述了目前国内外互连线工艺变化若干关键问题的研究进展情况,重点介绍工艺变化条件下互连线寄生电参数及其传输性能的研究方法,并分析不同技术的特点和局限性.最后展望了互连线工艺变化问题今后的研究发展方向.     

高分辨率条件下延时有源定标器SAR成像质量分析与校正

延时有源定标器是合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像质量评估和辐射定标的关键设备,有源定标器延时技术的采用可以降低本地杂波的影响,提高测量精度。但其点目标成像质量不可避免地会受到延时的影响,尤其在高分辨率条件下更为严重。该文建立了高分辨率条件下延时对有源定标器点目标成像质量影响分析模型,定量地分析了不同延时对有源定标器点目标响应峰值功率、主瓣3 dB宽度、峰值旁瓣比和积分旁瓣比的影响程度,通过研究提出了一种延时影响的校正方法,仿真实验验证了该方法的正确性。     

基于工艺参数扰动的随机互连线时延分析

考虑工艺参数扰动对互连电路传输性能的影响,建立了基于工艺扰动的互连线随机模型.通过改进的去耦算法对随机互连线元进行去耦,结合随机伽辽金方法(SGM)和多项式混沌展开(PCE)进行互连分析,进而利用复逼近及二分法给出工艺参数扰动下互连时延的有限维表达式.仿真实验结果不仅与SPICE仿真吻合得较好,相较于SPICE蒙特卡洛仿真还具有更高的计算效率.     

Delay and Power Expressions for a CMOS Inverter Driving a Resistive-Capacitive Load

A delay and power model of a CMOS inverter driving aresistive-capacitive load is presented. The model is derivedfrom Sakurais alpha-power law and exhibits good accuracy. Themodel can be used to design and analyze those CMOS invertersthat drive a large RC load when considering bothspeed and power. Expressions are provided for estimating thepropagation delay and transition time which exhibit less than27% discrepancy from SPICE for a wide variety of RCloads. Expressions are also provided for modeling the short-circuitpower dissipation of a CMOS inverter driving a resistive-capacitiveinterconnect line which are accurate to within 15% of SPICEfor most practical loads.     

基于工艺参数扰动的随机互连线时延分析

考虑工艺参数扰动对互连电路传输性能的影响,建立了基于工艺扰动的互连线随机模型.通过改进的去耦算法对随机互连线元进行去耦,结合随机伽辽金方法(SGM)和多项式混沌展开(PCE)进行互连分析,进而利用复逼近及二分法给出工艺参数扰动下互连时延的有限维表达式.仿真实验结果不仅与SPICE仿真吻合得较好,相较于SPICE蒙特卡洛仿真还具有更高的计算效率.     

An Advanced Effective Capacitance Model for Calculating Gate Delay Considering Input Waveform Effect

In deep submicron designs, predicting gate delay time is a noteworthy work for Static Timing Analysis. The effective capacitance Ceff concept is usually used to calculate the gate delay with interconnect loads. Conventionally, the input-signal to the gate is always assumed as a ramp waveform. However, the input signal is also the output of CMOS gates with interconnect loads and not the ramp waveform. Thus the simple assumption as a ramp signal results in significant influence on the delay calculation. In this paper, an advanced effective capacitance model is proposed to consider both the input waveform effect and the interconnect loads, where the nonlinear influence of input waveform is modeled as one part of the effective capacitance for calculating the gate delay. Experimental results show a significant improvement in accuracy when the input waveform effect is considered.     

数字化三相大功率逆变波形内模控制方法

针对三相逆变电源数学模型在旋转αβ坐标系下的特点,提出了基于神经网络内模原理的逆变波形控制方案.用神经网络预估器作为逆变器的内部模型,用神经网络辨识预估逆变器正模型及其逆模型,在线修正、补偿内部模型与被控逆变器之间的模型失配.仿真和实验结果表明,该方案控制下系统稳压精度高,有较快的动态响应.     

TCP/IP Performance over 3G Wireless Links with Rate and Delay Variation

Wireless link losses result in poor TCP throughput since losses are perceived as congestion by TCP, resulting in source throttling. In order to mitigate this effect, 3G wireless link designers have augmented their system with extensive local retransmission mechanisms. In addition, in order to increase throughput, intelligent channel state based scheduling have also been introduced. While these mechanisms have reduced the impact of losses on TCP throughput and improved the channel utilization, these gains have come at the expense of increased delay and rate variability. In this paper, we comprehensively evaluate the impact of variable rate and variable delay on long-lived TCP performance. We propose a model to explain and predict TCPs throughput over a link with variable rate and/or delay. We also propose a network-based solution called Ack Regulator that mitigates the effect of variable rate and/or delay without significantly increasing the round trip time, while improving TCP performance by up to 100%.     

正弦逆变波形的神经网络内膜控制算法

单相逆变电源的输出电压波形质量是衡量其性能的重要指标之一.本文提出了一种正弦逆变波形的神经网络内膜控制算法,建立两个BP神经网络预估器,一个作为单相逆变器的内部模型,预测实际的波形输出;一个根据预测误差建立内模控制器,在线修正和补偿内部模型使之最大程度的匹配单相逆变器.仿真和实验结果表明,该算法克服了系统中存在的不确定...     

无线Mesh网络时延分析模型

无线Mesh网络由于拓扑结构、Mac协议、路由协议以及信道分配策略的复杂多变,其系统平均时延分析一直没有得到很好的解决。提出了一种基于排队论的时延分析模型,分析了在任意拓扑结构和路由协议下,处于基础工作模式的无线Mesh网络平均时延,并同时考虑了多收发器、多信道的影响。计算机仿真结果表明该模型能够比较准确的估计出网络性能,可以为无线Mesh网络部署以及优化提供理论依据。     

一种用于中国地区的对流层天顶延迟实时修正模型

针对目前对流层延迟修正受限于探空数据不足导致修正效率低的问题,该文结合Saastamoinen和GPT2w模型构建形成组合模型Sa+GPT2w模型,通过利用GPT2w模型提供的高精度气象数据,实现中国地区对流层天顶延迟(ZTD)的实时修正,克服对探空数据的依赖,并用实测数据对计算结果进行验证。以IGS提供的中国地区2015至2017年ZTD时间序列为评估标准时,Sa+GPT2w模型(bias: 1.661 cm, RMS: 4.711 cm)的精度较同等条件下的Sa+EGNOS, Sa+UNB3m和Hop+GPT2w模型分别提升50.5%, 41.9%和37.1%;以GGOS Atmosphere 2017年ZTD数据为标准时,Sa+GPT2w模型(bias: 1.551 cm, RMS: 4.859 cm)的精度相对同等条件下的另3种模型分别提升49.5%, 38.5%和46.8%;最后对Sa+EGNOS, Sa+UNB3m和Sa+GPT2w模型在ZTD修正中误差结果的时空分布特征进行分析。研究结果可为在中国地区的导航定位、大气折射研究中,应用不同气象参数模型进行ZTD修正的有效性和可能达到的精度提供参考。

     

灰色预估神经网络在时滞系统控制中的应用

针对过程控制中由于系统时滞引起的建模和控制方面的困难,提出了利用RBF神经网络对系统时滞进行辨识,采用灰色预估器对系统输出进行预测,并以此替代系统未来的实际输出反馈给输入端,最后利用RBF神经网络控制器对系统进行控制,有效地提高了控制器对时滞变化的自适应性。通过在一个具有时滞的加热炉系统中的应用,说明此方法能够克服不定时滞的影响,使控制目标具有良好的动态和静态性能。