基于模型诊断(MBD)方法在不同的环境中有越来越多的用途,包括软件故障定位、电子表格的调试、Web服务和硬件设计,以及生物系统的分析等.受这些不同用途的启发,近年来MBD算法改进成效显著.然而,对体系庞大、结构复杂的系统,需要对现有方法进一步改进.由于求解诊断解在计算上具有挑战性,因此相继提出了一些通过压缩模型的MBD算法来提高诊断效率,如基于统治的多观测压缩模型(dominated-based compacted model with multiple observations,D-CMMO)算法.对于给定多个观测值且注入1个以上错误需要大量时间的诊断问题,提出了一个新的诊断模型CCM(cardinality-constrained compacted model)来解决.基于基数约束的压缩模型算法使用2种方法对求解过程进行优化:首先,利用系统观测的故障输出和故障组件数量之间的约束关系来限制目标解的范围;其次,通过对假设集采用单次入队方法,进而有效提升MaxSAT(maximum satisfiability)求解器的性能.此外,在ISCAS85和ITC99基准测试用例上的实验结果表明,与目前最新的MBD求解方法D-CMMO相比,上述2种优化方法有效缩小了MBD问题的求解范围,降低MaxSAT求解器搜索目标解的难度,进而能在更短的时间内返回一个诊断解.在平均状况下,CCM方法相比D-CMMO方法求解效率分别提升64.5%和92.8%.
集成电路中插入测试点是芯片测试中不可或缺的环节,其方法是通过在电路上插入一定数量的测试点来提高芯片的故障覆盖率.集成电路测试是整个设计流程中不可或缺的关键步骤之一.为了进一步缩短测试时间和提高芯片良品率,越来越多的国内外学者们从事集成电路测试方法的研究.通过对插入测试点故障覆盖率的HTPI(Hybrid Test Point Insertion)方法深入研究,提出了结合测试点质量对测试点进行约简的RHTPI(Reduction of Hybrid Test Point Insertion)方法 .此方法在保证故障覆盖率相等的情况下,有效提高了测试点选择的效率.从测试点覆盖率特征出发提出负质量测试点概念,依据负质量测试点对测试点集合进行约简,进而减小需要计算测试点集合的规模,有效缩短了求解时间.为避免负质量测试点删除部分具有较高覆盖率的测试点,提出了结合自适应系数的自适应负质量测试点的概念,依据自适应负质量测试点对测试点集合进行约简,进而在保证故障覆盖率相等的情况下有效提高了测试点选择效率.在标准测试用例上的实验结果表明,与HTPI方法相比,RHTPI方法计算候选测试点最小减少率为0.16%,最大减少率为44.56%,平均为24.56%,其求解效率最低提高了1.03,最高提高了2.37,平均提高了1.52,有效提高了测试点选择效率.本文给出的方法有效减少了芯片测试时间,进而缩短了芯片设计周期.
