4、先进TSV - BIST修复技术与多核系统冗余分配问题解析

先进TSV - BIST修复技术与多核系统冗余分配问题解析

1. TSV - BIST修复技术

在3D堆叠集成电路(IC)的测试与修复中,TSV - BIST(Through - Silicon Via Built - In Self - Test)修复技术起着关键作用。

1.1 GO/NO - GO模式

该模式旨在验证编程的熔丝是否能解决TSV中的所有问题,实现干净的TSV BIST运行。具体操作是先将熔丝应用于TSV进行修复,然后在主从芯片之间执行TSV BIST,验证TSV是否正常运行。

1.2 TSV读取组测试
  • 数据传输 :TSV读取组负责将数据从堆叠或从芯片传输到基础或主芯片。主从芯片共享同一个数据生成器,主芯片包含数据比较逻辑,通过TSV BIST_CONTROL信号使主从芯片同步,并且从从芯片到主芯片的路径中有已知数量的触发器,以便比较器知道何时采样有效数据。
  • 测试模式 :从芯片的TSV BIST数据多路复用器接收TSV BIST数据,数据经过从芯片和基础芯片上的触发器后与预期数据进行比较。读取路径中有2个触发器,可应用4种不同的测试模式组合,并多次应用这些基本数据模式,以识别TSV在读取操作中的潜在缺陷。还可根据移位寄存器的内容对基础数据模式进行反转,通过TSV数据选择寄存器在实际数据和反转数据之间进行选择。
  • 故障处理 :当所有数据模式应用于读取组后,如果存在故障TSV,通过BIST状态寄存器识别。算法会暂停执行,使用冗余分析单元计算修复签名,
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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