15、纳米架构可靠性权衡评估

纳米架构可靠性权衡评估方法与工具

纳米架构可靠性权衡评估

1. 基于PRISM的NANOPRISM

NANOPRISM是基于伯明翰大学开发的概率模型检查器PRISM构建的库。PRISM支持分析三种类型的概率模型,分别是离散时间马尔可夫链(DTMCs)、连续时间马尔可夫链(CTMCs)和马尔可夫决策过程(MDPs)。我们使用DTMCs来开发通用容错架构配置的库,这种计算模型指定了状态之间转移的概率,从任何给定状态进行转移的概率总和为1,适用于传统数字电路和所考虑的故障模型,故障模型包括门中的制造缺陷和布尔网络中任何时间点可能发生的瞬态错误。

PRISM描述语言是一种基于受保护命令的高级语言,其基本组件是模块和变量。一个系统由多个模块组成,这些模块可以通过标准的进程代数操作相互交互。模块包含多个表示其状态的变量,其行为由一组形式为 [] <guard> →<command>; 的受保护命令给出,其中 guard 是系统变量的谓词, command 描述了如果 guard 为真时模块可以进行的转移。如果转移是概率性的,则命令指定为 <prob> : <command> + · · · + <prob> : <command>

DTMC模型的属性可以通过PCTL模型检查技术进行验证,PCTL是一种概率时态逻辑,是CTL的扩展,可用于表达如“终止最终将以至少0.98的概率发生”这样的属性。我们的工作是将容错架构建模为具有关于设备和互连中缺陷发生的概率假设的状态机,然后使用马尔可夫分析和概率模型检查技术

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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