16、纳米架构可靠性权衡评估

纳米架构可靠性权衡评估

1. 布尔网络可靠性分析

1.1 使用 NANOLAB 进行分析

利用 NANOLAB 对从单个门到逻辑块的任意布尔网络的不同容错架构配置进行分析,观察熵值和逻辑裕度,以确定一些有趣的事实。

1.2 与非门的可靠性和熵测量

  • 输出概率分布 :与非门的输出概率分布是不对称的,因为只有一种输入组合会使输出为逻辑低。
  • 不同输入分布下的熵
    • 当单个与非门的输入均匀分布时,熵较低。在较高的 KT 值下,无论是均匀还是非均匀概率分布,熵都会增加,导致逻辑裕度降低。当热能量等于逻辑能量(KT = 1)时,均匀分布情况下的熵值较低,意味着逻辑裕度更好。
    • 对于不同阶的与非门 CTMR 配置,在输入均匀分布时,0 阶 CTMR(TMR)在较低热能量水平下的熵值较高,即逻辑裕度较小。在 KT = 0.5 时,所有阶的熵值几乎收敛,此时逻辑裕度变得不显著,计算变得不可预测。2 阶 CTMR 在 KT 值为 0.25 时熵值急剧上升,表明其降低了计算的可靠性。
    • 当输入非均匀分布(逻辑高的概率为 0.8)时,2 阶 CTMR 降低了系统的可靠性,但比 0 阶 CTMR 配置要好。不同的输入能量分布可能导致不同的可靠性 - 冗余权衡点。

以下是不同情况下与非门的熵值变化总结表格:
|输入分布|KT 值|熵值变化|逻辑裕度变化|
| ---- | ---- | ---- | ---

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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