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公开(公告)号:CN120046447A
公开(公告)日:2025-05-27
申请号:CN202510218116.0
申请日:2025-02-26
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院
IPC: G06F30/25 , G06F30/30 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于机器学习技术领域,具体涉及基于生成对抗网络的单粒子效应数据生成方法,通过GAN的高效数据生成能力,能够在少量真实实验数据的基础上生成与实际数据分布一致的高质量模拟数据,从而减少对实验数据的高度依赖。本发明不仅能够为机器学习模型提供多样化、高精度的训练数据,还能显著降低数据获取的时间和经济成本,有效弥补传统建模方法和现有机器学习技术的不足。通过本发明的应用,可以显著提升单粒子效应建模的精度和效率,为抗辐射加固电路的设计提供重要的技术支持,满足大规模宇航集成电路设计的实际需求。
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公开(公告)号:CN118821682A
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202410794597.5
申请日:2024-06-19
Applicant: 西安电子科技大学广州研究院 , 西安电子科技大学
IPC: G06F30/3308 , G06F111/08 , G06F117/02 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种基于概率计算和查找表分析的门级单粒子软错误分析方法,包括以下步骤:接收文件;基于分析待测设计工艺库文件与待测设计网表文件,提取待测设计中寄存器及其前级逻辑锥,分析SET作用到标准单元中的逻辑门后的输出响应并建立查找表;结合多层次屏蔽以及采用概率计算方法,评估待测设计中不同寄存器前级逻辑锥对SET故障的屏蔽效果及逻辑锥上SET导致寄存器生成位翻转的概率;通过门级注错仿真技术,获取寄存器因SET或SEU导致的错误翻转对整个系统软错误的贡献,形成模块级的统计数据,评估SET和SEU对系统软错误的影响。本发明综合分析SEU和SET的影响,实现单粒子软错误分析方法性能的极大提升。
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