基于相容数据压缩的LFSR重新播种方法研究

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1、基于相容数据压缩的LFSR重新播种方法研究摘要目前集成电路进入了超深亚微米的时代，采用90nm工艺的流水线已经投入生产，这使得电子器件的特征尺寸越来越小，芯片的规模也越来越大，数千万甚至超过10亿门电路可以集成在单一的芯片上。这为系统集成开辟了更广阔的应用途径，从而使当前的系统集成设计成为一种“时尚"。把一个完整的系统结构集成在一个独立的芯片上，实现一个完整的系统功能，即片上系统，这样的芯片被称为系统芯片SoC。如果芯片中集成多个数字芯核，那么测试数据将非常庞大；同时SoC芯片的高集成度使测试的复杂性迅速提升，使测试面临巨大的挑战。如何压缩迅猛增加的测试数据量就是挑战之一。本论文围绕SoC测试

2、数据压缩方法展开研究。介绍了测试向量生成，测试类型及SoC测试结构。鉴于线性反馈移位寄存器(1inearfeedbackshiftregisters，LFSR)是工业界广泛使用的一种线性解压结构，本文着重研究基于LFSR重新播种方法的测试数据压缩问题。本论文分析了目前较为常用的各类LFSR重新播种方法，发现存在硬件开销大或计算复杂太过复杂以及测试向量生成时间长等若干问题。针对这些问题，提出了一种基于部分相容的动态LFSR重新播种方法。由于LFSR重新播种方法中编码生成的种子的长度受测试集中测试向量确定位最大数目Sm。。的制约，通常，测试向量中含确定位的位数越多，越难以编码。在编码前，本方案先对

3、测试集进行处理，运用测试向量相容压缩方法，减少测试集中包含的确定位位数，降低了计算LFSR种子的复杂度及种子的位数，从而减少所需的总存储位数。采用了时钟测试，使测试向量生成时间得到了很好的改善。利用这种改进的方法，不仅提高了编码效率，减少了测试向量的生成时间，还大大减少了外部测试器的存储需要。在提高编码效率的同时，它在传统的LFSR基础上只需要增加一个异或门电路来满足所需要的硬件实现，实验结果很好的说明这种方法相比较其它方法有很大的改善。测试关键词：内建自测试、线性反馈移位寄存器、测试数据压缩、相容、时钟Research011LFSRreseedingmethodbasedonTestDate

4、CompressionofPartialCompatibilityABSTRACTAtpresenttheintegratedcircuitenteredadeepAsianmicrontime，usedthe90nmcrafttheassemblylinealreadytobegintheproduction，thiscausedthecharacteristicsizeofelectronicdevicemoreandmoreslightly，thechipscalemoreandmorelargely．Thenumberofgatecircuitsevensurpassed1000mil

5、lionbeallowedtointegrateonasinglechip．Thisopenedthebroaderapplicationwayforthesystemintegration，thuscausesthecurrentsystemintegrationtodesignintoonekind“thefashion”．Acompletelysystemstructureintegrationinanindependentchip，realizesacompletesystemfunction，namelySystem—On—Chip，whichiscalledSoC．Ifmanydi

6、gitalcoresareintegratedonthechip，thenitresultsinlargetestdatavolumes．Theincreasingcomplexityofcircuitmakestestingchallengescome．Oneofthechallengesistestdatacompression．TestdatacompressionmethodofSoCiSstudiedinthethesis．Firstly．testgeneration，testtypeandtestofSoCaredescribedinthisthesis．Duetolinearfe

7、edbackshiftregisters(LFSR)iswidelyusedbyindustryasalineardecompression，thisthesisisfocusedontheproblemoftestdatacompressionbasedLFSRreseeding．Afterwardsseveraltechniquesforimprovingtheencodingefficien