张明和答辩公告

学位论文简介

随着芯片集成度提高以及集成规模扩大，片上系统越来越复杂，导致芯片可靠性受到挑战，芯片测试是解决该可靠性问题的有效手段。测试应用期间，大量测试数据通过有限芯片引脚传输，导致测试应用时间延长，带来测试功耗增加。测试激励压缩是减少测试应用时间以及降低测试功耗的有效手段，它是数字集成电路测试领域研究的热点问题之一。在不掌握IP核电路结构信息情况下，基于编码的测试压缩方法被广泛应用。为了提升编码压缩方法的压缩效率，本文主要研究内容和贡献包含以下几个方面：

（1）提出了两种列排序算法。第一个列排序算法结合沃尔斯-哈德玛变换与拆分，该算法在保证故障不丢失基础上，显著提高编码压缩效率。第二个列排序算法是在第一个列排序算法基础上，进一步提升编码压缩方法的压缩效率；

（2）提出了一种伪随机变换与拆分的测试集预处理方法。该方法通过自定义的伪随机矩阵将测试集拆分成主分量集和残差集，残差集替代原测试集作为待编码压缩的数据，而主分集采用片上压缩，不占用测试应用时间。该方法非常显著地增强对测试集的编码可压缩性；

（3）提出了一种基于测试集主成分的变换与拆分方法。该方法通过分类与聚类提取测试集的主要特征向量即测试集主成分，在这些主成分基础上定义出变换所需矩阵。在该变换矩阵下，测试集被拆分出的残差集易于编码压缩。被拆分出的主分量集可片上压缩，不影响测试应用时间；

（4）提出了基于双重海明距离的二维重排序方法。该方法将测试集进行拆分并重新组装，即先后完成对测试集的按行重排序和按列重排序过程。结果表明，不仅保证双游程编码压缩方法的效率，而且显著地降低了扫入测试功耗。

主要学术成果

1. Minghe Zhang, Jishun Kuang, Jing Huang, Zhiqiang You. A pseudo-random transform decomposition method for improving the coding compression ratio of test data. 2019 IEEE 21st International Conference on High Performance Computing and Communications, 2019, 1611-1618.

2. Minghe Zhang, Jishun Kuang, Jing Huang. Double Hamming distance-based 2D reordering method for scan-in power reduction and test pattern compression. Electronics Letters, 2020，56(7), 352-354.

3. 张明和，夏泽，邝继顺.基于测试集主成分的变换-拆分法提高编码压缩率. 电子测量与仪器学报, 2020, 34(9)，94-100.

4. Minghe Zhang, Jishun Kuang, Jing Huang, Renfa Li. Improving Compression Ratios for Code-Based Test Pattern Compressions through Column-Wise Reordering Algorithms. Journal of Circuits, Systems, and Computers, 2021, 30(6), DOI:10.1142/S0218126621501085.