3D SRAM中TSV开路测试算法研究与实现

基于三维集成电路技术实现的三维静态随机存储器,其电路中使用了大量的过硅通孔。目前过硅通孔制造工艺尚未成熟,使得过硅通孔容易出现开路或短路故障,从而给三维静态随机存储器的测试带来新的挑战。现有的过硅通孔专用测试方式虽然能够探测出过硅通孔的故障,但需要特定的测试电路来实现,这就增加了额外的面积开销,同时加大了电路设计的复杂度。因此,提出一种使用测试算法来探测过硅通孔开路故障的方法。在不增加额外面积开销的情况下,通过内建自测试电路解决三维静态随机存储器中过硅通孔的开路故障检测问题。结果显示,该过硅通孔测试算法功能正确,能够准确探测到过硅通孔的开路故障,并快速定位过硅通孔的开路位置。     

宽带稀疏线阵内外场联合通道校正技术研究

实际工程应用中数字波束形成的关键技术之一是接收通道校正,校正的精度将直接影响形成波束的主瓣宽度和副瓣电平。结合某工程实例讨论了一种在工程实现中的接收通道校正方法,通过频域均衡滤波器法和内外场联合利用已知信号源的天线校正方法,实现了通道幅相不一致性的校正,并提出了提高波束精度的天线方向校正方法。最后,根据实验数据计算相关的校正系数,并对测试信号进行校正,校正结果验证了该方法的有效性。     

基于改进OMP算法的跳频信号跳变时刻精确估计

跳变时刻是跳频信号最重要的参数之一,精确估计跳变时刻有助于正确接收跳频信号,准确获取跳周期、跳频频率等参数。但是现有方法得到的跳变时刻精度不高,抗干扰能力较弱,为此提出了一种基于改进OMP算法的跳变时刻精确估计新方法。首先根据跳频信号原理建立了跳变时刻估计的稀疏表示模型;然后用改进OMP算法求解该模型提取跳变时刻。理论分析和仿真结果证明了该方法能够获取高精度的跳变时刻,估计性能优于现有算法。     

运用改进正交匹配追踪算法精确估计跳频信号跳变时刻

现有方法得到的跳变时刻精度不高、抗干扰能力较弱,为此提出一种运用改进正交匹配追踪算法的跳变时刻精确估计方法。根据跳频信号原理建立跳变时刻估计的稀疏表示模型,用改进正交匹配追踪算法求解该模型,获取跳变时刻。理论分析和仿真结果证明该方法能够获取高精度的跳变时刻,估计性能方面优于现有算法。     

一种新的传声器阵列定位性能研究

针对被动声定位提出了一种新的传声器阵列,即四元立体十字阵,给出了阵列的定位模型及定位算法.为了考察其是否具有综合优势,将新的阵列同传统的四元平面方阵以及五元平面十字阵的定向精度进行了比较.结果表明,四元立体十字阵既摆脱了四元平面方阵定向性能受方位角影响的束缚,又在定向精度上高于五元平面十字阵.     

一种自适应方向性技术在生命探测仪中的应用

基于声波／振动探测原理的地震生命探测系统的研制在我国灾害生命搜索救助领域中占有重要位置。提出了一种有效的自适应噪声抵消方法,该方法通过自适应的改变增益值代替改变部分样本的时延值而使系统零点自适应的移动。当信号和噪声同时存在时,能保证零点总是朝向噪声方向。该自适应算法能在硬件中实时实现,在声波／振动生命探测仪中可作为噪声削减和信号增强的实际工具。     

次优最大似然调制识别算法及其性能分析

提出了一种降低计算复杂度的次优最大似然调制识别算法,该算法在一定的信噪比条件下,具有与最优分类算法相近的性能.通过分析,得到了次优算法达到较好性能所需的信噪比.并在两接收天线的情况下,研究了次优算法的识别性能,仿真表明次优算法在两接收天线时约有3dB的信噪比增益.     

多芯片焊球阵列封装体受热载荷作用数值模拟

针对典型高密度多芯片BGA(焊球阵列)封装体建立三维有限元分析模型,研究不同尺寸封装体在稳态热载荷作用下的结构变形和应力情况,在此基础上引入包含等效梁和危险焊球真实几何形状和间距等在内的简化模型以进行序列分析,研究各设计参数对力学参量的影响。数值结果反映了封装体应力分布及其变化特点,表明影响封装体变形和应力的主要参数;提出的建模方法简便有效,可以方便地用来分析不同类型的BGA封装,并扩展应用至不同的分析目的,为此种结构的设计和优化提供一定参考。     

阵列互耦条件下运动目标角度跟踪方法研究

针对观测过程中角度发生变化时的运动目标跟踪问题,同时考虑到常规阵列中所普遍存在的互耦效应,通过分析均匀线阵互耦矩阵的带状Toeplitz结构,提出利用在原始阵列两侧增加辅助阵元的方法补偿互耦效应对阵列响应函数的影响,并将粒子滤波技术与原始阵列经互耦补偿后的观测数据相结合,实现了阵列互耦条件下对角度变化目标的高精度方向跟踪。仿真实验验证了新方法的优良性能。     

基于虚拟阵列的信号源数估计算法

信号源数估计是智能天线技术的一个基本问题,经典的信号源数估计算法有:基于信息论"AIC"算法"MDL"算法、假设检验、平滑秩序列法以及盖氏圆算法等,这些算法在低信噪比、小采样、色噪声以及实际信源数近阵列阵元数时,会产生较大的误差。在Kullback准则基础上提出了一种基于虚拟阵列的改进算法,该算法通过对阵列接收的数据进行预处理,虚拟地增加阵元数,按照修正的规则,求取信源数。经仿真验证,该算法克服了经典算法在低信噪比、小采样、色噪声以及实际信源数接近阵列阵元数时,准确估计信源数的难题。