Statistische Fehleranalyse nanoelektronischer digitaler CMOS-Komponenten auf der elektrischen Ebene unter Berücksichtigung von Parameterschwankungen

纳米电子数字化CMOS Schaltungen参数的大规模Schwankungsbreiten已经对Schaltungsverhalten产生了明显的影响。统计学方法将通过schaltungstechnische和layoutorientierte Maßnahmen erreicht，dass trotz dieser Parameterschwankungen die Funktion selbst and andere funktionelle Merkmale eingehalten韦尔登können。为了进行测试，梅尔还必须对数字测试生成和测试策略的模拟进行统计学处理，这是一个韦尔登的模拟。本文采用蒙特-卡罗-费勒方法对电动机进行了仿真，通过对电动机运行时间的预测，确定了一个可靠的、可靠的、韦尔登的系统。所有的技术都是由Antragstellers的类似Fehler模拟器组成的。Unter Verwendung der für den robusten Schaltungsentwurf verwendenten Verteilungen der Parameter韦尔登模具参数werte ausgelost。Das elektrisch beschriebene Netzwerk wird für alle ausgelosten Parameter werte bezüglich阿勒Fehler der Fehlerliste simuliert.在蒙特-卡罗模拟的基础上，用一种有效的分析方法对韦尔登模型进行了简化。B。重要性抽样法。

Die großen zufälligen Schwankungsbreiten der Parameter nanoelektronischer digitaler CMOS-Schaltungen haben einen sehr starken Einfluss auf deren Schaltungsverhalten. Mittels statistischen Methoden wird durch schaltungstechnische und layoutorientierte Maßnahmen erreicht, dass trotz dieser Parameterschwankungen die Funktion selbst und andere funktionelle Merkmale eingehalten werden können. Für den Test bedeutet das, dass nun mehr auch statistische Verfahren zur digitalen Testgenerierung und Fehlersimulation sowie für Teststrategien eingesetzt werden müssen.Das Ziel dieses Projektes ist die Bereitstellung von realistischen Histogrammen als Approximation der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen für die Zufallsgröße “Verzögerungszeit“. Dazu wird im Projekt eine Monte-Carlo-Fehlersimulation auf der elektrischen Ebene entwickelt, mit der die Verteilung der Verzögerungszeit für elektrisch beschriebene fehlerbehaftete Gatter und spezielle Komponenten, die ein robustes Systemverhalten ermöglichen, berechnet werden kann. Als rechentechnisches Werkzeug dient der analoge Fehlersimulator des Antragstellers. Unter Verwendung der für den robusten Schaltungsentwurf verwendeten Verteilungen der Parameter werden die Parameterwerte ausgelost. Das elektrisch beschriebene Netzwerk wird für alle ausgelosten Parameterwerte bezüglich aller Fehler der Fehlerliste simuliert. Um den Aufwand bei der Monte-Carlo-Simulation zu reduzieren, werden Möglichkeiten zum Einsatz effizienter Analysemethoden, wie z. B. das ’importance sampling’, untersucht.