考虑传输线效应的时钟线网动态功耗模型

针对传递时钟信号的树型互连线网,提出了一种考虑传输线效应的动态功耗模型。在该模型中,时钟线网的每个分支互连线都采用了传输线模型,其系统输入导纳函数的计算采用了基于傅里叶级数分析的快速迭代算法。在此迭代算法基础上,根据帕斯瓦尔定理,该模型用有限阶傅里叶级数项逼近时钟线网的动态功耗。模型的精度随所取项数的增加而增加,模型的时间复杂度与项数以及时钟线网的分支数成正比。实验表明,有5项傅里叶级数逼近的模型误差小于5%,效率远高于集成电路仿真程序(SPICE)。

一种VLSI零偏差时钟线网布线算法

本文给出了一种时钟线网布线的新算法。算法基本上消除了时钟偏差，并使线网总线长得到了最小化。其关键在于：①在旋转定位的基础上，采用平衡合并的原则构造时钟树拓扑结构，并在合并过程中，保证点与弧之间的连续优化。②根据拓扑表，确定详细布线时的连线走向，从而对总线长作出了进一步的优化。实验结果表明，我们的算法是有效的，能够较好地用于大规模集成电路时钟线网的布线。

合理偏差驱动的时钟线网构造及优化

提出了一种新的时钟布线算法 ,它综合了 top- down和 bottom- up两种时钟树拓扑产生方法 ,以最小时钟延时和总线长为目标 ,并把合理偏差应用到时钟树的构造中 .电路测试结果证明 ,与零偏差算法比较 ,该算法有效地减小了时钟树的总体线长 。

多芯片组件中时钟线无时延偏差的改进四通孔(v4R)算法

由于多芯片组件(MCM)布线中所使用的四通孔(v4R)算法在时钟线网布线中不考虑其无时延偏差的特殊布线要求,会使同步功能失控.针对这一缺陷,对MCM的时钟布线提出了一种新的方法.通过引入MMM(MethodofMeansandMedians)方法,使得自动布线结果中,时钟源点到各作用单元的时延相等,从而改进了v4R算法.

动态时钟拓扑引导下的布局算法

为了优化时钟线网,提出一种动态时钟拓扑引导下的布局算法.该算法中采用由从上而下的划分和从下而上的结群过程建立时钟的拓扑结构,并在布局过程中能够随着时钟节点分布变化对拓扑进行动态调整;通过对底层时钟子集节点的子群添加伪线网来引导节点的分布,结群和伪线网也可以随节点分布动态调整,使时钟优化与未来的时钟综合过程更加匹配.实验结果表明,文中算法可以有效地减少时钟线长、降低功耗.

TDOA Localization Algorithm with Compensation of Clock Offset for Wireless Sensor Networks

This paper presents a source localization algorithm based on the source signal's time-difference-of-arrival(TDOA) for asynchronous wireless sensor network.To obtain synchronization among anchors,all anchors broadcast signals periodically,the clock offsets and skews of anchor pairs can be estimated using broadcasting signal's time-of-arrivals(TOA) at anchors.A kalman filter is adopted to improve the accuracy of clock offsets and track the clock drifts due to random fluctuations.Once the source transmits signal,the TOAs at anchors are stamped respectively and source's TDOA error due to clock offset and skew of anchor pair can be mitigated by a compensation operation.Based on a Gaussian noise model,maximum likelihood estimation(MLE) for the source position is obtained.Performance issues are addressed by evaluating the Cramer-Rao lower bound and the selection of broadcasting period.The proposed algorithm is simple and effective,which has close performance with synchronous TDOA algorithm.