Reed-Muller函數(shù)混合極性綜合技術(shù)及在雙邏輯綜合中應(yīng)用的研究.pdf

1、數(shù)字邏輯電路既可以采用基于“與/或/非”運(yùn)算的傳統(tǒng)布爾(Traditional Boolean，TB)邏輯，也可以采用基于“與/異或”運(yùn)算的Reed-Muller(RM)邏輯來實(shí)現(xiàn)。目前，在TB邏輯綜合方面已經(jīng)開展了深入而全面的研究，并發(fā)展出許多EDA工具用于集成電路設(shè)計(jì)。同時(shí)，有關(guān)RM函數(shù)的邏輯綜合與優(yōu)化正吸引越來越多研究者的興趣，其原因包括：(1)隨著集成電路技術(shù)的發(fā)展，構(gòu)成RM邏輯的“異或”門無論是速度，功耗還是面積都獲得了極大的

2、改進(jìn)，使之更加適合實(shí)際應(yīng)用：(2)與TB邏輯相比，近一半的電路，如采用RM邏輯進(jìn)行綜合可以獲得更加簡(jiǎn)單的結(jié)果；(3)RM邏輯具有良好的可測(cè)試性等。另外，相比于單一的TB邏輯或RM邏輯，事實(shí)上，大多數(shù)電路本身就是二種邏輯的混合體，因此，理想的電路綜合策略應(yīng)該是同時(shí)采用TB邏輯和RM邏輯相結(jié)合的雙邏輯綜合。本文著重關(guān)注RM邏輯的混合極性邏輯綜合及其在邏輯電路雙邏輯綜合中的應(yīng)用。
　　 在混合極性RM邏輯綜合與優(yōu)化中，本文分別對(duì)二級(jí)混

3、合極性和多級(jí)混合極性RM函數(shù)邏輯綜合與優(yōu)化方法進(jìn)行了討論。針對(duì)混合極性搜索空間大，現(xiàn)行的算法運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)的問題，本文在二級(jí)混合極性RM邏輯綜合與優(yōu)化中提出了基于多數(shù)覆蓋的二級(jí)混合極性RM邏輯綜合方法。該方法在下面三個(gè)方面進(jìn)行了改進(jìn)：(1)用不相交乘積項(xiàng)替代最小項(xiàng)，減少算法數(shù)據(jù)的運(yùn)算量，達(dá)到提高算法運(yùn)算速度的目的；(2)提出乘積項(xiàng)位操作概念并替代傳統(tǒng)的乘積項(xiàng)海明距用于邏輯優(yōu)化，達(dá)到進(jìn)一步簡(jiǎn)化邏輯函數(shù)的目的；(3)用多數(shù)覆蓋技術(shù)實(shí)現(xiàn)邏輯函數(shù)的

4、混合極性綜合與優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明相比于現(xiàn)行的一些算法，本文的算法在保證優(yōu)化的同時(shí)，運(yùn)算速度獲得明顯改進(jìn)，并且運(yùn)算速度對(duì)邏輯函數(shù)的變量數(shù)不敏感。在多級(jí)混合極性RM函數(shù)邏輯綜合中，本文詳細(xì)介紹了我們以往在該方面的研究成果。包括基于真值矢量的多級(jí)混合極性邏輯綜合與優(yōu)化算法、基于onset表的多級(jí)混合極性邏輯綜合與優(yōu)化算法。并提出了改進(jìn)的onset表多級(jí)混合極性邏輯綜合與優(yōu)化算法。改進(jìn)的算法在面積優(yōu)化方面有所下降(約-8％)，但在運(yùn)算時(shí)間上獲得

5、了極大的提升(約82％)，同時(shí)，改進(jìn)的算法可以用于多輸出RM函數(shù)邏輯綜合與優(yōu)化。
　　 在電路雙邏輯綜合方面，本文首先在分析和比較各種邏輯探測(cè)技術(shù)的特點(diǎn)基礎(chǔ)上提出邏輯探測(cè)和拆分方法。包括基于不相交乘積項(xiàng)的邏輯探測(cè)和拆分算法以及基于多數(shù)覆蓋的邏輯探測(cè)和拆分算法；進(jìn)一步提出RM邏輯在邏輯函數(shù)的雙邏輯綜合中的應(yīng)用；最后將對(duì)邏輯函數(shù)的功能驗(yàn)證進(jìn)行討論，提出適合傳統(tǒng)“與/或”邏輯、RM邏輯和雙邏輯的功能驗(yàn)證方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，絕大多數(shù)的電