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Reed-Muller(RM)逻辑电路功耗和面积优化是集成电路逻辑综合的一个重要方面。以往的RM逻辑电路功耗和面积优化主要针对固定极性Reed-Muller(fixed polarity Reed-Muller, FPRM)逻辑展开。实际上混合极性Reed-Muller(mixed polarity Reed-Muller, MPRM)逻辑已包含FPRM逻辑电路。因而与FPRM逻辑电路相比,MPRM逻辑电路的优化性能更佳,其优化空间和求解难度也更大。n个输入变量的逻辑函数有3~n种混合极性,对应有3~n个MPRM表达式。同一逻辑函数不同混合极性的MPRM表达式繁简不一,用这些表达式实现的MPRM逻辑电路的功耗及面积性能也不尽相同。鉴此,本文的主要研究内容可分为以下五个方面:1)混合极性转换:通过对有序卡诺功能决定图展开规律、列表转换技术、AND/XOR运算技巧以及多输出逻辑函数描述方式的研究,针对最小项表达式与MPRM表达式的转换和不同极性MPRM表达式之间的转换分别提出两种新型的混合极性转换算法;2)MPRM逻辑电路低功耗映射:通过对CMOS电路动态功耗模型、两输入AND/XOR门电路信号概率传输特性以及开关活动性最小化分解方法的研究,针对动态和静态MPRM逻辑电路分别提出快速低功耗映射算法;3)MPRM逻辑电路面积优化:在研究RM可编程逻辑阵列的映射方法和电路结构的基础上,建立面积估计模型,结合混合极性列表转换算法,针对中小规模和大规模MPRM逻辑电路分别提出基于枚举法和模拟退火遗传算法的面积优化算法;4)动态MPRM逻辑电路功耗优化:在分析AND/XOR电路低功耗分解方法的基础上,建立功耗和面积估计模型,结合混合极性列表转换算法和动态逻辑电路低功耗映射算法,针对中小规模和大规模动态MPRM逻辑电路分别提出基于枚举法和遗传算法的功耗优化算法;5)静态MPRM逻辑电路功耗优化:在综合考虑开关活动性和节点负载电容的基础上,建立功耗和面积估计模型,结合混合极性列表转换算法和静态逻辑电路低功耗映射算法,针对中小规模和大规模静态MPRM逻辑电路分别提出基于枚举法和免疫遗传算法的功耗优化算法。文中所提算法均用C语言实现,使用MCNC和ISCAS基准电路测试这些算法的有效性,实验结果表明:与传统两级Boolean逻辑电路和FPRM逻辑电路优化算法相比,MPRM逻辑电路优化算法在对电路功耗和面积的性能优化上具有显著优势。