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公开(公告)号：CN118132151A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410136322.2
申请日：2024-01-31
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F9/32 , G06F9/30 , G06F15/163
Abstract: 本发明公开了多处理器并行架构中识别首个同步异常处理器的方法，其原理是：对每个CPU执行定时中断，得到各自的指令地址集合，然后通过取交集的方式检测不同CPU之间是否有相同的指令地址，根据取交集的结果识别指令地址异常于其他CPU的处理器。该多处理器并行架构中识别首个同步异常处理器的方法，解决了在进行定时中断时出现获取程序指令不精确的问题以及现有的关于多核处理器中异步处理器的识别方法中根据异常访存源地址进行计算和分析需要花费一定时间，导致延迟的问题。
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公开(公告)号：CN111860097B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202010297535.5
申请日：2020-04-16
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于模糊理论的异常行为检测方法，包括步骤一：使用YOLO获取目标类别与坐标位置，并计算目标物体与其他物体的交并比、目标的移动速度、物体中心位置及不同物体与目标物体的相对偏移角度；步骤二：建立模糊异常关联库，对目标进行异常判定；步骤三：根据步骤一中获取与计算的目标属性建立检测模型；步骤四：建立隶属度函数；步骤五：获取模糊判别公式，并使用PSO算法确定模糊判别公式的常数项系数；本方法具有对目标进行快速准确识别的能力，具有自适应性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117473243A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202210856436.5
申请日：2022-07-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F18/20
Abstract: 本发明涉及一种基于K‑Shell的FPGA辐照敏感信号自动识别方法、系统及存储介质，克服现有技术只能提供少量、覆盖范围有限的辐照敏感信号进行电路功能监测的局限性和不灵活性，本方法借助K‑Shell网络模型，构建FPGA工程代码文件的顶层模块网络，通过计算顶层模块网络所有节点的节点综合度或K壳(Ks)值进行筛选得到关键子模块，之后根据K‑Shell网络模型建立关键子模块网络，以关键子模块网络相关参数为评价指标，基于评价方法，选取待确定辐照敏感信号；最后基于特定的筛选方法，从其中确定最终的辐照敏感信号。本方法与人为选取的辐照敏感信号相比，覆盖面广并且算法识别速度快、效率高，可以适用于不同的FPGA工程。
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公开(公告)号：CN114416436A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111411909.2
申请日：2021-11-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F11/18
Abstract: 本发明涉及一种基于SoC芯片面向单粒子翻转效应的可靠性方法，属于芯片电路中可靠性工作的一种方法，其主要技术要点是其可靠性方法包括PL、APU、RPU三个应用单元。所述PL用于执行检测PL内发生软错误的任务；所述APU包含四个处理器内核，采用APU检错机制和APU恢复机制，用于执行PL内发生的软错误识别任务；所述RPU包含两个处理器内核，采用RPU检错机制和RPU恢复机制，用于执行针对识别到软错误生成PL防护加固技术的任务。主要用于在单粒子翻转效应发生的时候防护SoC芯片，减少因软错误的发生，而造成SoC芯片系统中断或运行结果错误，保证SoC芯片能够以更高的安全等级执行给定的任务。
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公开(公告)号：CN112798943B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202110058182.8
申请日：2021-01-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01R31/3181 , G01R31/3185
Abstract: 本发明公开了一种基于标准输入输出验证的实时FPGA错误检测方法，其包括以下步骤：一、获取FPGA端各个检测对象模块A中交织伴随电路A`的关键数据信息；二、根据步骤一获取的数据信息计算得到交织伴随电路的处理时间信息、输入数据以及输出数据；步骤三、将步骤一和步骤二得到的数据信息分别导入协处理器端，并对FPGA端各个交织伴随电路状态进行实时监测；四、监测到错误后，依据错误检测方法统计各个交织伴随电路的错误信息并指示检测对象电路中的错误模块。本方法通过协处理器端实时监测硬件平台信息，经实验验证后，可准确检测待测模块电路中是否发生SEU效应，完全适用于FPGA设备中SEU效应的实际探测需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112798943A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110058182.8
申请日：2021-01-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01R31/3181 , G01R31/3185
Abstract: 本发明公开了一种基于标准输入输出验证的实时FPGA错误检测方法，其包括以下步骤：一、获取FPGA端各个检测对象模块A中交织伴随电路A`的关键数据信息；二、根据步骤一获取的数据信息计算得到交织伴随电路的处理时间信息、输入数据以及输出数据；步骤三、将步骤一和步骤二得到的数据信息分别导入协处理器端，并对FPGA端各个交织伴随电路状态进行实时监测；四、监测到错误后，依据错误检测方法统计各个交织伴随电路的错误信息并指示检测对象电路中的错误模块。本方法通过协处理器端实时监测硬件平台信息，经实验验证后，可准确检测待测模块电路中是否发生SEU效应，完全适用于FPGA设备中SEU效应的实际探测需求。
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公开(公告)号：CN108304278B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201810048931.7
申请日：2018-01-18
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F11/10
Abstract: 本发明涉及一种基于改进的模因算法的工程代码模块冗余度最优分配的防护方法，包括步骤一、对工程代码进行基于模块的多级分割，获得代码对应的多级结构；步骤二、对多级结构的解进行编码并建立可靠性模型；步骤三、利用改进的模因算法对可靠性模型进行求解，所得到的最优解即为多级结构中各模块的最优冗余度集合。改进的模因算法通过对MA中的交叉算子和局部搜索算子进行改进，使得寻优精度和速度得到提高，在利用改进算法对目标模型进行寻优时可获得可靠度更高的解。
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公开(公告)号：CN111860097A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010297535.5
申请日：2020-04-16
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于模糊理论的异常行为检测方法，包括步骤一：使用YOLO获取目标类别与坐标位置，并计算目标物体与其他物体的交并比、目标的移动速度、物体中心位置及不同物体与目标物体的相对偏移角度；步骤二：建立模糊异常关联库，对目标进行异常判定；步骤三：根据步骤一中获取与计算的目标属性建立检测模型；步骤四：建立隶属度函数；步骤五：获取模糊判别公式，并使用PSO算法确定模糊判别公式的常数项系数；本方法具有对目标进行快速准确识别的能力，具有自适应性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109002601B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201810738138.X
申请日：2018-07-06
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F30/34 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种基于Petri网的FPGA系统的验证模型建模方法，主要解决了现有模型对数据不分类、无法具体描述FPGA系统功能的缺点。其实验方案是：步骤一，以moudle为粒度，获取FPGA程序的输入\输出变量、模块间的连接变量、时钟变量以及拓扑结构，并保存；步骤二，区分模块间连接变量具体分类为控制流变量、数据流变量两类，计算并保存所有变量的位宽度；步骤三，计算每个模块所有的输入状态，并通过信号仿真得到其对应的输出状态和对时钟的消耗；步骤四，将普通三元组Petri网模型改进为十元组Petri模型，将前三步获得的信息分别注入对应网元素，得到FPGA系统的基于Petri网模型的验证模型。据此为FPGA系统的可靠性评估提供一种全新的形式化建模方法。
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公开(公告)号：CN104765667B
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201510184752.2
申请日：2015-04-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于电子电路技术领域，具体涉及一种基于蚁群算法的FPGA程序脆弱支路求取方法，包括如下步骤：步骤一、寻找FPGA程序的拓补连接关系；步骤二、建立模型；步骤三、利用蚁群算法进行最短路径的判定；因此，该基于蚁群算法的FPGA程序脆弱支路求取方法，能够根据FPGA各模块之间信号的流拓扑关系，利用蚁群行为特性进行建模以后，求出具有最高出错率的之路，从而能为FPGA程序的可靠性评估提供依据。
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