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101.
针对低电压下静态随机存储器(SRAM)出现的读写性能损失的问题,设计了一种应用于低功耗SRAM的两步控制(DSC)的字线电压辅助电路技术,可以同时实现读和写辅助的功能,降低SRAM的最小工作电压从而降低功耗。写辅助通过字线开启前段的字线过驱(WLOD)实现,提高写数据速度和写阈值(WM);读辅助通过字线开启后段的字线欠驱(WLUD)实现,降低静态噪声,提高稳定性。通过在28 nm互补金属氧化物半导体(CMOS)工艺下,对256 Kbit SRAM进行前仿和后仿仿真验证,结果表明相比于传统结构,应用DSC字线电压技术的SRAM的最小工作电压降低100 mV,写时间减小10%,静态功耗降低30%,版图面积增大4%。 相似文献
102.
依靠经验决策或简单的模板匹配的传统干扰资源决策方式难以适应当前复杂的电磁环境。针对雷达干扰资源决策的智能化需求展开研究,将干扰资源调度建模为多目标优化问题,以最大化整体干扰效能、最小化干扰总功率、最小化作战损失为目标函数建立干扰资源调度模型,利用一种多目标灰狼算法(MOGWO)求解问题模型Pareto前沿,以最优解集代替最优解,再根据战场实际情况选择最佳调度方案,使决策方案更加科学合理。实验结果表明,MOGWO算法能够克服基本灰狼算法(GWO)探索能力不足、局部收敛的缺陷,有较高的搜索效率,算法的寻优能力和稳定性均优于NSGA-Ⅱ算法和MOPSO算法。 相似文献
103.
结构输入变量中同时存在随机输入变量和模糊输入变量情况下,失效机会测度可以很好地衡量结构的安全程度。但是,现有的混合模拟法计算失效可信度是一个双层循环过程,需要调用大量的功能函数。尤其对于大型复杂结构来说,混合模拟法的计算量是难以接受的。因此,本文将混合模拟法和自适应Kriging代理模型相结合,发展了一种失效机会测度的高效算法。通过U学习函数来自适应地选择训练样本点,进而可以自适应地构建功能函数的Kriging代理模型。在备选样本池中自适应训练至收敛的Kriging代理模型可以以要求的精度区分备选样本池中每个样本点的状态是失效还是安全的。因此,可以用收敛的Kriging代理模型代替真实的功能函数,进而通过混合模拟计算失效机会测度,这极大地降低了功能函数调用次数。最后,本文通过两个算例来验证本文发展算法的精确性和高效性。 相似文献
104.
105.
针对现代雷达抗干扰设计中广泛使用的旁瓣对消技术,在充分分析其基本工作原理及薄弱环节的基础上,研究提出一种多节点分布式协同干扰方法,综合利用闪烁干扰与空域饱和干扰方法破坏其抗干扰能力,理论分析与仿真证实了所提方法的有效性。 相似文献
106.
107.
108.
109.
110.