CC BY
33
проекта, размещенного на кристалле. В настоящее время существует устойчивая тенденция снижения процентного соотношения логической части в сторону наращивания памяти. Тем не менее, проблема оперативного ремонта отказавших логических элементов в реальном масштабе времени остается нерешенной.
Выполненный анализ встроенных методов тестирования цифровых систем на кристаллах и в пакете (SoC, SiP) показал, что использование избыточных площадей программируемой логики позволяет эффективно решать задачи восстановления работоспособности логических компонентов (Reused and New Logic) цифровой системы на кристаллах SoC & SiP и встроенной памяти в реальном масштабе времени.
Литература: 1. http://www.gartner.com/ 2. http:// www.pcweek.ru/ 3. Kwang-Ting (Tim) Cheng. The Need for a SiP Design and Test Infrastructure // IEEE Design and Test of Computers. May-June, 2006. Р. 181. 4. Peter Rickert, William Krenik. Cell Phone Integration: SiP, SoC, and PoP / / IEEE Design and Test of Computers. May-June, 2006. Р. 188-195. 5. FSA SiP Market and Patent Analysis Report. FSA SiP Subcommittee // IEEE Design & Test of Computers.- Vol. 24, Issue 2, March-April, 2007. Р. 184-192. 6. Hamdioui S., Gaydadjiev G. N., van de Goor A. J. The State-of-the-art and Future Trends in Testing Embedded Memories // Records IEEE International Workshop on Memory Technology,
Design, and Testing, San Jose, CA, August 2004. 2004. P. 5459.7. Lee Whetsel. System-in-Package Testing Using Existing IEEE Test Standards // International Test Conference 2001 (ITC’01). 2001.Р. 1167. 8. AjayKhoche. System-in-Package is Coming to Consumer Products: Is Test Ready? // Proceedings of the International Test Conference 2001 (ITC’01). 2001.Р. 1166. 9. Fontanelli A. System-in-Package Technology: Opportunities and Challenges // Quality Electronic Design, 2008.- ISQED 2008, 9th International Symposium.- March, 2008.Р. 589 - 593. 10. Lim S.K. Physical design for 3D system on package // IEEE Design & Test of Computers.- Vol. 22, Issue 6.- Nov.-Dec., 2005. Р. 532 - 539. 11. Tummala R.R., Madisetti, V.K. System on chip or system on package? // IEEE Design & Test of Computers. Volume 16, Issue 2.- April-June, 1999. Р. 48 - 56. 12. Appello D., BernardiP., GrossoM., Reorda M.S. System-in-package testing: problems and solutions // IEEE Design & Test of Computers. Vol. 23, Issue
3. May-June, 2006. Р. 203 - 211.
Поступила в редколлегию 15.08.2008
Рецензент: д-р техн. наук, проф. Кривуля Г.Ф.
Литвинова Евгения Ивановна, канд. техн. наук, доцент кафедры технологии и автоматизации производства РЭС и ЭВС ХНУРЭ. Научные интересы: алгоритмизация задач автоматизированного проектирования электронных вычислительных средств, автоматизация диагностирования и встроенный ремонт компонентов цифровых систем в пакете (SiP). Адрес: Украина, 61166, Харьков, пр. Ленина, 14, тел. 70-21-421.
УДК621.391
СТРУКТУРНОЕ ДВОИЧНОЕ КОДИРОВАНИЕ В НЕПОЗИЦИОННОМ ПРОСТРАНСТВЕ ИЗОТОПНЫХ УРОВНЕЙ АРХИТЕКТУРЫ РЕЛЬЕФА ИЗОБРАЖЕНИЯ
БАРАННИК В.В., СЛОБОДЯНЮК А.В._______
Излагаются основные особенности построения метода сжатия видеоданных на основе структурного кодирования в непозиционном архитектурном пространстве мультиизотопного рельефа изображения. Показывается, что кодирование базируется на: переформатировании архитектуры рельефа изображения, основанного на свойствах непозиционности и взаимоисключаемости изотопных уровней; структурной нумерации переформатированной архитектуры рельефа изображения в непозиционном мультиизотопном пространстве. Обосновывается, что сжатие изображений достигается за счет сокращения избыточности, обусловленной: одновременным учетом позиций с запретом появления единичных элементов и ограничений на динамические диапазоны элементов в позиционирующих массивах; выявлением изотопных уровней для фрагментов изображений; исключением из обработки изотопного уровня, содержащего наибольшее количество единичных элементов.
1. Введение
Развитие инфокоммуникационных систем (ИКС) связано с повышением эффективности обработки и доставки мультимедийных данных [1]. В связи с этим возникает проблема, заключающаяся в необходимости обработки больших объемов данных[2 - 5]. Зачастую темпы роста объемов оцифрованных изображений на несколько порядков превышают технологические возможности систем передачи данных [2, 5]. Отсюда важной научно-прикладной тематикой исследований является обеспечение возможности для сокращения времени обработки и доставки данных в системах инфокоммуникации.
Это определяет цель исследований, состоящую в уменьшении цифровых объемов изображений для их передачи по ИКС в реальном времени.
Для снижения объемов видеоданных в ИКС интегрируются технологии компрессии [2-5]. В работе [6] доказывается потенциальная эффективность систем сжатия, основанных на формировании архитектурного позиционирования мультиизотопного рельефа изображения. Основным этапом такого подхода является кодирование трехмерных двоичных структур (ТДС), несущих информацию об архитектуре мультиизотопного рельефа изображения. ТДС представляют собой U двоичных массивов размером, равным (mn). Величина U выбирается в соответствии с количеством изотопных уровней. Сжатие ТДС без внесения погрешностей излагается в работе [7].
44
РИ, 2008, № 3
Компактное представление архитектуры рельефа достигается в результате формирования кода-номера Сф, св с учетом ограничений по связности и системы ограничений ф на динамические диапазоны для каждого изотопного уровня.
С другой стороны, такому распределению изотопных уровней свойственны два недостатка:
- минимальное значение максимальной величины кода-номера будет ограничено снизу величиной, равной
(mn) бит;
- поскольку элементы первого (верхнего) уровня
являются младшими, то их основания будут вхо-
дить в состав весовых коэффициентов всех последующих элементов трехмерных двоичных структур. Это приводит к увеличению значения кода-номера Сф, св . И как следствие - к снижению коэффициента сжатия.
Поэтому научная задача заключается в разработке метода компактного представления архитектурного описания рельефа изображения с учетом использования возможностей для дополнительного повышения степени компрессии.
2. Разработка метода сжатия изображений
Для выхода из такой ситуации предлагается разработать кодирование ТДС с учетом особенностей построения архитектуры рельефа изображения. Для архитектур рельефа изображения соответствуют следующие свойства.
где b(j - (i; j) -й элемент и -го позиционного массива архитектуры рельефа изображения;
и ( )
Е bj - сумма двоичных элементов на позиции (i; j)
и=1
по всем изотопным уровням архитектуры.
Свойство непозиционности позволяет провести переформатирование архитектуры рельефа изображения. Переформатирование проводится для того, чтобы максимальное значение кода-номера архитектуры рельефа не ограничивалось бы снизу величиной, равной (mn) бит. Переформатирование архитектуры рельефа изображения связано с выполнением следующих действий:
1) Расположением изотопного уровня б,, в котором содержится максимальное количество единичных элементов, в нижний уровень ТДС:
^max = И , ^max ~^ \ w\ _ wmax , (2)
где |max - индекс изотопного уровня с максимальным количеством wmax единичных элементов; wmax - максимальное количество единичных элементов, содержащееся в одном из ПМ:
wmax = max {wі;}.
w § - количество единичных элементов в -м ПМ.
Свойство 1. Непозиционность изотопных уровней архитектуры. Данное свойство заключается в том, что порядок расположения позиционирующих массивов (ПМ) не влияет на содержание восстанавливаемых фрагментов изображения.
Оно базируется на том, что формирование позиционирующих массивов В(и) проводится взаимонезависимо от ПМ других уровней рельефа изображения. Каждый ПМ содержит позиционирующую информацию о высотах своего изотопного уровня. При этом позиционирующая информация позволяет определить непосредственные координаты конкретной высоты рельефа в фрагменте изображения.
Свойство 2. Взаимоисключаемость изотопных уровней архитектуры рельефа изображения. Такое свойство состоит в том, что позиционирующие массивы не имеют соответствующих позиций, на которых расположены единичные элементы.
2) Позиция |max -го уровня в ТДС заполняется нижним (| max +1) -м уровнем в результате сдвижки уровней с индексами £ = (|max +1), И на одну позицию вверх.
Недостаток данного переформатирования состоит в том, что для И -го ПМ, состоящего из старших элементов ТДС, увеличивается количество единичных элементов. Это приводит к увеличению количества
слагаемых „jlQj-’, не равных нулю. Отсюда повышается значение кода-номера Сф, св .
Для выхода из такой ситуации предлагается использовать свойство 2 архитектур рельефа изображения. На основе соотношения (1) существует возможность выразить элементы последнего изотопного уровня архитектуры через значения элементов вышестоящих уровней. Для этого используется следующая система:
В этом случае в каждой вертикали трехмерной двоичной структуры будет расположен только один единичный элемент
И ( )
Е bj = 1
и=1
(1)
bj =
И-1 ( )
0, ^ Е b(j =1;
и=1
И-1 ( )
1, ^ Е bj = 0;
и=1
(3)
i=1,m, j = 1,n, где b-И - (i; j) -й элемент И-го ПМ;
РИ, 2008, № 3
45
U-1 ( )
E b(j
u=1
сумма двоичных элементов на позиции (i; j)
по (U -1) -му изотопному уровню.
Выражение (3) позволяет определить элементы U -го изотопного уровня bj), i=1,m, j = 1,n на основе известных значений элементов bj предыдущихуров-ней | = 1,(U -1). Следовательно, для дополнительного снижения значения кода-номера трехмерной двоичной структуры предлагается проводить кодирование без учета элементов U -го изотопного уровня. Тогда старшими будут элементы, принадлежащие (U -1) -му позиционирующему массиву.
Значение кода-номера С(и -1)ф, св в этом случае будет равно
СШ - 1)ф, св
U-1 m n , . .j-1 , . i-1 n , .
E EEb(u) Пф^св) п Пфки’св)
u=1i=1j = 1 д = 1 k=1 j=1
u-1 m n , .
<П ППфЦ’св)
7=1i=1j=1
(4)
Минимальное значение ДС(и), на которое уменьшается величина С(и _1)ф, св , оценивается по формуле
ДОД = Сф,св - С(U -1)ф,св =
m n .... j-1 . i-1 n ,TT .U-1 m n , .
= E Eb1(UU) n 9i(U’св) п Пф^’св) П П Пф(!’св)
i=1j=1 л=1 к=1 j=1 y=1 i=1j=1
m n j-1 ... . i-1 n ... .U-1 m n , .
где EEbj Пф(и св) П Пф^’ св) П П ПфЦ’ св)
i=1j=1 д=1 к=1 j=1 у=1 i = 1j = 1
- величина, равная взвешенной сумме слагаемых, полученных для элементов U -го изотопного уровня.
Это позволяет сокр атить время о бр аботки и по высить степень сжатия за счет исключения из обработки элементов нижнего изотопного уровня архитектуры и снижения величины весовых коэффициентов в
р(фсв) Q(U-1, Ф)
mn
j-1 ,тт , i-1 n ,,, . U-1 m n , .
Пф£’св) П Пф^’св) П ППфЦ’св)
Г|=1 к = 1j=1 y=1i = 1j = 1
где Qmn 11 ф) - значение весового коэффициента для элемента bmUn 1), являющегося самым старшим элементов в архитектуре без учета нижнего уровня.
Количество Q(U -1)фв) ТДС без нижнего уровня оценивается по формуле
U-1 m n
q(u-1)(рсв)=п п п ^og2(((9(u) -1) ®(Ф;(и’св)-1))+1)
y=1i=1j=1
Отсюда величина ДУфсв) дополнительного сокращения максимального количества разрядов на значение кода-номера находится по формуле
дУ((св) = у(св) _ V(U _ 1)(св) =
U m n
= Е ЕЕ^og2(((9l(u)-1)®(ф^’св)-1)) +1))-
u=1i=1j=1
U-1 m n , . , .
E E E^(((ф^ -1)®(Ф^,св)
u=1i=1j=1
1)) +1)) =
= E E ^og2 (((ф[и -1) ® (ф;(и,св) -1)) +1)), i=1j=1
где V(U -1)фсв) - максимальное количество разрядов, затрачиваемое на кодовое представление архитектуры рельефа изображения без учета нижнего уровня.
На основе изложенного материала можно сделать следующие выводы:
- обосновано наличие свойств непозиционности и взаимоисключаемости изотопных уровней архитектуры рельефа изображения;
- построено кодирование архитектур рельефа с учетом переформатирования уровней архитектуры и исключения из обработки позиционирующего массива, содержащего наибольшее количество единичных элементов.
3. Выводы
Построено структурное кодирование в непозиционном архитектурном пространстве мультиизотопного рельефа изображения. Кодирование базируется на:
1) переформатировании архитектуры рельефа изображения, основанного на свойствах непозиционности и взаимоисключаемости изотопных уровней. Данные свойства позволяют:
- перераспределять позиционирующие массивы, не влияя на правильность распределения высот рельефа в изображении. Это предоставляет возможность разместить позиционирующий массив с наибольшим количеством единиц на нижнем уровне архитектуры. Отсюда снижаются значения весовых коэффициентов для младших элементов ТДС;
- заменить информацию о нижнем позиционирующем массиве информацией о верхних ПМ. Это позволяет исключить из обработки нижнийуровень архитектуры рельефа, что приводит к снижению количества старших элементов ТДС. Отсюда сокращение времени обработки и увеличение степени сжатия;
2) структурной нумерации переформатированной архитектуры рельефа изображения в непозиционном мультиизотопном пространстве.
Сжатие изображений достигается за счет сокращения:
1) комбинаторной избыточности, обусловленной одновременным учетом позиций с запретом появления единичных элементов и ограничений на динамические диапазоны элементов в ПМ, заданных двумерными полидическими пространствами;
46
РИ, 2008, № 3
2) структурной избыточности, вызванной:
- выявлением изотопных уровней для фрагментов изображений;
- исключением из обработки изотопного уровня, содержащего наибольшее количество единичных элементов (высот рельефа изображения).
Научная новизна созданных результатов заключается в том, что впервые: разработано структурное кодирование двоичных данных в непозиционном архитектурном пространстве. Разработанное кодирование в отличие от других методов основано на:
- структурной нумерации связных перестановок с повторениями в двоичном двумерном полиадическом пространстве;
- переформатировании архитектуры рельефа изображения в соответствии с непозиционностью и взаимоисключаемостью изотопных уровней;
- исключении из обработки старших элементов ТДС, принадлежащих ПМ с наибольшим количеством единичных элементов;
- одновременном сокращении комбинаторной избыточности, обусловленной учетом связности изотопных уровней архитектуры в двумерном полиадическом пространстве и структурной избыточности, вызванной выявлением изотопых уровней и исключением из обработки изотопного уровня, содержащего наибольшее количество высот рельефа.
Практическая значимость заключается в том, что построенный метод компактного представления на основе архитектурного позиционирования рельефа обеспечивает дополнительное увеличение степени сжатия видеоданных как в режиме без потери, так и в
УДК681.326 "
МЕТОДЫ ПОИСКА ОШИБОК ПРОЕКТИРОВАНИЯ В HDL-КОДЕ
ШКИЛЬ А.С., СЫРЕВИЧЕ.Е.,
КУЧЕРЕНКО Д.Е., ФАСТОВЕЦ Г. Ф.____________
Рассматриваются методы поиска ошибок проектирования в неструктурированном HDL-коде. Разрабатываются структурные методы поиска и метод обратного прослеживания. Проводятся эксперименты над HDL-моделью цифрового устройства с использованием разработанных методов.
1. Введение
Верификация цифровых проектов, т. е. аппаратных или встроенных аппаратно-программных систем, описанных на языке аппаратуры (Hardware Description Language - HDL), является важной задачей в процессе проектирования цифровыхустройств (ЦУ). Часто более 70% времени разработки затрачивается на поиск и исправление ошибок в проекте.
режиме с регулируемыми потерями качества восстановленных изображений.
Литература: 1. Олифер В. Г. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы / В.Г. Олифер, Н.А. Олифер. СПб.: Питер, 2006. 958 с. 2. Ватолин В.И. Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео / Ватолин В.И., Ратушняк А., Смирнов М., Юкин В. М.: ДИАЛОГ - МИФИ, 2002. 384 с. 3.AdamsM.D. The JPEG-2000 Still Image Compressio 1 N 2412, Sept. 2001. 4. Wallace G.K. The JPEG Still Picture Compression Standard // Communication in ACM. 1991. V. 34, №4. P.31-34. 5. Баранник В.В. Рельефное представление изображений пирамидальным кодированием // Інформаційно-керукш системи на залізничному транспорті. 2001. №1. С. 17-25. 6. Слободянюк А.В. Методика анализа подходов относительно сокращения избыточности изображений с различной степенью достоверности в информационно-телекоммуникационных системах // Системи управління, навігації та зв’язку. ЦНДІ НіУ. 2008. № 4(8). С. 158-160. 7. Баранник В.В. Нумерация связных двоичных структур в двумерном полиадическом пространстве / В.В. Баранник, А.В. Слободянюк // Системи обробки інформації. Х.: ХУПС. 2008. Вип. 7(74). С. 22 -25.
Поступила в редколлегию 17.07.2008
Рецензент: д-р техн. наук, проф. Поляков П.Ф.
Баранник Владимир Викторович, д-р техн. наук, старший научный сотрудник, ведущий научный сотрудник научного центра Харьковского университета Воздушных Сил имени Ивана Кожедуба. Научные интересы: обработка и передача информации. Адрес: Украина, 61023, Харьков -23, ул. Сумская, 77/79.
Слободянюк Александр Васильевич, ассистент кафедры информатики и МПИ Каменец-Подольского национального университета. Научные интересы: обработка и передача информации.
Целью данного исследования является разработка методов поиска дефектов/ошибок проектирования в неструктурированном HDL-коде, позволяющих со-кр атить время проведения диагностического эксперимента и уменьшить длину алгоритма поиска дефекта.
Исходя из сказанного, необходимо решить следующие задачи:
1) Построить графовую модель, которая позволяет выполнять процедуры прямой и обратной импликации; построить тест для HDL-модели ЦУ.
2) Разработать структурный метод локализации ошибок проектирования в HDL-модели.
3) Провести диагностический эксперимент по поиску ошибок проектирования в рамках верификации.
В качестве понятия дефект в диагностических экспериментах используется понятие ошибки про ектиров а-ния типа «замена оператора» [1].
РИ, 2008, № 3
47
