错误诊断是在逻辑芯片中预测潜在错误点的过程。为了快速有效地诊断电路中的错误,提出一种将符号模拟技术应用到基于区域模型的错误诊断法上的新思想,具体方法是通过对要诊断的电路进行区域划分,然后利用符号模拟方法依据两种测量标准对各个区域候选者进行可疑度的等级排序,从而对电路中所含错误进行判断。可疑度越高的区域,其作为错误候选者的可能性越大。该方法利用符号模拟技术,不需要对向量空间进行穷尽的列举,因而在空间和时间上是有效的。
错误诊断在IT领域，特别是在集成电路设计中，是一个关键步骤，旨在预测和定位潜在的错误点。传统的错误诊断方法包括基于模拟和符号的方法。基于模拟的方法通过不断模拟错误向量来逐步缩小错误区域，而符号方法则依赖于二叉决策图（BDD），以避免枚举所有可能的错误向量，但可能会遇到内存效率问题。
本文提出的是一种基于符号模拟的电路错误诊断新方法，它结合了区域模型的概念。区域模型是Boppana为错误诊断提出的一种抽象模型，可扩展以处理多错误定位和时序电路的错误诊断问题。在这个方法中，首先对电路进行区域划分，然后利用符号模拟技术来评估每个区域的可疑度。符号模拟允许在不完全列举所有可能的向量情况下分析电路行为，因此在时间和空间效率上都有优势。
在该方法中，定义了几个关键概念。不匹配输出对是指规范电路和实现电路在相同输入下的不同输出，而错误输入向量则是导致不匹配输出的输入向量。错误诊断基于可治愈性，即寻找能够通过改变特定区域的信号值来修复不匹配输出的策略。有两个主要的测量标准用于确定区域的可疑度：可治疗输出数和可治疗向量数。前者衡量一个区域能修复多少不匹配输出，后者关注的是是否存在一个向量，其对应的错误可以通过在同一区域内注入二进制值来同时修正多个不匹配输出，而不引入新的不匹配。
根据这两个标准，通过排序准则对各区域的可疑度进行排名。具有更多可治疗向量和可治疗输出的区域被认为是更有可能包含错误的区域。这种方法的优势在于，它能够高效地定位可能的错误源，减少了调试工作量，提高了故障诊断的准确性和速度。
总结来说，本文研究了一种创新的电路错误诊断技术，它结合了区域模型和符号模拟，通过量化区域的可治疗输出和向量来判断错误位置。这种方法在减少计算资源需求的同时，提升了诊断效率，对于复杂集成电路的设计和验证具有重要意义。通过这种方式，工程师可以更快地识别和修复逻辑设计中的错误，从而加速产品的研发周期。
