本發明屬于集成電路測試，涉及一種基于pso-kf算法的芯片測試結果實時補償方法。

背景技術：

1、集成電路(ic)測試設備在ic的研發、制造和質控過程中起著至關重要的作用。隨著ic集成度和復雜度的提高，芯片的性能和質量要求也越來越高，因此測試環節的重要性愈加突出。然而，在ic測試過程中，外界噪聲干擾對測試結果的影響是不可忽視的問題。這種噪聲干擾來源廣泛，對測試數據的準確性和一致性造成了較大的挑戰，特別是在高精度、高頻率的ic測試中，這種問題尤為明顯。

2、在ic的生產流程中，測試過程是確保產品質量的關鍵環節之一。測試設備需要在不同的環境條件下對芯片進行大量的電性能和功能測試，以驗證其是否符合設計指標和行業標準。然而，由于ic測試需要處理微弱的電信號，測試環境中不可避免的噪聲干擾很容易影響測試數據的準確性，從而導致測試結果的偏差甚至錯誤判斷。

3、噪聲干擾可以分為內部噪聲和外部噪聲兩大類。內部噪聲主要來源于測試設備本身的硬件結構以及被測ic的內部結構，包括熱噪聲、散粒噪聲和電源噪聲等。這些噪聲通常由于物理器件的材料特性和工作狀態引起，難以完全消除。外部噪聲則主要來自測試環境的外界干擾，例如電磁輻射、環境溫濕度變化以及電源波動等。測試設備周圍存在的其他電子設備，如計算機、電源模塊、無線電設備等，都會產生不同程度的電磁干擾，這些干擾通過耦合途徑進入測試系統，從而導致測試信號的偏差。

4、隨著半導體工藝技術的進步，ic的特征尺寸不斷縮小，工作頻率不斷提高，這使得芯片對噪聲的敏感性也大大增強。尤其是在納米尺度下，器件的工作電壓降低至1v甚至更低，信號幅度變得極為微弱，對噪聲的容忍度顯著降低。因此，測試設備在采集和測量芯片信號時，極易受到各種噪聲干擾的影響，導致測試精度下降，增加了測試失敗率和返工率，進而影響產品良率。

5、ic測試過程中噪聲干擾導致的測試數據偏差問題是ic測試領域的一大技術難題，尤其是在當前ic向更高集成度和更高頻率發展的趨勢下，噪聲干擾對測試精度的影響日益突出。因此，如何對受到噪聲干擾ic測試數據進行補償，保證測試數據的準確性和一致性，仍然是ic測試設備研發中亟待解決的問題。

技術實現思路

1、本發明的技術方案用于解決如何提高集成電路測試的準確性和穩定性的問題。

2、本發明是通過以下技術方案解決上述技術問題的：

3、一種基于pso-kf算法的芯片測試結果實時補償方法，包括以下步驟：

4、步驟1、采集芯片測試過程中的原始測量數據，采用眾數補充數據中缺失值；

5、步驟2、將采集到的原始測量數據輸入卡爾曼濾波器中進行初步濾波處理；

6、步驟3、基于測量數據和環境噪聲的實時變化，采用粒子群優化算法對卡爾曼濾波器中的噪聲參數進行優化；

7、步驟4、粒子群優化算法在獲取每次測量數據后進行噪聲參數的更新，并將最優參數重新應用于卡爾曼濾波器中，從而實現對測量數據的實時補償；

8、步驟5、基于補償后的數據評估良率，并且數據會反饋給粒子群優化算法，用于下一次迭代優化，確保卡爾曼濾波器能自適應噪聲變化，保持最佳補償效果。

9、進一步地，步驟2中所述的將采集到的原始測量數據輸入卡爾曼濾波器中進行初步濾波處理的方法具體如下：

10、1)狀態變量與測量模型初始化：根據芯片測試的特定需求，定義卡爾曼濾波器的狀態變量；初始化狀態變量的初始值和協方差矩陣，表示初始時刻系統狀態的不確定性；構建測量模型，建立狀態變量與實際測量數據之間的數學關系，定義狀態轉移矩陣a、控制矩陣b、觀測矩陣h；

11、2)預測步驟：根據狀態轉移方程預測系統的狀態，并計算協方差矩陣，估計當前數據的狀態值和不確定性；

12、3)更新步驟：結合當前的測量值，通過卡爾曼增益更新狀態估計值，從而減小預測值和測量值之間的差異；

13、4)濾波數據輸出：輸出更新后的狀態估計值，作為對當前時刻真實狀態的估計結果，并用于后續的數據分析與補償；濾波后的數據將作為輸入反饋給粒子群優化算法，用于優化噪聲參數。

14、進一步地，所述的根據狀態轉移方程預測系統的狀態，并計算協方差矩陣，估計當前數據的狀態值和不確定性的方法具體如下：

15、利用狀態轉移方程預測系統當前時刻的狀態估計值：

16、

17、其中，表示當前時刻的狀態預測值，a是狀態轉移矩陣，是上一次的狀態估計值，b是控制矩陣，μk-1是控制輸入；

18、計算預測狀態的協方差矩陣：

19、pk|k-1＝apk-1at+q

20、其中，pk|k-1表示預測協方差矩陣，pk-1是上一時刻的協方差矩陣，q是過程噪聲協方差矩陣。

21、進一步地，所述的結合當前的測量值，通過卡爾曼增益更新狀態估計值，從而減小預測值和測量值之間的差異的方法具體如下：

22、計算卡爾曼增益kk如下：

23、kk＝pk|k-1ht(hpk|k-1ht+r)-1

24、其中，kk表示卡爾曼增益，h是觀測矩陣，r是觀測噪聲協方差矩陣；

25、結合測量數據更新狀態估計值如下：

26、

27、其中，表示更新后的狀態估計值，zk是當前時刻的實際測量值，是測量殘差，即預測值與測量值之間的差異；

28、更新狀態協方差矩陣如下：

29、pk＝(i-kkh)pk|k-1

30、其中，pk是更新后的狀態協方差矩陣，表示更新后狀態變量的不確定性。

31、進一步地，步驟3中所述的基于測量數據和環境噪聲的實時變化，采用粒子群優化算法對卡爾曼濾波器中的噪聲參數進行優化的方法具體如下：

32、1)初始化粒子群：確定粒子群的大小，即粒子的數量n，每個粒子代表噪聲協方差矩陣q和觀測噪聲協方差矩陣r的噪聲參數組合，隨機初始化每個粒子的位置和速度，設定初始參數范圍；

33、2)計算適應度函數：對于每個粒子，將其當前的噪聲參數組合應用于卡爾曼濾波器，對測量數據進行濾波；基于濾波誤差定義適應度函數，用于評估濾波效果；

34、3)更新個體極值和全局極值：對于每個粒子，計算當前適應度值，如果當前適應度值優于該粒子的歷史最優值，則將當前適應度值和對應位置更新為該粒子的個體最優值；在所有粒子的個體最優值中找到適應度值最優的粒子，并將其位置和適應度值更新為全局最優值；

35、4)更新粒子速度和位置；

36、5)邊界條件處理：采用彈回邊界法或位置重置法對超出邊界的粒子進行處理，使得粒子位置始終在合理范圍內；

37、6)重復步驟2)至5)進行迭代，直到滿足預設的停止條件；

38、7)最優噪聲參數的應用：經過粒子群優化后，找到最優的噪聲協方差矩陣q和觀測噪聲協方差矩陣r應用于卡爾曼濾波器中，以進行下一輪的數據濾波和實時補償。

39、進一步地，更新粒子速度的公式如下：

40、vit+1＝ωvit+c1r1(pbesti-xit)+c2r2(gbesti-xit)

41、其中，vit+1表示粒子i在第t+1次迭代中的速度，ω是慣性權重，c1和c2分別是個體和全局學習因子，r1和r2是在區間[0,1]內隨機生成的數，pbesti是粒子的個體最優位置，gbesti是全局最優位置，xit是粒子在第t次迭代中的位置。

42、進一步地，更新粒子位置的公式如下：

43、xit+i＝xit+vit+1

44、其中，xit+1表示粒子在第t+1次迭代中的位置。

45、進一步地，所述的停止條件是最大迭代次數或全局最優適應度值小于閾值。

46、本發明還提供一種電子設備，包括存儲器以及處理器，其特征在于，所述存儲器用于存儲支持處理器執行上述基于pso-kf算法的芯片測試結果實時補償方法的程序，所述處理器被配置為用于執行所述存儲器中存儲的程序。

47、本發明還提供一種存儲介質，存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器運行時執行上述基于pso-kf算法的芯片測試結果實時補償方法的步驟。

48、本發明的優點在于：

49、(1)在數據采集過程中，傳統的補償方式大多是離線進行的，難以實現實時的測量數據修正，從而限制了數據補償的時效性和精度；本發明創新性地將實時性作為核心，采用卡爾曼濾波和pso算法結合的方式，對每次新的測量數據進行即時分析與補償。通過pso對濾波參數的實時調整，確保在噪聲環境變化的情況下，測量數據能夠立即得到準確補償。這種實時補償機制保證了設備在運行過程中能夠不斷適應外界噪聲的變化，從而顯著提高了測量數據的精確性和一致性。

50、(2)傳統卡爾曼濾波方法中，噪聲參數往往是固定設置的，未能充分考慮到測試過程中噪聲的動態變化，導致濾波效果在實際應用中不夠理想；為解決這一問題，本發明方法引入了粒子群優化(pso)算法，能夠根據實時測量數據動態調整卡爾曼濾波器中的噪聲參數，實現噪聲水平的自適應優化；通過這種優化方式，使得補償過程能夠更好地適應噪聲環境的變化，提高補償的精準性和系統的魯棒性，確保測試過程始終保持高精度的濾波效果。

51、(3)在芯片測試過程中，傳統方法對于設備噪聲和誤差的應對往往不夠及時和有效，影響了測試結果的精度，并導致良率降低；本發明通過對設備噪聲和誤差的有效實時補償，顯著提升了芯片測試結果的精度，減少了測量數據的偏差。此外，通過精準的噪聲補償與誤差修正，有效降低了不合格品的比例，提高了芯片的整體良率。這種改進不僅提升了測試結果的可靠性，還為芯片生產過程中的質量控制提供了重要的技術支撐，推動了生產質量的全面提升。