Towards more Dependable Verification of Mixed-Signal Systems

The verification of complex mixed-signal systems is a challenge, especially considering the impact of parameter variations. Besides the established approaches like Monte-Carlo or Corner-Case simulation, a novel semi-symbolic approach emerged in recent years. In this approach, parameter variations and tolerances are maintained as symbolic ranges during numerical simulation runs by using affine arithmetic. Maintaining parameter variations and tolerances in a symbolic way significantly increases verification coverage. In the following we give a brief introduction and an overview of research on semi-symbolic simulation of both circuits and systems and discuss possible application for system level verification and optimization

EMBEDDING QUANTUM CRYPTOGRAPHY ON DSP-BOARDS

ABSTRACT Quantum cryptography is the only system for key generation that can provably not be tampered by an eavesdropper without being noticed. While its theoretical basis is already reasonably well understood, commercial application is hampered by the lack of ready-to-use embedded encryption systems. In this paper we will describe our hardware solution, developed for setting up an application oriented quantum cryptography embedded-system. QUANTUM CRYPTOGRAPHY Quantum cryptography was born in the late 60's and its intense theoretical treatment began in the 80's and lasts until now. Since then -particularly in the last decade -a huge number of papers dedicated to all aspects of quantum cryptography have been published. A good overview of quantum cryptography can be found in The first experimental realisation was reported in 1989 by C.H. Bennet et al from IBM Research. A detailed description of the first experiments can be found in Motivation (Why Quantum Cryptography?) In spite of the intense interest of researchers around the globe and especially scientists in the USA and Europe, quantum cryptography did not seem to make any essential progress with respect to commercialisation. Different causes can be identified for explanation of this fact, but the main reason was the lack of a pronounced market need. The situation has changed in the last few years. The emerging requirements for technologies stronger than public key cryptography are related to the ever-increasing availability of computing power and the expected advent of quantum computers in the next decade. Quantum computers in particular will render the public key infrastructure paradigm vulnerable, because they will be capable to decrypt in real-time secrets encoded with asymmetric cryptography. Another aspect, which also calls for stronger encryption techniques, is the presence of the global surveillance network ECHELON, maintained by the USA and its allies. (See the EC parliament report [3] for details.) It is proven, that ECHELON was not only used for politically driven espionage, but also for economic one and it has in several occasions caused drastic damages to the European economy. The quoted EC parliament report Principles of Quantum Key Distribution Quantum cryptography uses quantum mechanical effects for simultaneous generation of identical and absolutely random bit sequences at two distinct locations. These sequences are principally not accessible to a third party trying to tamper the procedure and, therefore, they can be used as keys for subsequent encryption. That's why this technology is also often referred to as Quantum Key Distribution (QKD). To operate QKD, on the one hand, a direct optical link between the two peers generating the key is required. This link can be either established through a dedicated optical fiber or through a free space line-of-sight connection. On the other hand a channel for public communication is needed, which can be a traditional network connection. The maximum distance, which can be bridged by a practical QKD system is currently limited to 20-100 km due to the unavoidable absorption and noise on the quantum channel. The maximum distance also depends on the method employed, the level of security desired and the expected performance in bits per second

Design refinement of communication systems applying range based simulations

Zsfassung in dt. SpracheElektronische Systeme und Schaltungen werden typischerweise so entworfen, dass sie ein spezifiziertes, ideales Verhalten erfüllen und mit nominalen Systemgrößen implementiert werden. Realisierungen von Systemen haben aber immer Abweichungen ihrer Systemparameter von der idealen Implementierung zur Folge. Prozess Variationen verschieben Bauteileigenschaften, Toleranzen erzeugen Abweichungen in der Realisierung und generelle Unsicherheiten verursachen Abweichungen des Systemverhaltens. Verbesserungen der Systemqualität sollen zu einem robusteren Verhalten führen und in dieser Arbeit speziell für Kommunikationssysteme gezeigt werden. Eine Schwankung von Systemparametern tritt insbesonders bei analogen und mixed-signal Systemen auf. Das Verhalten von analogen Systemen ist nicht nur durch seine nominellen Designparameter spezifiziert, es ist auch durch Parameterabweichungen die durch Implementierungsentscheidungen und Prozessvariationen verursacht werden beeinflusst. Traditionelle Multi-Run Simulationen können mit den gestiegenen Leistungsanforderungen in ihrer Simulationseffizienz nicht schritthalten. Klassische numerische Simulationen verlieren die Korrelation zu den beeinflussenden Faktoren.Die numerischen Resultate liefern einfach skalare Größen welche keine Informationen über Ursachen beinhalten. Techniken zur Verbesserung der Systemeigenschaften sind schwierig anzuwenden, da zuerst Korrelationen und Empfindlichkeiten bestimmt werden müssen um ein deterministische Optimierung zu erreichen. Eine Systemanalyse wird daher als erster und wichtigster Schritt erachtet um einen Designprozess welcher auf eine Verbesserung der Systemeigenschaften basiert, zu ermöglichen.Semi-Symbolische Simulationen sind eine neuartige Simulationstechnik welche das Potential haben diese Einschränkungen zu überwinden. Der kombinierte numerische und symbolische Modellierungs- und Simulationsansatz ermöglicht es die Simulationsgrößen gleichzeitig für einen ganzen Bereich von variierenden Systemparametern zu berechnen und damit den Multi-Run Aufwand auf einen einzigen Simulationslauf zu reduzieren. Die symbolische Darstellung des Simulationsergebnisses beinhaltet weiterhin Korrelationen zu den Systemparametern und ermöglicht eine inverse Verhaltensanalyse. Die Ziele dieser Arbeit sind es eine Simulations- und Analyseumgebung zu schaffen, welche eine integrierte Parameterauswirkungsabschätzung von Systemen mit Parameterabweichungen ermöglicht. Abweichungen von Systemgrößen und Parametern werden durch eine Bereichsbeschreibung modelliert und im folgenden Simulationsschritt berücksichtigt. Identifizierte Verfeinerungskandidaten sollen schrittweise modifiziert werden und dadurch die Systemqualität beziehungsweise die Robustheit und Zuverlässigkeit des Systems verbessert werden. Die symbolische Eigenschaft der Abweichungsdarstellung unterstützt die Identifikation von Verbesserungskandidaten. Die bereichsbasierte Systemantwort soll in seine beitragenden Unterbereiche zerlegt werden, um ein Maß für den Beitrag jedes Abweichungseffektes zum gesamten Systemverhalten zu bekommen. Eine durch eine Simulation (Semi-Symbolisch) geleitete Auswahl von Verbesserungskandidaten erlaubt eine effiziente Verbesserung der Systemqualität. Alle Methodiken werden schließlich in einem "`MARC refinement design flow"' kombiniert welcher Semi-Symbolische Simulationen, die Analyse und eine deterministische Identifikation von Verbesserungskandidaten in einer Umgebung erlaubt.Electronic systems and circuits are typically designed to fulfill a specified ideal behavior and are considered to be implemented by their nominal quantities. Realizations of system designs however always deviate in their system parameters from the ideal implementation.Process variations deviate component properties, part tolerances introduce variations to the system realization and general uncertainties add deviations to the system behavior. System quality improvements should result in a robust system behavior and primarily targets communication systems within this work. The variation of system parameters especially occurs in analog and mixed-signal systems and raises the question on how to efficiently analyze and improve their behavior. The behavior of analogue systems is not only specified by the nominal design parameters but is also influenced by parameter variations caused by implementation decisions and process variations. Traditional multi-run simulations do not keep pace in their simulation efficiency with the rising demand for computation power. Classical numeric simulations loose the correlation to causing factors. The numerical result simply provides a scalar quantity which does not hold any information on the causing contributor. System refinement techniques are difficult to apply as initially correlations or sensitivities have to be determined to achieve a deterministic optimization goal. A system analysis is considered to be the first and crucial step in a refinement design process. Semi-symbolic simulations are a novel simulation technique that provide the potential to avoid and overcome these restrictions. The combined numerical and symbolic modeling and simulation approach allows to compute the simulation quantities simultaneously for a complete range of varying system parameters. This reduces the multi-run effort of traditional numeric simulations to a single simulation run with the cost of an increased computation complexity. The symbolic representatives of the resulting simulation quantities keep the correlations to the system parameters and allow a backward behavior analysis. The objectives within this thesis are to create a simulation and analysis environment which allows a parameter impact estimation of deviated system models. Deviations of system quantities and parameters are modeled by range descriptions and considered in a following simulation step. Identified refinement candidates should be updated/modified iteratively to increase the system quality and to improve the robustness and reliability of the designed systems. The symbolic nature of deviation representations is considered to support the identification of refinement parameters. The range based system response should be decomposed into the contributing sub ranges giving, a measure on the impact of every sub ranges associated deviation effect on the overall behavior. A simulation (semi-symbolic) guided refinement candidate identification allows an efficient system quality improvement. All methodologies are finally combined in the "`MARC refinement design flow"' which supports the semi-symbolic simulation, analysis and deterministic identification of refinement candidates in one environment.10

Design refinement of communication systems applying range based simulations

Elektronische Systeme und Schaltungen werden typischerweise so entworfen, dass sie ein spezifiziertes, ideales Verhalten erfüllen und mit nominalen Systemgrößen implementiert werden. Realisierungen von Systemen haben aber immer Abweichungen ihrer Systemparameter von der idealen Implementierung zur Folge. Prozess Variationen verschieben Bauteileigenschaften, Toleranzen erzeugen Abweichungen in der Realisierung und generelle Unsicherheiten verursachen Abweichungen des Systemverhaltens. Verbesserungen der Systemqualität sollen zu einem robusteren Verhalten führen und in dieser Arbeit speziell für Kommunikationssysteme gezeigt werden. Eine Schwankung von Systemparametern tritt insbesonders bei analogen und mixed-signal Systemen auf. Das Verhalten von analogen Systemen ist nicht nur durch seine nominellen Designparameter spezifiziert, es ist auch durch Parameterabweichungen die durch Implementierungsentscheidungen und Prozessvariationen verursacht werden beeinflusst. Traditionelle Multi-Run Simulationen können mit den gestiegenen Leistungsanforderungen in ihrer Simulationseffizienz nicht schritthalten. Klassische numerische Simulationen verlieren die Korrelation zu den beeinflussenden Faktoren. Die numerischen Resultate liefern einfach skalare Größen welche keine Informationen über Ursachen beinhalten. Techniken zur Verbesserung der Systemeigenschaften sind schwierig anzuwenden, da zuerst Korrelationen und Empfindlichkeiten bestimmt werden müssen um ein deterministische Optimierung zu erreichen. Eine Systemanalyse wird daher als erster und wichtigster Schritt erachtet um einen Designprozess welcher auf eine Verbesserung der Systemeigenschaften basiert, zu ermöglichen. Semi-Symbolische Simulationen sind eine neuartige Simulationstechnik welche das Potential haben diese Einschränkungen zu überwinden. Der kombinierte numerische und symbolische Modellierungs- und Simulationsansatz ermöglicht es die Simulationsgrößen gleichzeitig für einen ganzen Bereich von variierenden Systemparametern zu berechnen und damit den Multi-Run Aufwand auf einen einzigen Simulationslauf zu reduzieren. Die symbolische Darstellung des Simulationsergebnisses beinhaltet weiterhin Korrelationen zu den Systemparametern und ermöglicht eine inverse Verhaltensanalyse. Die Ziele dieser Arbeit sind es eine Simulations- und Analyseumgebung zu schaffen, welche eine integrierte Parameterauswirkungsabschätzung von Systemen mit Parameterabweichungen ermöglicht. Abweichungen von Systemgrößen und Parametern werden durch eine Bereichsbeschreibung modelliert und im folgenden Simulationsschritt berücksichtigt. Identifizierte Verfeinerungskandidaten sollen schrittweise modifiziert werden und dadurch die Systemqualität beziehungsweise die Robustheit und Zuverlässigkeit des Systems verbessert werden. Die symbolische Eigenschaft der Abweichungsdarstellung unterstützt die Identifikation von Verbesserungskandidaten. Die bereichsbasierte Systemantwort soll in seine beitragenden Unterbereiche zerlegt werden, um ein Maß für den Beitrag jedes Abweichungseffektes zum gesamten Systemverhalten zu bekommen. Eine durch eine Simulation (Semi-Symbolisch) geleitete Auswahl von Verbesserungskandidaten erlaubt eine effiziente Verbesserung der Systemqualität. Alle Methodiken werden schließlich in einem "`MARC refinement design flow"' kombiniert welcher Semi-Symbolische Simulationen, die Analyse und eine deterministische Identifikation von Verbesserungskandidaten in einer Umgebung erlaubt.Electronic systems and circuits are typically designed to fulfill a specified ideal behavior and are considered to be implemented by their nominal quantities. Realizations of system designs however always deviate in their system parameters from the ideal implementation. Process variations deviate component properties, part tolerances introduce variations to the system realization and general uncertainties add deviations to the system behavior. System quality improvements should result in a robust system behavior and primarily targets communication systems within this work. The variation of system parameters especially occurs in analog and mixed-signal systems and raises the question on how to efficiently analyze and improve their behavior. The behavior of analogue systems is not only specified by the nominal design parameters but is also influenced by parameter variations caused by implementation decisions and process variations. Traditional multi-run simulations do not keep pace in their simulation efficiency with the rising demand for computation power. Classical numeric simulations loose the correlation to causing factors. The numerical result simply provides a scalar quantity which does not hold any information on the causing contributor. System refinement techniques are difficult to apply as initially correlations or sensitivities have to be determined to achieve a deterministic optimization goal. A system analysis is considered to be the first and crucial step in a refinement design process. Semi-symbolic simulations are a novel simulation technique that provide the potential to avoid and overcome these restrictions. The combined numerical and symbolic modeling and simulation approach allows to compute the simulation quantities simultaneously for a complete range of varying system parameters. This reduces the multi-run effort of traditional numeric simulations to a single simulation run with the cost of an increased computation complexity. The symbolic representatives of the resulting simulation quantities keep the correlations to the system parameters and allow a backward behavior analysis. The objectives within this thesis are to create a simulation and analysis environment which allows a parameter impact estimation of deviated system models. Deviations of system quantities and parameters are modeled by range descriptions and considered in a following simulation step. Identified refinement candidates should be updated/modified iteratively to increase the system quality and to improve the robustness and reliability of the designed systems. The symbolic nature of deviation representations is considered to support the identification of refinement parameters. The range based system response should be decomposed into the contributing sub ranges giving, a measure on the impact of every sub ranges associated deviation effect on the overall behavior. A simulation (semi-symbolic) guided refinement candidate identification allows an efficient system quality improvement. All methodologies are finally combined in the "`MARC refinement design flow"' which supports the semi-symbolic simulation, analysis and deterministic identification of refinement candidates in one environment.by Florian SchupferZsfassung in dt. SpracheWien, Techn. Univ., Diss., 2013OeBB(VLID)162118