LS-DSP路由器的低功耗设计

LS-DSP是用于航天图像处理的数字信号处理器,内部的协处理器由处理元PE阵列构成。路由器则是实现PE阵列网格互连的专用部件,也是操作最频繁的部件。如何降低处理器功耗,提高算法的执行效率是一个非常重要的研究课题。针对LS-DSP路由器的电路进行门控时钟的低功耗设计改进,并以算法为例进行了控制、执行过程功耗分析和比较。实验结果表明,改进结构的路由器降低功耗76%。     

基于自适应算法的锥面共形天线阵列方向图综合

以弹载共形相控阵雷达导引头天线为应用背景,将共形天线技术与自适应阵列处理技术相结合,通过欧拉坐标变换,建立了基于有向阵元的锥面共形天线阵列方向图模型,应用了一种基于最大信噪比准则的自适应算法对锥面天线阵列进行了方向图综合。该算法通过对副瓣区域干扰信号的迭代得到一组最优复加权矢量,仿真结果表明该算法可以在三维空间实现对主波束指向以及副瓣电平的控制。     

二维 DFT 和 DCT 的 Systolic 阵列

超级计算中一个活跃的研究领域是将某些有限和,如离散富里叶变换(DFT)、离散余弦变换(DCT),映射到多处理机阵列上。本文首先通过二维DFT的行列分解算法流程图,给出了计算二维DFT的二种Systolic阵列:一种是由N_1个处理器组成的线性阵列,所花时间步为O(N_1N_2)(设二维DFT为N_1×N_2长的),与行列分解算法在单处理机上顺序执行所花时间相比,加速比为O(N)(设N_1=N_2=N)。这一结果无论是在时间消耗,还是在PE数量上都是目前最优的。另一种是由N_1×N_2个处理器组成的矩形阵列,所需时间为O(N_1+N_2),与行列算法在单处理机上顺序运行所花时间相比,加速比为O(N~2)(这里仍假定N_1=N_2=N)。本文还给出了二维DCT的与二维DFT相似的Systoilc阵列结构。不难将上述阵列推广到多维的情况。     

基于垂直阵列的相干信源二维测向新方法

针对远场窄带相干信源的二维DOA估计问题,提出了一种基于垂直阵列的解相干算法,利用垂直阵列模型特性,在3个线性子阵列进行分维处理运算。在每一个维度,运用空域平滑算法构建数据协方差矩阵实现解相干,并结合ESPRIT算法分别估计信源与各线阵的夹角,利用其中一个角度来组合其他两个角度,实现参数配对。仿真实验结果显示,相较于空域平滑DOA矩阵法,算法的稳定性、估计精度都较高,适用于低信噪比和短快拍情况。     

任意形状传感器阵列波束优化的反演方法

针对常规的波束设计方法应用到实际任意形状阵列时不能有效获得期望最佳波束图,提出了一种基于模拟退火算法的任意形状传感器阵列多波束优化反演设计方法,实现了任意形状传感器阵列多波束的设计.通过改进波束优化反演的目标模型有效实现了波束优化,基于实际阵列模型的设计思想有效克服了因阵列模型失配带来的影响.方法具有宽容性、灵活性,为...     

面向众核处理器的阴阳K-means算法优化

传统阴阳K-means算法处理大规模聚类问题时计算开销十分昂贵。针对典型众核处理器的体系结构特征,提出了一种阴阳K-means算法高效并行加速实现。该实现基于一种新内存数据布局,采用众核处理器中的向量单元来加速阴阳K-means中的距离计算,并面向非一致内存访问(non-unified memory access, NUMA)特性进行了针对性的访存优化。与阴阳K-means算法的开源多线程实现相比,该实现在ARMv8和x86众核平台上分别获得了最高约5.6与8.7的加速比。因此上述优化方法在众核处理器上成功实现了对阴阳K-means算法的加速。     

原核细胞仿生自修复电路设计

仿生电子阵列是模拟生物体自修复机制,具有在线自修复能力的新型电路.针对基于真核细胞的仿生电子阵列配置存储消耗大等不足,在比较真核细胞、原核细胞基因结构的基础上,提出了一种基于原核细胞的仿生电子阵列结构,设计实现了差分二进制相移键控调制电路,通过仿真验证了该结构的有效性.     

后置维纳滤波和可调波束成形器的语音信号增强

针对自适应波束形成滤器会带来误差噪声,提出一种两级滤波器结构的语音增强方法。第1级由一个可调滤波器与4个麦克风阵列的求和波束形成器组成。通过一个控制信号控制波束形成滤波器。第2级是一个维纳滤波器,通过两个相邻的主输出定向光束之间的互相关实现信号功率谱估计,该估计是基于两个相邻定向光束的噪声输出是来自两个独立的噪声源,语音输出源来自同一个信号源。仿真结果表明,算法可以提高信噪比约6 db。     

基于声矢量传感器阵列的近场声源两步定位算法

针对传统算法中多维搜和索运算量大的问题,首先结合ESPRIT和纯方位估计方法,提出了一种基于声矢量传感器阵列的近场源两步定位算法;然后,利用常规的阵列流形矩阵,结合矢量传感器的ESPRIT定位算法,实现了单传感器的方位角和俯仰角的估计;最后,通过最小二乘估计的方法实现了声源的定位。随后的仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于Toeplitz矩阵重构的嵌套阵DOA估计算法

针对DOA估计中可测信源数目不足的问题,提出了一种基于Toeplitz矩阵重构的嵌套阵DOA估计算法。首先设计二级嵌套阵,通过对阵列接受信号进行积处理,将阵列扩展为虚拟均匀线阵,然后利用处理后的信号重构Toeplitz矩阵,通过特征值分解,结合MUSIC算法在阵元数目小于信源数目条件下实现了高精度DOA估计。算法增加了阵列孔径,提高了阵列自由度。而且在低信噪比和小快拍下情况下也具有较好的性能。仿真结果证明了算法的有效性。     

前馈网络在状态识别中的应用

介绍了前馈网络的结构,BP算法以及算法的推导过程,并对算法做了一些改进.然后将该算法应用于抽油机减速箱的状态识别,给出了识别结果.实验表明,基于BP算法的前馈网络在识别的精度和自学习方面都优于传统方法.     

基于DSP的SMI方法快速实现研究

空时自适应处理(STAP)权值计算有数据域和均方域两种方法,分别以QR分解和样本协方差矩阵求逆(SMI)方法为代表.QR分解方法可以映射到脉动阵上并行实现,但实现复杂且设计成本较高;SMI方法实现则相对简单,但需要对样本协方差矩阵直接求逆.首先考察了不同矩阵求逆方法的内在并行性,基于DSP支持的片内并行技术,提出并实现了SMI方法的单DSP分块并行处理,进一步给出了数值稳定性分析和改善方法,实验结果证明了方法的有效性.     

潜艇作战模拟系统的体系结构

介绍了两种潜艇作战模拟系统的体系结构,对两种体系结构的实现方式进行了比较,并对采用ＤＩＳ体系结构开发潜艇作战模拟系统的有关问题进行了初步探讨。     

基于MAS的DSS自主协作运行体系结构模型研究

针对分布式卫星系统(DSS)自主协作运行特征,分析现有DSS体系结构,利用MAS理论与方法,提出一种适应动态、复杂不确定环境的DSS两级系统层次的混合体系结构模型.同时根据多星协作和星内自治的需求,给出一种较为通用的面向自主协作的卫星控制结构Agent模型,并讨论了该结构中各Agent组成、功能及相互联系.     

稀疏卷积计算高效数据加载与输出缓存策略

针对现有神经网络加速器在处理稀疏神经网络时存在的数据加载效率低、乘加资源利用率低、输出缓存寻址逻辑复杂等问题,提出了稀疏卷积计算高效数据加载与输出缓存策略。将属于同一输入通道的非零输入特征图像数据和非零权重进行全对全乘累加运算,降低了非零数据配对难度,提高了乘加资源利用率;通过采用输入驻留计算,以及密集型循环加载特征图像数据,大幅减少了数据片外调取次数;优化了输出缓存设计,解决了现有方案中存在的输出缓存地址访问争用、存储拥塞等问题。实验表明,与采用类似架构的细粒度脉动加速器相比,在处理单元面积上减少了21.45%;在数据加载速度方面平均提高了117.71%在平均乘法器利用率方面提高了11.25%,达到89%。     

基于FPGA的带回溯的Smith-Waterman算法加速器的设计与实现

针对传统的Smith-Waterman硬件算法加速器未保存回溯路径而无法回溯的问题,通过将计算路径存入外存,在FPGA平台上基于脉动阵列实现了带回溯的Smith-Waterman算法加速器,详细阐述了算法加速器回溯设计中的关键技术以及算法加速器的系统结构.实验表明,与传统的解决方案相比,带回溯的算法加速器最高可获得161倍加速比,能够有效提高带回溯的Smith-Waterman算法执行效率.     

针对多振源密频及波动线谱主动控制的改进算法及试验

为了让船舶机械主动隔振装置在线谱频率波动和多振源密频耦合等实船复杂工况下,仍能取得良好的振动线谱主动控制效果,研究了以多通道窄带Fx-Newton算法为基础的改进算法,提出了窄带滤波相位失真的自适应补偿器,使控制算法对线谱频率波动具有高鲁棒性;研究了多参考信号Fx-Newton算法,从多振源分离提取互不相关的多参考信号,从而解决多振源密频线谱控制难题。实验结果表明,改进窄带FxNewton算法对频率波动线谱的主动控制效果良好,并且对两个激振器或两台空压机组激励出的密频波动线谱也能进行稳定、高效的主动控制。     

基于神经网络信息融合技术的卫星定姿算法

姿态确定系统是卫星姿态控制系统中的重要组成部分,卫星姿态确定的精度直接影响卫星控制精度.为得到高姿态精度,针对由惯性测量单元(Inertial Measurement Unit),红外地平仪和太阳敏感器组成的卫星姿态确定系统,分别采用BP网络算法和径向基(RBF)网络算法对不同的姿态敏感器的输出数据进行融合,并用STK(Satellite Tool Kit)数据进行了仿真.仿真分析结果表明这两种学习算法均可以提高卫星定姿精度,相对而言,RBF网络无论是精度上还是收敛速度上均优于BP网络.     

基于压电薄膜传感器的穿戴式健康监测体域网系统

为实现脉搏、呼吸、血压等重要生理信号的连续运动监测,研制了一种基于压电薄膜传感器的穿戴式健康监测体域网系统。体域网系统利用放置于弹性织物(腰带、腕带)内部的压电薄膜传感器获取人体脉搏波、呼吸波等生理信号。根据压电薄膜传感器监测到的呼吸信号的几何特征提出一种状态识别算法,可区分站立、走、跑、坐、躺、睡眠等状态。利用脉搏波传导时间与血压的关系计算佩戴者的收缩压和舒张压,实现无压迫血压监测。系统通过蓝牙实现体域网节点的互通信,利用穿戴显示设备和移动终端实现数据显示,实现了脉搏、呼吸、血压的连续运动监测。