稳像式火控系统实车训练装置的研制

该训练装置可以在安装稳像式火控系统的坦克上完成射击基础练习的训练与考核.它以单片机为核心,在射击操作与实车相同的条件下,具有自动检靶,自动记录发射数、命中数,自动变换目标,自动报警,自动评定和显示成绩等功能.射手可独自在坦克内操作,自行开始练习,自我检查操作结果.     

用8097单片机访问16位RAM中的奇地址字

MCS96系列单片机的外部总线宽度是可以编程控制的.为了达到访问16位RAM奇地址空间中的字,需要特殊的硬件结构支持.笔者讨论了两种方案,并进行了比较分析.     

实时图像的采集与显示

本文介绍了一个实时图象采集与显示系统,较为详细地说明了系统的工作原理,分析了各部分的实现过程。特别是本系统中引入多体存储器存储图象的方法,改善了数据接口的带宽,实现了图象数据采集、存储、传送的实时操作。     

8098单片机作为火控微处理器的应用能力

从８０９８单片机结构特性、内部资源状况出发,根据火控计算机的一般要求,论述８０９８单片机作为火控微处理器的可能性和应用场合,并提出在应用过程中需注意的一些问题。     

基于计数器的处理器核性能分析与优化

随着处理器微体系结构日益复杂,性能分析在处理器研制过程中的作用越来越重要。常用的性能分析方法是建立性能模型,该方法主要用于研制初期的设计空间探索,如果用于微体系结构级的分析和优化,速度和精度都会成为限制因素。提出了一种基于计数器的性能分析方法,该方法以项目组已经完成的一款处理器核的硬件实现代码为基础,在处理器核外部添加一个专用性能监测单元,收集微体系结构分析和优化需要的各种事件,并通过结果分析器对统计的事件进行分析,得到微体系结构实现的性能受限因素。采用此方法,在FPGA原型系统上对SPEC CPU2000测试程序运行时的性能受限因素进行了分析,并根据分析结果采取了相应的优化措施,优化后的处理器核性能得到了明显提升。     

众核处理器访存链路接口的FPGA验证

面向众核处理器提出一种访存链路接口的现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)验证平台,用于对处理器访存链路关键部件进行功能及可靠性测试。提出片上读写激励自动产生与检查机制、以太网接口硬件用户数据报协议(User Datagram Protocol,UDP)协议栈和FPGA芯片间多通道并行链路三项关键技术并进行设计实现。实验结果表明提出的各项关键技术功能正确,不仅丰富了功能验证中随机激励产生及结果验证的手段,而且实现了对链路数据检错和多lane间延迟偏斜纠正逻辑的可靠性测试与评估。经过该平台验证的访存链路接口在实际芯片中通过了功能正确性测试,证明了验证的有效性。     

二维矩阵卷积在向量处理器中的设计与实现

为了加快卷积神经网络模型的计算速度,便于大规模神经网络模型在嵌入式微处理器中的实现,以FT-matrix2000向量处理器体系结构为研究背景,通过对多核向量处理器体系结构的分析和对卷积神经网络算法的深入研究,提出将规模较小的卷积核数据置于标量存储体,尺寸较大的卷积矩阵置于向量存储体的数据布局方案。针对矩阵卷积中数据难以复用的问题,提出根据卷积核移动步长的不同动态可配置的混洗模式,通过对所取卷积矩阵元素进行不同的移位操作,进而大幅提高卷积矩阵数据的复用率。针对二维矩阵卷积由于存在数据相关性进而难以多核并行的问题,提出将卷积矩阵多核共享,卷积核矩阵多核独享的多核并行方案。设计了卷积核尺寸不变、卷积矩阵规模变化和卷积矩阵尺寸不变、卷积核规模变化的两种计算方式,并在主流CPU、GPU、TI6678、FT-matrix2000平台进行了性能对比与分析。实验结果表明:FT-matrix2000相比CPU最高可加速238倍,相比TI6678可加速21倍,相比GPU可加速663 805倍。     

反导指控系统处理器与操作系统选用研究

反导火力单元指控系统对计算机性能的要求很高,以往单核心串行处理的模式已经不能满足其数据处理速度要求。因此,针对反导新的需求,对反导火力单元指控系统处理器与操作系统的选用进行了研究,通过对仿真试验结果数据的分析,给出了选用建议。     

数字波束形成技术(DBF)在雷达中的应用

数字波束形成技术是天线波束形成原理与数字信号处理技术相结合的产物,其广泛应用于阵列信号处理领域。由于电磁工作环境的恶化和大量射频干扰的存在,在极低的信干噪比(SINR)条件下进行目标检测和信息提取十分困难。对于阵列系统,往往采用自适应数字波束形成(ADBF)技术,来抑制强干扰和方向性干扰对有用信号的影响。介绍了数字波束形成器的基本原理及其DSP的实现结构。     

基于LPC3250的小型无人机航姿系统的设计

航向和姿态是无人机飞行控制系统的重要参数,传感器系统是整个无人机飞行控制系统的核心。采用LPC3250ARM9处理器、MEMS传感器以及存储器设计无人机航姿系统,完成传感器的数据采集与处理,获得无人机的航姿信息,最后进行数据传输。将Linux操作系统嵌入到无人机航姿系统中,实现系统的实时任务调度和进程管理。结果显示,该系统达到了无人机航姿系统的小型化、低功耗、高精度的目标。