关键词： Multi-physics problems   Newton-Raphson method   Gaussian belief propagation   Parallel scalability   Radiofrequency ablation  

摘要： The Finite Element Gaussian Belief Propagation (FGaBP) method is an iterative algorithm with abundant parallelism making it an alternative for the traditional Finite Element Method (FEM), especially for large multi-physics problems. In this paper, we extend the FGaBP method to solve the coupled electricalthermal problem that emerges in the modeling of radiofrequency ablation (RFA) of hepatic tumors. The strongest form of coupling algorithms, which is the Newton-Raphson (NR) method, is implemented in parallel using the localized computations of FGaBP. The parallel scalability of the FGaBP method is retained in the proposed algorithm by calculating local Jacobian matrices for each element and then updating the solutions for both electrical and thermal problems accordingly at each NR iteration. (C) 2020 Elsevier B.V. All rights reserved.

关键词： 网箱养殖   LoRa   数据监测   STM32F103   低功耗   4G传输  

摘要： 人们对海鲜的需求逐年增多,许多鱼类因为过度捕捞而数量骤减,对海洋生态造成了无法估量的破坏。在这一背景下中国政府从上世纪80年代就提出了“以养为主”的渔业发展策略,由此也带动了深海网箱养殖这一新兴产业的发展。但是目前网箱养殖行业仍存在监管不当、技术落后等问题,不仅污染了海洋环境、影响了海水养殖产品的质量,而且如果遇到台风等自然灾害或是不法分子进行偷盗,都很有可能对养殖户造成非常大的损失。针对以上问题并结合实际需求,本文设计了一种基于LoRa组网与4G传输的深海网箱养殖区域环境监控系统,该系统由主监测点、水质监测节点、图像监测节点、无线传输网络以及远程监控终端软件四部分组成,用于对养殖区域水质、气象、图像以及设备运行情况等数据进行实时监测,并提供远程控制功能,方便用户对设备进行控制,同时采用低功耗模式来降低系统功耗,起到延长蓄电池使用寿命的作用。本文首先介绍了系统总体设计方案,并分析了目前主流的几种无线传输方式。然后详细介绍了系统硬件设计与实现,系统硬件主要对主控电路板、水质传感器、气象传感器、图像采集模块以及通信模块等进行介绍,其核心控制器使用STM32F103RCT6芯片;系统软件分为嵌入式软件和远程监控终端软件,嵌入式软件主要实现数据的采集、传输、以及低功耗处理等,远程监控终端软件则实现数据的显示、分析、存储以及提供远程控制等功能。最后对系统各部分功能进行了调试。通过对各个模块功能性检测以及实验室联调测试和现场实测,证实了该系统能够实现对数据的实时采集与远距离传输,其中水质数据采集误差在0.78%以内,且采用低功耗模式下系统能耗明显降低。远程监控终端软件运行稳定,数据显示及存储等各项功能都正常。此外该系统安装维护简单,容错性好,使用成本较低,对于近海渔场环境监控具有很好的实用性,值得推广使用。

关键词： 农业物联网   低功耗传感器   新型储能器件   新型能量收集转换器件   超级电容器   纳米发电机  

摘要： 为了推进与完善我国的农业现代化,农业物联网被列为现代农业的核心发展方向之一。农业物联网是一种基于对农作物环境、生理参数进行感知监测、传输与分析,得出调控命令并执行以实现农田精细化、智能化、自动化管理的技术,包括农田参数感知监测层(传感器)、农田参数信号传输层(信号传输器件)以及系统应用层(系统决策与执行器)。其中,对环境、生理参数进行感知监测的各类传感器是农业物联网的基础。在农业物联网中,为保证传感器的正常工作,需要大量供能器件包括电池与电路。这些供能器件能否稳定运行将影响农业物联网的可靠性与稳定性。随着低功耗传感器的发展、能源危机的临近、绿色发展理念的逐渐深入以及生态文明建设的不断推进,人们对农业物联网中低功耗传感器的供能器件提出了新的要求,包括:小型化与集成化、低能耗(低化石能源消耗)、绿色等。此外,为了获取更多类型的农作物生理参数,人们对非规则结构处(如植物茎干、叶片表面等)低功耗传感器的供能需求逐渐上升。然而,传统供能器件难以满足上述要求。因此,本论文将以农业物联网中低功耗传感器的新型供能器件作为研究目标,对新型储能器件与新型能量收集转换器件进行研制,以满足柔性、小型化与集成化、低能耗、绿色等需求。本研究主要研究内容与研究结果如下所示:(1)基于PEDOT:PSS的柔性复合储能电极的研制本研究研制了一种基于PEDOT:PSS的柔性复合储能电极以满足农业物联网对非规则结构处低功耗传感器的供能需求。该柔性复合储能电极由柔性、高导电性、高电容性能的PEDOT:PSS与高稳定性、低导电性的2H MoS纳米片复合而成。结果表明:在电极制备与浓硫酸后处理过程中,MoS纳米片的晶体结构基本保持不变,复合电极中PSS链含量大幅降低;当2H MoS纳米片/PEDOT:PSS质量比为10%时,2H-P-H-10复合电极具有最高电容性能,为89 F g@0.1 A g,说明该复合电极具有高的电容性能;在低质量比(2H MoS纳米片/PEDOT:PSS≤10%)时,1T和2H MoS纳米片复合电极电容性能基本相同;而在高质量比(20%-40%)下,1T MoS纳米片复合电极电容性能高于2H MoS纳米片复合电极,说明2H MoS纳米片电容性能的主要影响因素是复合电极的导电性;经4000次恒电流充放电(GCD)循环,2H-P-H-10复合电极的电容保留率达到98%,说明该复合电极具有长使用寿命和高稳定性;最后,基于2H-P-H-10复合电极制备出三明治型超级电容器,分别置于植物叶片、茎干表面,并实现对低功耗LED的持续供能。综上,2H-P-H-10复合电极是一种柔性、高性能的储能电极,在农业物联网中非规则结构处低功耗传感器的供能上具有较大应用前景。(2)基于石墨烯的柔性小型化储能器件的研制为了在(1)的基础上进一步提升储能器件的小型化、集成化程度以便批量生产,本研究研制了一种柔性、高性能、非对称的平面叉指微型超级电容器(Micro-supercapacitor,MSC)。FGO-FrGO MSC由电化学剥离得到的表面功能化氧化石墨烯(Functional graphene oxide,FGO)纳米片与化学还原得到的表面功能化还原氧化石墨烯(Functional reduced graphene oxide,FrGO)纳米片复合而成。结果表明:FGO与FrGO纳米片表面含有丰富的官能团,且两种纳米片表面官能团存在差异;在弯曲、扭曲下,FGO-FrGO MSC表现出良好柔性;FGO-FrGO MSC最大面积比电容为7.3 m F cm@5 m V s,说明FGO-FrGO MSC具有高电容性能;经5000次GCD循环,FGO-FrGO MSC的电容保留率为100%,说明FGO-FrGO MSC具有长的使用寿命与优良的循环稳定性;最后,制备出“三串三并”MSCs置于植物叶片表面,对农业物联网中的低功耗温湿度传感器进行持续供能。综上,FGO-FrGO MSC是一种柔性、高性能、小型化的储能器件,具有极大前景被用作农业物联网中与低功耗传感器进行集成的小型化供能器件。(3)雨水能量收集转换的滤纸基水驱动纳米发电机的研制(1)(2)中研制的储能器件,难以解决农业物联网对化石能源高消耗的问题。为了收集转换雨水能量,以满足农业物联网中低功耗传感器的低能耗要求,本研究研制了一种滤纸基纳米发电机(Filter paper-based nanogenerator,FPNG)对雨水能量进行收集转换。结果表明:滤纸与改性MWCNTs墨水浆料的表面Zeta电位分别为-25 m V与-54.7 m V,均为负电位,说明滤纸上阴离子可通过静电吸附作用与雨水中阳离子构建出双电层且改性MWCNTs墨水浆料涂布在滤纸表面将增强滤纸对雨水中阳离子的吸附能力;将1 m M Na Cl溶液

关键词： 分类神经网络模型   低功耗设计   NV驱动  

摘要： 随着深度学习的快速发展，计算机视觉在图像识别分类领域获得可观的进步。基于对于人脸识别和物体检测的需求，催生出一些DNN分类模型的计算机视觉研究。DNN分类模型以一系列卷积神经网络为基础，经典的图片分类模型有Lenet-5、AlexNet、Resnet50等。层出不穷的新模型推高计算精度和正确性的同时，也推高计算复杂度和模型尺寸。一些神经网络框架并没有聚焦模型本身的推断问题，没有做出面向推理的优化，如caffe和tensorflow更多用于模型训练。这里对DNN分类模型的加速主要是从模型的推理入手，把模型的训练和推理分开，计算确定的模型本身，这对图片分类识别任务具有客观意义。　　同时随着市场对于超低功耗设备的智能化要求，边缘场景的神经网络推理逐渐成为新方向。低功耗场景需要考虑面积小、功耗低的平台，产品需要寻找一个平衡以满足更细场景要求，PULP可以实现不同指标的平衡。基于小而精的Risc-y系列CPU，这种可裁剪使用的SoC可以根据需求选用外设以进一步压缩功耗，实际asic功耗不超过一百毫瓦。目前PULP环境是基于RISC-V的开源SoC，可依据需要更换CPU核心和扩展SoC功能，构建开源SoC生态。　　本文介绍基于PULP神经分类网络推断的开发部署，从模型的训练、量化、编译、部署到主控平台的运行时环境，最后实现深度神经分类网络模型的推断任务。首先，基于不同spec的选配，本文确定加速器的硬件实现，并用zcu102平台（FPGA平台）做MCU，在Linux环境下驱动加速器ip以实现分类模型的推断，验证加速器的有效性与正确性。然后，提供基于PULP低功耗SoC环境下的深度神经网络推断方案，包含硬件平台和软件驱动。该方案面向caffe模型，解析并推断通用神经分类网络模型，优化内存占用和平台功耗。最后，本文通过Lenet-5模型分析比对加速器不同配置下的资源占用和功耗，同时对比PULP和102平台的资源占用和功耗，统计分析推断框架的执行效率和能耗。实验结果表明，基于PULP片上系统的推断硬件平台有着较低的功耗;相对zcu102片上系统，基于Linux环境推断运行时的NV驱动也有着较高的执行速度和能效。

关键词： 可穿戴式   运动感知   接入协议   低功耗  

摘要： 近年来,随着国家对足球运动的宣传以及足球运动的普及,人们对于足球运动也越来越重视。可以说,一个国家足球水平的提升离不开青少年足球运动的发展,而校园足球更是青少年足球运动的主力军。在校园足球训练中,对运动员体征数据的实时监测是必要的,这是了解运动员身体素质和健康状态的重要途径。现阶段也有一些针对校园足球运动的监测设备,但是因其复杂度高,架设困难,成本高等一些痛点,以至于应用受限。本文提出了如何以较小硬件尺寸、功耗来实现一款高集成度可穿戴智能感知终端及其接入系统。它需要在有限的硬件尺寸和功耗的条件下,需要同时满足:实时室外定位、运动状态感知、心率监测、百米以上距离的无线通信能力、以及多点(≥30个)高频次(每秒大于5次数据上报)接入容量、免用户开关的自动唤醒等能力。这其中涉及多项技术挑战,包括:1)在有限的硬件结构尺寸条件下,为保证一定的通信距离和较低的功耗,设计出相应的硬件方案和通信协议;2)在低成本与低功耗的前提下,完成运动状态的辨识;3)在免用户开关的情况下,完成系统低功耗的设计,并且实现低功耗休眠和自唤醒。针对该系统需要面临的技术挑战,本文的主要贡献如下:(1)设计了一种低功耗、高信道利用率的物联网接入方案。各接入节点(标签)采用周期性休眠工作模式,定期唤醒监听网关beacon指令,定期在指定时隙唤醒接入,节点射频开启时间仅占上电工作时间的18%,平均工作电流小于20m A;(2)提出了一种基于加速度感知的低复杂度人体跳跃行为识别算法。通过深入观测跳跃和跑动下加速度信号的差异,提出基于滞空时间长短为特征的跳跃行为辨识算法,该算法识别准确率约83%;(3)设计了一种免用户开关操作的硬件自休眠、自唤醒方案。通过低功耗的心率监测来决策标签的工作模式,从而在低功耗的前提下,完成标签硬件的自休眠和自唤醒;(4)完整实现了整个可穿戴式人体运动监测系统,包括可穿戴式佩戴产品硬件设计和软件开发、网关的硬件设计和软件开发,以及上位机系统的开发。其中,可穿戴式硬件在6cm*3cm*1cm尺寸下同时实现了多项功能,包括自休眠与自唤醒、GPS数据采集、运动姿态监测、运动速度采集、心率监测、长达150m的通信距离、低于20m A的平均工作电流、低于8%的丢包率。这是目前市场上同类产品中单位空间上集成度最高的可穿戴运动监测硬件,体现了总体方案设计的合理性和先进性。

关键词： 平面电容传感器   土壤湿度   介电常数   高频   低功耗  

摘要： 平面电容传感器是激励电极和感应电极处于同一平面的新型电容传感器,与常规的平行板式电容传感器相比较,具有电场单边穿透、信号强度灵活可调、层析成像等优点,广泛应用于湿度、厚度、孔隙度等材料特性的无损检测。土壤湿度是研究农业干旱及作物干旱的重要参数,在农业生产中有着重要意义,土壤中的微水分决定了农作物的生长发育和对肥料养分的吸收效率。本文研制基于平面电容传感器的低功耗土壤湿度测量系统,实现对土壤湿度的有效测量,同时具有低功耗、无线通讯等特点。通过分析平面电容传感器的工作原理和土壤湿度测量系统的实际需求,提出了基于平面电容传感器的低功耗设计方案。该方案的硬件系统包括单片机核心模块、激励模块、电容转换模块、滤波模块、幅相检测模块、人机交互模块、无线通讯模块、电源管理模块等。采用锂电池供电,且电压等级简明,电源方案高效,核心处理器及其他元器件均选用低功耗器件,实现整个测量系统的功耗控制。测量系统以MSP430F5529单片机为核心,负责集中调度其他各模块运行并对信号进行处理和运算。由振荡电路产生高频激励信号,需在控制成本和功耗的前提下,产生频率达兆赫兹级别且波形稳定的正弦波信号。电容转换模块将传感器的电容值变化转换为正弦信号的波形变化,并由后续电路捕捉,该模块难点在于传感器输入阻抗非常高,输出信号很微弱,并且容易受到噪声信号的干扰。为解决信号的高频率与单片机的低功耗之间的矛盾,设计幅相检测方案获取激励信号与响应信号之间的幅值比和相位差,通过该模块减轻核心处理器的采样和运算压力。无线通讯模块主要是为实现与各平台通信和无线传感器组网等功能。本文设计了测量系统软件,包括主监控程序、系统初始化模块、AD采样模块,中断模块、人机交互模块、无线通讯模块等。主要实现了系统休眠控制、数据筛选和计算、结果显示与无线通信等功能。其中算法部分主要特点是精确性和快速性,算法包括数据预处理和湿度计算,数据预处理是指对采集的一组数据进行异常值剔除以及均值滤波,计算土壤湿度值是根据标定实验获得的幅值比和相位差与实际土壤湿度之间的函数关系。针对土壤湿度测量的实际需求研制探针式平面电容传感器并设计实验。将平面电容传感器通过柔性铜箔材料设计成探针式,再将设计的测量系统与电容传感器结合,应用于土壤湿度测量。设计了标定实验、湿度测量实验、功耗实验以及无线通讯实验。实验结果表明:系统精度高,功耗低,稳定性强,可以有效地实现土壤湿度的测量等功能。

摘要： 2月26日,清华大学公布一项名为"触发装置及类脑计算系统"的发明专利,该专利于2020年11月20日申请,申请公布号为CN112418412A。根据背景技术,大数据信息网络核智能移动设备的蓬勃发展产生了海量的非结构化信息,伴生了对这些信息的高能效处理需求的急剧增长。传统冯诺依曼架构芯片采用总线通信、同步、串行和集中的工作方式,遵循摩尔定律增加密度,预计在未来10到15年内微缩将到达物理极限,发展必将受到根本性限制。

关键词： 高能物理实验   灵敏型探测器   硅像素芯片   低功耗抗辐射控制模块   RISC-V处理器  

摘要： 以粒子对撞机等大型科学装置为代表的高能物理实验是当今物理学的一个重要研究课题。硅像素芯片是目前位置灵敏型探测器的研究热点。随着高能实验研究的深入，像素芯片的复杂程度随之增加。现有硅像素芯片通常采用简单的片上低精度数字化与逐行扫描式读出。新型硅像素探测器在大面积像素阵列扫描控制、在线实时数据处理、低功耗和抗辐射等方面提出新要求。随着集成电路技术的快速发展，在像素芯片中集成微处理器变得可行。微处理器拥有集成度高、功耗低、执行速度快、易编程等优势，能实现像素芯片中像素阵列智能扫描控制、内部寄存器灵活配置、在线实时数据处理等功能，能够减小数据通量、降低功耗、提高像素芯片综合性能。本论文针对像素探测器芯片的控制需求，设计了一款基于RISC-V的像素芯片低功耗抗辐射控制模块芯片。本文主要完成以下工作:　　1.基于RISC-V开源指令架构的处理器蜂鸟E203设计了一款硅像素芯片控制模块，控制模块内核采用二级流水线设计，顺序执行，兼容RV321基础指令集;并扩展了像素扫描控制自定义指令集Pixel:控制器的数据存储器和指令存储器采用工艺IP，并进行了抗辐照加固设计;采用门控时钟、电源门控等方案实现了低功耗设计，内核功耗为71.337mW，相比未加入低功耗设计节省了43.96％;2.根据像素探测器芯片的结构，设计了像素扫描模块，该模块具有控制像素阵列扫描方式、扫描分辨率和扫描区域等功能。该控制模块具备完善的SPI、IIC等接口，从而合理的减少外部资源的消耗:　　3.基于ASIC设计流程，采用国产GSMCR013工艺完成了控制模块的后端物理实现。利用EDA工具进行逻辑综合，验证了50MHz时钟下时序收敛，然后通过APR工具完成像素芯片控制模块的版图，最终版图通过了时序验证和物理验证。　　目前，该芯片已完成设计，芯片整体面积大小为2859.88μm×2854.98μm，功耗为184.1768mW，满足低功耗硅像素芯片设计要求。

关键词： 语义分割   DFANet   多线程   PID控制  

摘要： 随着人工智能的发展,生活中越来越多地出现人工智能的应用。冰壶机器人就是在冰壶领域将人工智能技术与机器人技术相结合的产物,目标是可以通过决策、投掷、擦冰等配合,完成冰壶竞技任务。在这个过程中,擦冰机器人涉及机械结构设计、视觉感知处理、决策与控制,也是最为复杂的一个角色。在此背景下,本课题研究基于语义分割算法的地壶机器人运动控制,在地壶场地上模拟冰壶场地上的擦冰机器人运动。地壶机器人的硬件结构主要包括视觉模块、底盘模块和控制中枢三部分,视觉模块用于获取地壶机器人视角下的外部环境信息,底盘模块通过对麦克纳姆轮控制实现指定运动,控制中枢对视觉信息进行语义分割,同时给出底盘控制指令,完成等待、跟随和返程三种动作。本论文首先对语义分割算法进行研究。地壶机器人运动控制要求实时性,因此需要综合考虑语义分割算法的复杂度和推理时间。本课题对比了FCN、Seg Net、UNet和ENet等经典语义分割网络,并对一种实时语义分割网络DFANet进行改进,通过对DFANet结构压缩、引入多线程加速等方式,在损失少量的分割精度的情况下保证算法实时可用。其次论文对麦克纳姆轮底盘的运动控制进行研究。首先分析了麦轮的运动学原理,针对麦克纳姆轮电机存在死区、四轮速度指令运动不均衡问题,研究利用PWM信号对速度指令进行映射关系,并针对该映射关系中的参数不足和无法直接测量麦克纳姆轮转速的问题,使用一种基于观测底盘运动状态的参数测量方式,实现机器人的全方位准确移动。最后论文研究了基于视觉传感器的地壶机器人跟随控制问题。论文将机器人位置闭环问题转化为图像中地壶像素坐标的位置闭环问题,同时限于语义分割速度,论文采用非均匀时间间隔的PID方法进行控制。将语义分割算法、PID跟随控制算法移植到地壶机器人平台,实现了地壶机器人的等待、跟随和返程三种运动模式。