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关键词： 图像超分辨率   深度学习   轻量化   实时性   FPGA  

摘要： 随着移动设备与物联网设备的普及,对于能够在资源受限环境中高效执行的图像处理算法的需求日益增长。基于深度学习的图像超分辨率技术作为一种能够改良图像质量的关键技术,在许多领域都有着重要的应用价值,包括医疗成像、安全监控、卫星遥感以及民用电子领域。在这些领域中往往需要快速处理大量的图像数据,提供实时且高质量的图像内容。然而,早期的超分辨率算法无法进行高质量的图像重建,近年来的算法结构复杂并且对于计算资源要求极高,难以满足边缘设备的实时性要求。针对以上问题,本文从算法与硬件协同设计的角度出发,提出了一种软硬件一体化解决方案,实现在边缘设备上的实时高质量图像超分辨率处理。本文的主要工作内容如下: (1)针对边缘计算中图像超分辨率算法需要同时满足高重建质量与低复杂度的问题,设计了一种高效轻量化的超分辨率算法。该算法基于残差学习机制进行构造,结合像素注意力机制与残差块内短跳跃连接方案,在几乎不提升算法复杂度的同时获得了较好的算法性能。与主流算法IDN相比,本文算法在四个标准测试集(Set5、Set14、BSD100、Urban)上的平均性能相近,而其参数量下降了63.1%,在相同GPU上的推理时间下降了71.7%。 (2)针对边缘计算中对于图像重建的实时性要求,基于本文算法搭建了高速FPGA硬件架构。包括合理规划电路中子模块的数据流以及资源分配,降低数据传输时延。对于其中的卷积操作进行高并行展开计算,提高卷积计算效率。基于流水线的设计思想对像素注意力模块进行优化设计,使其可以与卷积模块进行流水工作,提升了整个硬件电路的数据吞吐量。采用优化的查找表方案实现了Sigmoid函数与双三次插值权重生成单元,降低了建立查找表所需的存储资源。 (3)基于Xilinx XC7K325T FPGA对所设计高速硬件架构进行实现,完成功能仿真与时序验证,分析硬件设计方案对于片上资源的利用率并进行综合性能对比。该硬件实现方案在工作频率为100 MHz时,与CPU相比平均推理速度达到3.66倍,并且功耗大幅降低,通过实验分析说明该电路在性能与功耗之间取得了较好的平衡,适合应用于边缘计算场景。

摘要： 随着汽车科技的不断发展，汽车智能仪表系统作为车载信息交互界面的重要组成部分受到了越来越多的关注。智能仪表系统能够以数字化的方式显示车辆的关键信息，为驾驶者提供所需的实时数据和功能。其中，硬件电路设计起到了关键的作用，决定了该系统的性能和稳定性。

关键词： 无线信道   信道模拟器   高速电路设计  

摘要： 无线信道是决定无线通信系统性能的关键因素,设计无线通信系统时必须充分了解无线信道的特性,然而现实中的无线信道敏感多变,直接对无线信道的特性进行测试不是一种高效的方法。信道模拟器能够模拟电磁波在无线信道中传播时所受到的影响。研究人员利用信道模拟器便可在实验室中,对电磁波信号受特定的无线信道影响的结果进行重复测试。 本文完成了信道模拟器数字硬件部分的设计,该信道模拟器可用于模拟具有9个收端和24个发端的复杂无线信道。本文的主要工作内容如下: 第一,确定信道模拟器数字硬件部分的总体架构。首先分析信道模拟器的应用场景,接着确定硬件设计指标,最后根据设计指标将信道模拟器的数字硬件部分划分为前端采集单元,数字基带单元和数字中频单元。 第二,完成信道模拟器数字硬件部分的设计。信道模拟器的数字硬件部分的三个单元均由多张硬件板卡组成。根据指标要求,确定硬件板卡的形状大小,所使用器件型号,器件在板卡上布置位置,并完成器件外围电路的设计。 第三,完成每张硬件板卡的性能测试。测试内容包括电源芯片的输出电压和电源纹波大小,时钟信号的频率和相位噪声,高速数字信号的眼图结果,每个通道的信号带宽。最后根据测试结果,分析并总结每张硬件板卡的改进方案。 本文完成了9收24发的信道模拟器的数字硬件部分的设计,该信道模拟器不仅可用于模拟民用通信中的复杂的无线信道,还可用于模拟雷达通信中信号互相干扰的情景,具有广泛的应用场景。

关键词： 生态环境监控系统   硬件设计   软件开发   功能模块  

摘要： 生态系统是包括空气、水、土壤等多个相互依存的子系统的复杂有机整体。然而，近些年来人类活动和污染物排放的增加引发了生态系统的破坏，影响了人类社会的可持续发展。为了保护生态系统，我们首先需要对其进行监控，确定生态环境的破坏程度和影响因素，然后提出有效的修复策略。生态环境的监控，能够更好地了解环境污染的成因，提高环保工作的效率。　　在传统的生态环境监控系统中，存在一个显著的问题，即告警反应不够及时。这种滞后可能导致在数据出现异常或系统发生故障时，后台监控系统无法立刻触发相应的异常响应，从而严重妨碍了运维人员在预警管理和紧急事件处理中获得实时信息的能力。此外，传统的数据采集过于单一，采取维护人员现场记录监测站数据的方式来采集数据，由于缺乏考虑生态环境监控系统实时被监控数据波动变化的特点，导致监控数据冗余和设备故障的消息滞后性。　　为此，本文设计并实现了一个面向保护区的生态环境监控系统，通过使用Zabbix和Python模块集成气象、水质、土壤传感器的数据采集和数据监测，实现了对生态环境的全面监控，其中包括生态环境预测算法，可以实现监测数据的动态分析;同时，设计生态环境异常检测算法和图像识别目标检测算法，根据画框算法可精确定位异常因素和区域，实现图像监控。最后，生态环境监控系统对异常事件进行及时告警，方便相关人员进行处理。　　论文的主要研究内容包括基于Zabbix和Python的监测告警系统设计方案、接入生态环境硬件采集设备、提出算法模型以保障监控系统的可靠性，以及对监控系统的功能、性能和可靠性进行测试。

关键词： 疲劳试验机   动态校准   硬件设计   软件系统  

摘要： 疲劳试验机能够测量试件在循环力作用下的疲劳寿命,被广泛应用于航空航天、汽车、船舶等行业,因此确保疲劳试验结果的准确性对于工程实践是至关重要的。目前,对疲劳试验机的校准普遍采用“静标动用”的方法,即只对疲劳试验机进行静态校准,而在具体使用过程中却是使用动态力,这就会导致动态力误差的产生从而影响疲劳试验机的使用效果。本文以疲劳试验机的动态力为研究对象,建立了疲劳试验机的多自由度振动模型,分析了不同因素对疲劳试验机动态力误差的影响;进行了疲劳试验机动态校准系统的软硬件设计;设计并完成了疲劳试验机的校准实验,对实验结果进行分析,验证了疲劳试验机动态校准软硬件方案的可行性。主要研究内容如下: (1)分析了疲劳试验机内置力传感器安装位置对动态力误差的影响,并基于电磁谐振疲劳试验三自由度力学振动模型,对该疲劳试验机的动态力误差来源进行了分析,推导出其动态力误差公式,详细地讨论了不同因素对动态力误差的影响。 (2)根据动态力误差的理论分析结果,研究了惯性力修正的方法,进行了疲劳试验机动态校准系统的总体方案设计,并对所要用到的设备进行了选型分析,同时确定了力传感器和位移传感器的安装固定方式。 (3)根据所设计的疲劳试验机动态校准系统的硬件组成,利用Lab VIEW平台对疲劳试验机动态校准系统的软件进行开发。该软件主要包括静态实验模块、动态校准实验模块和数据查询模块,能够实现对力传感器和位移传感器数据的采集和处理,完成疲劳试验机校准结果的计算。 (4)利用所设计的疲劳试验机动态校准系统,设计了疲劳试验机的动态校准实验方案,完成了九组校准点的动态校准实验,证明了所设计的动态校准系统的可行性。对校准结果进行了不确定度分析,得出疲劳试验机的分辨力和惯性力求解误差对校准结果的不确定度影响最大。

关键词： 数据采集   低功耗   多采集模式   分段存储   波形录制  

摘要： 数据采集是信息技术领域的一个关键组成部分,它在计算机与外部环境之间构建起一座信息交互的桥梁,是实现信息获取的核心途径。在当今时代,数据采集技术在诸如无人机自动巡航、分布式基站管理以及智能监控哨所等多个应用领域发挥着重要作用。鉴于在复杂多变的环境中长时间稳定运行的需求日益增加,对采集设备的微型化和低功耗性能提出了更高的要求。本研究旨在针对微型化、低功耗以及多样化采集模式等关键技术和功能指标,设计并实现一种微型低功耗高速数据采集模块,并开发波形记录等相关功能。具体研究工作如下: 1)完成高速数据采集模块示波器模式的整体设计。采用低功耗模数转换器和系统级芯片进行数据采集,实现最高采样率为1 GHz的高速数据有效采集,结合多条件可选的数字触发机制以及多类型多时基的数字抽取降采样技术,完成基本的示波器采集存储,最大工作功耗低于14 W。 2)根据硬件电路的需求设计硬件电路原理图。基于上电顺序要求对电源需求进行分析并设计电源树及具体电源分支电路原理图;根据研发需求以及器件操作的可行性,分析配置功能的设计,采用多种配置模式结合,适应于实际设计需求;并针对信号输入要求及垂直灵敏度指标要求,对信号调理电路各级硬件设计电路,确认各级增益调节设计;合理构建电路,实现模块板卡尺寸微型化,长边≤13.5 cm,短边≤10 cm。 3)通过波形录制采集模式实现波形捕获率指标。对波形捕获率的指标进行分析,采用分段存储的的设计思想,设置示波器模式之外的波形录制模式;通过对DDR3的工作机制及存取指令分析,结合Xilinx用于FPGA设计的MIG IP核读写时序,通过DDR3分段存储实现波形录制模式的数据采集存储方案,实现波形捕获率20000 wfm/s的指标。 完成硬件设计与逻辑编程之后,搭建验证测试平台,进行各项功能的实验性调试。在确保信号准确性基础上,实现功能的完整性,并确保低功耗等关键性能指标满足预定的设计要求。

关键词： 矢量信号发生原型系统   FPGA   硬件电路设计   CX8242K射频芯片  

摘要： 矢量信号发生器在通信系统的设计与仿真中扮演着关键角色,是通信与通信对抗研究不可或缺的基本组件。它在雷达、移动5G通信、卫星通信等多个领域均有着广泛的应用。随着中美科技贸易战的加剧,高性能射频收发芯片面临禁运与技术封锁。因此,研究基于国产射频收发芯片的矢量信号发生原型系统具有重要意义。 本论文设计的矢量信号发生原型系统的硬件方案采用ARM协处理器+FPGA+射频收发芯片的架构,用于实现大带宽的矢量信号发生原型系统。其中,ARM协处理器采用Xilinx公司的ZYNQ7020,FPGA采用Xilinx公司的XCVU13P型FPGA,射频收发芯片采用杭州城芯科技公司的CX8242K型芯片。CX8242K是目前国内量产的高性能射频收发芯片,上海复旦微电子目前已经具备管脚兼容的ZYNQ7020芯片,此外管脚兼容的XCVU13P芯片已经研发出来,但并未量产。现阶段本系统主要为了验证CX8242K芯片的射频性能和软件系统开发,因此,ARM协处理器与FPGA芯片目前还采用进口器件,后期再换成国产芯片方案。此外硬件方案中的电源、时钟缓冲、内存等芯片都具备国产替换芯片。 矢量信号发生原型系统的软件系统由上位机软件、AWGN信号发生模块、调制信号发生模块组成。其中,上位机软件与ZYQN7020芯片通过串口进行交互,进行参数配置,AWGN信号以及2ASK、MPSK、2FSK、16QAM等调制信号发生模块在VU13P芯片中实现,生成的基带数字信号通过JESD204B协议发送给CX8242K射频芯片,最终输出矢量射频信号。 测试结果表明,该矢量信号发生原型系统可以产生AWGN信号、扫描干扰、梳状干扰以及调制信号。通过频谱仪对信号的EVM和眼图等指标进行测量,结果表明生成的矢量信号质量较好。因此,基于国产CX8242K射频收发芯片的矢量信号发生原型系统具有一定的实际应用价值。

关键词： HEVC   帧间预测   编码单元划分   硬件设计  

摘要： 高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)作为新一代技术成熟、应用广泛的视频编码标准,在大幅提升视频压缩效率的同时,其计算复杂度也急剧增加,导致相关编码器的硬件设计与实现难度增加。帧间预测作为视频编码中压缩效率最高的一环,其算法的压缩效果与硬件设计直接影响着视频编码的编码效率与编码性能。同时,在现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)这类半定制硬件平台上研究,有利于对视频编码专用芯片的进一步研究与实现。本文旨在研究HEVC编码标准中帧间预测的算法优化与硬件实现,基于视频图像的运动特征和纹理信息对帧间预测算法进行优化,并实现了其硬件架构的设计与验证,主要研究内容如下: 首先,对帧间预测算法进行优化。本文基于图像块的运动信息,对帧间预测中编码单元(Coding Unit,CU)搜索深度范围进行预先界定,在CU划分时提前终止;基于图像块的纹理信息,减少预测单元(Prediction Unit,PU)划分中所需要计算的模式数量。通过这3种优化方向,对HEVC标准的帧间预测算法进行优化,减少CU划分与PU划分时的搜索深度遍历的复杂度,减少率失真代价计算次数,从而优化算法的编码时间,提升编码效率,并利于在硬件中实现。 接着,验证优化算法的编码效率与编码性能。与标准编码软件(HEVC test Model,HM)16.0中的标准算法相比,本文算法在低延时配置下编码时间减少了51.9%,而码率只增加了1.2%,峰值信噪比减少了0.055d B;在随机存取配置下编码时间减少了57.8%,码率增加了0.9%,峰值信噪比减少了0.069d B。因此,本文算法在大幅减少编码时间的同时,基本保持了视频编码质量,有效地降低了帧间预测的计算复杂度。 最后,实现了帧间预测模块的硬件架构设计与功能验证。对运动估计模块、最优块划分模块和变换量化模块这3个核心模块进行了硬件设计实现与验证,并对帧间预测模块进行了整体的设计验证。

关键词： 镜头阴影矫正   硬件设计   UVM验证方法学   功能验证   覆盖率分析  

摘要： 物联网和人工智能的发展推动了高清视频终端设备对图像质量的高要求。图像信号处理器(ISP)芯片是这些设备的核心,主要负责优化原始图像数据。镜头阴影矫正(LSC)算法作为ISP中的重要环节,能够有效改善传感器失真带来的成像问题。此外,随着集成电路技术进步,芯片规模越来越大,验证工作变得至关重要。UVM(Universal Verification Methodology)作为通用的验证方法学,凭借随机生成测试激励和覆盖率驱动的特点,提高了验证效率并缩短了开发周期。 本文针对车载ISP芯片中的LSC算法硬件模块进行了深入研究,基于网格法LSC算法进行了模块硬件设计,并基于UVM验证方法学构建了模块级验证平台,以确保LSC算法硬件模块的功能正确性。论文首先介绍了LSC算法的原理,包括镜头阴影现象的成因、LSC算法的基本原理以及不同矫正方法的比较。然后,详细阐述了基于网格法的LSC算法硬件模块设计,包括模块划分、整体结构、端口定义和算法实现。在验证方面,本文从UVM框架、通信方式、运行机制等方面对UVM验证方法学进行了全面介绍,并基于此理论基础,搭建了UVM验证平台。该平台包括驱动器、监视器、序列发生器、代理器、参考模型、计分板等组件,通过这些组件的协同工作,实现了对LSC算法硬件模块的全面验证。在仿真结果分析部分,本文对寄存器读写测试、算法特性测试、安全模块测试等进行了详细分析,一共通过了19组定向测试用例以及100组随机测试用例。并结合波形分析,确保了模块各功能的正常实现。最后,通过收集代码覆盖率和功能覆盖率,对验证的完备性进行了评估,其中代码覆盖率达到了93.89%,功能覆盖率达到了100%,达到项目要求,确保了验证工作的高效性和准确性。