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关键词： 冰雪观测气象站   激光雪深传感器   激光雨滴谱传感器   ARM Cortex M3  

摘要： 本文基于ARM Cortex M3的激光雪深传感器与激光雨滴谱传感器,设计了一套ARM Cortex M3冰雪观测采集器的冰雪观测系统,可实现野外长时间稳定运行,观测数据可信、可靠。该冰雪观测系统能准确获取降水状态、降水量、降雪深度等数据信息,为2022年北京冬奥会提供气象保障服务,并为实现我国北方地区以及高山高原地区的冰雪气象自动观测提供试点。

关键词： 江门中微子实验   数据获取系统   硬件设计   软件开发   性能测试  

摘要： 江门中微子实验(Jiangmen Underground Neutrino Observatory，JUNO)主要物理目标是测量中微子质量顺序和精准测量振荡参数，针对实验40GB/s的高通量性能需求，需要设计开发一个大型的分布式数据获取系统。数据获取系统(Data Acquisition System，DAQ)负责电子学原始数据读出、组装、在线处理和存储等任务。这种大型分布式系统开发需要通过长期的团队协作才能实现，论文主要工作包含系统部署研究和性能测试，是系统研制的必要环节，与各模块代码开发工作相辅相成，具有重要的工程应用价值。　　系统部署研究包括集群部署和软件部署。集群部署为系统运行提供了硬件环境，模拟电子学数据发送源和可视化监测原型软件开发为系统运行提供了外部软件工具。在这两部分工作的基础上进行的系统性能测试，既助力了系统开发优化，又完善了集群和软件部署方案。　　系统性能测试是为了了解分析系统运行状态，第一步进行的是性能基准测试和方案选择;第二步主要是在高能所集群进行的功能完善性测试和读出模块性能测试;第三步是在昆山集群进行的传输协议对比测试和集群部署验证;最后是在江门集群进行的全数据流性能测试，以及集群与软件部署方案研究。　　到论文截稿为止，已经完成了2kHz事例率的性能测试和1.5kHz事例率的稳定性测试，前者是设计指标的2倍，后者是设计指标的1.5倍。通过上百个Git提交的性能测试和部署研究，获得了性能优异、运行稳定的数据流软件，以及数据获取系统集群与软件部署方案，为江门数据获取系统的最终研制打下来一个坚实的基础。

关键词： 椭圆曲线   Verilog   SM2   SHA-256  

摘要： 随着计算机与电子通信技术的高速发展,数据安全传输变得越发重要。密码技术是中国三大安全核心技术之一,其对于信息的安全传输提供了有力的保障,在我国信息安全方面发挥了重要作用。2010年12月17日国家密码管理局发布的SM2算法基于椭圆曲线体系,该算法加密速度快、安全性高且资源消耗少,因此在多个领域使用SM2算法替换RSA算法。本文从密码学基本原理出发,详细介绍了密码学中有限域及椭圆曲线体系相关基础知识,其主要包括素数域基础、二进制域基础、椭圆曲线的定义及其基本概念以及椭圆曲线体系内的点运算。然后对SM2加密算法进行分析,介绍SM2加密算法中所需的多种子算法。最后针对SM2加密算法的各个子算法进行硬件实现并对其进行仿真与验证。本文使用Verilog硬件描述语言对SM2加密算法进行硬件设计。根据SM2加密算法设计了以下模块:有限域运算层中的模加模块、模减模块、模乘模块以及模逆模块;椭圆曲线体系中的点加模块、倍点模块以及点乘模块;SM2算法加密过程中的密钥派生模块以及SHA-256算法模块。其中SM2加密算法及其子模块主要采用状态机的设计方法。SHA-256算法模块可支持流水线运算具有较高的吞吐率。本文在完成硬件设计后对于上述模块进行仿真与验证。仿真结果表明该设计需要65666等效逻辑门,其可在52.2Mhz的频率下完成素数域中的加密运算。

关键词： 脑电信号   卷积神经网络   癫痫检测   低功耗  

摘要： 癫痫是一种比较常见的神经系统疾病,通常需要通过患者的脑电图进行检测。记录患者的癫痫发作情况,对了解和跟踪患者的病情有着重要的意义。但是,采集病人癫痫发作时的脑电信号比较困难,另外通过脑电图进行人工癫痫检测需要耗费大量精力。因此,实现癫痫的实时智能检测具有重要意义。传统的癫痫检测技术主要基于特征工程和传统机器学习,存在特征提取复杂、且准确率较低等问题。随着人工智能技术的兴起,神经网络和深度学习技术开始被用于癫痫检测,大幅提升了检测准确率。然而,该方法计算复杂度较大,导致较大的处理功耗和硬件开销。针对这一问题,本文重点研究基于神经网络的低功耗智能癫痫检测硬件设计。首先,本文调研了国内外相关工作,对现有癫痫的检测方法进行了分析和对比,包括基于传统机器学习的方法和基于神经网络的方法。总结了现有方法面临的问题,并对本文的章节结构做出了介绍。其次,针对现有工作的问题,在算法层面,本文设计了低复杂度癫痫检测模型,基于一维卷积神经网络,在保证准确度的同时,将网络规模进行了深度压缩,以减少模型参数量和计算量。同时,本文还对网络模型进行了有利于低功耗硬件设计的调整。通过以上优化,大幅降低了基于神经网络的癫痫检测模型的规模,为在硬件层面降低处理功耗和硬件开销打下了基础。同时,在硬件层面,本文设计了神经网络唤醒技术、模块级操作数隔离技术、存储读写跳零技术、乘加器跳零技术和通道处理跳零技术等,并在FPGA上进行了实现。具体工作包括:设计了神经网络唤醒技术,极大降低了神经网络计算开启频率;设计了模块级操作数隔离技术,避免了不工作模块无效的电平跳变;设计了存储读写跳零技术,跳过输入以及计算过程中零值的读写;设计了乘加器跳零技术,跳过输入含零值的乘法计算;设计了通道处理跳零技术,跳过对所有数据都是零值的通道的处理。通过以上技术,大幅降低了癫痫检测硬件处理功耗。最后,对设计的基于神经网络的低功耗智能癫痫检测硬件进行了测试与分析,本文设计的低复杂度智能癫痫检测硬件在Bonn标准数据集上达到了99.5%的硬件准确率,采用1MHz的时钟频率,癫痫检测时间为0.8ms。另外,对基于Artix-7FPGA的XC7A35T1CSG324C芯片进行了资源占用和功耗分析,动态功耗小于710μW,静态功耗为70m W,资源占用为959个查找表和622个寄存器。

关键词： 高速以太网   天地一体化网络   数据传输   FPGA  

摘要： 卫星通信网络不易受地面环境的影响,可覆盖地面范围大,是网络全球化背景下一个十分有潜力的发展方向。地面模拟卫星高速通信实验是研究天地一体化网络的重要手段,为了推动天地一体化网络的发展,研究卫星组网通信功能,本文设计了以FPGA（Field Programmable Gate Array）芯片为核心的硬件平台,该平台包含了四路SFP（Small Form-factor Pluggable）接口,两路UART（Universal Asynchronous Receiver/Transmitter）串口通信电路,8路TLK2711高速接口,并设计相关的可编辑逻辑程序完成业务传输、协议转发、管控包插入和组包等功能。具体工作如下:第一,首先根据项目实际接口需求,分析设计了FPGA传送板原理图。传送板采用Xilinx公司的Kintex-7系列芯片,型号为XC7K325T-FFG900。外部DDR3存储芯片容量高达2Gbps,可存储大量的AOS（Advanced Orbiting Systems,高级在轨系统）帧数据;FPGA与CPU板通过UART通信方式进行数据交互;局域网端设计了四路原理连接一致的光纤SFP接口,收发数据线连接至BANK 116和BANK 117,并通过可编辑时钟芯片为千兆以太网和万兆以太网提供高精度差分时钟源;基带端设计8路TLK2711高速接口用于连接卫星设备,保证业务与管控包数据的正确收发。第二,学习1G/2.5G Ethernet PCS/PMA or SGMII核与10G Ethernet Subsystem核设计原理与使用方法,利用Verilog HDL硬件描述语言与VIVADO开发软件完成两路千兆以太网和两路万兆以太网收发模块设计开发,并设计了以太网业务数据的过滤、AOS帧封装模块等逻辑功能,通过标签交换的方式在数据链路层实现AOS帧数据转发,并将其逻辑功能转化为bin文件通过JTAG接口烧写入实际硬件平台进行功能调试,最终实现多个PC端之间的通信功能。第三,与合作团队一起完成组网平台搭建以及功能测试,实现卫星节点通信的功能模拟。组网包含了三大平面功能:管理平面、CPU控制平面以及FPGA传送平面,其中FPGA传送平面主要包括业务与管控包传输。在PC端之间利用PING对业务传输功能进行测试,通过网络封包分析工具Wireshark与在线调试工具Chipscope分别在PC端网口数据与FPGA传送板的数据报文进行对比分析。组网系统经过多次长时间测试表明,该系统丢包率低,同时验证了卫星网络数据在数据链路层基于标签交换转发机制的可行性,为天地一体化网络的发展提供一定参考价值。

关键词： 频率分集阵列雷达   阵元脉冲编码雷达   主瓣欺骗式干扰   发射信号硬件设计  

摘要： 随着电子元器件的发展,干扰机产生的干扰信号日益逼近真实目标反射回的电磁波。由于传统的相控阵雷达发射方向图只与角度有关,难以获取目标更多维度的信息,使得主瓣欺骗式干扰严重影响了传统雷达对目标的检测性能与跟踪能力,给雷达抗干扰算法带来了巨大的挑战。波形分集阵列雷达是对发射信号加入微小的时延、频率偏移或者脉冲编码的一种新体制雷达,提供了目标更多维度的信息,为目标检测、杂波抑制以及抗干扰技术等研究提供了新的思路。同时波形分集阵列雷达在发射端需要进行信号调制,使得其在系统设计以及干扰处理更加复杂。因此研究波形分集阵列雷达发射信号的硬件设计与抗干扰技术具有十分重要的意义。本文主要针对频率分集阵列雷达和阵元脉冲编码雷达这两种波形分集阵列雷达体制,对波形分集阵列雷达的硬件设计与抗干扰技术展开研究,主要工作可归纳为:1、建立频率分集阵列(Frequency Diverse Array,FDA)-多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)和脉冲编码(Element Pulse Coding,EPC)-多输入多输出(Multiple-Input and Multiple-Output,MIMO)这两种波形分集阵列雷达体制下目标和干扰的信号模型。首先,介绍了基于数字射频存储技术下干扰机产生欺骗式干扰的工作原理,其次分析了频率分集阵列雷达体制下发射方向图的特性,以及目标和主瓣欺骗式干扰回波信号的表达式,发现在发射端加入微小的频率步进量使得FDA-MIMO雷达具有距离角度的耦合特性,导致主瓣干扰和目标在发射维度的存在差异,故能在发射-接收维度上区分出目标和干扰。在此基础上分析了阵元脉冲编码雷达的发射方向图特性,以及该体制下的目标和干扰的回波信号的表达式,发现在发射端加入脉冲编码使得EPC-MIMO雷达具有脉冲角度的耦合特性,导致主瓣干扰和目标在脉冲维度上存在差异,因此在发射-接收维度上也能区分开目标和干扰,并通过仿真验证了波形分集阵列雷达抗主瓣欺骗式干扰的有效性。2、针对波形分集阵列雷达发射模块硬件设计以及系统实现方案的问题展开研究。首先分析了相控阵、MIMO、FDA-MIMO以及EPC-MIMO雷达体制下的发射信号构成,总结需要在FPGA中搭建的模块;其次基于FPGA开发和实现各模块,并将功能仿真的结果与MATLAB信号处理的各节点数据进行对比分析,验证设计的波形分集阵列雷达发射硬件模块的有效性。最后介绍了团队自研的波形分集阵列雷达系统的方案,并将设计的发射模块配置在不同工作模式下,通过对实测数据进行分析,验证对目标探测以及干扰检测的能力。3、针对EPC-MIMO雷达主瓣欺骗式干扰抑制的问题展开研究。首先分析了在阵元脉冲编码雷达体制下转发式主瓣欺骗干扰和目标的信号之间的差异。其次研究出利用干扰和目标的脉冲编码不匹配来抑制主瓣干扰的方法。最后配置波形分集阵列雷达发射模块工作在EPC-MIMO模式下进行外场抗干扰实验,并与MIMO模式下的实测数据处理结果进行对比,结果表明所提EPC-MIMO雷达抗主瓣欺骗式干扰算法的干扰抑制性能提高了10dB。

关键词： FPGA   瞄准检测系统   硬件设计   目标配准   双相机  

摘要： 射击运动在军事领域与竞技体育领域扮演着非常重要的角色,科学的射击训练方法一直是国防研究的重要课题。随着社会信息化程度的加深,越来越多的瞄准训练系统应运而生。目前主流的训练系统有两类:第一类依靠激光、红外等信号的接收和发出完成射击线路的模拟,忽略了射击者的瞄准状态和瞄准过程的记录且训练环境单一;第二类基于图像传感器与枪械相结合,将获取图像的中心作为击中点,具有直观记录射击者瞄准过程的优势,但单独使用短焦相机或长焦相机往往具有明显的不足,前者无法观察远距离目标,后者无法保证图像中心与射击线路保持一致。为了弥补这个缺陷,提升射击训练效率,本文结合现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)和图形处理单元(Graphics Processing Unit,GPU)的低功耗、小型化优势,设计了一款便携式的双相机瞄准检测系统,该系统将短焦相机和长焦相机集成于头盔之上,分别负责拍摄枪械准星与目标物体和对远处目标物体的放大成像,实现对射击者瞄准视角的复现和射击者射击过程与射击状态的记录。同时可以通过图像匹配算法将所拍摄的枪械准星匹配到目标对应位置上,解决了远距离目标无法进行瞄准效果检测的问题。主要内容如下:1.分析了射击瞄准训练系统的功能需求,确定了双相机瞄准检测系统的总体架构和分模块的设计方案,采用FPGA和GPU的异构架构,通过FPGA的流水线处理模式完成对720×580@200Hz分辨率双相机数据的获取、传输、缓存,再通过GPU的图像处理能力完成目标配准。2.完成了射击瞄准训练系统硬件平台的设计。完成了图像信息获取模块、双相机转接模块、信息主控模块和图像处理模块的电路原理图、印制电路板(Printed Circuit Board,PCB)、以及器件选型设计,研制了互补金属氧化物半导体(Complementary Metal Oxide Semiconductor,CMOS)电路板、相机配置板、双相机转接板、GPU底板,完成了射击瞄准训练系统中的硬件双目相机系统。3.完成了射击瞄准训练系统FPGA逻辑设计与实现。利用FPGA进行逻辑功能的实现,具体内容包括:在图像信息获取模块,FPGA通过集成电路总线(Inter-Integrated Circuit,I2C)对相机参数进行配置并接收来自相机的高速低压差分信号(Low-Voltage Differential Signaling,LVDS);在转接模块通过串口通信完成对于双相机的同步控制以及数据接收整合,并通过串行器/解串器(SERializer/DESerializer,Ser Des)协议对相机数据进行串并转换,完成相机数据的板件传输;在主控模块利用FPGA内部的IP核完成基于AXI通信协议的实现,完成DDR的读写控制以及PCIe通信等。4.建立了瞄准效果检测算法,并完成了GPU软件设计。通过边缘检测、直线检测、以及特定的搜索准则确定十字的中心坐标;采用尺度不变性优良的SURF算法进行特征匹配,将以十字为中心的360×290的区域作为短焦相机图像特征搜索的面积,并以局部互相关信息最大的区域作为最终的匹配区域,从而提高算法的运行速度和准确率;将算法移植到GPU上运行,完成了对两幅720×580图像的目标配准。5.完成了双相机瞄准系统的研制,开展了十字特征提取与不同瞄准效果的测试,验证了模块功能以及系统总体功能,实现了对于射击者瞄准过程的记录以及瞄准效果的检测,并对系统进行了总结分析。

关键词： 边缘设备   脉动阵列   协处理器   数据复用   稀疏网络   负载均衡  

摘要： 当前随5G物联网时代的到来,节点间的数据传输速度得到了极大地提升。在此基础上大量数据在中心节点和边缘节点设备上的处理速度问题将决定着物联网设备数据传输能力及智能化水平。因此本文所进行的关于SK等新型高精度神经网络专用硬件电路的设计与研究工作就是当前在物联网与智能化结合的大背景下,基于边缘设备算力小、功耗要求低的特点,传统的通用硬件方案并不适合的情况下,针对当前SKnet等新型神经网络结构以及边缘设备中应用越来越广泛的稀疏网络结构,通过构建稀疏网络专用脉动阵列硬件推理结构和SK卷积关键硬件电路以实现更高效、更加适合边缘设备的硬件推理新方案。文中整体硬件方案是基于脉动阵列结构所设计的,因而权重与数据得到了极大的复用,芯片同内存之间的数据传输压力得到减小。这种特殊的阵列计算结构在加大计算并行度的同时,也通过利用流水线方法提升了架构整体的数据吞吐量;其次利用量化、剪枝技术显著缩小深度神经网络模型大小,使得深度神经网络模型在边缘设备上传输与部署成为可能;针对SKnet中的特殊的全局平均池化和全连接层非线性变换环节本文设计了关键硬件推理结构以减小其在推理速度提升过程中带来的瓶颈问题;神经网络硬件加速推理结构作为协处理器,在设计过程中可以结合大多数神经网络运算特点为其设立协处理器指令,使得协处理器具备一定的可编程性,大大增强了硬件推理结构应用的灵活性,以适用于其他复杂的模型推理任务;最后针对边缘设备中所常用到的稀疏网络模型本文提出了基于权值分组得稀疏网络硬件推理结构,实现了兼顾阵列计算的密集性与最大程度地去除稀疏性所带来的不必要的零计算目标。通过在ZYNQ XC7Z020 FPGA上实现部署并实际测试得到单个该稀疏神经网络推理结构进行密集推理与70%稀疏推理时峰值吞吐量分别为21GOPS与70GOPS,功耗仅为1.93W,能效比分别为10.9与36.3。在单个稀疏神经网络推理结构实现的基础上,本文又利用ZYNQ-7 ZC706 FPGA集成并部署了四个相同的稀疏网路处理结构用以实现四核并行推理,针对多核稀疏网络处理结构在并行化推理过程中产生的负载不均衡问题,文中提出并采用了基于贪心策略的调度准则对硬件利用加以优化,成功实现了并行化推理的同时进一步提高硬件资源利用效率的目标。最终四核并行稀疏网络推理结构在进行密集推理与70%稀疏推理时峰值吞吐量分别为为84GOPS与336GOPS,总体功耗为3.93W,能效比可达到24.79与99.12。

关键词： 数据采集系统   联锁保护系统   硬件设计   软件开发  

摘要： 随着北京正负电子对撞机对撞能量和取数效率升级项目(BEPCⅡ-U)、高能同步辐射光源(HEPS)，以及国内一些其它加速器建设项目的启动，对超导高频腔和高功率输入耦合器的需求量日益增加。为了满足各大加速器对耦合器和高频腔的需求，先进光源技术研发与测试平台(PAPS)应运而生。为了同时满足耦合器和高频腔批量测试中，以及高能光源高频系统正式运行时对数据采集和联锁保护的需求，本论文研发了一套模块化、集成化、自动化程度高，且易于移植的数据采集和联锁保护系统。　　研发的数据采集系统主要包含三个部分，分别是慢信号采集系统、射频信号采集系统，以及高频丢束诊断系统。使用横河公司的PLC模块研发了慢信号采集系统，完成对温度、压力、流量等慢变化信号的采集，并输出相应的联锁信号;基于低电平控制系统的射频前端和FPGA板卡研发了射频信号采集系统，完成对射频信号的采集和处理，并输出相应的联锁信号;此外，基于NI PⅪ系统开发了高频丢束诊断系统，完成对束流丢失时刻高频系统中各射频信号和束流信号的采集和处理，明确是否为高频系统故障引起的束流丢失。通过研发的数据采集系统，可对高频设备进行全面的监控，在发生故障后快速查明故障原因，提高加速器运行的稳定性和可靠性。　　联锁保护系统用于在设备发生故障时，提供及时的联锁保护。首先基于商业的ZYNQ开发平台搭建了16通道的联锁保护系统，完成了联锁保护程序的开发。对该联锁保护系统进行了测试，各项功能满足预期目标，明确了实现联锁保护功能的硬件需求，验证了使用Xilinx ZYNQ芯片完成联锁保护功能的可行性。随后根据HEPS高频系统对联锁保护的需求，设计了54通道联锁保护系统的硬件电路，并完成了PCB板卡的制造。设计了54通道联锁保护系统的机箱，完成了整套系统的集成。通过使用FPGA实现联锁保护功能，对联锁信号的响应速度更快，能够更好的保护高频设备不被损坏。　　数据采集与联锁保护系统的控制软件基于实验物理与工业控制系统(EPICS)完成，数据的存储使用Archiver Appliance完成。为了贯彻模块化和分布式的设计原则，数据采集系统和联锁保护系统开发有嵌入式Linux系统，实现了EPICS的内嵌。为了提高系统的自动化程度，使用EPICS的扩展模块Sequencer开发了自动控制程序，基于Python语言开发了数据采集程序、数据分析程序和联锁事件筛选程序。　　将研发的数据采集和联锁保护系统应用到了耦合器自动老练、HEPS增强器高频腔测试，以及北京正负电子对撞机的故障诊断中，各个子系统工作正常，满足预期的目标。研发的数据采集与联锁保护系统后续也将在进一步完善后应用于HEPS高频系统中。

关键词： 地磁探测   信号处理系统   FPGA   硬件设计  

摘要： 地下空间目标探测技术在铁磁性矿物定位、城市地下空间搜索等方面有着广泛的应用。而基于电磁感应的地下空间目标探测技术由于不受地形影响,且有效探测深度大等优点,从而得到了广泛的研究。 论文主要完成了电磁探测系统中弱信号检测部分的设计与实现。根据地磁探测系统的设计指标,开展了基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的地磁探测信号处理系统的算法流程和硬件设计等工作。首先根据信号处理系统的指标,设计了基于软件无线电理论的正交解调的弱信号检测算法,并完成了相应的硬件方案设计及芯片选型;其次,设计了信号处理系统硬件电路,包括前端电路模块、ADDA子卡模块以及信号处理器模块等,并完成了相应的原理图与印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)的设计;再次,对设计的信号处理系统进行硬件及软件调试;最后搭建了地磁探测系统调试平台,测试了信号处理系统的各项性能指标并分析了处理结果。 测试结果表明,论文设计的地磁探测信号处理系统可有效检测出1u V级信号,基于FPGA的地磁探测信号处理系统的各项性能指标均符合设计要求。