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基于排序分組碼本的糾錯(cuò)譯碼優(yōu)化算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)基于猜測(cè)隨機(jī)加性噪聲的通用糾錯(cuò)譯碼算法中碼本容量大、譯碼速度慢的問題,，提出一種基于排序分組碼本的糾錯(cuò)譯碼優(yōu)化算法,。對(duì)待譯碼序列分段，按照信息位碼重大小對(duì)各碼段進(jìn)行排序,，再按照碼重值對(duì)碼段進(jìn)行分組,，產(chǎn)生每組的碼本，以組的形式進(jìn)行譯碼,。經(jīng)仿真驗(yàn)證表明,，優(yōu)化算法譯碼速度相比于噪聲猜測(cè)譯碼算法提升了一倍，誤碼性能與極大似然譯碼算法性能基本一致,，驗(yàn)證了算法有效性,。

發(fā)表于：2024/6/24 13:03:19

基于LabWindows/CVI的飛機(jī)油量系統(tǒng)故障檢測(cè)和修理[嵌入式技術(shù)][航空航天]

現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)直升機(jī)油量采集和顯示系統(tǒng)的排故方式多采用系統(tǒng)聯(lián)試,，不能快速準(zhǔn)確地定位故障?；贚abWindows/CVI設(shè)計(jì)開發(fā)了油量系統(tǒng)故障診斷測(cè)試程序,，既可以單獨(dú)測(cè)試系統(tǒng)中某一個(gè)部件，又可以系統(tǒng)聯(lián)試,。通過對(duì)串行數(shù)據(jù)的分析,，均可以快速判定油量信號(hào)變換器或油量指示器的故障情況。該診斷方法易實(shí)現(xiàn),，有助于彌補(bǔ)現(xiàn)階段直升機(jī)油量系統(tǒng)故障檢測(cè)和修理手段的不足,，具有一定的應(yīng)用前景。

發(fā)表于：2024/6/24 13:03:18

基于FPGA的電磁繼電器在線測(cè)試系統(tǒng)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

電磁繼電器在現(xiàn)代國(guó)防軍事,、工業(yè)自動(dòng)化以及交通運(yùn)輸?shù)阮I(lǐng)域應(yīng)用廣泛,，當(dāng)系統(tǒng)中的電磁繼電器發(fā)生失效時(shí)將影響整個(gè)電氣系統(tǒng)的可靠運(yùn)行。為了提高電氣系統(tǒng)的可靠性,，需要檢測(cè)繼電器的特性參數(shù),，以評(píng)估其工作性能并提高其穩(wěn)定性。針對(duì)電磁繼電器觸點(diǎn)易失效問題,，設(shè)計(jì)了一套基于FPGA的電磁繼電器在線測(cè)試系統(tǒng),。采用鐵路繼電器作為試品，分析繼電器的各項(xiàng)特性參數(shù),，并選取能反映其觸點(diǎn)退化程度的時(shí)間參數(shù)進(jìn)行測(cè)試,。這種能夠應(yīng)用于多型號(hào)繼電器的便攜式在線測(cè)試系統(tǒng)，可實(shí)時(shí)檢測(cè)繼電器吸合和釋放過程中的電壓變化波形并進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ),，為后續(xù)繼電器的性能狀態(tài)評(píng)估提供了數(shù)據(jù)支撐,，也為電磁繼電器的維修維護(hù)提供了參考數(shù)據(jù)。

發(fā)表于：2024/6/24 13:03:16

基于RISC-V的硬件管理控制器設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

隨著云計(jì)算,、大數(shù)據(jù)等先進(jìn)計(jì)算產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,，基于硬件的管理模式實(shí)現(xiàn)智能化管理具有重要意義?；赗ISC-V核心設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)一種硬件管理控制芯片,，利用網(wǎng)絡(luò)通信工具，實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)用系統(tǒng)的有效管理,?；赨VM驗(yàn)證方法學(xué)構(gòu)建驗(yàn)證平臺(tái)進(jìn)行仿真驗(yàn)證，基于FPGA構(gòu)建芯片原型驗(yàn)證平臺(tái)與上位機(jī)進(jìn)行協(xié)同驗(yàn)證與穩(wěn)定性測(cè)試,。物理設(shè)計(jì)采用40 nm工藝,，設(shè)計(jì)頻率為250 MHz。

發(fā)表于：2024/6/24 13:03:14

基于SiP技術(shù)的信號(hào)處理通道設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][航空航天]

隨著軍用無人機(jī)等航電系統(tǒng)不斷朝著小型化,、智能化,、綜合化的方向發(fā)展,，如何有效滿足裝備的低SWaP（Size，Weight and Power）要求成為一大難題,。介紹了某型寬帶綜合化數(shù)字預(yù)處理模塊的研制,，利用“裸芯片+高密度基板”系統(tǒng)級(jí)封裝（SiP）的方式對(duì)信號(hào)處理平臺(tái)（DSP、FPGA,、SerDes和DDR芯片）進(jìn)行集成,，替代目前業(yè)界普遍采用的“封裝芯片+印制板+平面集成”的傳統(tǒng)方式，實(shí)現(xiàn)寬帶綜合化數(shù)字信號(hào)處理模塊的高密度集成,。在主要性能指標(biāo)（可編程邏輯資源,、定點(diǎn)處理能力、浮點(diǎn)處理能力,、數(shù)據(jù)傳輸速率）不變的情況下，使得信號(hào)處理模塊的面積降低為45 mm×45 mm,，重量降低到103 g,。

發(fā)表于：2024/6/24 13:03:13

基于國(guó)密SM3算法的安全芯片設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

基于信息安全的重要性以及芯片國(guó)產(chǎn)化的需求，同時(shí)為了提高信息安全技術(shù)的自主創(chuàng)新性,，設(shè)計(jì)了一款應(yīng)用于信息安全領(lǐng)域的安全芯片,。該芯片以國(guó)密SM3算法為引擎核心，采用單總線通信方式,，僅占用一個(gè)IO通信資源,，協(xié)議支持1-wire總線協(xié)議，以滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景的需求,。電路基于國(guó)內(nèi)商用110 nm CMOS工藝線完成電路設(shè)計(jì)和制造,。芯片版圖面積為1.2 mm×1.9 mm，經(jīng)過流片后的測(cè)試和驗(yàn)證,，電路的通信功能正常穩(wěn)定,。SM3算法引擎性能高效快捷，電路性能優(yōu)良,。

發(fā)表于：2024/6/24 13:03:12

基于GPU的視頻SAR加速處理架構(gòu)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

視頻合成孔徑雷達(dá)（Video Synthetic Aperture Radar,， ViSAR）可對(duì)目標(biāo)區(qū)域?qū)崿F(xiàn)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，具備低時(shí)延,、高分辨率的特點(diǎn),。高性能計(jì)算是ViSAR系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。為滿足ViSAR系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求,，提出了一種基于圖形處理器（Graphics Processing Unit,， GPU）的ViSAR成像方案。該方案將極坐標(biāo)格式算法（Polar Format Algorithm,， PFA）部署到GPU上,，使用并發(fā)流技術(shù),、異步并行技術(shù)等方法進(jìn)行優(yōu)化，并結(jié)合SAR成像的幀率與數(shù)據(jù)重疊率之間的關(guān)系,，充分發(fā)揮GPU的計(jì)算性能,。結(jié)果表明：本架構(gòu)處理單張尺寸大小為2 048×2 048的數(shù)據(jù)耗時(shí)0.17 s，較中央處理器（Central Processing Unit,， CPU）平均加速32.8倍,，有效解決了ViSAR系統(tǒng)的實(shí)時(shí)成像問題。

發(fā)表于：2024/6/24 13:03:11

用于主動(dòng)學(xué)習(xí)的時(shí)序特征融合預(yù)測(cè)損失網(wǎng)絡(luò)[人工智能][工業(yè)自動(dòng)化]

通過主動(dòng)學(xué)習(xí)模型來選取最有價(jià)值的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)注是深度學(xué)習(xí)減少標(biāo)注數(shù)據(jù)量的一種方式,。預(yù)測(cè)損失模型是一類與任務(wù)無關(guān)的主動(dòng)學(xué)習(xí)模型,，該類模型在多個(gè)任務(wù)中都有不錯(cuò)的表現(xiàn)。但是這類模型均不是端到端的模型,，不斷變化的輸入特征會(huì)導(dǎo)致?lián)p失預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時(shí)出現(xiàn)輸入偏差,。提出了時(shí)序特征融合預(yù)測(cè)損失模型用于解決該模型的輸入偏差問題。實(shí)驗(yàn)證明,，提出的算法在各個(gè)任務(wù)中的性能與以往最先進(jìn)的算法相比,，平均提升約1.5%，與原預(yù)測(cè)損失模型相比,，平均提升5%,。

發(fā)表于：2024/6/24 13:03:07

基于FPGA的LVDS多通道視頻流自動(dòng)校準(zhǔn)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

基于Micro-LED產(chǎn)品系列，設(shè)計(jì)了一種基于FPGA的LVDS自動(dòng)校準(zhǔn)多通道視頻流傳輸系統(tǒng),。系統(tǒng)平臺(tái)外掛GSV2011解碼芯片,，把解碼得到的2K@120 Hz/4K@60 Hz視頻流信號(hào)，通過自定義封裝為80 bit數(shù)據(jù)推送到LYDNT27001恒流源顯示驅(qū)動(dòng)芯片,。系統(tǒng)中視頻流數(shù)據(jù)傳輸涉及多級(jí)FPGA芯片數(shù)據(jù)傳輸,，使用LVDS低壓差分傳輸技術(shù)，在數(shù)據(jù)流傳輸過程中找到參考端和監(jiān)視端信號(hào),，從而去調(diào)節(jié)SerDes中數(shù)據(jù)位對(duì)齊和采樣穩(wěn)定性的問題,。該系統(tǒng)視頻流數(shù)據(jù)通過LVDS多通道傳輸，傳輸速率可達(dá)10 Gb/s,。此試驗(yàn)工程表明,，該系統(tǒng)能夠穩(wěn)定、可靠,、高效工作,，具備一定的工程實(shí)用價(jià)值。

發(fā)表于：2024/6/24 13:03:00

ɑFA：一種基于非信任字符比較的高性能正則表達(dá)式匹配算法[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

正則表達(dá)式匹配技術(shù)在數(shù)據(jù)治理,、解析提取和深度包檢測(cè)方面有著重大應(yīng)用價(jià)值,。然而，由于其在通用平臺(tái)上的匹配性能較低，無法滿足實(shí)際環(huán)境下數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理的應(yīng)用需求,，限制了其在高性能數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的應(yīng)用范圍,。針對(duì)當(dāng)前正則表達(dá)式匹配性能較低的問題，提出一種基于非信任字符比較的高性能正則表達(dá)式匹配算法,，稱之為ɑFA,。該算法通過每次判斷連續(xù)的若干個(gè)字符是否屬于最常被訪問狀態(tài)的非信任字符集，獲取無需通過DFA匹配可直接跳過的字符數(shù),，減少字符匹配過程中訪問內(nèi)存DFA狀態(tài)轉(zhuǎn)移表的次數(shù),，從而實(shí)現(xiàn)字符匹配的加速處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，ɑFA算法可獲得相比于原始DFA匹配算法約為1.05~7.58倍的性能加速比,。

發(fā)表于：2024/6/24 13:03:00