多码率RS码部分并行译码结构设计

为了满足在一个通信系统中使用多码率RS(Reed-Solomon)码的需求,提出了一种多码率部分并行结构的RS码译码器.按照功能,该译码器可分为伴随式计算模块,关键方程求解模块以及错误位置和错误值求解模块3个主要组成部分.针对符合CCSDS标准的2种RS码的特点,将运算系数相同的伴随式计算子单元进行复用;在关键方程的求解运算中使用一种新颖的部分并行结构,使得复用部分和非复用部分的运算周期相同,以减少运算等待时间,提高译码效率;在错误位置和错误值求解中采用查表方式完成Forney算法的系数相乘,并复用求逆查表运算和系数相同的钱氏搜索计算子单元,以减少资源的消耗.通过码率选择信号,可以选择RS(255,223)和RS(255,239)2种译码模式.通过Altera公司的FPGA(Field Pro-grammable Gate Array)对该多码率译码器进行了硬件实现,结果显示此译码器仅消耗2981个逻辑单元和9472 bit的存储器资源,大大低于2种单一码率译码器消耗资源的总和.     

任意波形失真度的一种评价方法

鉴于失真度指标在评价波形总体质量方面具有的独特优势并获得广泛认可,在对任意波形失真度定义分析的基础上,提出一种使用波形非线性拟合方式进行任意波形失真度的评价方法.对于待评价的任意波形,首先通过模型平移,从时间维度上与被评价任意波形进行“相似拟合”,然后通过最小二乘拟合,在幅度上与被评价任意波形进行拟合,从而得到被评价任意波形的最佳拟合曲线,进而计算得到任意波形的失真度.实验结果显示,该方法具有较强的可行性与适应性,能够解决对于任意波形失真度的评价问题,并进而解决对任意波形以及任意波发生器的计量校准问题.      

一种快速全天星图识别算法

对星敏感器全天识别算法进行了研究,综合考虑三角形匹配识别法和四面体识别法的优缺点,提出一种改进的快速全天星图识别算法.该算法通过优化导航星对角距筛选方法,节省存储空间;同时引入K矢量法用于加快星图识别中角距匹配的速度;在三角形识别不唯一时,引入第四颗观测星进行四面体识别,提高识别成功率;并在三角形识别结束后增加投影验证功能以避免误识别.仿真结果表明,该算法合理有效,可节省存储空间,减小星图识别时间,提高识别正确率,具有很好的实用价值.     

专用指令集在基于FPGA的神经网络加速器中的应用#br#

近年来，表现出极其优越性能的神经网络算法对硬件算力的要求逐渐提高.在一些低功耗场景如星载系统中，拥有可编程重构、高并行等特性的FPGA是神经网络算法较为合适的硬件加速平台.为了解决传统神经网络硬件加速器设计中片内资源消耗大、各功能模块耦合性高等问题，设计实现了一套专用AI指令集并应用在了基于FPGA的神经网络加速器的设计中.文章首先介绍了该指令集的设计方案.整个指令集由指令寄存器、指令解释器、指令转发模块、内存管理单元和多个模块构成.通过该指令集可实现对不同模块的复用，降低模块之间的耦合性.并以YOLOV3 Tiny网络模型为例，对比了平铺式和指令控制式两种加速方案的逻辑资源的消耗.验证了应用专用指令集可以减少约50%的FPGA逻辑资源的使用.     

基于压缩感知的DSSS信号双阶段捕获方法

针对直接序列扩频(DSSS,Direct Sequence Spread Spectrum)信号的捕获性能与硬件消耗或计算复杂度的相互制约问题,基于压缩感知理论,提出了一种双阶段压缩捕获方法,第1阶段进行快速粗捕获,第2阶段在第1阶段基础上实现精确捕获.首先研究DSSS信号的相关域稀疏性,构造了稀疏变换矩阵;然后利用确定性沃尔什-阿达马矩阵,分别构造了2个阶段压缩测量矩阵及其检测算法;最后从检测概率和平均捕获时间两方面对提出算法的捕获性能进行了理论分析,并用蒙特卡罗法进行了验证.理论分析和仿真实验表明,该方法能够在显著降低相关次数的前提下,达到传统基于并行相关方法的捕获性能水平.      

一种嵌入式系统软件的非干涉测试方法

传统的嵌入式系统软件测试方法对被测试系统有一定的干涉效应,影响了测试结果的精确性和正确性.采用"非干涉测试方法"可以将这种影响消除,从而得到精确的测试结果,是一种准确反映被测试目标系统真实运行状态的测试方法.与传统的测试方法不同,该方法的特点在于对目标系统完全是非干涉的.通过分析非干涉测试方法的基本特征,提出了该方法的应用模型.在这个模型中,有3个组成部分是必需的,包括静态分析模块,动态分析模块和通过硬件采集目标系统状态信息的数据采集子系统.静态分析模块对被测试软件静态特征进行分析,指导硬件采集子系统如何采集以及动态分析模块如何解析采集的数据.在整个测试周期,"非干涉测试方法"不需要在目标软件中驻留任何仅用于测试的可执行代码.      

双时间尺度下基于Transformer的锂电池剩余寿命预测

准确预测锂离子电池剩余使用寿命对于掌握其健康状况和管理备件资源具有重要作用.现有锂电池剩余寿命预测方法大多局限于以循环次数为主的预测结果,本质上属于面向单一时间尺度的方法,忽略了锂电池健康状态受循环次数与工作时长双重时间尺度下的退化综合影响的现实问题.提出一种双时间尺度下基于Transformer的锂电池RUL预测模型.该方法选取容量作为表征其性能退化的关键指标,通过Kalman滤波和滑动时间窗对电池容量数据进行处理获取训练集和测试集,有效提取双时间尺度中蕴含的寿命信息,并充分考虑不同时间尺度寿命信息间的相互关系,建立容量与双重时间尺度的映射关系,实现了锂电池在双时间尺度下的RUL准确预测.通过锂电池实例验证了所提方法的有效性和潜在应用价值.     

近圆轨道卫星编队捕获技术研究

基于近圆参考轨道的假设,研究处于同一入轨点多颗卫星的编队捕获方法.首先由高斯型拉格朗日轨道摄动运动方程得到轨道坐标系中控制冲量与轨道根数偏差的关系,基于近圆轨道的条件简化并带入相对运动方程,得到控制冲量与相对运动的关系表达式;通过深入分析各个方向(径向、沿迹向与轨道面法向)的控制冲量对相对运动的影响,给出了分别用径向与轨道面法向控制冲量组合和沿迹向与轨道面法向控制冲量组合实现编队捕获的两种控制策略;最后给出了一个空间圆编队捕获实例,并从燃料消耗、施加冲量次数及捕获时间等角度对比研究了两种控制策略的特点.仿真结果表明,这两种控制策略简单、实用,能够较好地解决近圆轨道卫星编队的捕获问题.      

基于人工蜂群算法的固定时间多脉冲交会

在两航天器交会问题中,采用多脉冲变轨策略往往能取得更小的燃料消耗.利用人工蜂群算法优化了航天器固定时间多脉冲交会问题,提出一种改进的人工蜂群算法.该方法能够简化时间约束的处理,能获得满足地球半径约束的解.该方法易于编程,鲁棒性强,可以应用到不同的摄动模型.仿真结果表明,该算法不易陷入局部最优,相比于粒子群算法和传统人工蜂群算法具有更高的求解精度.     

基于高层语义嵌入的孪生网络跟踪算法

在不加深网络的前提下,为提高孪生网络的特征表达能力,提出基于高层语义嵌入的孪生网络跟踪算法。利用卷积和上采样运算设计了语义嵌入模块,有效融合了深层特征和浅层特征,达到了优化浅层特征的目的,且该模块可以针对任意网络进行灵活的设计与部署。在孪生网络框架下,对AlexNet骨干网络不同层之间添加2个语义嵌入模块。在离线训练阶段进行循环优化,使深层语义信息逐渐转移到较浅的特征层,在跟踪阶段,舍弃语义嵌入模块,仍采用原始的网络结构。实验结果表明：相比于SiamFC,所提算法在OTB2015数据集上精度提高了0.102,成功率提高了0.054。     

存储器抗辐射加固的矩阵纠错码研究

为了纠正辐射环境中的高能粒子对存储器造成的多位翻转,研究了一种矩阵纠错码电路,对存储器进行有效的抗辐射加固。提出了一种矩形循环校验法构造校验位,并设计了纠错码的译码算法和相应的译码电路。根据校验位构造了检测位。对数据的输入顺序进行排列,确保了冗余位发生翻转时纠错码电路仍可以正常工作。在16位宽的码字中,所研究的矩阵纠错码可以纠正数据宽度为5位的多位翻转。同目前已知的二维纠错码在相同条件下进行比较,其获得了更高的平均失效时间。     

数字电视接收机同步时间估测方法

数字电视接收机同步时间是数字电视服务质量的一项重要指标,但同步时间在现有设备条件下不能直接测量得到.为此使用误码测试仪和脉冲噪声源设备,通过多次测试脉冲噪声造成的误码秒的个数,计算得出数字电视接收机同步时间.由于采用随机时刻触发的方式,修正了原方法中与起始时刻相关的局限性;由于对脉冲噪声的长度没有限制,可用于测试更长交织时间的系统的同步时间;测量精度达到0.1 s,与直接测量方法相比提高一个数量级.此方法经过数学推导验证,并通过数字电视地面广播标准接收机的实测数据讨论了测量参数对同步时间的影响.     

平均维修保障等待时间的计算方法

阐述了装备保障系统维修保障等待时间的概念内涵,分析了研制阶段保障方案的设计过程中维修保障等待时间的影响因素,以研制阶段保障分析的结果为输入,运用概率论和矩阵论给出了平均维修保障等待时间的计算方法,为研制阶段保障系统及时性的分析和评价提供依据.给出一个算例,验证了计算方法的可行性与合理性.     

基于PCA和WPSVM的航天器电特性识别方法

针对航天器电特性监测系统识别过程中存在测试数据量大、特征维数高、样本少、计算速度慢和识别率低等问题,提出基于主成分分析(PCA)的特征提取和加权近似支持向量机(WPSVM)的在线故障诊断方法.实现了对信号故障特征的主成分分析、选择和提取,并对高维特征数据实现了降维,提高了航天器电特性在线故障诊断的准确性和速度.针对PCA中的结果选取问题,提出运用数据贡献度阈值进行数据截取的方法,有效地保证了数据的有效性与一致性.结果表明:该方法充分利用了航天器电特性监测系统的有用数据特征,有效提高了识别的精度,且计算时间较短,效率较高.      

变码长图像编码数据实时解码器的设计与实现

给出了基于空间得采样图像压缩方法实时解码器的设计与实现。解码器的设计针对压缩编码算法的多模式处理及变码长的特点，找到一套简单有效的措施，实现了有非匀速环节的解码算法，设计中通过灵活的数据并串相互转换很好的控制了解码过程的变码长、非匀速问题，同时精细的并行流水线结构和高效的算术运算设计为提高解码器的速度性能，为高速下实现实时解码提供了保证。最终基于FPGA实现的解码器工作速度可达264Mbit/s。     

消除数据调制影响的FFT捕获方法

在利用快速傅里叶变换(FFT, Fast Fourier Transform)捕获扩频信号的过程中,为了提高捕获精度,会遇到基带数据调制影响捕获性能的问题.主要分析了基带数据符号跳变影响FFT捕获性能的原因:在频域内造成待检测信号的幅度衰减以及频点偏移.提出了一种解决此问题的方法:通过对I和Q两路信号的运算,构造一个不受数据调制影响的复信号,对此信号作FFT,完成捕获.给出了此方法的MATLAB仿真,以及基于现场可编程门阵列(FPGA, Field Programmable Gate Array)的实现方案.实验数据表明,此方法消除了基带数据调制对FFT捕获性能的影响,且在相等积分时间的条件下,比常用方法的捕获精度提高了一倍.      

基于PF_RING的多核视频流高性能传输模型

在视频流高性能传输任务中，视频流量的传输问题已成为一个研究的热点。为此，提出了一种基于PF_RING技术的模型。通过使用PF_RING+TNAPI技术，并结合内存路由表、多核、多队列多线程等相关技术确保视频流的高性能传输。同时为了保证不同网域间共享视频数据的安全传输，提出了一种面向视频控制信令双向物理通道、视频流单向物理通道的视频传输模型。实验结果表明:所提方法在有效吞吐量、CPU使用率和平均误码率方面均取得了10%以上的提升。因此，所提方法通过采用PF_RING+TNAPI技术，同时结合视频传输模型，确保了共享视频数据传输的安全性和高效性。      

SDUV方法中组织振动信号提取算法比较

组织振动信号的提取是剪切波频散超声振动成像技术(SDUV)方法中的重要步骤.目前,SDUV方法中有两种常用的组织振动信号提取算法,正交解调法(QDM)和互功率谱法(CSM),但是未见比较这两种算法提取质量差异的相关研究.因此,构造了不同信噪比(SNR_U)的参数化仿真超声回波信号模型,分别使用QDM和CSM从超声回波信号中提取组织振动信号,比较了两种方法的提取效果与计算效率.实验结果表明,当SNR_U≥35 dB,两种算法在相同信噪比下提取出的信号所分离出的振动相位结果相近,标准差均小于1°,对于剪切波波速的计算结果没有太大影响.CSM的计算效率低于QDM的计算效率.因此,当SNR_U<35 dB,为了减小振动信号初始相位的提取误差,应该使用CSM提取组织的振动信号.当SNR_U≥35 dB,应该选择QDM提取组织的振动信号,以减少信号处理时间.本研究的发现有助于提高SDUV方法的检测效率.     

基于MSER的无人机图像建筑区域提取

对建筑区域自动检测与提取是无人机(UAV,Unmanned Aerial Vehicle)图像处理的一项重要功能.在分析无人机成像特点和最大稳定极值区域(MSER,Maximum Stable Extremal Regions)算法对无人机侦察图像建筑区域检测的适用性基础上,提出了一种基于MSER的无人机侦察图像建筑区域提取算法.算法包含5步:无人机图像预处理,运用MSER算法分析计算图像稳定区域,通过计算稳定区域密度筛选建筑区域,进一步利用自适应K均值聚类算法对建筑区进行划分,最后采用Graham算法生成建筑区的边界从而实现了建筑区的自动提取.选取无人机实飞图像数据进行实验统计,本算法提取精度为92.25%;同时与基于Gabor变换的纹理特征、SIFT特征点的提取算法相比,建筑区域提取时间缩短,满足无人机实时应用需求.      

基于SOVA的低复杂度FTN信号接收算法

超奈奎斯特(FTN)传输技术是一种高频谱效率的信号传输方式。针对FTN信号存在的码间串扰,基于软输出维特比算法(SOVA)提出FTN信号的低复杂度接收算法。根据幸存路径和竞争路径的判决结果,动态地调整每个时刻回溯过程的比较次数,降低比较次数平均值。在实际应用中,根据不影响误码性能的统计经验值直接截短回溯路径的长度。直接截短回溯深度算法可在不恶化误码率(BER)的前提下,降低比较运算次数2/3,同时减少回溯过程所需寄存器资源和延时50%以上。