基于CUDA的超声二维声场EFIT仿真

随着图形处理器（GPU）的快速发展,基于计算设备统一构架（CUDA）可以方便地将并行计算技术应用于超声声场数值仿真计算,极大地提升计算效率。阐述了弹性动力学有限积分算法（EFIT）的原理,在采用CPU实现带吸收边界的钢材料二维点源激励声场仿真的基础上,基于GPU实现了仿真模型的并行计算,介绍了GPU程序的设计流程和参数优化方法,包括纹理内存使用、吸收边界优化和数据传输优化。对比了相同条件下CPU和GPU仿真计算的耗时和平均计算效率,定量分析了GPU对于EFIT模型效率的提升。比对结果表明,EFIT具有良好的并行计算条件,采用并行计算方法能够有效提升模型计算速度,对于复杂声场仿真应用具有广阔的应用前景。      

基于QAR数据的碳当量值适航符合性验证方法

为评估飞机碳排放水平并验证适航性，对国际民用航空组织最新的碳排放认证程序进行了研究。以比航程（SAR）和基准几何因子（RGF）组成的综合指标碳当量值作为评估适航性的度量，根据飞机最大起飞重量（MTOM）值选取试飞测量点，并确定对应的飞机碳当量值限制线。提出了一种基于快速存储记录器（QAR）数据的飞机碳当量水平快速评估方法，利用新服役飞机的QAR数据，使用多参数支持向量机回归（SVR）方法分别建立燃油消耗率和飞行速度相对于推力的修正关系，通过飞机总重换算求解3个飞行测量点条件下的SAR值，并计算碳当量值。使用一架B777-200新飞机的QAR数据进行实例分析，计算结果显示，该机型碳当量值为1.598 7，超出限制线20.5%。提出的基于QAR数据的碳当量值计算方法可以用于飞机碳排放水平的快速评估。      

应用于智能芯片的可视化反馈系统研究

当前，市场上普遍使用的负责推理的终端人工智能（AI）芯片使用训练好的参数对数据进行快速高效运算。但在通常训练过程中使用的数据集和真实数据的分布不一致，由此获得的参数会导致终端AI芯片识别准确度降低。为此，提出了一种基于终端AI芯片的可视化反馈系统架构方法。使用反卷积特征可视化方法，在具有高效计算性能的终端AI芯片上，对卷积核参数进行迭代优化，达到可识别该图像目的。相比于CPU/GPU和FPGA，所提架构在卷积神经网络模型里，更具有高效处理能力和灵活可塑性。实验表明，该研究有效提高了终端AI芯片的普适性、识别准确度和处理效率。      

基于可变阶变分模型的医用低剂量CT图像去噪

为了降低患者的辐射风险,低剂量CT（LDCT）广泛用于临床诊断,但辐射剂量的减少在重建的LDCT图像中引入了斑点噪声和条纹伪影。为了提高LDCT图像的质量,提出了一种基于可变阶变分模型的后处理技术。所提出的变分模型使用边缘指示器控制变分阶数,根据图像的特征在一阶全变分（TV）正则项和二阶有界Hessian（BH）正则项之间交替变换。采用基于快速傅里叶变换（FFT）的分裂Bregman算法求解所提出的变分模型。该模型在保留高剂量CT（HDCT）图像相应结构的同时,有效抑制了斑点噪声和条纹伪影。重建的图像和实验数据表明,所提出的变分模型比现有的先进模型具有更好的质量。      

基于3D-Winograd的快速卷积算法设计及FPGA实现

近年来，卷积神经网络（CNN）已被计算机视觉任务广泛采用。由于FPGA的高性能、能效和可重新配置性，已被认为是最有前途的CNN硬件加速器，但是受FPGA计算能力、存储资源的限制，基于传统Winograd算法计算三维卷积的FPGA解决方案性能还有提升的空间。首先，研究了适用于三维运算的Winograd算法一维展开过程；然后，通过增加一次性输入特征图和卷积块的维度大小、低比特量化权重和输入数据等方法改善CNN在FPGA上的运行性能。优化思路包括使用移位代替部分除法的方法、分tile方案、二维到三维扩展及低比特量化等4个部分。相对传统的二维Winograd算法，优化算法每个卷积层的时钟周期数减少了7倍左右，相较传统滑窗卷积算法平均每个卷积层减少7倍左右。通过研究，证明了基于一维展开的3D-Winograd算法可以大大减少运算复杂度，并改善在FPGA运行CNN的性能。      

一种电磁层析图像快速重建算法

针对电磁层析成像（EMT）逆问题中,灵敏度矩阵的病态性、不适定性等问题,提出了一种新的电磁层析图像快速重建算法。利用主成分分析（PCA）对灵敏度矩阵做降维映射,再利用奇异值分解（SVD）求广义逆矩阵,重建图像。在选取灵敏度矩阵的协方差矩阵的特征值个数中,利用灵敏度矩阵特有的多样本特性,提出图像相关系数最大化算法,更加合理地去除灵敏度矩阵中的冗余信息,在尽可能不丢失成像特征信息的条件下,提高了解稳定性。实际采集数据成像时,该算法只需一次矩阵乘法运算,为快速实时成像提供了可能。与传统单步算法和迭代算法相比,该算法在成像质量和速度上都有较明显优势。      

基于DWNN的机电作动器渐变性故障诊断

飞机飞行控制系统机电作动器（EMA）的渐变性故障很难准确预判,若不能及早发现而任其发展就会影响到飞机的飞行安全性。针对EMA的渐变性故障,提出一种基于动态小波神经网络（DWNN）的故障诊断方法。首先,利用EMA在电机电枢绕组匝间短路、传动装置丝杆和滚珠磨损等多种渐变性故障状态下的运行数据来训练DWNN故障诊断模型;然后,利用训练好的DWNN模型对EMA渐变性故障进行诊断。创新之处在于DWNN模型利用小波分解算法去除了传感器测量信号中高频分量的影响,利用反馈神经网络的记忆能力融合了过去输入的信息和过去预测的信息,提高了对EMA渐变性故障诊断的准确性。通过对某型EMA进行故障诊断实验,仿真结果表明所提出的DWNN方法可以实现对EMA部件渐变性故障的准确诊断。      

一种新型陀螺的力矩器非圆性误差补偿方法

为提高磁悬浮控制敏感陀螺（MSCSG）对陀螺载体姿态的敏感精度,基于其洛伦兹力磁轴承（LFMB）的设计结构,提出了一种力矩器非圆性误差补偿方法。首先,针对一种新型双球形包络面转子MSCSG,介绍了MSCSG的结构特点与陀螺载体姿态角速度敏感原理,并分别建立了MSCSG力矩器半径误差模型、转子偏转干扰力矩模型与陀螺载体姿态角速度敏感误差模型。其次,通过实验测量了力矩器的圆度,通过MATLAB进行数据拟合得到了力矩器的非圆特性,采用勒让德多项式级数对力矩器非圆性进行了描述,并有效补偿了因力矩器非圆性误差导致的姿态角速度敏感误差。最后,对误差补偿效果进行了仿真验证,结果表明该补偿方法使陀螺载体姿态角速度敏感误差降低了83.5%。此外,本文方法还可以解决LFMB陀螺的相关共性问题。      

基于FPGA的高效机载视频采集及预处理方法

为提高机载视频编码系统的数据采集及预处理性能,以现场可编程门阵列(FPGA)为硬件平台,研究了多模式机载视频采集、颜色空间转换和视频数据传输的高效处理方法.针对机载应用需要实时采集不同模式视频的特点,设计了一种可靠的视频采集策略,通过引入错误自检机制,可以实时监测视频采集的正确性,避免视频数据的错误积累;针对机载视频颜色空间转换预处理中浮点乘法浪费计算资源和增加系统功耗的问题,设计了一种基于高低位分离的截断式查找表乘法器,减少了存储空间和计算位宽,结合流水线处理技术实现了一种高效视频颜色空间转换方法,在保证计算精度和性能的同时,处理功耗最大降低了27%;针对FPGA处理器与系统核心编码处理器(DSP)之间存在大量视频数据的频繁传输特点,结合SRIO(Serial Rapid I/O)链路的传输方式,设计了一种以FPGA为控制核心的数据交互机制,减轻了DSP的处理负担使其专注于视频编码运算,提高系统性能.      

基于查表的开环MPM预失真器

提出了一种基于查表的开环记忆多项式模型(MPM,Memory Polynomial Model)预失真器.从MPM预失真器系数估计和执行信号预失真处理两方面加以考虑.首先,利用预失真器和高功率放大器(HPA,High Power Amplifier)传输特性的互补性,由采集到的HPA输入、输出基带数据进行单次最小二乘估计得到MPM预失真器的系数,避免了以往递归结构的收敛性和计算量大等问题.然后,利用MPM预失真器的特点,建立了基于输入信号强度索引的一维向量表,通过查表实现MPM预失真器的幂次累加项,极大地减少了实现预失真器所需的计算量及硬件开销.仿真显示,采用提出的预失真器可以有效补偿HPA对信号的记忆非线性失真,有效带宽内获得了近20 dB的功率改善,也显著改善了系统误码性能.     

基于网络编码的无线NoC多播映射

具有高带宽、QoS保障和广播等优点的无线片上网络（NoC）能为通信信号系统的多核并行处理提供平台,而网络编码能够以较小功耗开销为代价显著提高NoC的传输效率。本文从通信信号系统的多播特性与需求出发,为无线NoC建立合适的架构与映射模型,在多约束条件下设计满足网络吞吐率性能最大化及核间通信延时、数据传输和编码功耗等开销最小化的任务映射与网络编码技术联合优化方法,实现了任务的高效并行与多处理核的协同工作。实验表明,本文提出的网络架构及映射算法与传统方式相比能节约6%的功耗,得到16%的吞吐率增益,并且路由节点硬件实现复杂度低。      

全相位宽波段数字精密移相器的实现CSCD

主要介绍基于DDS技术数字移相器的原理及实现。受输入波形的影响,传统的电阻电容式移相方式存在操作不方便、移相点分散、移相角度随负载和时间影响而飘移等缺点;基于DDS技术的全相位宽波段的数字精密移相器克服了传统方法的局限,具有360°全相位移相,频率可连续变化,操作灵活不漂移等优点。     

基于Casper和Simulink的射电谱仪信号处理系统设计与实现

基于Casper硬件平台的射电望远镜数字系统正在被广泛应用.在Simulink中通过调用Casper模块可以实现复杂的数字信号设计，加快FPGA开发射电望远镜系统的效率.利用Casper模块和Simulink中Xilinx模块设计射电望远镜单元样机的数字信号处理单元，完成子带的抽取、下变频和整体频谱分析等功能.在Casper通用硬件平台ZYNQ7020上进行相关功能的仿真，验证了利用Casper模块和Xilinx模块设计基于FPGA的射电望远镜单元样机信号处理系统的可行性和高效性.      

数字科氏质量流量计闭环系统及信号解算

在科氏质量流量计测量系统设计中,提出一种数字式信号处理、解算的全新设计思路.采用高速并行模拟数字转换电路(A/D)将传感器输出的信号完整采样,借助数字信号处理芯片(DSP, Digital Signal Processor)强大运算能力对信号进行深入的分析与处理;利用信号处理方法对信号进行实时滤波处理并精确计算两路信号的相位差,进而解算出流体的质量流量和密度,辅以单片机和现场可编程器件(FPGA, Field Programmable Gate Array)实现系统的控制、显示与通讯;提出谐振电路的数字式闭环设计新思想,利用数字电路及其信号处理方法实现传统的闭环增益控制(AGC, Auto Gain Control).实验结果表明:该系统有效提高了测量系统的零点稳定性和测量精度.     

RNSS通道分数码片时延标定软件的设计与实现

一种基于Matlab GUI环境开发的导航卫星RNSS发射通道分数码片绝对时延自动化标定软件的设计,该软件通过GPIB口控制高速数字示波器,对卫星下行导航信号和卫星钟的秒脉冲信号双通道高速数据采样,对采样后的导航信号进行平方律检波和FIR滤波等数字信号处理,寻找码片换相点,根据秒脉冲触发电平样本点和换相点,获取分数码片时延,根据设定的标定次数,自动完成导航卫星分数码片绝对时延多次测量,并求平均,从而得到最终测量值;软件具有界面友好,操作简单,显示直观等特点,在导航卫星整星综合测试中得到应用。     

基于小波分析的地形多分辨率建模方法

以提高运算效率和存储效率为目的研究了基于小波的数字高程模型（DEM,Digital Elevation Model）数据的多分辨率建模,根据DEM的数据特点在Mallat多分辨率分析算法的基础上,提出了基于小波分析的DEM数据多分辨率建模算法,对算法实现过程中的小波函数以及边界延拓方式的选取进行了阐述,提出了评价建模精度的相关指标,并通过仿真实验确定了恰当的小波参数.仿真结果表明,小波分析法是实现DEM多分辨率建模的有效方法,同时保证了良好的运算效率和存储效率.该方法可应用于地形的快速可视化、飞行器的动态和静态航路规划等工程应用中.     

基于嵌入式汇编角位移变换器的设计

为满足飞行器舵机轴角位移信号测量、变换及数字传输,研制了一种嵌入式汇编角位移变换器。该变换器可接收中心程序指令,启动单片机微控制器,按照时序要求采集角位移传感器的输出信号,经过信号处理后进行数字化传输。通过产品研制,提高了产品的线性度,使这一重要性能指标达到0.05%,优于飞行器系统0.14%的使用要求。     

基于嵌入式汇编角位移变换器的设计

为满足飞行器舵机轴角位移信号测量、变换及数字传输，研制了一种嵌入式汇编角位移变换器。该变换器可接收中心程序指令，启动单片机微控制器，按照时序要求采集角位移传感器的输出信号，经过信号处理后进行数字化传输。通过产品研制，提高了产品的线性度，使这一重要性能指标达到0.05%，优于飞行器系统0.14%的使用要求。