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.     

MIMO-OFDM中一种新的接收算法

建立了基于空时分组编码的多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM）发射模型,提出了基于该发射模型和软输入软输出（SISO）技术的多用户似然迭代接收算法,该算法通过采用分组接收和简化的SISO多用户检测算法,使得接收算法具有较低的复杂度和较快的收敛性能。给出了该算法的具体实现框图,通过仿真实验验证了该算法的快速收敛性和有效性。     

CABAC算术编码器硬件优化实现

为了解决上下文自适应二进制算术编码器(CABAC,Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coder)硬件实现吞吐率难以提高的问题,提出了基于数据流动态特性的电路优化方法.通过建立算法的数据流模型,提取出限制硬件实现性能的数据流反馈环路.针对上下文环路,采用3条迭代周期不同的子环路更新具有不同依赖周期的上下文变量,提高了时钟频率和吞吐率;对于字节打包环路,通过提取一类可简化电路结构的数据元素,并为之构建快速旁路,增加了环路的处理速度.基于上述方法并辅以基本的电路优化手段,设计实现在现场可编程门阵列(FPGA,Field-Programmable Gate Array)平台上频率可达309MHz,并且每个时钟周期处理一个编码符号.     

一种主字母体制安控指令检测采样优化方法

针对工程实现中主字母体制安控系统的指令实时检测性能受采样方案影响较大的问题,通过对单音信号频率、检测采样频率和采样点数的合理选择,提出了一种指令检测的采样优化实现方案。仿真实验结果表明,通过对采样方案的优化,在固定多普勒频偏和可变多普勒频偏情况下,可以最低采样点数实现指令可靠检测,便于利用FPGA实现实时处理。     

多通道相关-自适应轴承故障诊断方法

提出了多通道相关-自适应共振解调(MCC-ARD)方法 ,该方法使用冗余信号源采集故障信息,并利用谱峭度(SK)优化经验模态分解(EMD)的分解效率,根据互相关系数更加合理地选择本征模态函数(IMF)分量完成重构,对重构IMF进行包络解调,实现对滚动轴承的故障诊断。通过对多通道相关-自适应共振解调方法的实测数据分析,结果表明:该方法不仅克服了单一信号源系统修正能力差的缺陷,而且相频谱辨识率为传统EMD结合谱峭度共振解调方法的2.7倍,对滚动轴承故障的诊断结果更加清晰、准确。     

基于Birge-Massart阈值降噪与EEMD及谱峭度的滚动轴承故障特征提取

针对传统共振解调方法易受噪声干扰导致故障特征提取效果不佳的问题,提出了一种基于Birge-Massart策略的阈值降噪与集成经验模态分解(EEMD)和快速谱峭度算法相结合的滚动轴承故障特征提取方法。对原始故障信号进行EEMD并采用峭度准则筛选出含有故障信息的本征模态函数(IMF)分量;采用Birge-Massart策略和快速谱峭度对故障信号进行滤波降噪;对滤波后信号进行Hilbert包络解调,提取轴承故障特征。采用该方法分别对仿真信号和实验信号进行特征提取,结果表明该方法可以有效提高故障信号信噪比,清晰准确地获取轴承内、外圈故障的频率特征。利用峭度因子准则筛选IMF分量能有效保留原始故障信号中的冲击特征,去除无关IMF分量的影响。      

面向星载应用的图像压缩专用芯片研制

以高数据吞吐量和低系统结构复杂性为优化目标,根据图像传感器输出特点,综合应用双缓存、数据流驱动、并行处理与流水线设计、同步电路设计等多项关键技术,设计了具有数据处理速度和超大规模集成电路VLSI(Very Large Scale Integrated)结构复杂性最佳匹配的空间域重采样压缩算法VLSI结构,该结构的压缩性能仅与图像宽度相关,与图像传感器输出时序无关,既可以采用外部时钟,又可使用与图像传感器相同的时钟源,在这2种情况下,都能够保证在无限长时间内,在连续工作状态下,每个时钟周期实时处理一个图像数据.实践证明,基于该VLSI结构的压缩专用芯片,处理速度快,功耗低,满足星载应用高速实时与低功耗要求.      

一种基于预测和变换混合设计的超光谱图像压缩方法

提出了一种新的超光谱图像压缩方法。该方法针对三维小波压缩编码方法对专有数据的特殊属性利用效率较低的缺陷,设计了一种应用于超光谱图像的预测编码和变换编码相混合的实现方案。首先,由超光谱图像的高谱间相关性,推导出图像各波段间的一般表达式。然后,根据这一表达式建立了超光谱图像的波段预测方式。该预测方式以波段为单位,参考波段采用小波变换编码技术进行压缩。为了提高预测的精度,参考波段选择器和波段预测器分别基于超光谱图像的数学统计规律和各波段直方图形状相似的特性进行设计。最后,将预测偏差值通过三维小波编码技术进行压缩。实验结果表明,本文设计的方法与目前先进的超光谱压缩技术相比能够提供具有竞争力的性能提升,且具有良好的兼容性、灵活性和渐进传输能力。     

基于级联长周期光纤光栅的光纤布拉格光栅解调系统

提出了一种基于级联长周期光纤光栅的光纤布拉格光栅解调系统.级联长周期光纤光栅作为边沿滤波器,利用它的一个线性区监测单个光纤布拉格光栅传感信号.该系统具有结构简单、价格低等优点,但易受光源抖动及系统其他不稳定因素等带来的系统噪声的影响.为消除系统噪声带来的不利影响,对该系统进行了改进.改进系统利用级联长周期光纤光栅的两个线性区同时监测两个光纤布拉格光栅传感信号.分别用原系统及其改进系统对温度进行监测,实验的温度测量范围为-70～-115℃.原系统的灵敏度为0.49 mV/℃,温度分辨率为0.5℃;改进系统的灵敏度为0.86 mV/℃,温度分辨率为0.3℃.实验结果表明改进系统能有效消除系统噪声,提高系统的精度.     

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.