摘要：在部分低精度浮点运算应用中,需要流水的浮点倒数近似值运算。本文基于SRT-4算法设计并实现了一种流水的浮点倒数近似值运算部件。该部件采用6级流水线结构,运算结果精度至少为8位有效尾数。为了支持对非规格化浮点数的硬件处理,还设计并实现了改进版,有利于进一步提高浮点倒数近似值运算的性能。改进版采用8级流水线结构,新增了源操作数预规格化和结果后规格化功能模块,可以实现对非规格化浮点数的硬件处理。经过逻辑综合评估,改进版的硬件开销是面积在合理范围内增加19.23%,且对时序没有明显影响,可以满足预期的1.6 GHz频率设计目标。

摘要：在一阶线性补偿基准非线性温度特性分析基础上,提出了利用基准电路内部可控非线性失调电压实现高阶补偿的方法,即利用3路互偏结构代替传统基准电路中的2路自偏置结构,在宽温度范围内,理想状态下的基准温度系数相比一阶线性补偿明显降低.与其他类型的分段高阶补偿相比,基于失配补偿的带隙基准不仅结构简单,而且工艺稳定性更好.基于CSMC 0.18μmCMOS工艺完成了该基准电路的MPW验证,在-20～120℃温度范围内,基准温度系数的测试结果最低为6.2×10-6/℃.基于理论与实测结果误差产生原因的分析,提出了电阻修调以及面积功耗折中方面的改进措施.

摘要：提出了一种简化的用于数字控制DC-DC变换器的模糊控制算法——单输入模糊控制算法.通过在算法中引入符号距离法,将常规模糊控制算法中的2个输入简化为单个输入,从而使相应的模糊规则条数明显减少.在此基础上,采用FPGA设计了单输入模糊控制器,并进行了系统验证.测试结果表明,在输入电压为2.7～3.5 V、输出电压为0.8～1.5 V的Buck型DC-DC开关变换器中,系统的建立时间小于150 ms,稳态误差小于10 mV.与常规模糊控制器相比,这种单输入模糊控制器具有设计、调节和硬件实现简单等优势,因而有望在数字控制DC-DC变换器中得到广泛应用.

摘要：在金融交易领域,基于传统通用CPU架构的大量数据传输会给CPU造成严重负担,并且不能满足低延迟传输的交易要求,TOE技术的出现很好的解决了这个问题,设计了一种基于FPGA的TOE,采用数据流与控制流分开的策略以降低设计复杂度,实现了TCP协议的基本建链拆链功能以及支持乱序重排、多连接管理等功能。实验结果表明,该设计方案对延迟和CPU占用率等性能上有较大提升。

摘要：为了准确获取实际场景中的深度信息,本文通过引入空间距离权重,提出了同时考虑局部区域相似度和接近度的加权支持域立体匹配方法。首先,对输入图像进行滤波,去除图像中的噪声,并通过Mini-Census变换求取Hamming距离。然后,建立加权支持域,求取代价累积;进而通过winner-take-all方法求取最小匹配代价和原始视差图。最后,对原始视差图进行细化处理,得到优化的视差图,并反演出空间的深度分布。实验结果表明,利用该算法在不同光照、不同场景下均能够正确地产生视差图;对标准数据库图片进行处理时,平均错误率仅为6.77%。该算法有效地降低了计算复杂度,具有计算精度高、适应性强、鲁棒性好、便于硬件实现等特点,可为高精度实时立体匹配专用处理硬件的设计和实现提供基础。

摘要：针对数控机床自身复杂性对故障诊断模型的需求,借助人工神经网络在故障诊断领域的优势,提出一种基于自适应误差修正模型的概率神经网络,以实现数控机床机械故障的实时诊断。针对概率神经网络由于未考虑模式间交错影响而导致判决界面有偏的问题,在概率神经网络的基础上设计自适应误差修正模型,通过对同类别错误分类样本进行自适应聚类并批量修正的过程,实现判决界面的重新规划。对双螺旋分类问题、IRIS分类问题的实验结果表明,该方法在分类准确率和模型泛化能力方面均优于概率神经网络方法和径向基概率神经网络方法,且训练速度和测试速度满足分类实时性需求。在数控机床故障诊断领域的应用表明,所提方法的故障模式识别准确率高,具有可行性和有效性。

摘要：针对以太网在高速传输、恶劣环境、突发流量等情况下传输可靠性降低引发频繁TCP协议重传,导致传输速率降低、传输时延增大、信道利用率低的问题,提出一种基于标识确认应答与链路层重传控制(Identification Confirmation and Reply-Link Layer Retransmission Control,ICR-LLRC)的硬件协同以太网可靠性增强设计,通过在以太网链路层增加标识确认与应答机制实现以太网链路层丢包检测,增加链路层重传控制与重传缓存区实现链路层丢包处理与重传。实验结果表明,该设计提高了以太网传输可靠性,在重传缓存区大小为128 bit*32(位宽*深度)的情况下,将丢包导致的重传时延降低54.7%,带宽收敛时,传输速率提高了29.1%。

摘要：针对以太网交换机面临的未知漏洞和未知后门安全威胁,提出了一种基于拟态防御理论的交换机内生安全体系结构。介绍了所提体系结构的理论基础、构建方式、安全机理;提出并分析了TAMA的算法策略及安全提升效果;设计实现了拟态交换机原型样机并进行了白盒插桩及攻击链安全性测试。理论分析及测试结果表明,在各种攻击场景下,所提体系结构具有良好的未知漏洞和未知后门防御能力。

摘要：可信计算技术中传统的信任链构建方式只适用于单一系统,对于工业控制领域广泛采用的双冗余系统会造成信任传递的断裂,为此提出一种适于双冗余系统的信任链模型,通过双信任链设计以及IMC/IMV交互机制,实现信任链从一个计算单元到另一个计算单元的扩展。在此基础上,提出了双冗余系统信任链生成和更新算法。最后基于可信理论和实验分析,对所提出模型的有效性进行证明。

摘要：针对长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型计算开销大、冗余计算较多的问题,本文提出一种利用输入数据稀疏性的LSTM加速器设计方案.本方案基于Delta网络算法,对输入序列的稀疏性进行构建,在避免数据不规则加载的前提下,对冗余矩阵向量乘法运算进行过滤;针对矩阵向量乘法计算模式进行建模,寻找最高效的并行阵列计算架构设计.在MNIST标准数据集上的实验表明,当Delta网络算法的过滤门限不超过0.5时,LSTM神经网络算法检测准确率不变,计算性能提高了21.53倍.