摘要：卷积神经网络(CNN)计算量大主要在于卷积运算复杂,因而难以在边缘端计算设备中应用。对此提出了一种基于ZYNQ平台的硬件通用卷积加速器设计方案,该加速器对所有卷积神经网络的卷积层适用,为目标检测领域的产品应用拓宽了市场前景。选用YOLOv3-Tiny网络进行分析,采用定点量化方法,损失较小精度获得8倍速度性能提升。针对硬件级加速器设计,用软核CPU代替硬核CPU,进一步提高资源利用率;根据卷积计算特点,优化了乘加运算及缓存机制,并采用流水线及并行处理等操作进行硬件加速。实验结果表明,该方案模型均值平均精度69%,硬件级实现了210 fps的前向推理速度,整体系统功耗控制在5 W以内。

摘要：针对全景多目标侦察遥感图像传输速度慢、传输质量差等问题,采用GTX高速串行收发技术、大容量高速缓存技术,设计了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的全景图像采集与高速传输系统,主要包括图像采集模块、GTX图像传输模块、数据缓存模块以及图像显示模块。GTX图像传输模块选用光纤作为传输介质,SFP+作为传输接口,传输协议为Aurora 8B10B single lane 4 byte,数据缓存模块选用DDR3 SDRAM作为系统的高速缓存单元。实验测试结果表明,系统最高可采集图像分辨率为500×10^(4)pixels,最高可实现10.3125 Gbps高速视频图像的光纤无失真传输,误码率约为10^(-12),为大容量图像采集和传输提供了一种可行的方案。

摘要：为满足履带车辆作为机动目标的实时跟踪和对目标速度、航向角的准确估计,针对测量值含有相关乘性噪声,采用新息分析法依据噪声相关系数已知和未知改进容积Kalman滤波算法。考虑到单模型滤波器难以准确地实现机动目标的跟踪,采用交互式多模型算法对履带车辆运动轨迹进行描述,提出一种交互式多模自适应容积Kalman滤波算法。仿真表明交互式多模型自适应容积Kalman滤波算法对车辆机动具有稳定的跟踪效果且乘性噪声得到有效处理。

摘要：微型航姿参考系统(AHRS)模块是由微机电系统(MEMS)惯性器件以及STM32微型处理器组成的航姿参考系统,广泛应用于民用无人机领域。针对MEMS惯性器件易受外界环境干扰、数据易漂移导致姿态解算数据不稳定、精度不高的问题,提出一种适应于AHRS模块的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,通过算法完成AHRS模块内的多传感器信息融合,保障AHRS模块输出高精度的姿态数据。利用高精度三轴无磁转台对其进行动静态精度测试,采集并分析AHRS在动态环境下的各个轴向角实时数据与误差数据。结果表明,该航姿参考系统能够满足小型化、低功耗和低成本设计要求,适用于民用无人机领域。

摘要：信号完整性是现代高速电路设计中非常重要的问题,文章对高速电路信号完整性问题中的反射、串扰和电磁干扰等问题进行分析。使用Hyperlynx仿真软件对反射和串扰问题以及经过改善后的电路进行仿真,发现对电路进行端接以后,反射和串扰都有显著的改善效果,而加大走线间距、增加驱动器上升沿等方法可以对串扰产生明显的抑制作用。

摘要：在LTE网络下,为使用户"获得高质量的服务及保持永远IP在线",定义了PLMN选择、小区选择及重选和位置注册过程,提出了手机待机时的过程及手机实现这些过程的方法。最后,充分利用LTE标准的先验知识,对LTE手机待机过程进行分析。