摘要：该文面向基于闪存(Flash)的脉冲卷积神经网络(SCNN)提出一种积分发放(IF)型模拟神经元电路,该电路实现了位线电压箝位、电流读出减法和积分发放功能。为解决低电流读出速度较慢的问题,该文设计一种通过增加旁路电流大幅提高电流读出范围和读出速度的方法;针对传统模拟神经元复位方案造成的阵列信息丢失问题,提出一种固定泄放阈值电压的脉冲神经元复位方案,提高了阵列电流信息的完整性和神经网络的精度。基于55 nm互补金属氧化物半导体(CMOS)工艺对电路进行设计并流片。后仿结果表明,在20 μA电流输出时,读出速度提高了100%,在0 μA电流输出时,读出速度提升了263.6%,神经元电路工作状态良好。测试结果表明,在0~20 μA电流输出范围内,箝位电压误差小于0.2 mV,波动范围小于0.4 mV,电流读出减法线性度可达到99.9%。为了研究所提模拟神经元电路的性能,分别通过LeNet和AlexNet对MNIST和CIFAR-10数据集进行识别准确率测试,结果表明,神经网络识别准确率分别提升了1.4%和38.8%。

摘要：工业信息物理系统(ICPS)与基础设施的连接越来越密切,同时通信网络也易受到环境干扰和虚假数据注入攻击的影响.鉴于此,研究基于多信道传输框架和minimax控制器,提高ICPS在攻击、环境和噪声干扰下的弹性.通过设计minimax控制器以增强ICPS在噪音和干扰下的弹性,基于多信道传输框架建立发射机与攻击者之间的攻防博弈模型,通过多信道上的攻防博弈策略实现整个ICPS的弹性防御策略.通过OPNET和Matlab的联调仿真,验证模拟数据注入攻击下基于多信道传输框架的ICPS控制系统的性能.仿真结果表明,minimax控制器和多信道传输框架组成的弹性防御策略,能够同时提升系统在环境干扰下的稳定性并有效降低数据注入攻击对ICPS的影响.

摘要：基于存算一体(CIM)架构的激活函数模拟实现方式使得神经网络变得更加接近非线性模型,针对其中Tanh函数负值难处理的问题,该文提出一种高速、高精度绝对值运算电路。该电路将输入电压经过比较器结果判断选择是否输出,利用反相比例取反电路控制负压输入并转换为正压通过开关输出,实现了离散输出功能的绝对值运算处理。与传统利用二极管全波整流绝对值电路相比,该电路有效避免了二极管难集成的问题,且速度快、功耗低、整体面积小。基于55 nm CMOS工艺进行设计,结果表明,在50 ns工作时钟周期下,经过绝对值电路转化后的输出电压与输入电压误差控制在1%以内,比较器的输出延时为5 ns,零点区域放大电压误差小于400μV。在1.2 V电源电压下,功耗为670μW,版图面积为4447μm^(2)。

摘要：浮点单元是高性能处理器的速度瓶颈之一,基于广泛应用的开源RISC-V浮点单元原型,设计了一种面向RISC-V处理器的高速浮点单元。对该原型中时序最差的浮点融合乘加、整数转浮点、除法开方子模块分别进行静态时序分析,并定位其中需要优化的关键模块。针对该浮点单元原型中存在的问题,提出基于算法优化和流水线优化的设计思路,设计基4 Booth-Wallace乘法模块替代原有多位宽乘法模块,设计基于二叉树的并行前导零检测模块替代原有串行前导零检测模块,增加了部分子模块的流水线级数。基于SMIC 55 nm工艺对优化设计前后的RISC-V浮点单元原型进行了性能评估,优化后的工作频率达到820 MHz,提升了39.46%,而面积开销增加了15.14%。

摘要：为简化嵌入式开发人员更新RISC-V处理器固件的操作流程,提出了一种易操作、高效且稳定的固件更新系统设计方法,包括BootROM引导流程设计和在应用中编程(in-application programming,IAP)设计。在BootROM引导流程设计中,通过启动参数再配置的方法,可使此引导流程兼容多种启动模式,如SRAM启动、主内存启动。在IAP设计中,处理器先通过通用异步收发传输器(universal asynchronous receiver/transmitter,UART)接收从上位机发送过来的新固件,该固件采用Ymodem协议发送,再通过串行外设接口(serial peripheral interface,SPI)进行片外Flash的重新烧写,以完成对系统固件的更新,同时,为保证接收新固件的可靠性,加入了循环冗余校验(cyclic redundancy check,CRC)算法。在现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)上对该系统进行了多次测试,均完成了对系统固件的更新,验证了该设计的可行性与稳定性。

摘要：为提高工业无线传感器网络的入侵检测的精度和降低检测能耗,设计了基于属性变化率的全局信任入侵检测算法。通过属性变化率获取节点的全局信任值以检测攻击;通过人工蜂群算法选择最优簇头集以确保簇头的高可信度和降低网络整体的能耗;通过信任恢复机制恢复临时故障节点的信任,以降低虚警率。实验证明本方案具有较高的检测率和较低的虚警率,并能延长网络的生命周期。

摘要：针对受延时输入影响的风能转换系统的故障检测问题,本文设计了基于集值观测器的故障检测策略.风能转换系统常见故障可以区分为加性故障与乘性故障,本文对增广统一风能转换系统模型,设计一种全局集值观测器,通过改变所选择的状态集顶点和参考误差区间,改变增益矩阵元素的取值范围,选择合适的增益矩阵,实现精确的状态跟踪.在此基础上设计了同时考虑状态相对估计误差与输出的绝对估计误差的故障检测策略.仿真结果表明,本文设计的故障检测策略对常见多类型故障可以做出快速的故障判断.对比Rosa所设计的故障检测策略,该研究在故障检测时间上具有明显优势.

摘要：为实现永磁同步电机矢量控制系统中电流传感器的故障诊断及其容错控制,确保系统的安全性,基于矢量旋转的概念提出一种新颖的故障诊断及容错控制方法.建立3个不同轴定向的坐标系,将坐标系下α轴定子电流分量的指令值和测量值比较,判断3个电流传感器的故障信息;基于Lyapunov稳定性定理设计自适应反推观测器进行电流估计;根据3个坐标系设计逻辑判断机制,故障发生时以恰当的估计电流取代测量电流进行反馈以重构系统,保证电机在故障发生时稳定运行.仿真和实验结果证明:该策略能够有效实现永磁同步电机驱动系统中三相电流传感器的故障诊断、准确判断故障相,在重构电流过程中,αβ坐标系电流分量的选取正确而稳定,测量电流与估计电流的不同组合能够保持较高性能,维持系统的稳定性,具有较高的可行性和可靠性.

摘要：针对深度卷积神经网络的结构越来越复杂,参数规模过于庞大的问题,设计出一种新的紧凑型卷积神经网络结构Width-MixedNet和其多分支的基本模块Conv-mixed,该架构扩展了卷积神经网络的宽度。Convmixed利用分支结构使多个不同的卷积层处理同一个特征图,提取不同的特征。在深度卷积神经网络的识别任务中,使用多个小型卷积层叠加,逐层缩小特征图的方法代替全连接层进行最后的特征提取。整个Width-MixedNet架构的参数数量只有3.4×10~5,仅有传统深度卷积神经网络的1/30。分别在CIFAR-10、CIFAR-100和MNIST数据集上进行实验,准确率分别达到了93.02%、66.19%和99.59%。实验表明,Width-MixedNet有更强的学习能力和表现能力,在提高识别精度的同时,大大降低了网络的参数规模。

摘要：针对稀疏重构误差算法在检测显著目标在构造背景模板时,由误选前景区域作为模板导致检测结果出现误差的问题,提出一种优化背景模板的算法.首先计算各背景模板与图像各边界的连通性,通过该边界连通性判断模板是否属于真正背景;然后用各个背景模板构成的重构字典实现对整幅图像各区域的重构,该过程采用一种新的稀疏加权算法抑制非零向量基,从而加强了解向量在相似模板中的作用;最后通过计算的各个区域重构误差产生最终的显著图.在3个标准的数据集上进行实验的结果表明,该算法有效地提升显著检测算法效果,在较为复杂的背景环境下也能产生明确的视觉显著图,与原始算法相比平均绝对误差降低近20%.