摘要：Axcelerator:fpga Actel公司宣布其高性能非挥发性Axcelerator系列现场可编程门阵列(fpga)器件已符合军用规范。Axcelerator采用软IP核实现66MHz PCI和每秒1Gb的光纤信道设计,可在整个军用温度范围内(-55℃到125℃)达到性能规格要求。单芯片AX2000、AX1000、AX500和AX250器件现提供三种新型封装和筛选选择-军用温度塑料封装(MTP)、军用温度密封封装(MTH)和完全符合MIL-STD883B规范的密封封装(883B)-提供密度高达200万系统门和288Kbits的内存。

摘要：针对传统宽带数字波束形成器精度低、主瓣误差大及自导系统中DSP算力紧张的问题,研究一种基于fpga的鱼雷自导波束形成实现方法。首先介绍最小差异恒定主瓣波束形成算法,通过将优化变量与求解变量相联系,解决了传统算法中波束响应依赖期望主瓣响应的问题,实现由确定到自适应的转化。然后设计基于fpga的数字波束形成系统结构,完成滤波器模块的建模、综合和实现。最后完成基于fpga的波束形成实验。通过实验证明,fpga处理结果与Matlab仿真数据结果误差在10-1量级,信号还原率较高。为波束形成在fpga硬件设计中的正确性和可靠性提供依据。

摘要：无人车载网络兼容时间触发通信业务与事件触发通信业务,由于无人驾驶技术的需求,高清摄像头与各种传感器会产生大量事件触发数据。为避免突发大流量的事件触发对时间触发的确定性产生影响,引起时间触发消息帧传输时延增大、消息传输时延出现抖动,基于fpga设计了一种双平面时间触发交换机。该交换机通过联合输入交叉节点排队平面与共享存储交换平面分别存储调度时间触发消息帧与事件触发消息帧,通过抢占机制保证时间触发通信的确定性。交换机吞吐量可达950 Mbit/s,时间触发通信延迟抖动在100 ns以内,提高了通信的确定性,并成功应用于无人车网络中。

摘要：卷积神经网络是目标检测中的常用算法,但由于卷积神经网络参数量和计算量巨大导致检测速度慢、功耗高,且难以部署到硬件平台,故文中提出一种采用CPU与fpga融合结构实现MobileNetV1目标检测加速的应用方法。首先,通过设置宽度超参数和分辨率超参数以及网络参数定点化来减少网络模型的参数量和计算量;其次,对卷积层和批量归一化层进行融合,减少网络复杂性,提升网络计算速度;然后,设计一种八通道核间并行卷积计算引擎,每个通道利用行缓存乘法和加法树结构实现卷积运算;最后,利用fpga并行计算和流水线结构,通过对此八通道卷积计算引擎合理的复用完成三种不同类型的卷积计算,减少硬件资源使用量、降低功耗。实验结果表明,该设计可以对MobileNetV1目标检测进行硬件加速,帧率可达56.7 f/s,功耗仅为0.603 W。

摘要：为了满足多设备测控系统日益增长的数据吞吐率和系统高集成度、高灵活性的要求,设计了一套基于Modbus UDP协议与fpga的系统。系统包含上位机、下位机2个子系统,通过Modbus UDP协议通讯。下位机子系统以fpga为核心,总线架构和模块化的程序设计保证系统升级灵活性和通讯可靠性;上位机子系统软件基于PC平台,集成自动化测控功能,对采集数据进行建模展示和数据管理。实验结果表明系统通信稳定可靠。系统具有集成度高、维护便利、易升级且通信速率高的特点,为多设备测控系统提供了一套可行的解决方案。

摘要：为解决现有的直接采样方式的信号采集系统通道数量少、通道间同步误差较大的问题,设计了一款基于fpga的多通道高速信号同步采集系统。系统采用2片fpga分别作系统控制与数据传输,4片AD9208实现8通道模数转换,DDR4型SDRAM进行数据缓存,基于快速傅里叶变换算法实现同步误差检测。测试结果表明:系统在14 bit采样精度下,可对8路模拟输入信号进行超过2 GSa/s的同步采样与缓存,通道间最大误差小于2 ps。多次上电测试结果显示,系统数据同步传输链路稳定。

摘要：辐射定标技术是定量化遥感的关键环节,实时在轨绝对辐射定标已经成为在轨遥感数据实时智能处理的重要步骤之一。然而当前主流的星上定标、场地定标、交叉定标的定标算法以线性拟合方法为主,虽然计算简单,但是误差较大。文中提出一种基于双指数函数的绝对辐射定标方法,可有效提升定标计算精度,同时进行了fpga硬件实现。针对输入数据数值超出Cordic计算模块的输入范围情况,提出对输入数值进行右移位实现整数除法操作以避免超范围的方法,并对输出结果进行多级自乘法运算实现了等效计算。通过fpga仿真和在板运行,结果表明,当输入Cordic模块的数据小数位位宽设置为20 bit时,硬件计算的相对误差较小,仅0.0303%。系统时钟工作在200 MHz时,处理能力达到2×10^(8)f/s,满足实时应用要求。

摘要：基于LC3编码协议,详细探讨了长时后置滤波器(LTPF)的硬件设计与实现。研究内容包括LTPF的基本原理、硬件设计架构及其在fpga上的实现和测试。通过使用Altera(已被英特尔收购)MAX 10开发板进行了验证,结果显示,硬件实现显著提高了处理效率,并在较低资源消耗下实现了LTPF的硬件加速功能。此外,本文还将硬件实现与STM32平台上的C语言定点程序进行了对比,展示了硬件设计在处理速度和资源利用上的优势。研究结果表明,尽管当前设计已优于软件架构,但未来通过逻辑重组或流水线技术对设计进行优化,系统性能还有提升空间。

摘要：为了提高硬件整体的运算效率,研究提出了一种可以降低Crystals-Kyber算法复杂度的改进算法,硬件实现方式采用基于频率抽取的数论变换(NTT)算法。通过合并NTT计算层减少需要的的内存量,设计了一种迭代型NTT和流水型NTT相结合的硬件结构。与之前其他的设计相比较,基于Crystals-Kyber算法的可编程门阵列(fpga)优化实现了高效的NTT多项式乘法。实验结果表明,所提方案优化算法使用了较快的计算速度和较少的计算周期,以及较小的面积时间乘积(Area Time,AT),改进的Crystals-Kyber算法与其他算法相比,至少缩短了39.13%的NTT计算周期,并缩短了47.50%计算时间,优化了基于格密码的执行时间和硬件资源开销。

摘要：边缘检测是图像处理和计算机视觉中有关特征提取的一个重要研究领域。基于现场可编程逻辑门阵列(field programmable gate array,fpga)完成了图像边缘检测及视频图形阵列(video graphics array,VGA)显示电路设计。该设计基于QuartusⅡ设计平台,采用Verilog语言编写代码,采用Modelsim仿真软件完成电路仿真,实现了串口图像数据的索贝尔(Sobel)算法边缘检测功能,并且由VGA显示器输出检测结果。最后,在EP4CE10F17C8N芯片上完成了功能验证。