摘要：本文利用inverse Butterfly/Butterfly多级动态互连网络的自路由和可重排特性,提出了基于该网络的置换-逆序和置换-移位选路算法.它们都能够对所有一次通过该网络的任意置换结果动态地完成逆序和移位操作,且算法复杂度低,硬件实现简洁.进一步,将本文提出的算法对基于该网络设计的置换操作进行了功能扩展,分别构建了置换-逆序、置换-移位以及置换-逆序-移位硬件单元.并将它们在SMIC 65nm工艺下进行了综合,结果表明:当在以往研究成果上扩展逆序操作时,硬件电路面积仅增加约6%且几乎不影响原架构的延迟;当在以往研究成果上扩展移位和逆序-移位操作时,原架构以18%和21%的面积增加值和30%的延迟增加值,实现了功能性2倍的提升.

摘要：比特抽取与循环移位操作都可以利用位级置换完成.目前,它们在硬件实现时,大都采用分离的、各自独立的设计方式,这造成了硬件逻辑资源的浪费.尽管有些研究成果将它们统一设计,但是实现路由算法的电路却是独立的,逻辑资源消耗较多.因此,通过研究循环移位和比特抽取这2种比特级操作在多级动态互连网络inverse Butterfly中的映射原理,并结合该网络的自路由和递归特性,提出了一种针对这2种操作的统一路由算法.该算法不仅具有较高的并行性,而且硬件实现简洁,利于处理器架构集成.在此基础上,构造了一种可重构比特抽取-移位硬件单元(reconfigurable parallel bit extractionrotation hardware unit,RPRU),并对其关键路径电路进行了优化设计.然后,在CMOS 90nm工艺下完成了逻辑综合.实验结果表明:利用该路由算法所构造的硬件单元与以往同类设计相比,面积减少了近30%.

摘要：本文利用inverse Butterfly/Butterfly多级动态网络的自重构特性,提出了一种针对循环移位操作的高速可重构控制信息生成算法,该算法不仅具有极高的并行性和较小的资源消耗,还首次将循环移位、双向循环移位和以2~i(i=0,1,2…)为位宽的短字循环移位等10余种不同类型的移位操作统一在一个算法中.并在此基础上,设计了一种新型可重构移位-置换单元.该单元在SMIC 65nm工艺完成了逻辑综合.实验结果表明,当该单元只实现循环移位时,与以往研究成果相比,频率提升了6.4%~12%,面积减小了22%~30%;当该单元实现多种移位操作时,频率下降约8.4%,但能够支持的移位操作类型是以往研究成果的2倍.

摘要：本文利用inverse Butterfly网络拓扑结构的自路由特性,并结合分治策略,提出了一种能够硬件高速实现任意比特置的换选路算法.利用该算法能够在O(lg N)条指令内完成N-bit任意静态置换操作,在O(lg2N)条指令内完成N-bit任意动态置换操作.在此基础上,本文构造了一种新型比特置换单元-Permutation Unit based on inverse Butterfly,IBPU.并将它在SMIC 65nm工艺下进行了逻辑综合,结果表明:与以往研究成果相比,本文提出的IBPU资源消耗降低了约32%,延迟降低了近30%.当完成静态置换操作时,其功能单元所消耗的代价最小,不超过以往设计的60%;当完成动态置换操作时,虽然消耗的代价较大,但其随置换位宽N的增加涨幅较小,因此具有较高的稳定性,其综合性能优势明显.

摘要：针对比特抽取、循环移位操作常需组合使用的应用需求,结合比特抽取和循环移位操作的特点,基于inverse butterfly网络,研究以该网络为基础的新型比特抽取、循环移位并行处理架构。针对架构中的路由信息生成电路,提出专门的路由信息生成算法。设计相应的高速硬件单元,并在Altera公司的FPGA上对其进行功能验证,利用Synopsys公司的Design Compiler工具进行逻辑综合、优化。结果表明,在CMOS 0.13μm工艺下,硬件架构核心频率可以达到510 MHz。

摘要：针对序列密码算法中抽取操作的可重构硬件实现资源消耗大的问题,通过研究序列密码中非线性布尔函数的变量需求,基于inverse Butterfly网络提出一种高效能分层式比特抽取网络-HHBN(High-efficiency hierarchical bit-extraction network)。与其他网络进行对比,该网络可一次抽取出含有重复变量的多组数据,且不仅其实际性能与灵活度优于其他大多网络,面积消耗也远小于同灵活度的Crossbar网络。在Synopsys公司的Design Compiler进行了综合,实验结果表明与Crossbar网络在不同位宽实现相比,其面积减少约20%~50%,这就减少了实现不同序列密码算法抽取操作的可重构硬件资源消耗,从而提高了效能。

摘要：逆合成孔径雷达(inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)图像横向定标是获取目标外形和尺寸信息的关键,重点是目标转角的估计。提出了一种基于特征匹配的ISAR图像横向定标方法,将回波数据等长且相邻的ISAR卫星图像用Harris和SIFT算法提取特征点,然后利用随机采样一致性进行特征点配准,最后建立坐标位置差代价函数估计目标转角,完成ISAR图像横向定标。采用卫星仿真数据对算法进行了验证,实验结果表明该算法能够准确估计横向定标因子,定标精度高。