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基于FPGA的SRIO多通道控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[電子元件][工業(yè)自動(dòng)化]

在板間互聯(lián)及芯片互聯(lián)方式上，SRIO具有更高的帶寬及實(shí)時(shí)性。使用MSG（消息）接口的HELLO格式，發(fā)送端采用多接口設(shè)計(jì)方法，內(nèi)部采用Round-Robin處理機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了多通道接口在同時(shí)發(fā)送數(shù)據(jù)時(shí)共用一個(gè)SRIO接口的競(jìng)爭(zhēng)處理；同時(shí)封裝為多通道的輸入輸出的方式，支持接口數(shù)量、時(shí)鐘域的任意擴(kuò)展。經(jīng)過(guò)測(cè)試驗(yàn)證，該系統(tǒng)最大可實(shí)現(xiàn)64個(gè)不同時(shí)鐘下通道的數(shù)據(jù)收發(fā)，單通道下包和包之間延時(shí)最低可到4 μs，在SRIO傳輸應(yīng)用方向上，具有較好的應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于：1/13/2023

航天員生理遙測(cè)數(shù)據(jù)處理算法的研究與應(yīng)用[測(cè)試測(cè)量][航空航天]

在載人航天飛行試驗(yàn)任務(wù)中，地面指揮人員和醫(yī)學(xué)專(zhuān)家需及時(shí)掌握航天員在艙內(nèi)的生理狀況以保障航天員的安全。航天員的心率和呼吸率是評(píng)估航天員健康狀態(tài)的重要生理指標(biāo)。如何快速、準(zhǔn)確地計(jì)算航天員心率和呼吸率是工程任務(wù)面臨的技術(shù)難題之一。綜合考慮國(guó)產(chǎn)自主安全軟硬件條件下的計(jì)算能力，提出了基于自學(xué)習(xí)閾值的心率計(jì)算R波檢測(cè)算法，以及呼吸率計(jì)算的零點(diǎn)檢測(cè)算法，設(shè)計(jì)了一套心率和呼吸率可視化顯示軟件，提高了航天員生理數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確率，能夠?yàn)橹笓]人員和專(zhuān)家提供直觀可靠的決策依據(jù)。數(shù)據(jù)計(jì)算分析說(shuō)明，所采用算法具備較高的準(zhǔn)確率和較低的計(jì)算需求，能夠滿(mǎn)足待發(fā)段、上升段對(duì)航天員實(shí)施醫(yī)學(xué)保障與醫(yī)學(xué)監(jiān)督的需要。

發(fā)表于：1/13/2023

一種基于線性規(guī)劃的全局逃逸布線算法[電子元件][其他]

有序逃逸布線問(wèn)題作為PCB設(shè)計(jì)中的關(guān)鍵一環(huán)，屬于一類(lèi)特殊的NP-困難問(wèn)題，近年來(lái)得到廣泛研究。傳統(tǒng)方法中，基于整數(shù)線性規(guī)劃或者是拆線重布類(lèi)的啟發(fā)式算法只適用于引腳數(shù)目較少的PCB引腳陣列，否則容易出現(xiàn)時(shí)間違規(guī)而導(dǎo)致布線失敗。針對(duì)傳統(tǒng)方法中大規(guī)模全局自動(dòng)布線難的問(wèn)題，基于線性規(guī)劃的全局自動(dòng)布線算法提出采用線性規(guī)劃解決逃逸布線問(wèn)題，并提出降低線網(wǎng)容量化解擁塞的新方法。與最新的逃逸布線算法相比，在處理大規(guī)模問(wèn)題時(shí)，該算法不僅可以實(shí)現(xiàn)全部引腳的有序逃逸，并且布線時(shí)間提升50%，節(jié)省31%線長(zhǎng)。

發(fā)表于：1/13/2023

基于Promethus的分布式DNS性能測(cè)試和監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究[測(cè)試測(cè)量][通信網(wǎng)絡(luò)]

域名解析服務(wù)是互聯(lián)網(wǎng)訪問(wèn)和流量調(diào)度入口，因此域名系統(tǒng)（Domain Name System ，DNS）性能直接影響用戶(hù)訪問(wèn)體驗(yàn)?；赑romethus時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)一種分布式域名系統(tǒng)響應(yīng)性能自動(dòng)化測(cè)試監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，使用該系統(tǒng)，不僅可對(duì)自研DNS系統(tǒng)進(jìn)行多節(jié)點(diǎn)分布式DNS性能測(cè)試，而且可以時(shí)序化方式長(zhǎng)時(shí)監(jiān)測(cè)運(yùn)行，并以可視化方式實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)DNS服務(wù)性能。

發(fā)表于：1/13/2023

工業(yè)控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)攻擊預(yù)測(cè)技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

面對(duì)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)安全形式，攻擊方常采用大量的信息偵查、漏洞利用和混淆技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行惡意活動(dòng)或破壞行為。雖然當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知平臺(tái)盡可能地發(fā)現(xiàn)和監(jiān)測(cè)新漏洞的利用過(guò)程，但是攻擊預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率和精確率都不盡如人意，需要在目前預(yù)測(cè)技術(shù)的基礎(chǔ)上研究更加高級(jí)的算法將安全事件自動(dòng)關(guān)聯(lián)到對(duì)應(yīng)的資產(chǎn)和攻擊類(lèi)型上，對(duì)可能發(fā)生的網(wǎng)絡(luò)安全攻擊進(jìn)行預(yù)警和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全事件的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。

發(fā)表于：1/13/2023

K-means聚類(lèi)-DCT壓縮算法在振動(dòng)傳感器中的研究與應(yīng)用[其他][其他]

為延長(zhǎng)無(wú)線振動(dòng)傳感器在需要對(duì)大量高頻振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集情況下的使用壽命，首先對(duì)現(xiàn)有振動(dòng)數(shù)據(jù)壓縮算法進(jìn)行了研究，對(duì)其存在的問(wèn)題進(jìn)行了分析，并在此基礎(chǔ)上提出了一種基于K-means聚類(lèi)-DCT雙重?cái)?shù)據(jù)壓縮算法的壓縮方法。所采用的K-means聚類(lèi)-DCT雙重?cái)?shù)據(jù)壓縮算法針對(duì)預(yù)測(cè)性維護(hù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)，首先利用K-means算法對(duì)振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合分類(lèi)，再根據(jù)振動(dòng)信號(hào)頻域特點(diǎn)進(jìn)行離散余弦變換（Discret Cosine Transform， DCT）壓縮。通過(guò)實(shí)際驗(yàn)證表明，采用該算法對(duì)振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合，可以非常明顯地提高數(shù)據(jù)壓縮的效率，從而在傳輸時(shí)將冗余數(shù)據(jù)有效減少。而在相同數(shù)據(jù)量情況下，采用改進(jìn)的雙重壓縮算法的峰值信噪比與其他算法相比，其具有更好的性能。

發(fā)表于：1/13/2023

基于改進(jìn)蟻群算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃方法[可編程邏輯][工業(yè)自動(dòng)化]

根據(jù)傳統(tǒng)蟻群算法在機(jī)器人的路線規(guī)劃中具有收斂速度慢、容易陷入局部最優(yōu)解的缺陷，提供了一個(gè)經(jīng)過(guò)改進(jìn)的蟻群算法。使用柵格法建立路徑矩陣，建立一種轉(zhuǎn)角啟發(fā)函數(shù)，增加選擇指定路徑的概率，提高算法的搜索速度；將A*算法與改進(jìn)蟻群算法結(jié)合，提出一種改進(jìn)的距離啟發(fā)函數(shù)，避免了陷入局部最優(yōu)解；并提出一種可根據(jù)迭代次數(shù)而改變的信息素?fù)]發(fā)因子，增強(qiáng)了全域搜尋能力。根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)分析，與Ant Colony Algorithm with Multiple Inspired Factor（ACAM）算法相比，改進(jìn)的蟻群算法對(duì)于解決算法收斂速度慢、防止進(jìn)入局部最優(yōu)解等方面效果更好。

發(fā)表于：1/13/2023

基于5G架構(gòu)超密集組網(wǎng)粒子群優(yōu)化算法改進(jìn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

隨著移動(dòng)通信技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)智能終端設(shè)備無(wú)法滿(mǎn)足快速增長(zhǎng)的海量數(shù)據(jù)計(jì)算要求，移動(dòng)邊緣計(jì)算為物聯(lián)網(wǎng)中移動(dòng)用戶(hù)提供了低延遲和靈活的計(jì)算方案。綜合考慮邊緣服務(wù)器上有限的計(jì)算資源以及網(wǎng)絡(luò)中用戶(hù)的動(dòng)態(tài)需求，提出通過(guò)二進(jìn)制粒子群優(yōu)化算法分配發(fā)射功率優(yōu)化傳輸能耗。將請(qǐng)求卸載與資源調(diào)度作為雙重決策問(wèn)題進(jìn)行分析，基于粒子群優(yōu)化算法提出了一種新的多目標(biāo)優(yōu)化算法求解該問(wèn)題。仿真結(jié)果表明，二進(jìn)制粒子群優(yōu)化算法可以節(jié)省傳輸能耗，且具有良好的收斂性。所提出的新算法在響應(yīng)率方面優(yōu)于現(xiàn)有算法，在動(dòng)態(tài)邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中可以保持良好的性能。

發(fā)表于：1/13/2023

基于能量均衡高效的LEACH改進(jìn)算法[可編程邏輯][通信網(wǎng)絡(luò)]

LEACH路由協(xié)議是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)一個(gè)經(jīng)典的分簇路由方法，但在限能?chē)?yán)重的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)功耗高、生存時(shí)間短等問(wèn)題嚴(yán)重影響網(wǎng)絡(luò)性能，為此提出了改進(jìn)的基于能量均衡高效的LEACH-X協(xié)議。通過(guò)加入最優(yōu)簇首數(shù)，提出修正的剩余能量因子，考慮節(jié)點(diǎn)的剩余能量、周期內(nèi)當(dāng)選過(guò)簇首的次數(shù)以及密度因子，并對(duì)部署區(qū)域分區(qū)，針對(duì)區(qū)域調(diào)整距離因子增益參數(shù)的權(quán)重來(lái)修正簇首選舉閾值函數(shù)；接著進(jìn)行二次競(jìng)爭(zhēng)并最終選舉簇首，從而減小節(jié)點(diǎn)能耗，使WSN存活時(shí)間得到一定的延長(zhǎng)。仿真結(jié)果表明，與傳統(tǒng)LEACH協(xié)議進(jìn)行對(duì)比，LEACH-X協(xié)議降低了網(wǎng)絡(luò)能耗，延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間。

發(fā)表于：1/13/2023

基于時(shí)差法的雙聲道超聲波水流量計(jì)[其他][其他]

針對(duì)中小管徑單聲道超聲波流量計(jì)由于聲道少而易受流場(chǎng)分布不均勻的影響，提出了一種基于時(shí)差法的雙聲道超聲波水流量計(jì)。流量計(jì)的硬件系統(tǒng)由STM32L431低功耗模塊、高精度計(jì)時(shí)模塊TDC-GP22等組成。根據(jù)雙聲道管段結(jié)構(gòu)，提出了基于卡爾曼濾波算法的數(shù)據(jù)融合方法，將兩個(gè)聲道的測(cè)量數(shù)據(jù)融合并完成濾波處理，提高了流量計(jì)的測(cè)量精度。實(shí)驗(yàn)測(cè)試表明，流量計(jì)測(cè)量誤差在2.5%以?xún)?nèi)，卡爾曼融合濾波算法可以有效提高流量計(jì)測(cè)量精度。

發(fā)表于：1/13/2023

基于ZYNQ的陣列渦流無(wú)損檢測(cè)系統(tǒng)[其他][其他]

圓柱形金屬試件的陣列渦流檢測(cè)可以通過(guò)幾個(gè)圍繞試件布局的陣列線圈組成的探頭來(lái)完成，陣列渦流探頭由完全相同的8個(gè)線圈組成并在一定的空間結(jié)構(gòu)下完成對(duì)金屬試件的探測(cè)。設(shè)計(jì)1個(gè)基于Zynq-7020的陣列渦流檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)借助激勵(lì)通道的8個(gè)模擬開(kāi)關(guān)可以對(duì)一個(gè)或多個(gè)線圈進(jìn)行激勵(lì)，借助一個(gè)8選1模擬開(kāi)關(guān)可以對(duì)8個(gè)陣列線圈進(jìn)行分時(shí)采集，通過(guò)數(shù)字相敏檢波算法完成對(duì)信號(hào)的提取。試驗(yàn)結(jié)果表明，此系統(tǒng)可以保存、傳輸、處理陣列探頭的激勵(lì)信號(hào)和感應(yīng)信號(hào)，并完成測(cè)量陣列探頭靈敏度的試驗(yàn)任務(wù)。

發(fā)表于：1/13/2023

基于ESN的鋰電池SOC評(píng)估方法與仿真研究[電源技術(shù)][其他]

以新能源車(chē)載鋰電池為研究對(duì)象，建立基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)（ESN）預(yù)測(cè)鋰電池的荷電狀態(tài)（SOC）評(píng)估模型。采用交叉驗(yàn)證方法優(yōu)選回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，以此解決網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)選擇困難。通過(guò)帶遺忘因子的遞歸最小二乘法訓(xùn)練建立的回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)時(shí)更新輸出權(quán)值矩陣以此提高網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)性和精度。通過(guò)模型仿真分析驗(yàn)證了預(yù)測(cè)算法的可行性，進(jìn)一步對(duì)比分析了所建立的ESN預(yù)測(cè)模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、徑向基（RBF）網(wǎng)絡(luò)算法在UDDS、US06和NYCC工況條件下的鋰電池SOC評(píng)估預(yù)測(cè)效果，結(jié)果表明所建立的回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型方法用于鋰電池SOC評(píng)估預(yù)測(cè)的性能和效果優(yōu)于BP算法和RBF算法，具有較好的應(yīng)用前景，可以為鋰電池SOC長(zhǎng)期長(zhǎng)效預(yù)測(cè)評(píng)估提供參考。

發(fā)表于：1/13/2023

一種基于Hierarchy LUT的可重構(gòu)S-box實(shí)現(xiàn)方法[其他][其他]

基于查找表方法構(gòu)建的Substitution box （S-box）在可重構(gòu)分組密碼實(shí)現(xiàn)中廣泛使用，然而因消耗的資源過(guò)大，其面積利用效率低。為提高可重構(gòu)S-box面積利用效率，提出一種基于4R/1W存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的分層查找表（Hierarchy LUT），構(gòu)建可重構(gòu)S-box。所提出的4R/1W存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)能減少存儲(chǔ)單元的例化數(shù)量，提高存儲(chǔ)密度。在40nm CMOS工藝下，實(shí)現(xiàn)基于Hierarchy LUT的可重構(gòu)S-box，其面積利用效率得到改善，對(duì)比Table Lookup Unit （TLU）和Memory Sharing的可重構(gòu)S-box方案，效率分別提高了51.76%和6.88%。

發(fā)表于：1/13/2023

基于EMIF總線接口的橋芯片設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][消費(fèi)電子]

EMIF是DSP（數(shù)字信號(hào)處理器）器件上的外部存儲(chǔ)接口，基于TMS320VC5510電路的EMIF接口，提出了一種橋芯片的設(shè)計(jì)方法。該橋芯片包含了多個(gè)低速外設(shè)如I2C、UART以及SDIO接口，同時(shí)集成了IDO、ADC模擬IP，設(shè)計(jì)進(jìn)行了充分的EDA仿真和FPGA驗(yàn)證，并進(jìn)行了流片驗(yàn)證，實(shí)裝測(cè)試結(jié)果表明EMIF接口可與橋芯片通信無(wú)誤，實(shí)現(xiàn)了TMS320VC5510電路的外設(shè)擴(kuò)展功能。該橋芯片的設(shè)計(jì)方法大大增加了市場(chǎng)上SoC設(shè)計(jì)的靈活度，有效地降低了設(shè)計(jì)周期，節(jié)約了設(shè)計(jì)成本。

發(fā)表于：1/13/2023

基于CMOS閾值電壓設(shè)計(jì)的電壓基準(zhǔn)源[電源技術(shù)][其他]

基于TSMC 0.18 µm標(biāo)準(zhǔn)CMOS工藝，提出了一種新型無(wú)電阻低溫漂電壓基準(zhǔn)源。通過(guò)采用CMOS閾值電壓（Vth）和與溫度成正比的電壓（VPTAT）作為基礎(chǔ)線性溫度單元加權(quán)求和的方式，消除了電壓基準(zhǔn)源輸出中殘留的非線性溫度分量，最終得到高精度的電壓基準(zhǔn)輸出。其中CMOS閾值電壓由無(wú)電阻結(jié)構(gòu)產(chǎn)生，VPTAT的產(chǎn)生和與CMOS閾值電壓的加權(quán)求和由非對(duì)稱(chēng)差分運(yùn)放完成。實(shí)測(cè)結(jié)果證明，在-55 ℃~125 ℃溫度范圍內(nèi)，電壓基準(zhǔn)源輸出為1.23 V，溫度系數(shù)為4.5 ppm/℃。在無(wú)濾波電容的情況下，基準(zhǔn)電源抑制比可達(dá)-93 dB。

發(fā)表于：1/13/2023