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基于ZYNQ的PTP授時精度測量方法與實現(xiàn)[其他][航空航天]

針對PTP授時精度測量存在的困難，提出在ZYNQ SOC上用μCOS操作系統(tǒng)和LWIP協(xié)議棧，來實現(xiàn)PTP授時精度測量。該方法通過接收衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)信號，得到準確的系統(tǒng)時間和時鐘源差，利用硬件將系統(tǒng)時間同步至ZYNQ的納秒計數(shù)器。利用ZYNQ EMAC接口獲取PTP收發(fā)幀的觀測時間，并利用源差值實現(xiàn)對測量時間的補償，最終得到準確的時間戳，進而實現(xiàn)對待測PTP主時鐘授時精度測量。經(jīng)實際測試，利用該方法對PTP時鐘進行測量，能夠獲得優(yōu)于10 ns的測量精度。

發(fā)表于：6/2/2021 9:40:00 AM

基于FPGA的PIE編碼與UVM驗證平臺的設(shè)計[可編程邏輯][其他]

國際標準ISO/IEC18000-6規(guī)定脈沖間隔編碼(PIE)作為RFID數(shù)字基帶系統(tǒng)中閱讀器發(fā)送鏈路的編碼方式。采用Verilog語言對該模塊進行設(shè)計，用QuartusⅡ軟件綜合并下載到FPGA開發(fā)板上，并使用SignalTapⅡ邏輯分析儀對信號進行采集和分析。此外，在設(shè)計的基礎(chǔ)上添加了UART收發(fā)模塊，實現(xiàn)PC和FPGA板的通信。為了對PIE編碼進行充分驗證，基于UVM驗證方法學(xué)和直接編程接口C(DPI-C)，設(shè)計并實現(xiàn)了一種高效且可復(fù)用的驗證平臺，驅(qū)動器和監(jiān)測器分別實現(xiàn)向DUT發(fā)送激勵及收集輸出結(jié)果的功能。參考模型與DUT的輸出結(jié)果在記分板中對比一致，功能覆蓋率達到了100%，提高了驗證效率及完備性。

發(fā)表于：6/2/2021 9:36:00 AM

多通道SAR型數(shù)字變換器的設(shè)計與實現(xiàn)[其他][其他]

針對某項目多通道數(shù)字變換器的設(shè)計，提出了一種高可靠性、高精度的模數(shù)轉(zhuǎn)換方案。為完成12路傳感器信號的采集、4路電壓電流的采集，對硬件電路進行了詳細的分析與優(yōu)化。待采集信號先后通過信號調(diào)理、模擬開關(guān)、分壓跟隨以及抗混疊濾波對其進行處理，并對鏈路的建立時間進行分析，最后采用逐次逼近型AD芯片進行轉(zhuǎn)換，通過與上位機配合驗證數(shù)據(jù)的采集精度。經(jīng)過大量實驗數(shù)據(jù)驗證，采集精度均能優(yōu)于0.5%，達到任務(wù)要求。

發(fā)表于：6/2/2021 9:30:00 AM

高速電力線載波信道分析模塊的設(shè)計與實現(xiàn)[其他][其他]

高速電力線載波信道噪聲環(huán)境復(fù)雜，而現(xiàn)有設(shè)備難以對載波信道噪聲采集和測量分析。為此，提出了一種高速電力線載波信道分析模塊，可實現(xiàn)現(xiàn)場噪聲高精度樣本采集、信道衰減特性測試等功能，并且可在實驗室測試環(huán)境中進行噪聲回放，實現(xiàn)現(xiàn)場環(huán)境的真實模擬。首先介紹了分析模塊的硬件架構(gòu)組成，描述了FPGA邏輯電路的狀態(tài)機設(shè)計及嵌入式軟件設(shè)計方案，最后對研制的樣機進行了測試，結(jié)果表明信道分析模塊能夠滿足設(shè)計要求的所有功能，解決了高速電力線載波通信芯片對抗噪聲技術(shù)研究和現(xiàn)場運維測試的難題。

發(fā)表于：6/2/2021 9:26:00 AM

卷積編碼及Viterbi譯碼的低時延FPGA設(shè)計實現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對毫米波通信的高速率和低時延設(shè)計要求，設(shè)計實現(xiàn)1/2碼率(2，1，7)卷積碼的低時延譯碼。采用高度并行優(yōu)化實現(xiàn)框架、低延時的最小值選擇方式，獲得Viterbi硬判決譯碼算法的輸出。利用基于Xilinx公司的Artix7-xc7a200t芯片綜合后，譯碼器的數(shù)據(jù)輸出延時約89個時鐘周期，最高工作頻率可達203.92 MHz。結(jié)果表明，該譯碼器可支持吉比特級的數(shù)據(jù)傳輸速率，實現(xiàn)了低延時、高速率的編譯碼器。

發(fā)表于：6/2/2021 9:20:00 AM

一種面向SRAM型FPGA的三模冗余分區(qū)自修復(fù)方法研究[其他][其他]

SRAM型FPGA的低成本及其現(xiàn)場可編程性使其在航空航天工業(yè)中很受歡迎。為解決FPGA受宇宙輻射引起的單粒子效應(yīng)(Single Event Effect，SEE)，常使用三模冗余(Triple Modular Redundancy，TMR)這一緩解技術(shù)。該技術(shù)通常與配置刷新技術(shù)一起用來加固基于SRAM的FPGA。傳統(tǒng)的TMR只能針對單個故障提供一次保護，而將三模冗余結(jié)構(gòu)進行分區(qū)可以增強其環(huán)境適應(yīng)性。研究了一種將配置刷新和分區(qū)三模冗余結(jié)合的方法，并采用PRISM工具進行模型驗證，結(jié)果表明該方法可以增強系統(tǒng)的可用性。

發(fā)表于：6/2/2021 9:15:00 AM

基于深度學(xué)習(xí)的桿塔三維姿態(tài)實時估計[其他][其他]

針對目前無人機航拍影像桿塔識別算法中，普遍是無人機通過傾斜攝影技術(shù)獲取到桿塔的原始遙觀影像數(shù)據(jù)，經(jīng)過機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練，識別其余圖片數(shù)據(jù)中的桿塔。其中存在獲取機器訓(xùn)練所需的圖片數(shù)據(jù)來源緩慢、只能二維識別圖片中桿塔等問題。提出了基于深度學(xué)習(xí)的桿塔三維姿態(tài)實時估計的算法。首先，通過三維平臺合成影像數(shù)據(jù)；其次，通過Deep-Object-Pose訓(xùn)練及其處理；然后測試真實的圖片數(shù)據(jù)或者實時視頻，達到智能識別桿塔的三維空間姿態(tài)信息。該算法為無人機自動尋找桿塔目標和智能精細化巡檢提供新的思路。

發(fā)表于：6/2/2021 9:10:00 AM

基于對比實驗的水下圖像質(zhì)量提升方法研究[其他][其他]

受水介質(zhì)對光線的散折射及吸收作用、光照條件變化和成像距離等因素影響，水下圖像中往往存在對比度低、模糊嚴重等問題。針對上述問題，結(jié)合學(xué)者們在水下圖像質(zhì)量提升方面的研究，以3個水下圖像集為對象，選取了9種不同的圖像質(zhì)量提升方法(包括增強和復(fù)原方法)進行水下圖像對比實驗,并從耗時、峰值信噪比、結(jié)構(gòu)相似度、平均梯度、熵值和標準差6方面對實驗結(jié)果進行分析，得到不同方法之間的優(yōu)劣情況。其中直方圖均衡化和引導(dǎo)濾波的實驗結(jié)果圖像效果最佳，且獲得了整體較好的數(shù)據(jù)結(jié)果，這為后續(xù)研究提供了方向。

發(fā)表于：6/2/2021 9:03:00 AM

基于RFID二次認證加密的智能識別系統(tǒng)設(shè)計[其他][信息安全]

針對目前智能安防系統(tǒng)低成本、便捷的應(yīng)用需求，為提高RFID在實際應(yīng)用中既要方便易實現(xiàn)又要安全、穩(wěn)定的性能，設(shè)計了一種基于RFID二次認證加密的智能識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要是基于MIFARE-S50卡的密鑰存儲分區(qū)和任意一個數(shù)據(jù)分區(qū)，借助哈希碼算法的不可逆性，結(jié)合UID(User Identification)完成智能識別系統(tǒng)的密鑰認證實現(xiàn)。只有當數(shù)據(jù)和UID同時通過系統(tǒng)兩次認證后，系統(tǒng)才能識別智能卡，從而做出相關(guān)識別動作，同時可有效識別并阻止復(fù)制卡認證。該系統(tǒng)支持3種工作模式：注冊模式、工作模式、注銷模式，可有效地確保用戶的隱私和信息安全。經(jīng)實驗測試結(jié)果表明，該系統(tǒng)安全性高、穩(wěn)定好、方便易操作，具有較高的應(yīng)用和實踐價值，可應(yīng)用于學(xué)校、小區(qū)、公司等中型RFID智慧安防系統(tǒng)中限制非法人員的入侵。

發(fā)表于：6/2/2021 8:56:00 AM

基于JADE-EMD的滾動軸承故障檢測[測試測量][其他]

軸承故障分析在滾動傳動系統(tǒng)中一直是研究的熱點，傳統(tǒng)的軸承故障診斷方法往往建立在苛刻的約束條件之上，如檢測信號為單一的故障信號成分、既定的混合系統(tǒng)保持不變或者模型建立在無噪聲的環(huán)境等。針對這些局限，結(jié)合了獨立成分分析(Independent Component Analysis，ICA)方法，提出了一種基于特征矩陣聯(lián)合相似對角化及經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Joint Approximative Diagonalization of Eigen matrix-Empirical Mode Decomposition，JADE-EMD)的多故障動態(tài)盲分析技術(shù)。該方法的基本思想是基于多輸入多輸出的動態(tài)混合模型，利用四階統(tǒng)計量對隨機噪聲的盲辨識特性，將滾動軸承正常工作時的平穩(wěn)隨機噪聲看成一類常規(guī)的信號輸入。

發(fā)表于：6/1/2021 5:26:00 PM