用户对宽带无线接入业务、尤其是对于宽带无线化以及移动化的需求日益增加,使无线宽带接入技术WiMAX(World interoperability for Microwave Access,即全球微波接入互操作性技术)应运而生、迅猛发展,成为这两年业界关注的焦点。除了通常的互联网接入应用外,它还将在提供IPTV和VOIP等宽带业务方面取得成功,它还有可能成为一种先进的4G蜂窝电话技术。WiMAX未来将进入蜂窝电话、笔记本电脑和机顶盒等应用中。 本文在介绍WiMAX传输标准802.16d基础上,详细阐述了WiMAX接收机中信道解调芯片中的自动增益控制(Automatic Gain Control,AGC)部分。首先介绍了自动增益控制系统的基本组成和其主要特性指标,通过对一个步进式AGC的分析,得到AGC模型的输出公式。然后针对WiMAX接收机内AGC系统中的模数转换器以及AGC电路进行介绍和理论分析。本文采用SPW(Signal Processing WorkSystem)模型对AGC电路基本结构的算法分析,并结合仿真结果对AGC电路做了详尽解说并对参数进行了解释说明。 最后给出了基于SPW和FPGA(Field Programmable Gate Array)验证的结果。通过SPW对AGC进行了单独的性能测试,并结合整个系统的性能测试来说明AGC可以和系统的其他模块协同工作。在FPGA测试中,可以证明用Verilog实现后AGC也同样能较好的工作。 本文实现的基于导频的步进式的数字AGC是针对WiMAX系统的自动增益控制电路提出的解决方案。此算法结合WiMAX系统的传输方式,提出的算法具有迅速锁定信号的特点,能够满足WiMAX系统的要求。同时,由于各种关键参数设计为寄存器可配的方式,具有很好的灵活性,也就具有了更高的移植性,可以作为一种通用的数字AGC算法。
上传时间: 2013-04-24
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常模信号是一类非常重要的信号,而专门应用于常模信号的常模算法[1]具有复杂度较低、实现起来比较简单、对阵列模型的偏差不敏感等显著的优点。因此,常模算法引起了众多学者的广泛关注。近年来,常模算法在多用户检测领域[2]的研究越来越受到诸多学者的关注。不仅如此,常模算法在其他领域也是备受瞩目,如常模算法在盲均衡以及波束形成等领域的应用也是目前研究的热点。除此之外,常模算法已经不仅仅局限在应用于常模信号,也可应用于多模信号[3]等。 本文对常模算法在多用户检测领域的应用以及FPGA[4]实现作了较多的研究工作,共分六章进行阐述。第一章为绪论,介绍了论文相关背景和本文的结构;第二章首先对常模算法作了理论分析,并改进了传统的2-2型常模算法,我们称之为M2-2CMA,它在误码率性能上有一些改善;之后在MATLAB平台上搭建了仿真平台,分析了常模算法在多用户检测中的应用;第三章研究了相关文献,简单介绍了FPGA概念及其设计流程和设计方法,并对VerilogHDL以及Quartus软件做了简要介绍;第四章则详细介绍了常模算法的FPGA实现,用一种基于统计数据的方法确定了数据位长及精度,提出了其实现的系统框图,并详细阐述了各主要模块的设计与实现,同时给出了最后的报告文件以及最高数据处理速度;第五章则在MATLAB平台和QuartuslI的基础上搭建了一个仿真平台,借助于平台分析了2-2型常模算法移植到FPGA平台后的性能,对不同的精度对系统性能的影响做了讨论,也统计了不同信噪比、多址干扰下的误码率性能。最后一章是对全文的总结和对未来的展望。
上传时间: 2013-06-23
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可编程逻辑芯片特别是现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)芯片的快速发展,使得新的芯片能够根据具体应用动态地调整结构以获得更好的性能,这类芯片称为动态可重构FPGA芯片(Dynamically ReconfigurableFPGA,DRFPGA)。然而,使用这类芯片构建的可重构系统在实际应用前还有许多问题需要解决。一个基本的问题就是动态可重构FPGA芯片中的可重构功能单元(Reconfigurable Functional Unit,RFU)的模块布局问题和模块间的布线问题。 本文从基本的FPGA芯片结构和CAD算法谈起,介绍了可重构计算的概念,建立了可重构计算系统模型和动态可重构FPGA芯片模型,在此模型上提出一个基于划分和时延驱动的在线布局算法,和一个基于Pathfinder协商拥塞算法的布线算法,来解决动态可重构FPGA芯片的布局和布线问题。由硬件描述语言(Hardware Description Language,HDL)描述的电路首先被划分成有限数目的层,然后将这些电路层布局到芯片的每一层,同时确保关键路径的时延最小。实验结果表明,布局算法与传统的布局算法(或者文献[37]中的算法)相比,在时延上平均减少27%,在线长上平均减少34%(或者11%),在运行时间上平均减少42%(或者97%)。布线算法与传统的布线算法相比,能够将线长降低26%,将水平通道宽度降低27%,显示出较高的性能。
上传时间: 2013-05-24
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自适应滤波器是智能天线技术中核心部分-自适应波束成形器的关键技术,算法的高效稳定性及硬件时钟速率的快慢是判断波束成形器性能优劣的主要标准。 首先选取工程领域最常用的自适应横向LMS滤波算法作为研究对象,提出了利用最小均方误差意义下自适应滤波器的输出信号与主通道噪声信号的等效关系,得到滤波器最佳自适应参数的方法。并分析了在平稳和非平稳环境噪声下,滤波器的收敛速度、权系数稳定性、跟踪输入信号的能力和信噪比的改善等特性。 在分析梯度自适应格型算法的基础上,提出利用最佳反射系数的收敛性和稳定性,得到了梯度自适应格型滤波器的定步长改进方法;并以改进的梯度自适应格型和线性组合器组成梯度自适应格型联合处理算法,在同样环境噪声下,相比自适应横向LMS算法,其各项性能指标都得到了极大地改善,而且有利于节省硬件资源。 设计了自适应横向LMS滤波器和梯度自适应格型联合处理滤波器的电路模型,并用驰豫超前技术对两类滤波器进行了流水线优化。利用Altera公司的CycloneⅡ系列EP2C5T144C6芯片和多种EDA工具,完成了滤波器的FPGA硬件设计与仿真实现。并以FPGA实现的3节梯度自适应格型联合处理器为核心,设计了一种TD-SCDMA系统的自适应波束成形器,分析表明可以很好地利用系统提供的参考信号对下行波束进行自适应成形。
上传时间: 2013-07-16
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遗传算法是基于自然选择的一种鲁棒性很强的解决问题方法。遗传算法已经成功地应用于许多难优化问题,现已成为寻求满意解的最佳工具之一。然而,较慢的运行速度也制约了其在一些实时性要求较高场合的应用。利用硬件实现遗传算法能够充分发挥硬件的并行性和流水线的特点,从而在很大程度上提高算法的运行速度。 本文对遗传算法进行了理论介绍和分析,结合硬件自身的特点,选用了适合硬件化的遗传算子,设计了标准遗传算法硬件框架;为了进一步利用硬件自身的并行特性,同时提高算法的综合性能,本文还对现有的一些遗传算法的并行模型进行了研究,讨论了其各自的优缺点及研究现状,并在此基础上提出一种适合硬件实现的粗粒度并行遗传算法。 我们构建的基于FPGA构架的标准遗传算法硬件框架,包括初始化群体、适应度计算、选择、交叉、变异、群体存储和控制等功能模块。文中详细分析了各模块的功能和端口连接,并利用硬件描述语言编写源代码实现各模块功能。经过功能仿真、综合、布局布线、时序仿真和下载等一系列步骤,实现在Altera的Cyclone系列FPGA上。并且用它尝试解决一些函数的优化问题,给出了实验结果。这些硬件模块可以被进一步综合映射到ASIC或做成IP核方便其他研究者调用。 最后,本文对硬件遗传算法及其在函数优化中的一些尚待解决的问题进行了讨论,并对本课题未来的研究进行了展望。
上传时间: 2013-07-22
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近年来,计算机图形学应用越来越广泛,尤其是三维(3D)绘图。3D绘图使用3D模型和各种影像处理产生具有三维空间真实感的影像,应用于虚拟真实情况以及多媒体的产品上,且多半是使用低成本的实时3D计算机绘图技术为基础。在初期3D图形学刚起步时,由于图形简单,因此可以利用CPU来运算,但随着图形学技术的发展,所要绘制的图形越来越复杂,这时如果单纯依赖CPU来处理,不能达到实时的要求,因此需要专门的硬件来加速图形处理,GPU(图形处理单元)因此出现了。不过由于3D图形加速硬件的复杂性和短寿命,这极大地提高了对硬件开发环境的需要。为了更好的对设计进行更改和测试,不能仅仅用专门定制的方法来设计,需要其他的方:硬件描述语言(HDL)和FPGA。 随着计算机绘图规模的需要,借助辅助硬件资源,来提高图形处理单元(GPU)处理速度的需求越来越普遍。自从15年前现场可编程门阵列(FPGA)开始出现以来,其在可编程硬件领域所起的作用越来越大。它们在速度、体积和速度方面都有了很大的提高。这意味着FPGA在以前只能使用专用硬件的场合越来越重要。其中一个应用领域就是3D图形渲染,在这个研究领域里人们正在利用具有可编程性能的FPGA来帮助改进图形处理单元(GPU)的性能。 能够在廉价、可动态重新配置的FPGA上实现复杂算法来辅助硬件设计。本文的设计就是通过在FPGA上实现3维图形几何处理管线部分功能来提高图形处理速度。具体实现中使用硬件描述语言(Verilog HDL)进行逻辑设计,并发现问题解决问题。 本文主要特色如下: 1.针对几何变换换子系统,提出一种硬件实现方案,该方案能对基本的几何变换如:平移、缩放、旋转和投影进行操作。首先构造出总体变换矩阵,随后进行矩阵乘法运算,再进行投影变换,最后输出变换座标。提出一种脉动阵列结构,用于两个矩阵的乘法运算。找到一种快捷的方法来实现矩阵相乘,将能大大提高系统的效率。 2.对于3D图形裁剪,文中描述了一种裁剪引擎,它能够处理3D图形中的裁剪、透视除法以及视口映射的功能。硬件实现的难度取决于裁剪算法的复杂程度。我们在Sutherland-Hodgman裁剪算法的基础上提出一种新的裁剪算法,该算法通过去除冗余顶点以提高处理速度,同时利用编码来判断线段可见性的方法使得硬件实现变得很容易。 3.最后,我们在FPGA上实现了几何变换以及三维裁剪,并与C语言的模拟结果对比发现结果正确,且三维裁剪能够以3M个三角形/s的速度运行,满足了图形流水中的实时性要求。
上传时间: 2013-04-24
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采用现场可编程门阵列(FPGA)可以快速实现数字电路,但是用于生成FPGA编程的比特流文件的CAD工具在编制大规模电路时常常需要数小时的时间,以至于许多设计者甚至通过在给定FPGA上采用更多的资源,或者以牺牲电路速度为代价来提高编制速度。电路编制过程中大部分时间花费在布线阶段,因此有效的布线算法能极大地减少布线时间。 许多布线算法已经被开发并获得应用,其中布尔可满足性(SAT)布线算法及几何查找布线算法是当前最为流行的两种。然而它们各有缺点:基于SAT的布线算法在可扩展性上有很大缺陷;几何查找布线算法虽然具有广泛的拆线重布线能力,但当实际问题具有严格的布线约束条件时,它在布线方案的收敛方面存在很大困难。基于此,本文致力于探索一种能有效解决以上问题的新型算法,具体研究工作和结果可归纳如下。 1、在全面调查FPGA结构的最新研究动态的基础上,确定了一种FPGA布线结构模型,即一个基于SRAM的对称阵列(岛状)FPGA结构作为研究对象,该模型仅需3个适合的参数即能表示布线结构。为使所有布线算法可在相同平台上运行,选择了美国北卡罗来纳州微电子中心的20个大规模电路作为基准,并在布线前采用VPR399对每个电路都生成30个布局,从而使所有的布线算法都能够直接在这些预制电路上运行。 2、详细研究了四种几何查找布线算法,即一种基本迷宫布线算法Lee,一种基于协商的性能驱动的布线算法PathFinder,一种快速的时延驱动的布线算法VPR430和一种协商A
上传时间: 2013-05-18
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在超深亚微米技术工艺下,布局成为超大规模集成电路物理设计中至关重要的一步。由于现场可编程门阵列(Field Programable Gate Array,FPGA)布线资源的预先确定性,使得FPGA的布局更为重要。本文以建立高性能、低拥挤的布局为目标,从FPGA芯片结构和布局算法两方面进行了深入研究。论文提出了一种通用的层次式FPGA(HFPGA)结构模型及布局模型,并且给出了该模型的数学计算公式;提出将元件之间的层次距离转化为线长的方法,实现了基于线网模型的高精度布局算法:提出利用矩形的对角线元件之间层次来代替线长,从而达到优化线长的同时提高布通率的快速布局算法。实验结果表明,两种算法均在北卡罗来纳微电子中心(MCNC)学术芯片测试案例上取得了较理想的布局实验效果,为下一步的布线工作建立了良好的基础接口,并且完成了初始布线的工作。本FPGA结构模型的提出和布局算法的实现也都为工业界提供了借鉴价值。
上传时间: 2013-04-24
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神经网络控制算法作为一种比较成熟的智能控制算法,在空空导弹的理论研究中也得到了很多应用,但它的实际应用通常是通过软件实现的,而软件实现是串行执行指令,运行速度慢,可靠性低,很难满足实际导弹制导系统实时性的要求。控制算法硬件实现的最大特点就是可提高控制算法的实时运算速度和可靠性。本课题针对导弹制导系统,以FPGA为硬件平台研究神经网络控制算法的硬件实现。本文首先对BP神经网络算法思想进行了深入分析,并对BP网络的各个阶段进行了理论推导,最后对BP神经网络PID飞行控制算法进行了研究和总结,为硬件实现提供了理论基础。基于对上述理论的深入研究和分析,本文提出了一种适合FPGA实现该神经网络控制算法的硬件实现模型。在该模型中,神经网络各层之间采用串行执行数据方式,层间则采用并行运行方式,可有效提高系统的运算速度。由于模块化、层次化的自顶向下的模块化设计方法可有效减少错误的产生,是设计复杂大规模系统的理想设计方法。本文采用了此设计方法,通过把系统模块化,对各个子模块分别用VHDL硬件描述语言进行描述,并基于QUARTUS II软件开发平台进行综合和仿真,直到达到研究设计要求。最后将仿真程序源代码下载配置到具体的Cyclone II系列EP2C70 FPGA芯片中,应用于某实际导弹控制系统的研究。理论分析和实验结果表明该神经网络飞行控制算法的FPGA硬件实现是有效可行的,可满足系统实时性的要求,为制导系统的实际工程实现提供了基础。
上传时间: 2013-04-24
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·详细说明:语音识别配套的VQ及DHMM模型训练程序,C语言,已经定点化,可直接移植到8位MCU或16位DSP中。与目前市面的语音识别玩具的算法基本一致,非常实用,仅供大家参考,别去抢人家饭碗才好.
上传时间: 2013-07-31
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