用戶對寬帶無線接入業務、尤其是對于寬帶無線化以及移動化的需求日益增加,使無線寬帶接入技術WiMAX(World interoperability for Microwave Access,即全球微波接入互操作性技術)應運而生、迅猛發展,成為這兩年業界關注的焦點。除了通常的互聯網接入應用外,它還將在提供IPTV和VOIP等寬帶業務方面取得成功,它還有可能成為一種先進的4G蜂窩電話技術。WiMAX未來將進入蜂窩電話、筆記本電腦和機頂盒等應用中。 本文在介紹WiMAX傳輸標準802.16d基礎上,詳細闡述了WiMAX接收機中信道解調芯片中的自動增益控制(Automatic Gain Control,AGC)部分。首先介紹了自動增益控制系統的基本組成和其主要特性指標,通過對一個步進式AGC的分析,得到AGC模型的輸出公式。然后針對WiMAX接收機內AGC系統中的模數轉換器以及AGC電路進行介紹和理論分析。本文采用SPW(Signal Processing WorkSystem)模型對AGC電路基本結構的算法分析,并結合仿真結果對AGC電路做了詳盡解說并對參數進行了解釋說明。 最后給出了基于SPW和FPGA(Field Programmable Gate Array)驗證的結果。通過SPW對AGC進行了單獨的性能測試,并結合整個系統的性能測試來說明AGC可以和系統的其他模塊協同工作。在FPGA測試中,可以證明用Verilog實現后AGC也同樣能較好的工作。 本文實現的基于導頻的步進式的數字AGC是針對WiMAX系統的自動增益控制電路提出的解決方案。此算法結合WiMAX系統的傳輸方式,提出的算法具有迅速鎖定信號的特點,能夠滿足WiMAX系統的要求。同時,由于各種關鍵參數設計為寄存器可配的方式,具有很好的靈活性,也就具有了更高的移植性,可以作為一種通用的數字AGC算法。
上傳時間： 2013-04-24
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常模信號是一類非常重要的信號，而專門應用于常模信號的常模算法[1]具有復雜度較低、實現起來比較簡單、對陣列模型的偏差不敏感等顯著的優點。因此，常模算法引起了眾多學者的廣泛關注。近年來，常模算法在多用戶檢測領域[2]的研究越來越受到諸多學者的關注。不僅如此，常模算法在其他領域也是備受矚目，如常模算法在盲均衡以及波束形成等領域的應用也是目前研究的熱點。除此之外，常模算法已經不僅僅局限在應用于常模信號，也可應用于多模信號[3]等。 本文對常模算法在多用戶檢測領域的應用以及FPGA[4]實現作了較多的研究工作，共分六章進行闡述。第一章為緒論，介紹了論文相關背景和本文的結構；第二章首先對常模算法作了理論分析，并改進了傳統的2-2型常模算法，我們稱之為M2-2CMA，它在誤碼率性能上有一些改善；之后在MATLAB平臺上搭建了仿真平臺，分析了常模算法在多用戶檢測中的應用；第三章研究了相關文獻，簡單介紹了FPGA概念及其設計流程和設計方法，并對VerilogHDL以及Quartus軟件做了簡要介紹；第四章則詳細介紹了常模算法的FPGA實現，用一種基于統計數據的方法確定了數據位長及精度，提出了其實現的系統框圖，并詳細闡述了各主要模塊的設計與實現，同時給出了最后的報告文件以及最高數據處理速度；第五章則在MATLAB平臺和QuartuslI的基礎上搭建了一個仿真平臺，借助于平臺分析了2-2型常模算法移植到FPGA平臺后的性能，對不同的精度對系統性能的影響做了討論，也統計了不同信噪比、多址干擾下的誤碼率性能。最后一章是對全文的總結和對未來的展望。
上傳時間： 2013-06-23
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可編程邏輯芯片特別是現場可編程門陣列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)芯片的快速發展，使得新的芯片能夠根據具體應用動態地調整結構以獲得更好的性能，這類芯片稱為動態可重構FPGA芯片(Dynamically ReconfigurableFPGA，DRFPGA)。然而，使用這類芯片構建的可重構系統在實際應用前還有許多問題需要解決。一個基本的問題就是動態可重構FPGA芯片中的可重構功能單元(Reconfigurable Functional Unit，RFU)的模塊布局問題和模塊間的布線問題。 本文從基本的FPGA芯片結構和CAD算法談起，介紹了可重構計算的概念，建立了可重構計算系統模型和動態可重構FPGA芯片模型，在此模型上提出一個基于劃分和時延驅動的在線布局算法，和一個基于Pathfinder協商擁塞算法的布線算法，來解決動態可重構FPGA芯片的布局和布線問題。由硬件描述語言(Hardware Description Language，HDL)描述的電路首先被劃分成有限數目的層，然后將這些電路層布局到芯片的每一層，同時確保關鍵路徑的時延最小。實驗結果表明，布局算法與傳統的布局算法(或者文獻[37]中的算法)相比，在時延上平均減少27％，在線長上平均減少34％(或者11％)，在運行時間上平均減少42％(或者97％)。布線算法與傳統的布線算法相比，能夠將線長降低26％，將水平通道寬度降低27％，顯示出較高的性能。
上傳時間： 2013-05-24
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自適應濾波器是智能天線技術中核心部分-自適應波束成形器的關鍵技術，算法的高效穩定性及硬件時鐘速率的快慢是判斷波束成形器性能優劣的主要標準。 首先選取工程領域最常用的自適應橫向LMS濾波算法作為研究對象，提出了利用最小均方誤差意義下自適應濾波器的輸出信號與主通道噪聲信號的等效關系，得到濾波器最佳自適應參數的方法。并分析了在平穩和非平穩環境噪聲下，濾波器的收斂速度、權系數穩定性、跟蹤輸入信號的能力和信噪比的改善等特性。 在分析梯度自適應格型算法的基礎上，提出利用最佳反射系數的收斂性和穩定性，得到了梯度自適應格型濾波器的定步長改進方法；并以改進的梯度自適應格型和線性組合器組成梯度自適應格型聯合處理算法，在同樣環境噪聲下，相比自適應橫向LMS算法，其各項性能指標都得到了極大地改善，而且有利于節省硬件資源。 設計了自適應橫向LMS濾波器和梯度自適應格型聯合處理濾波器的電路模型，并用馳豫超前技術對兩類濾波器進行了流水線優化。利用Altera公司的CycloneⅡ系列EP2C5T144C6芯片和多種EDA工具，完成了濾波器的FPGA硬件設計與仿真實現。并以FPGA實現的3節梯度自適應格型聯合處理器為核心，設計了一種TD-SCDMA系統的自適應波束成形器，分析表明可以很好地利用系統提供的參考信號對下行波束進行自適應成形。
上傳時間： 2013-07-16
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遺傳算法是基于自然選擇的一種魯棒性很強的解決問題方法。遺傳算法已經成功地應用于許多難優化問題，現已成為尋求滿意解的最佳工具之一。然而，較慢的運行速度也制約了其在一些實時性要求較高場合的應用。利用硬件實現遺傳算法能夠充分發揮硬件的并行性和流水線的特點，從而在很大程度上提高算法的運行速度。 本文對遺傳算法進行了理論介紹和分析，結合硬件自身的特點，選用了適合硬件化的遺傳算子，設計了標準遺傳算法硬件框架；為了進一步利用硬件自身的并行特性，同時提高算法的綜合性能，本文還對現有的一些遺傳算法的并行模型進行了研究，討論了其各自的優缺點及研究現狀，并在此基礎上提出一種適合硬件實現的粗粒度并行遺傳算法。 我們構建的基于FPGA構架的標準遺傳算法硬件框架，包括初始化群體、適應度計算、選擇、交叉、變異、群體存儲和控制等功能模塊。文中詳細分析了各模塊的功能和端口連接，并利用硬件描述語言編寫源代碼實現各模塊功能。經過功能仿真、綜合、布局布線、時序仿真和下載等一系列步驟，實現在Altera的Cyclone系列FPGA上。并且用它嘗試解決一些函數的優化問題，給出了實驗結果。這些硬件模塊可以被進一步綜合映射到ASIC或做成IP核方便其他研究者調用。 最后，本文對硬件遺傳算法及其在函數優化中的一些尚待解決的問題進行了討論，并對本課題未來的研究進行了展望。
上傳時間： 2013-07-22
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近年來，計算機圖形學應用越來越廣泛，尤其是三維(3D)繪圖。3D繪圖使用3D模型和各種影像處理產生具有三維空間真實感的影像，應用于虛擬真實情況以及多媒體的產品上，且多半是使用低成本的實時3D計算機繪圖技術為基礎。在初期3D圖形學剛起步時，由于圖形簡單，因此可以利用CPU來運算，但隨著圖形學技術的發展，所要繪制的圖形越來越復雜，這時如果單純依賴CPU來處理，不能達到實時的要求，因此需要專門的硬件來加速圖形處理，GPU(圖形處理單元)因此出現了。不過由于3D圖形加速硬件的復雜性和短壽命，這極大地提高了對硬件開發環境的需要。為了更好的對設計進行更改和測試，不能僅僅用專門定制的方法來設計，需要其他的方：硬件描述語言(HDL)和FPGA。 隨著計算機繪圖規模的需要，借助輔助硬件資源，來提高圖形處理單元(GPU)處理速度的需求越來越普遍。自從15年前現場可編程門陣列(FPGA)開始出現以來，其在可編程硬件領域所起的作用越來越大。它們在速度、體積和速度方面都有了很大的提高。這意味著FPGA在以前只能使用專用硬件的場合越來越重要。其中一個應用領域就是3D圖形渲染，在這個研究領域里人們正在利用具有可編程性能的FPGA來幫助改進圖形處理單元(GPU)的性能。 能夠在廉價、可動態重新配置的FPGA上實現復雜算法來輔助硬件設計。本文的設計就是通過在FPGA上實現3維圖形幾何處理管線部分功能來提高圖形處理速度。具體實現中使用硬件描述語言(Verilog HDL)進行邏輯設計，并發現問題解決問題。 本文主要特色如下： 1.針對幾何變換換子系統，提出一種硬件實現方案，該方案能對基本的幾何變換如：平移、縮放、旋轉和投影進行操作。首先構造出總體變換矩陣，隨后進行矩陣乘法運算，再進行投影變換，最后輸出變換座標。提出一種脈動陣列結構，用于兩個矩陣的乘法運算。找到一種快捷的方法來實現矩陣相乘，將能大大提高系統的效率。 2.對于3D圖形裁剪，文中描述了一種裁剪引擎，它能夠處理3D圖形中的裁剪、透視除法以及視口映射的功能。硬件實現的難度取決于裁剪算法的復雜程度。我們在Sutherland-Hodgman裁剪算法的基礎上提出一種新的裁剪算法，該算法通過去除冗余頂點以提高處理速度，同時利用編碼來判斷線段可見性的方法使得硬件實現變得很容易。 3.最后，我們在FPGA上實現了幾何變換以及三維裁剪，并與C語言的模擬結果對比發現結果正確，且三維裁剪能夠以3M個三角形/s的速度運行，滿足了圖形流水中的實時性要求。
上傳時間： 2013-04-24
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采用現場可編程門陣列(FPGA)可以快速實現數字電路，但是用于生成FPGA編程的比特流文件的CAD工具在編制大規模電路時常常需要數小時的時間，以至于許多設計者甚至通過在給定FPGA上采用更多的資源，或者以犧牲電路速度為代價來提高編制速度。電路編制過程中大部分時間花費在布線階段，因此有效的布線算法能極大地減少布線時間。 許多布線算法已經被開發并獲得應用，其中布爾可滿足性(SAT)布線算法及幾何查找布線算法是當前最為流行的兩種。然而它們各有缺點：基于SAT的布線算法在可擴展性上有很大缺陷；幾何查找布線算法雖然具有廣泛的拆線重布線能力，但當實際問題具有嚴格的布線約束條件時，它在布線方案的收斂方面存在很大困難。基于此，本文致力于探索一種能有效解決以上問題的新型算法，具體研究工作和結果可歸納如下。 1、在全面調查FPGA結構的最新研究動態的基礎上，確定了一種FPGA布線結構模型，即一個基于SRAM的對稱陣列(島狀)FPGA結構作為研究對象，該模型僅需3個適合的參數即能表示布線結構。為使所有布線算法可在相同平臺上運行，選擇了美國北卡羅來納州微電子中心的20個大規模電路作為基準，并在布線前采用VPR399對每個電路都生成30個布局，從而使所有的布線算法都能夠直接在這些預制電路上運行。 2、詳細研究了四種幾何查找布線算法，即一種基本迷宮布線算法Lee，一種基于協商的性能驅動的布線算法PathFinder，一種快速的時延驅動的布線算法VPR430和一種協商A
上傳時間： 2013-05-18
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在超深亞微米技術工藝下，布局成為超大規模集成電路物理設計中至關重要的一步。由于現場可編程門陣列(Field Programable Gate Array，FPGA)布線資源的預先確定性，使得FPGA的布局更為重要。本文以建立高性能、低擁擠的布局為目標，從FPGA芯片結構和布局算法兩方面進行了深入研究。論文提出了一種通用的層次式FPGA(HFPGA)結構模型及布局模型，并且給出了該模型的數學計算公式；提出將元件之間的層次距離轉化為線長的方法，實現了基于線網模型的高精度布局算法：提出利用矩形的對角線元件之間層次來代替線長，從而達到優化線長的同時提高布通率的快速布局算法。實驗結果表明，兩種算法均在北卡羅來納微電子中心(MCNC)學術芯片測試案例上取得了較理想的布局實驗效果，為下一步的布線工作建立了良好的基礎接口，并且完成了初始布線的工作。本FPGA結構模型的提出和布局算法的實現也都為工業界提供了借鑒價值。
上傳時間： 2013-04-24
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神經網絡控制算法作為一種比較成熟的智能控制算法，在空空導彈的理論研究中也得到了很多應用，但它的實際應用通常是通過軟件實現的，而軟件實現是串行執行指令，運行速度慢，可靠性低，很難滿足實際導彈制導系統實時性的要求。控制算法硬件實現的最大特點就是可提高控制算法的實時運算速度和可靠性。本課題針對導彈制導系統，以FPGA為硬件平臺研究神經網絡控制算法的硬件實現。本文首先對BP神經網絡算法思想進行了深入分析，并對BP網絡的各個階段進行了理論推導，最后對BP神經網絡PID飛行控制算法進行了研究和總結，為硬件實現提供了理論基礎。基于對上述理論的深入研究和分析，本文提出了一種適合FPGA實現該神經網絡控制算法的硬件實現模型。在該模型中，神經網絡各層之間采用串行執行數據方式，層間則采用并行運行方式，可有效提高系統的運算速度。由于模塊化、層次化的自頂向下的模塊化設計方法可有效減少錯誤的產生，是設計復雜大規模系統的理想設計方法。本文采用了此設計方法，通過把系統模塊化，對各個子模塊分別用VHDL硬件描述語言進行描述，并基于QUARTUS II軟件開發平臺進行綜合和仿真，直到達到研究設計要求。最后將仿真程序源代碼下載配置到具體的Cyclone II系列EP2C70 FPGA芯片中,應用于某實際導彈控制系統的研究。理論分析和實驗結果表明該神經網絡飛行控制算法的FPGA硬件實現是有效可行的，可滿足系統實時性的要求，為制導系統的實際工程實現提供了基礎。
上傳時間： 2013-04-24
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·詳細說明：語音識別配套的VQ及DHMM模型訓練程序，C語言，已經定點化，可直接移植到8位MCU或16位DSP中。與目前市面的語音識別玩具的算法基本一致，非常實用，僅供大家參考，別去搶人家飯碗才好.
上傳時間： 2013-07-31
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