提出一个用于↓无线收发机的双通道11 bit 150 MS/s逐次逼近型(SAR)模数〓转换器(ADC).ADC的两通道都采用Sub-range SAR的结构, 电路♀中使用自举开关采样, 提高电路的线性度; 采用全动态比较器, 以节省功耗; 使用基于等效门控环形振荡＠器的异步高速SAR逻辑, 提高ADC的转换速度.此外, 在CDAC中采用分裂电容◆设计以避免使用导通性不良的中间电压连□接开关.本设计在Smic 55 nm Low-Leakage CMOS工艺下流片.IP总面积是0.3 mm², 核的有效面积是0.046 mm².测试结果为: 在供电电压和参考电压为1.2 V, 采样率为150 MS/s的情况下, 单通道消耗2.04 mA的电流, SNDR为60.9 dB, FOM值为17.9 fJ/conv.-step.静态特性DNL和INL分别为+0.99/-0.81 LSB和+2.21/-1.37 LSB.

可重构流水信号处理器(Reconfigurable Pipeline Signal Processing Core, RPSC)可以通过层次化可配置流水架构实现多种应用, 通过粗粒度的静态配置方式, 改变RPSC中基本流水级的拓扑结构和互连关系, 以资源复用的方式实现特定应用的硬件加速, 满▓足信号处理算法对性能以及灵活度的要求.本文针对信号处理算法设计的专用RPSC可配置实现信号处理中的□　两种常用算法: 测频算法和阵列信号处理算法, 算法中涉及的相应参数也能进行配↑置, 使用方便, 各算法间可◥复用运算资源和存储资源, 采【用并行和流水的架构实现, 满足了灵》活性、实时性和数据吞吐率的要求.同时基于Xilinx Virtex-7 VC707开¤发板进行了验证工作, RPSC的主频为150 MHz, 计算资源的复用率达47.8%, 存储资源√复用率达17.6%, 测频算法的吞吐量为7.2 Gb/s, 阵列信号处理算法的吞吐量为14.4 Gb/s, 满足应◣用需求, 验证了该方法的有效性.在实际应用中, 还※可以通过分析和选取所需实现算法的种类和复杂度, 提升主频、资源复用率、灵活度等◥各方面性能.

针对航电计算平台的多态性、动态性的系统特点和不同计算性能◥的可靠度分析需求, 在传统动态故障树分析方法的基础上提出了支持多态性分析的串行门、并行门、条件门, 多态冷备件门, 设计了一种¤多态动态故障树分析方法.采用该方法构建了一种典型架构航电计算平台的性能多∏态动态故障树, 基于蒙特卡洛仿真对该多态动态故障树进行了求解.该方法可对航电计算平【台不同性能要求下的可靠度进行定量分析, 为航电计算平台的可靠性设计提供理〇论数据支持.

电子系统对频率源的精度、频率分辨率、转换时间和频谱纯度等指标提出了越来越高的要求◥.锁相频率合成技术具有体积小、电路简洁、杂散抑制度高, 具有窄带跟踪滤波能力的特点, 得到了广泛№应用, 但其存在频率步进与转换时间的相互制约的缺点.而DDS具有极高的⌒　分辨率, 极快的频率转换速度, 输出频率上限不高.两种常用的方法有各自的优势和不足, 因此可以采用DDS+PLL技术方案, 既能保持锁相环路的优点, 又弥补了锁相环路的不足.本文正是基于这一思想提出了混合频率合成方法的改进方案.

针对基本蝙蝠算法存在着不易跳出局部寻优、搜索精度低等问题, 提出了二次飞行和随机╱扰动的改进策略.每只蝙蝠对自身位置〇进行随机扰动后, 对上代速度采用自适应学习权重Ψ, 使蝙蝠能够▼趋好避坏地进行飞行搜索; 为了保证种群多样性, 对种群中最差的一部分蝙蝠进行惩罚, 舍弃对上代速度的学习, 进行二次飞行搜索, 提高算法的全局搜索能力.通过对七个典型不同类型的基准函数进行实验测试, 结果表明了改进策略对算法的优化精度和全局』搜索能力有很大的提高, 使改进的算法拥有更好的的收︽敛速度和寻优精度.

完成以NAND Flash为存储芯片支持ONFI协议的固态硬盘控制器设计, 并通过相关功能仿真验证.整体架构以MicroBlaze软核作为控制中心, 基于AXI总线完成数据传输, 控制器中指针控制器逻辑有效实现写操作中数据流乒乓结构, 提高数据吞吐率, 同时主控模块内部逻辑优化实现对NAND Flash芯片更高效的读写操作.验证结果表明控制器各操作时序＠严格满足ONFI协议标准, 满足了设计要求.

针对基本粒子滤波在重采样阶段存在粒子退化和粒子匮乏缺点, 提出了一种ξ　基于风驱动优化的改进粒子滤波算法.算法将风驱动优化(WDO)思想引进粒子滤波, 在粒子滤波重采样过々程前, 首先利用风驱动优化算法进行优化.风驱动优化算法将最新观测ぷ值融合到粒子进化♀公式中, 经过风驱动优化后的大部分粒子朝着后验概率分布比◤较密集的区域运动, 分布在最优粒子附近, 从而减少了重采样过程中权值高的粒子被舍弃的概▃率, 缓解样本贫化问题.通过非☉线性目标跟踪模型对改进的粒子滤波算法进≡行误差值分析, 并与↑基本粒子滤波算法、粒子群优化粒子滤波算法比较.仿真结果证明改进后的粒子滤波算法降低了★变量误差, 从而提高了粒子滤♀波的跟踪能力.

针对无线局域网前端接收机2.5 GHz的应用, 提出了一种硅锗工艺低噪声差分放大器.采用差分级联放大ㄨ器结构既能抑制输入端的共模噪声信号, 又能因级联结构的高增益而抑制电路的噪声, 确保电路的高性能; 同时选用JAZZ 0.35 μm 1P4M锗硅BiCMOS工艺来制作.该放大器能有效地提供了50 Ω输入阻抗匹配且具▲备良好的温度特性.在频点2.5 GHz时, 放大器的最大小信号电压增∞益为29.1 dB, 噪声系数1.3 dB, 输入/输出回波损耗都优于-11 dB, 输入3阶交调◤点为-0.24 dBm.在直流电源电压3 V供应下, 低噪声放大器消耗电流为3.7 mA.仿真〓结果表明, 与其他文献相比, 该放大器有更高的电压增益▆和更低的噪声, 可以更加有效地应用于无线局域网及相关频点领域.

N-list是近几年提出来的一种新的█数据结构, 它在频繁项集挖掘中有很高的效率.本文基于N-list提出了一种新型的并行频繁项集挖掘算法PPF算法.该算法通过扫描数据库创建一颗PPC-tree树, 利用PPC-Tree树生成一系列N-list, 将N-list数据表◣项分配到不同的节点进行深度挖掘, 最后汇总所有节点的结果挖掘出所有的频繁项集.本文在四种不同的数据集→上对PPF算法就行了「测试和分析, 实验结果表明在任何数据集上PPF算法的运行速度都是最①优的.

在片上系统(SOC)中集成了以太网↙介质访问控制器(MAC), 介绍了MAC的组成和结ㄨ构, 片上系统的组」成和结构, 以及二者的集成方法.通过开发的驱动软件对MAC进行了详细的测试验证, 测试结▂果表明, 实现了10 Mbps和100 Mbps两种传输速率, 半双工和全双工两种工作模式, 并实现了通过介质无ξ　关接口(MII)与以▅太网物理(PHY)芯⌒片相连接.

硅通孔(Through Silicon Via)技术是三维集成■电路发展的关键技术, 因此对于TSV的缺陷故障检测具有十分重要的意义.讨论了TSV的物理模型和延时模型, 同时在先进设计系统(ADS)中建立了TSV的电阻开路故障的等效电路模型, 提取了RLC参数.然后通过给等效电路模型施加信号源, 将开路故障的输出延时与无故障时的输出进行对比, 对不同程度故障的TSV的传输延时进行∩分析, 并用最小二乘法拟合出利用延时来判断〖故障的大小的曲线.

在椭圆曲〒线体制中, 有限〗域的运算效率是至关重要的.针对低端FPGA芯片, 从算法和硬件实现两方面优化有限域中的模乘、模逆运算.改进后的模乘算法减少了一次256 bit的乘法; 在硬件实现时又节省了一次128 bit的乘法.改进后的模逆算法在不增加硬件资源的情况下减少算法迭代次数; 并用减法运算★和后续的修正算法代替了256 bit的比较器, 改进后的设计能够打断长的组合链路, 提高资源复用率, 较好地实现了面积和速★度的平衡.

基于HomePlug AV协议设＠计了一款在电力线载波通信SOC芯片中得到广泛应用的信道交织/解交织器, 通过设置不同的文件顶层配置参数, 可□以使交织/解交织器以半双工方式工作在芯片中.该设计通过算法实现、寄存器级(RTL)设计并进行ModelSim和Synopsys仿真及DC综合后仿, 成功地证明了设计的正确性.在100 MHz工作频率下运用DC综合〓工具进行时序时序分析可以得知, slack (MET)为2.45, 面积为22 702.048 020 μm², 功耗为658.043 4 μW.

在分析SkyEye逻辑结构和VxWorks操〓作系统启动原理的基础上, 探索了LEON2模拟环境下VxWorks仿真的基本方法, 完善了SkyEye对BIN文件的装载兼容和LEON2模拟器的部分指令, 并对现有问题进行了分析, 为完整操作系统仿真提供了基础.

对前导数字预测算法的误差修正逻辑进行分析改进和设计实现, 重点对该误差修正纠错模块的逻辑设计进行了分析证明, 依据设计的逻辑表达式对其电路进行了设计.同时采用硬件描述『语言VerilogHDL编程, 结果使用QuartusⅡ进行仿真验证.使用性能分析软件对提出的纠错逻辑方案进行验证, 可以看出本纠错单元的电路在电路面积和功耗上都有明显的改善.

提出一种具有容错的云计算核心失败校验并行数据打包的前滚校验方法.首先, 对云计算的核心失败校≡验算法进行介绍, 同时为避免数据溢出, 采用对称打包方式对输入进行并行计算, 并利用打包↓输出所包含的冗余特征, 提高连续核心故障的㊣　容错性能; 其次, 利用打包数←据进行对应的通用矩阵乘法(generic matrix multiplication, GEMM)操作, 建立新的整数矩阵的乘法运算、卷积运算和故障恢复机制, 来缓解核心故障问题, 并对所提方●案的计算复杂度进行理论分析; 最后, 通过在数据平均吞吐量【、数据恢复率以〇及算法的计算时间三项指标上的对比实验, 验证了所▃提方法的有效性.

针对多领域分布式SDN控制器的故障移除问题, 提出了FMMD (多领域分布式SDN故障转移机制)故障移除方法, 主要解决了由于控制器故障而产生的独立交换机重新加入网络而存在的两个问题: 第一、独立交换机如何快速地重新加入到网络中(如何快速地恢复整个网络的通信); 第二、如何防止由于新的交换机的加入而使控制器产生过载.通过々实验表明, FMMD故障移除方法能够有效降低故障转移时间和端到端平均延迟时间, 还有效提高了SDN网络的可扩展性和弹性性能.

针对云图像边缘检测算法中由于噪声的存在导致边缘定位精确度降低, 边缘信息丢失和虚假边缘等问⊙题, 提出了一种Hough变换(Hough Transform, HT)耦合蚁群优化(Ant Colony Optimization, ACO)云图像边缘检测算法.先将需处理图像进行HT, 消除噪声和线段间隔对图像边缘的影响; 其次, 对图像像ζ素梯度和像素圆形邻域统计均值的差值进行计算, 定义二者之间的权重函▽数, 并作为蚁【群的信息素和启发信息; 最后, 利用蚁群优化算法, 引导蚁ω群搜索图像边缘, 从而完成云图像边缘提取.实验表明: 与当前边缘检测◎算法比较, 此方法能够有效降低噪声影◆响, 获得的边缘完整、细节丰富, 边缘优质系数高, 算法效〒率高.

通过标定摄像头ζ　和Kinect传感器, 结合总体最小误差算法, 提出了基◥于深度传感器的跟踪注册技术, 以实现远距离无标记∑的跟踪注册.实验验证了虚拟物︼体以不同距离在近景模式注册和远景模式注册中叠加的效果.实验结果表明该技术比现有跟踪ω　注册技术︼方便, 且更符合远距离增强现实应用, 具有很强的应用价值.

针对延迟容忍网络现有社区内路由算法在选择中继节点未考虑节点间有序连接而高估通▲信路径可达性问题, 提出一种基于连通时序效用的路由算法——RBCSU (Routing Based on Connected Sequence of Utility), 该算法采用社区内节点间连通时序估计节点间通信路径状态, 进而考虑节点可达率、时延度以及相似度ζ计算节点效用值, 并通过比较其效用值来选择出最优的中继节点转发消◎息.仿真结⊙果表明, 相比于Epidemic、PRoPHET和SimBet算法, 该算法能够有效提高消息投递率、降低消♀息传输时延和网络开销.

为了消除电感和电容变ㄨ化对Boost转换器控制性能的影响, 提出了一种基于递推最小二乘法(recursive least squares method, RLS)的在线多参数◥辨识算法.首先介绍了Boost转换器在线多参数辨识↘系统, 通过小幅度改变参︾考电压为电感和电容在线辨识提供必要的瞬态过程.然后分析了一个ω　开关周期内Boost转换器的电感电压和电容电流特性, 推导出精确的电感和电容辨识模型, 进一步应用RLS算法, 得到电感和电容的最优估计方法.最后对提出的多参数辨识算法进行了仿真验证.仿真结果表〗明, 该算法可以在瞬态条◥件下, 精确快速地估计电感和电容值, 且具有良好的鲁╱棒性.

为了克服BP神经网络、支持向量▲机、K-近邻和贝叶斯等分类器通常存在训练时间长、编程和运算复杂、难以满足实时性等问题, 提出了基于C4.5决策树的视频车辆车型分类算法, 介绍了层次化分类器设计方法, 并以二分"小型车"为"小客车"和"小货车"两类的C4.5决策树的构造为例, 对视频车辆车型分类C4.5决策树的构造过程作了详细介绍.最后通过ㄨ实验证明了该算法进行车型分类的有效性.

多维数据集中包含海量的复杂高维数据, 如何对这些数据进行科学的理解、分析和使用, 是数据挖掘领域的一个重点和难点课题.针对传统可视化算法无法解决高维数据多属性的可视化问题, 算法复杂、适用性较差的不足, 提出基于快速数据聚类的可视化算法研究.算法构建了一种多维数←据模型, 采用三角多项式建立映射关系; 对多维数据集∏做不同层次的划分, 并基于聚类的效果筛选最佳聚类数; 最后在平行坐标系基础上, 对高维数据进行时序多维分析, 提高算法〓鲁棒性.实验证明提出算法简洁易用, 能够较←好地实现对多维数据集中高维数据的︼理解和分析.

当前身份识别系统大多采用密码识别技术, 容↓易被窃取或遗失, 导致用户︽有一定的损失, 识别精度较低.为此, 设计ξ　了一种新的基于web网络的身份识别系统, 主要↙由浏览器端录音模块、声纹数据传输模块和声纹训练及识别模块构成.给出系统架构, 依据系统架构在卐浏览器端安装一个Activex录音控件, 对用户的语音进行录制.通过预加重、端点√检测等方式对声纹信号进行预处理.对声纹信号进〗行特征值提取, 通过▽信号转换过滤信号中没有用的部分, 提取出能够体¤现用户录制语音本质属∏性的特征参量, 依据提取特征值得到D值, 通过D值实现身份识别.实验结果表明, 所设计系统有ξ很高的识别精度.

由于缺乏底层设备的支持, 内容中心网︻络(CCN)难以应用于真实网络环境, 基于协议无感知转发(POF)技①术实现内容节点和内容路由器, 并构成CCN网络.系统设¤计了HTTP-CCN网关, 并分为入口网关与出︼口网关, 入♀口网关接入用户, 出口网关接入互联网, 实现了针对互联网视☆频的访问、缓存与点播.实验表明利用CCN缓存可有效减少网络时延.

为了■提高微信热点预测的准确性, 更好描述微信热点的变化趋势, 针√对当前微信热点预测模型存在的一些局限性, 设计了改进极∮限学习机的微信热点预测模型.首先采集微信热点的历◆史数据, 构建微信热点♀的时间序列学习样本, 然后采用极限学习机对∩微信热点样本『进行训练, 并对标准极限学习机进行改进, 提升其学习能力, 建立了微信热点的预测模型ㄨ, 最后采用具体微信热点数据进行验证性测试.测试结果表◤明, 改进极限学习机可以获得高精度的微信热点预测结果, 而且微信热点的建模效率要高于其他≡微信热点预测模型, 具有良好的实际应用价值.

光照变化和环境噪声会引起人脸识别正确率下降, 为了有效地解决这一问题, 需要进行可变光照下彩色多维人脸¤图像自动识别.但是采用当前的方法进〇行人脸图像自动识别时, 收々敛速度慢, 极易陷入局部极小, 存在识别误差较大的问题.为此, 提出一种基于粒子群优化神经网〇络的可变光照下彩色多维人脸图像自动识别方法.该方法先利用小波变换获取人脸图像的低↑频分量, 用二维鉴别分析Ψ (2DLDA)方法提取人脸图像低频分量的线性鉴别特征, 利用粒子群优化BP神经网络进行分类识别, 并在AR和Yale2个人脸数据①库中验证了所提方法的可行性.实验仿真证明, 所提方法识别精▂度较高, 有效减弱了光照不均匀对人脸识别的影响.

协同过滤推荐是数据挖掘一个重要方向, 传统协同过滤推荐算法▃受到数据稀疏性和冷启动制约, 难以获得理想的推荐结果, 为了改善协同过滤推▓荐的准确性, 提出了基于用户历史行为的协同过滤推荐算法.首先根据用户的历史行为预测用户对每一个项目的偏好程度, 并采用标签描述用户对项目的偏好程度, 建立相应的特∏征向量, 然后根据特征向量计⌒算项目相似度实现个性化〒推荐, 最后采用多个经典数据进行了仿真测试, 以验证算法的优越性.测试结果表明, 该算法大幅度降低了推荐的误○差, 提高了协同过滤推荐的准确率, 克服了传统协同过滤推荐算法存在的局限性, 而且可以加快推荐速♀度, 具有更高的实际价值.

为了加强航天并行研制型号项目的管理水平, 完成了多项目一体化管控平台的建设和应用, 内容涵盖计划管理、进度管理、资源管理和风险管理四个项目管⊙理基本要素.通过多项目一体化管控平台的应用, 为航天企业的多项目管理提供了高效的信息化手段, 显著提升了多型号研制计划全周期管理水平∮和关键资源统筹配置能力, 对项目进度的管控和风险的监测预警提供了量化手段, 为项目管理者进行决策提供有效的数据支撑和方法保障, 推进了科研生产综合管理模式〗的变革.