为了研究TSV封◆装中互连结构之间的串扰对差分信号传输特性的〗影响; 针对硅通孔结构提出了一种改进型的"近邻硅通孔差分串扰"RLCG寄生参数模型, 进而提出了一种适用于描述接地硅通孔对近邻硅通孔串扰影响的"接地硅通孔"RLCG寄生参数模型; 针对层间互连线结构提出了一种改进型的"近邻平行互◇连线差分串扰"RLCG寄生参数模型, 进而提出了一种"近邻垂直互连线差分串扰" RLCG寄生参数模型.在此基础之上, 采用HFSS三维全波仿真方法对硅通孔和层间互连线的各种实际串扰状态进行了三维〓电磁场建模和分析.将RLCG模型的单端-单端串扰以及单端-差分串扰与HFSS模型的分析结果进行了对比, 对比结◤果证明在0.1~30 GHz宽频段内本文提出的上述4种RLCG电路模型能够较为准确的描述TSV封▓装内互连结构之间的串扰特性.

为了能较好地检测遮挡的人脸形状, 提出了一☉种基于稀疏编码的人脸特征点检测方法.在该方法中, 采用基于级联回归的思想, 用基于稀疏约束的重构◣模型来迭代搜索人脸特征点位置↓.首先, 利用训练集中的图像学习一个具有全局性以及通用性为特点的稀疏字典, 然后结合人脸特征点局部区域内的纹理信息, 使用支持ㄨ向量回归的方法, 重构出每次迭代所需的差分形状.为了验证该方法的可行性, 将提出的方法在三个公开的数据集上进行测试.进而, 为了进一步验证该方法的有效→性, 将该方法与两个性能较好∴的方法进行比较.实验结果表明所提方法具有可行性, 且对遮挡的人脸特征点具有较高的识别率.

提出了低延迟和低能耗的无线传感器网络数据融合算法.该算法主要是将无线传感器网络节点分成多个不均匀簇, 每个簇采用自底向上的方法构建←拓扑结构, 从而降低延迟和能耗.仿真实验表明与同类算法相比, 该算法有效减少了数据延迟和数据能耗, 并延长了整个网络的生命周期.

为了克服原始萤火虫算法(Glowworm swarm optimization, GSO)对于多峰函数∞寻优精度不高和后期收敛速度较慢的问题.为此, 本文针对性的提出了一→种改进的动态步长自「适应的萤火虫优化算法◥.采用该算法的改①进思想, 能在一定的程度上避免算法因为过早的成熟而陷入局部最优←, 并且改进的算法比原始萤火虫算法有着更好的收№敛精度.Matlab实验仿真表明, 改进算法在一定程度上提高了收敛速度和→寻优精度.

为了改进鲸鱼算法(WOA)容易陷入局部最优和收敛精度低的问题, 提出了基于自适应权重和柯西变异的鲸鱼算法(WOAWC).首先通过柯西逆累积↓分布函数方法对鲸鱼位置进行变异⌒, 提高了鲸鱼算法的全♂局搜索能力, 避免了陷入局部最优.另外通过自适应权重的方法改进№了鲸鱼算法的局部搜索能力, 提高了收敛精度; 实验结果表明, 改进的算法和原鲸鱼算法、遗传算法、粒子群算法相比Ψ, 收敛精度和▽算法稳定性上都要优于其它算法.

三维片上网络(3D NoC)中资源内核的测试问题日益突出, 本文采用带分复用策略并结合改进离散粒子群算法对IP核测试数据分配及调度方案进行快速寻优.算法通过群体多样性的监控实︽现对粒子前行速度的动态调节, 增强全局探索能力, 并自适应调整惯性权重, 以加强粒子的局部开发能∑　力, 进而改善粒子搜索的停⌒　滞现象.以ITC'02测试标准电路作为实验对象, 仿真结果表明, 本文方法能有ω　效地完成3D NoC资源内核的最大★化并行测试, 减少了测试时间〗, 提高了资源利用率.

CCSDS-122.0-B-1星载图像压缩标准所提供的压缩算法具有良好的压缩性能和较低实现复杂度.但是, 在硬件实现该标准时数据速率和存储资源之间存〒在制约关系, 为了既能达到较高的数据速率又能减少』硬件资源, 本文提出了组内串々行, 组间并行的扫描方式, 并仿真实现了改进后的软件系统.实验结果表明, 该扫描方式可以有效的降低硬件资源.

现代SoC设计过程中要集成大量IP核, 而IP核在集成到系统之ㄨ前必须进行评测, 以确保︽其功能的正确性.VIP是可复用的验证模块, 同时也可以为待评测的设计创建直接测试场景和测试序列.提出了采用VIP模型开发IP核评︾测平台的方法, 搭建了基于VIP模型的AMBA总线IP核评测■平台, 通过监视器可监测IP核是否↓出现违反总线协议的情况, 仿真结束后会给出详细的总线〓传输报告.利用该评测平台对AES加密算法IP核进行了评测, 验证了IP核评测平台的有效性和实用性.

针对云计算资源分配过程中Ψ负载不均问题, 提出了一种基于能耗成本和用户成本的改进蚁群算●法(CLB-ACO).首先, 在云环境下建立用户成本及运营商能耗成本的函数模型; 其次, 在信息素更新机制中引入动态调节因子DRF, 使算法经过多次迭代后达到负载均衡状态; 最后, 在Cloudsim仿真平台上进行仿真测试, 测试结果表∞明, 该算法能较好地降低任务执↘行成本, 满足↓资源负载均衡.

为了开发适用于仿生自修复的电子设计自动♂化工具, 本文借鉴可编程逻辑器件建模的方法, 对胚胎电子阵列▓进行了建模.通过对构成胚胎电子阵列的胚胎电子细胞及细胞间连接关系的建模, 形成了胚胎电子〇阵列的描述文件, 为仿生自修复电子设计自动█化工具的开发及应〇用奠定了基础.

设计』了一种应用于音频的5阶离散时间单△环单比特量化ΣΔ调制器.提出一种改进的开→关型AB类运算跨导放大器(OTA) 电路, 实现了低电压下⊙积分器的低功耗和高转换速率.OTA仅在半时钟周期工作, 有效降低调制器功耗.电路采用TSMC 0.18 μm 1P4M标准CMOS工艺实现, 后仿真结果表明, 无杂散动↑态范围(SFDR) 和信号噪声失真比(SNDR) 分别达97.6 dB和87.3 dB, 调制器版→图面积0.4 mm².在1V电源▃电压下, 消耗电流260 μA, 品质因数(FoM) 达到286 fJ/c-step, 实现了低压低功耗高精度的设计目标.

卷积神经网络(CNN) 是一种深度学习技术, 其目标是构建一个接近人类▲的智能来执行任何知识的任务.使用基⌒于交叉熵损失函数的模拟退火算法对dropout正则化, 即有些单元值被抑制的CNN进行优化训练, 而在测试阶段所■使用的模型平均方法则同时考虑了保留概率和池化区域内单元值所占概率.在MNIST手写数据库和CMU-PIE的部分图像库的实验结果表明, 在同一CNN结ζ构和相同迭代次数时, 此方法均优『于其他方法, 不仅能够得到更好的识别率而且更能防止过拟合的问题.

为解决多核集成(Multiple Kernel Boosting, MKBoost) 算法对噪声敏感的问题, 考虑理想分类器区别对待正ξ　常样本与↙噪声样本的特点, 提出了一种适用于被噪声污ζ　染数据集的〗多核集成算法.采用KNN (K最近邻) 方法与logistic回归◥的融合, 构造了样本噪声概率函数, 计算出每个样本是噪声的概率, 根据↑噪声概率构造了新的损失函数, 利用加法模型得到每轮迭代ω　的基分类器系数.UCI数据集上的♀实验结果表明, 该算法可以有效降低多核集成算法对噪声的敏感◆程度, 提】高了鲁棒性.

随着虚拟化技术的日趋成熟与发展, 越来越多的企业采用私有◇云平台来替代传统PC办公.然而, 虚拟磁盘数据的高度重复与超大容量导致了存储空』间与系统能耗的巨大浪费.为∮解决这一问题, 首先提出了基于特征标签粗归类算法, 将重删操作分散到云平台计算结点, 有效地避免了传统重删算法的性能瓶颈; 然后, 提出了▲基于指纹ID相似度聚类算法, 提高了各计算结点上的重删率; 最后, 通过实验对两种子算法进行分析, 并验证了︼其有效性.

基于SMIC 28nm工艺实现了一种用于Flash的低╳功耗高精度的带隙基准电路, 在传统电压模结构上采用共源共栅结构↑提高了各支路偏置电流的精度和PSRR, 设计过程中︾仿真了器件所有corner, 温度范围-40~125℃和电源电压±10%的情况.300次Monte Carlo仿真输出电压平均值为1.196 42 V, 方差为5.011 mV, 温度》系数为7×10^-6/℃, 总↓电流仅为264 nA, 电源电压为1.8 V时, 最恶劣corner总电流为343 nA, 低频1 kHz电源抑制比为-78 dB.该电路中设计了一款新的启动电路, 该电路由带负反馈的三支路偏置电路和施密Ψ 特触发器组成, 极大地提高了电路的稳定性, 芯∏片版图面积为105 μm×110 μm.

针对延迟锁相环的结构和对单粒子效应敏感性的分析∞, 提出了一种具有锁定检←测结构的新型抗SET加固DLL结构, 该结构能在满足原有DLL性能指标的前提下实现对SET效应的加↘固▅, 保证DLL正交四相时钟的正确输出.基于65 nm CMOS工艺进行电路设计仿①真, 结果显示在500 MHz工作⊙频率下, 此DLL功能正确, 抗SET性能良好, SET阈值达到100 MeV·cm²/mg, 在空间辐射环境中具有很好的稳定性.

火星探测器在着陆过程中面临严【峻的火星地理环境々, 对特征提取及特征匹配的性能造成严重影响.为此, 提出了一种多特征融合的撞击坑【特征选择方法.该方法先对撞击坑用多种特征》检测子∞进行可重复性评价得出综合性能最好的AKAZE特征检测子, 然后以AKAZE特征检测子为基础, 通过查全率-查错率(recall vs.1-precision) 曲线来对多种特征描述子评价, 最后将其中性能较好的一种或几种特征结合, 对撞击坑地貌进行特征提取及匹配, 选择匹配性能最好的一组作为撞击坑匹配定位◇的特征.实验结果表明, 用该特征选择方法进行撞击坑匹配与传统的SIFT特征匹配相比, 匹配正确率提高了8%左右.

针对复杂机器人算法在嵌入式系统上运行时间过长的问题, 设计并实现了□　一种在Zynq平台上通过软硬件协同机制实现机器人操作系统(ROS) 节点的方法, 利用FPGA加速ROS中的复杂图像算法.ARM端软件进』行接口间的转换, 可以和其他⊙△ROS节点卐正常通讯.随后测试了双目㊣匹配算法census在系统中的实现.实验证明, 在处理复杂图像算法时相对于纯软件实现具有明显优势.

针对大功︼率电磁发射机电源系统不理想, 输出电压不◎稳定性、不可调, 输出电∩能质量差等不足, 研究了一种DC-DC全桥桥式变换电路, 该电路由逆变电路、高频变压︽器和高频不可控整流桥组成.分析了该电∑　路运行模式及工作原理, 采用PID补偿方式设计了移相控制∴器.仿真结果表明, 该变换电路稳态性好、动态性能好, 关断电流快, 电压0~1 000 V大范围◢可调, 适用于高压、大功率场合.

经典的相似重复记录检测∏算法SNM算法随着记录维度的增加, 投影过程不仅会导致数据丢失, 算法的误差率也会明显增大.针对SNM算法的不足, 提出DRR算法, 利用R-树构建索引保留记录ξ的高维空间特性, 通过聚类减少记录在叶子节点卐中的比较次数提高效率, 同时改进度量记录相似性的距离算法, 避免高维数据稀疏性的◢影响.最后, 通过真实数据在不同维度上分别与SNM算法进行ζ对比, 验证了算法Ψ 的有效性.

高效的路由策略可※有效提升移动无线传♂感器网络的性能.传统的分簇路由策略忽略了网络的重叠分簇结构特征, 使得其对网络性ξ　能的提升有限.对此提出了重叠分簇检测方法, 准确检测网络中的◥重叠分簇节点, 进而设计了高效、节点的路由策略, 充分利用重叠分簇↓节点进行路由转发.结果表明, 相比♀传统的分簇路由, 所提机制有效提升↓了数据的投递率与网络寿命性能.

设计了一款应用于高速片上系统(System-on-Chip, SoC)领域的时钟发生器电路.基于Delta-sigma调制技术实现了小数分频, 同时引入了加抖技术(Dither)以及模数→转换器(Digital to Analog Converter, DAC)补偿技术, 从而大幅度地抑制了Delta-sigma调制※引起的量化噪声.基于65 nm CMOS工艺完成了电路设计, 仿真结果表明, 当输出频率为典型应用的1.2 GHz时, 该电路周期抖▲动(period jitter)的均方根值(rms)约为0.656 ps, 功耗①仅为约3.824 mW.

提出一种基于粒子群的改进BP算法, 该算法在网络的学▂习过程中首先利用粒子群算法的全局搜索性, 引入非线性惯性系数找到最优☆权值, 其次重新给部分粒子参数赋值, 增加Ψ粒子多样性, 从而避免早熟收【敛, 进一步完善了原有粒子群算法.建立非线∑性函数的BP神经网络模型, 并利用MATLAB软件对其进行拟合.仿真结果表明, 改进算法对于非线性函数有良好的拟合能力, 拟合误差相对减小.

提出了一种簇内高效并行◇访问存储结构.该结构采用"逻辑共享、物理分布"多个存储块并行存储的方法, 实现了4×4视频阵列处理器的并行访问.实验结果表明, 在无冲突情况下, 该结构支○持16个轻核处理元的同时读/写操作, 最高频率200 MHz, 访存峰值带宽6.25 GB/s.最后对8×8二维离散余弦变换算法进行映射实现和性能比较∑发现, 簇内存储结构能够为该算法提供312.2Msamples/s的数据访存带宽, 相较于同类型阵列结构, 执行周期数降低了31.67%, 工作频率提高了一倍, 访存▲带宽增加了192.60%.

在对目标图像采集模糊性较强或者姿态变化幅度较大的情况下, 目标准确识别精度不高, 为了提高目标图像的准确识别率, 提出一种基于分块Radon尺度变换信息增强的图像融合技术进行目标㊣　识别的方法.对采集的模糊目标图像进行小波降噪处理, 对降噪输出的ω图像进行自适应模板匹配, 结合图像分割方法将目标＠图像进行分块, 利用Radon尺度变换的几何特征不变性对目标的关键特征点进行信息增强, 实现特征点优化提取和目标准确辨识.以♂实际采集的光学图像和对地遥感图像为测试¤样本进行实验分析, 仿真结果表明, 采用该方法进行图像融合处理, 提高ζ　了成像质量, 对图像目标融合识别的准★确性较好, 且①能满足大批量样本目标快速识别的应用需求.

提出☆了一种结合非负矩阵分解和SFIM算法的图像融☆合方法.该方法通过非负矩阵分解获得多光谱图像的亮度分量, 然后利用SFIM算法融合图像.实验结果表明该方法能很』好地提取亮度分量, 在图像空间细节以及光谱保持方面提高了融合结果.

针对传统的数据挖掘方法一直存在挖掘精度低、运行时♀间长的问题, 提出基于小波变换与关∩联规则的不确定噪声下海量文本数据的模糊数据挖掘※算法◣, 首先利用小波变换对不确定噪声下海量文本数据的模糊数据进行预处理, 将模糊海量文本数据时间序列转换至频谱空☉间中, 获得频谱空间内距⌒离最小、类间聚类最大的变换基系数, 并将其作为海量文本模糊数据特征系数, 利用数据特征系数计算出其从属于各类别的隶属度, 确定模糊文本〓数据集的关联规则, 依据多维海量数据集之间的相关程度↘进行区间划分, 由此实现对不确定噪声下海量文本数据的有效「挖掘.实验结果证明, 所提算法能有效提高海量文本数▲据挖掘精度, 且挖掘效率较高.

近些年来, 随着计算卐机智能化的普及, 机组结构的疲劳损伤控制如何通过计算机程序化来实现越来越被重》视, 这也对现有的传统算法提出了新的挑战.针对该问题, 介绍了损伤额定值评价体系(DTR), 并假设了新的◥变量, 对其传统的计算过程进行了简化Ψ , 通过计算机编程软件MATLAB对DTR算法进行了新的程序化设计, 并制作了可视化窗口, 利用计算机智能化⊙对DTR算法进行控制和修正, 大大提高了运算效率和精度.

为了设计出抗辐射加固的DC-DC开关电源振▃荡器, 其中SR锁存器的抗辐射性能至关重要, 提出了一种新颖的抗辐射加固SR锁存器电路.该抗辐射加固SR锁存器基于空间冗余设计的思想, 已经在标准商用2P5M 0.25 μm工艺下设计和验证, 电路版图面积为130 μm×50 μm, 能够抗最大的总剂〒量效应为▼100 kRad(Si), 可以承受的最大线性能量传¤输LET为85 MeV-cm²/mg.相比于三模冗余SR锁存器, 所设计的抗辐射加固SR锁存器电路的晶体管数目更少, 电路节点的临界电荷更大, 在电路节点同时发生多处翻转的情况下, 抗单粒子翻转的成功率更高.

为了改善信息系统的〖安全态势估计效果, 提出了自回归滑动平均和相关向量机的信息系统安全态势估计模型(ARIMA-RVM).该模型收集大量信息系统安全的历史数据, 然后采用自回归滑动平均和相关向量机描述信息系统安全态势变化特点, 建立信息系统安全态势估计模型, 最后与其他信息系统安全态势估计模型进行了对比测试, 结果表明, ARIMA-RVM可以发现信息系统安卐全态势的变化趋势, 获得比其他模型更好的信息系统安全态势估计【结果, 估计结果可以帮助信息系统安全管理者制定防范措施.