基于Nios的FFT算法软硬件协同设计

在深入研究Nios自定制指令的软硬件接口的基础上,利用Matlab/DSP Builder建立快速傅里叶变换FFT核心运算指令基本模型,然后用Altera公司提供的Singacompiler工具对其进行编译,产生Quartus Ⅱ能够识别的VHDL源程序,并将此程序在Nios中自定制成相关的FFT运算指令.利用自定制的FFT运算指令,在Nios中利用C语言编写基于Nios的FFT算法程序,实现了FFT运算的软硬件协同设计.经测试表明,将FFT算法加入到Nios嵌入式处理器指令集中,可以帮助系统完成复杂的数据处理任务,增强Nios系统的实时处理能力.该设计方法打破了软硬件间的屏降,大大加快了系统的功能验证.     

基于Nios II软核的运动目标检测系统设计

介绍了一种基于Nios II的运动视频检测片上系统,该系统通过采用软/硬件协同设计的方法,使用Altera EP2C35 FPGA芯片与HV7131R视频摄像头配合实现了高速的数字视频处理,选用SDRAM和FLASH作为视频数据的外部存储器,满足了运动检测和保存运动现场的需要.并且采用Verilog HDL和Nios II定制指令使用硬件实现了系统的大部分功能,提高系统的处理速度,同时具有良好的灵活性和适应性.     

基于Nios处理器用户指令的SHA_1算法的实现

本设计将SHA_1算法中的基本运算过程定制为32位Nios处理器的一个用户指令，以软件的方法在Nios处理器中快速实现了SHA_1算法。文章介绍了Nios处理器用户指令的接口原理，并详细描述了在Nios处理器中实现SHA_1算法的设计过程。     

基于FPGA的多仪表合一的设计与实现

设计了一种基于FPGA的多仪表合一的实现方案。系统应用32位Nios软核,以SOPC配置灵活的优势在DE2板上定制了硬件系统,并在Nios IDE环境下编程实现了数字示波器、函数信号发生器的功能。该系统避免了控制单元与时序单元的分立设计,具有较好的可移植性。测试结果表明,该设计能较好地实现示波器和函数信号发生器并行工作。     

基于NiosⅡ的ⅡR数字滤波器的设计

NiosⅡ=Altera公司推出的第二代IP软核处理器,它与其他IP核构成了SOPC系统的主要部分。文中利用SOPC技术,配合NiosⅡ软核处理器,实现了一种高速的、软件灵活配置的片上ⅡR数字滤波算法,同时给出了硬件系统设计方法和软件系统的设计流程,实现了ⅡR数字滤波器的软硬件协同设计。在建立的SOPC系统上,软件可定制多种滤波算法,实现系统灵活的要求,实验结果表明,其计算速度有极大的提高。     

基于NiosⅡ软核的DES加密系统设计

DES算法在信息安全领域扮演着重要的角色,采用软件实现DES算法速度慢,不能满足一些高速应用领域的要求,所以采用硬件实现的方法,在FPGA上实现DES算法,速度非常快。另一个创新之处在于采用Nios Ⅱ软核作为整个加密系统的控制器,通过Nios Ⅱ软核控制串口收发数据以及DES模块的加密过程,Nios Ⅱ软核的最大特点是用户可以灵活定制,这就使得整个系统的扩展性和灵活性非常好,具有很好的应用前景。     

基于NiosⅡ的视频采集与传输系统

介绍了Verilog HDL编程的视频采集硬件模块和网络芯片DM9000A的硬件模块接口及定制软核处理器NiosⅡ,并通过移植μClinux操作系统到这个软核处理器NiosⅡ上,实现视频数据的采集和远程传输功能.本系统是在Altera的DE2开发平台上进行的,进行了初步的实验,能够达到预期的效果.     

一种基于Nios Ⅱ的可重构DSP系统设计

应用NiosII嵌入式软核处理器所具有的可自定义指令的特点,本文提出了一种具有常规DSP功能的NiosII系统SOPC解决方案。用户可通过Matlab和DSP Builder或VHDL语言来设计复数乘法器、整数乘法器、浮点乘法器等硬件模块,再将它们定制为相应的指令,从而实现软件的灵活性和硬件高速性的结合。     

Nios Ⅱ处理器在数字信号处理中的应用

本文介绍了一种基于嵌入式软核处理器Nios II实现FFT算法的方法;分析了新一代Nios II内核处理器的特点,并从硬件和软件两个方面来论述Nios II系统设计的开发流程;最后,分析了该系统在数字信号处理领域的应用价值.     

基于Nios Ⅱ的过程控制实验装置的研究

本文设计了基于NiosⅡ的过程控制实验模型,以流动空气为研究对象,可用于教学和科学研究.采用Nios Ⅱ处理器和FPGA器件作为硬件,利用Nios处理器定制多个串行通信接口,与单片机同步通信,实现同步采集与控制;实物模型可在3维空间安装传感器,实现同温度、压力等参数的3维测量.     

SIMD图像处理机存储系统研究

为了获得尽可能高的并行计算单元的计算能力,对SIMD图像处理机的存储系统进行了深入研究.该存储系统根据图像处理应用的特点,使用基于编译获得的数据流存取全局信息进行数据流调度,有效地提高了数据存取的速度,满足了并行计算单元对数据存取速度的要求,为SIMD图像处理机系统性能的提高提供了支持.     

CDMA系统中时空信道的分阵元并行估计方法

针对时空二维处理技术工程实现时运算量大的问题,分析了算法实现时的性能与运算量之间的关系,给出了分阵元并行处理的解决方法.计算机仿真实验表明,在运算量明显降低的情况下,矢量信道冲激响应的估计精度完全可以满足信道参数提取的要求,同时天线阵输出的用户信号的信干噪比可以明显提高.     

一种分层并行计算的软件化雷达系统

为解决软件化雷达系统实时处理大规模数据的问题,提出了一种分层级的分布式并行计算方法,并设计了一种低延时大规模数据处理能力的软件化雷达系统.该系统采用三层并行计算方法,利用ZeroMQ技术实现了任务级的分布式计算,多线程技术实现了线程级的多核并行计算,Arrayfire平台实现了数据级的图形处理单元(Graphic Pr...     

RapidIO 并发静态路由枚举技术

新的作战对象和作战环境对现代雷达系统提出了新的挑战,需要具备同时多功能、复杂电磁环境对抗以及宽带成像和识别等能力。雷达系统数字化技术发展需要信号处理架构能够满足海量数据高速实时传输,并且运算节点可任意交换以及可重构能力。传输交换体系是构建大带宽、高密度计算实时处理系统关键技术。文中介绍了动态最短路径枚举路由技术,可实现基于RapidIO 协议处理平台的全交换拓扑结构;提出了可提升传输带宽和平台并行处理能力的并发静态枚举路由技术,可实现处理平台的网状多链路并行全交换拓扑结构。     

多核DSP信号处理并行设计

并行计算是实现高性能计算的一个重要发展方向。随着信号处理、通信等领域对处理能力需求的不断提升,DSP的并行开发技术也得到了较快发展。多器件并行和片上多核的方法可以有效提高处理性能。多核并行处理相对于传统单核DSP要进行多任务并行设计,使系统设计更加复杂。文中在探讨了利用8核处理器进行信号处理开发的关键技术的基础上,采用Round—Robin方式设计了一种多核并行信号处理模式,并对多核的同步、Cache一致性、任务并行分配等进行了论述。     

复杂环境下的多雷达点迹融合并行处理方法研究

复杂环境下的密集杂波不仅增大了雷达点迹融合并行处理的急迫性，同时也直接影响了传统并行计算方法的效率及性能。本文聚焦于密集杂波下的雷达点迹融合并行实现困难，提出了一种基于修正空间划分法的雷达点迹融合并行处理方法，并针对边界点迹连续性被破坏等问题，专门设计了相应的处理流程。通过仿真测试和实测表明，该算法可有效克服密集杂波下的并行计算性能下降，提升算法的跟踪准确性及算法的实时性，满足实际的工程应用。     

基于软件流水线的并行多源视频处理

针对多源、复杂视频处理存在的实时性低,资源占用率高的问题,提出了一种基于软件流水线并行处理多源视频的方法,具有降低视频处理应用的设计难度,优化计算资源使用,提高复杂算法多源视频处理的实时性的特点.首先基于多核CPU构建多任务管理系统,用于任务缓存及调度,并管理资源负载,在此基础上设计软件流水线.软件流水线的每一个stage将对于一帧视频图像的处理封装成任务的形式提交给多任务管理系统调度执行.最后,将软件流水线用于多源视频处理,并行处理6路视频,试验结果表明该方法能够有效提升多源、复杂视频处理的实时性,且在资源利用率,负载均衡等方面具有良好特性.     

H.264并行视频编码的分配机制的研究

H.264作为新的视频压缩标准,采用了许多先进的算法,提供了很好的视频压缩质量。获得出色压缩效果和质量的代价是压缩编码算法复杂度的增加。为了寻求更高的编码速度,集群并行计算被运用到H.264的视频编码计算中。本文结合并行算法设计,通过对H.264视频编码的研究,分析了H.264可实现并行计算的任务单元选择;采用了片（Slice）级的H.264并行编码计算方法,并对其性能进行了测试和分析。     

基于集群的深空测控系统设计策略

针对目前航天领域对深空探测系统的任务需求,利用集群技术适用于大数据量和并行计算处理的特点,提出了一种基于集群的深空测控系统的设计和实现策略,介绍了系统的架构和主要工作流程,并着重从系统平台选取、相关并行处理模型和预处理方法等方面对系统数据中心的设计策略进行了详细描述。对系统的主要功能和计算能力进行了说明,并结合系统的精度测试数据,对系统的性能进行了分析和总结。     

多智能体系统中的任务分配蚁群优化算法

Task allocation is a key issue of agent cooperation mechanism in Multi-Agent Systems. The important features of an agent system such as the latency of the network infrastructure, dynamic topology, and node heterogeneity impose new challenges on the task allocation in Multi-Agent environments. Based on the traditional parallel computing task allocation method and Ant Colony Opti-mization (ACO), a novel task allocation method named Collection Path Ant Colony Optimization (CPACO) is proposed to achieve global optimization and reduce processing time. The existing problems of ACO are ana-lyzed; CPACO overcomes such problems by modifying the heuristic function and the up-date strategy in the Ant-Cycle Model and es-tablishing a three- dimensional path phero-mone storage space. The experimental results show that CPACO consumed only 10.3% of the time taken by the Global Search Algorithm and exhibited better performance than the Forward Optimal Heuristic Algorithm.