基于多DSP系统的并行延时LMS算法的实现

随着对信号处理要求的不断提高，基于AD公司21xx系列16位定点DSP中的ADSP-2181提出了一种具有很强适应性与灵活性的多DSP结构，同时介绍了基于FIR滤波器的自适应滤波算法，包括常规LMS算法，延时LMS算法，以及基于二输入二输出FIR滤波器的并行延时LMS算法，详细介绍了易于实现并行和流水线结构并行延时LMS算法，并将自适应滤波中的两大热点——自适应算法的研究与高速信号处理的实际工程相结合，重点研究了并行延时LMS算法在多DSP结构中的实现，体现了并行算法的优越性。     

基于直接学习法的一种新预失真器

为了克服宽带信号经过记忆放大器的非线性失真,针对有记忆非线性功放的多项式模型,提出了一种新的基于直接学习法的自适应算法.该算法采用无记忆预失真器的级联扩展,具有横向滤波器结构,与记忆多项式有相似的线性化效果.并且针对信号噪声对自适应算法的扰动和收敛速度慢等缺点,采用归一化LMS算法加以改进.在非线性功放的记忆多项式模型下,通过宽带信号验证了基于直接学习法的记忆型预失真器算法的有效性.     

基于FPGA的并行RICE解码技术研究与实现

RICE算法在无损压缩系统有着广泛的应用。由于RICE算法采用了变长的自适应熵编码,因此在解码时需要对压缩流进行逐位判断和解析,这给高速解压缩的实现带来了困难。现有的RICE解码实现在解码速度和通用性上都不理想。针对RICE算法中自适应熵编码的特点,设计了一种基于有限状态机和查找表的并行RICE解码结构,可在FPGA上完成8比特宽度的并行解码,解码速度最高可达176 MB/s;同时,该解码结构适用于编码参数k变化的情况,具有很强的通用性。     

多关节机器人自适应控制的一种VLSI并行化方法

本文基于超大规模集成的脉动结构，提出了实现机器人线性化模型的参数辩识及自适应控制中优动力矩的并行计算机方法。时序分析表明，该方法可使机器人自适应控制中扰动力矩计策实时性得到很大提高。     

基于非线性多项式的自适应重构算法

研究实现了一种基于非线性多项式的重构模型,并将该模型与递推最小二乘法(RLS)相结合,实现对跳频序列的动力学系统进行自适应重构。从仿真实验可以看出该重构算法对一般的跳频序列具有较高的重构精度和准确重构率。针对RLS算法复杂度较高的特点,提出了利用多项式参数的数学特性及采用稀疏自适应滤波算法来降低算法复杂度。通过选择适当的门限值,可以在不损失重构精度的前提下尽可能地降低算法复杂度。     

一类非线性离散系统的直接自适应模糊控制

针对一类含延迟非线性离散系统,提出了一种直接自适应模糊控制器设计的新方案．将系统用T-S模糊模型来表示,并基于并行分布补偿(PDC)基本思想设计了一种具有未知参数的模糊控制器,同时采用梯度下降算法对该控制器的参数进行在线辨识．通过输入到状态稳定(ISS)方法,证明了系统输出和参考输出的误差有界且满足一定的平均性能．仿真表明本方法的有效性．     

基于NS-2的VoIP模拟与仿真

提出了一种基于自适应多速率算法的新VoIP系统方案,该方案可以根据网络信道质量的好坏来自适应地选择一种最佳的语音传输模式,从而在一定程度上保障了重构后的语音质量.在NS-2仿真平台下,通过与传统VoIP体系比较发现,所提出的新VoIP系统方案在语音QoS保障方面明要显优于传统VoIP系统.     

基于RLS算法的DPSK解调方法

本文研究了一种基于自适应算法的解调差分相移键控(DPSK)信号的方法。采用常用的递归最小二乘法(RLS)自适应算法．研究了自适应解调方法对DPSK信号的解调及其性能。计算机模拟结果表明，基于这种算法的自适应DPSK解调完全可行且性能优越．而且便于用数字信号处理技术实现，期望该设想能起到一定的作用。     

基于小波自适应算法的传感器信号降噪研究

基于MALLAT算法原理和自适应算法,设计了小波自适应算法的结构,并对算法进行了理论分析和仿真研究。仿真结果表明,小波自适应算法在传感器信号降噪方面表现出了良好的性能。     

基于最小均方算法的自适应有限长滤波器设计仿真

本文主要介绍最小均方算法的性能特点。基于最小均方算法的自适应滤波器电路结构简单且实时跟踪性能好。自适应滤波器的重要特性就在于它能够在未知环境申有效工作并能够跟踪输入信号的时变特性。理论分析和仿真结果表明，在低信噪比的前提下，自适应滤波器具有良好的信号处理性能，并对系统发生的突变表现出较强的鲁棒性。     

网络处理器中处理单元的设计与实现

随着网络带宽的飞速增长和各种新的网络应用不断涌现，原有的基于通用处理器和ASIC的互联网架构已经不能满足新的需求。兼具强大处理能力和灵活可编程配置能力的网络处理器逐渐得到广泛的应用。高性能的网络处理器通常采用多个并发的处理单元进行数据平面的快速处理，这些处理单元在网络处理器中居于核心的地位。该文讨论了网络处理器中处理单元设计需要考虑的因素，设计了一种较为灵活有效的处理单元架构，并进行了FPGA原型验证，证实了该结构的可行性。     

基于帧间差分法的目标检测研究与FPGA实现

针对以往帧间差分算法的硬件实现架构中数据同步信号设计复杂,调试周期较长的特点,设计了一种新型的硬件算法架构。整个系统基于Altera的Cyclone Ⅳ E系列进行开发,采用镁光的SDRAM作为高速储存器件,豪威科技的OV5640作为图像采集器件。该系统对采集到的原始图像数据进行灰度化处理,利用硬件差分算法模块对灰度图像进行差分处理与二值化,实现对视频图像中动态目标的捕捉。基于Quratus Ⅱ与Modelsim联合开发平台对系统进行硬件设计和功能模块仿真。硬件测试结果表明,系统能够清晰地检测出视频中的动态目标,且具备较好的实时性。     

基于VxWorks的网络数据实时处理软件的设计与实现

机载实时数据处理可以大幅提高数据处理的效率。为满足机载网络化测试系统架构下的实时数据处理的需求,设计并实现了一种基于VxWorks的网络数据实时处理软件。该软件运行在多核嵌入式数据处理系统上,通过多任务并发执行的方法保证实时性。软件运行过程中利用零拷贝技术实时接收机载测试系统发送的网络包数据,然后按照自定义的文件格式存储原始数据,同时将需要处理的网络包存入数据处理缓存中,根据网络数据协议实时解析网络包数据,最后利用预留缓存的办法将处理结果写入结果文件。实践证明,该软件能快速接收并实时处理网络数据,同时将原始数据和结果数据进行存储,该方法有效提高了数据处理的效率,为飞行试验数据处理提供了新的途径。     

数据驱动的船载外测数据实时处理软件架构设计与实现

针对航天测控任务的多样性和复杂性不断增加,特别是数据采样频率的变化调整,原有的时间驱动处理模式已经逐渐不能满足需求,基于时间驱动的软件架构开发的外测软件日益复杂,维护难度不断增加等问题,提出了一种数据驱动的船载外测数据实时处理软件架构,在银河麒麟操作系统下,基于该架构实现了外测数据实时处理软件,该软件包含多个由数据驱动的功能组件,各组件之间使用服务总线来实现数据交互与集成。实验表明,基于该架构实现的外测数据实时处理软件很好地解决了时延过大和时序交替的问题,能够满足当前航天任务需求。     

A modified HME architecture for text-dependent speakeridentification

A modified hierarchical mixtures of experts (HME) architecture is presented for text-dependent speaker identification. A new gating network is introduced to the original HME architecture for the use of instantaneous and transitional spectral information in text-dependent speaker identification. The statistical model underlying the proposed architecture is presented and learning is treated as a maximum likelihood problem; in particular, an expectation-maximization (EM) algorithm is also proposed for adjusting the parameters of the proposed architecture. An evaluation has been carried out using a database of isolated digit utterances by 10 male speakers. Experimental results demonstrate that the proposed architecture outperforms the original HME architecture in text-dependent speaker identification.     

一种新的具适应性的程序结构

TRAP/J结构可以将可适应性透明地加入已有的应用程序中,不用修改应用程序源代码和虚拟机。该文提出一种新的具适应性的结构,采用包装类和AspectJ获得对原类的封装和替代,使用抽象类代表原类,避免了原结构反射的使用。实验表明,与TRAP/J相比,用该结构构成的程序在单机环境中执行速度更快,但是在网络环境下两者相当。     

基于Android平台的双网双待的研究与设计

为实现Android平台上的双网双待功能,研究Android平台的系统架构以及Android fram ework层上已经实现的双卡处理机制。提出一种在无线接口层(R IL)上依样建立一套新的RILD river处理机制,从而将双卡分别进行处理的方法。实现基于An-droid系统平台的GSM和CDMA双网双待机制,对Android系统平台和主要的Phone应用模块进行了详细的分析。结果表明,在An-droid系统原有架构基础上进行双网双待设计,具有简单、易扩展的优点,且更好地满足广大Android手机用户的需求。     

A multilevel computing architecture for embedded multimedia applications

We have designed a new architecture that simplifies integration of heterogeneous IP for multimedia and streaming applications. The multilevel computing architecture (MLCA) is a template architecture featuring multiple processing units. This template architecture for SOC systems uses superscalar techniques to exploit task-level parallelism among different processing units. It supports a natural programming model that relieves programmers from explicitly synchronizing tasks and communicating data. code transformations that improve application performance are easy to incorporate in compilers for this architecture.     

基于层次式的实时智能计算体系结构研究

本文通过对RCS智能系统计算结构的改进，提出了一种具有更强鲁棒性的实时智能计算体系结构，该结构还具有紧急处理和学习能力。该计算结构在汽车智能自主驾驶系统中的应用，使得其性能得到了验证。     

Beyond Output Voting: Detecting Compromised Replicas Using HMM-Based Behavioral Distance

Many host-based anomaly detection techniques have been proposed to detect code-injection attacks on servers. The vast majority, however, are susceptible to "mimicry” attacks in which the injected code masquerades as the original server software, including returning the correct service responses, while conducting its attack. "Behavioral distance,” by which two diverse replicas processing the same inputs are continually monitored to detect divergence in their low-level (system-call) behaviors and hence potentially the compromise of one of them, has been proposed for detecting mimicry attacks. In this paper, we present a novel approach to behavioral distance measurement using a new type of Hidden Markov Model, and present an architecture realizing this new approach. We evaluate the detection capability of this approach using synthetic workloads and recorded workloads of production web and game servers, and show that it detects intrusions with substantially greater accuracy than a prior proposal on measuring behavioral distance. We also detail the design and implementation of a new architecture, which takes advantage of virtualization to measure behavioral distance. We apply our architecture to implement intrusion-tolerant web and game servers, and through trace-driven simulations demonstrate that it experiences moderate performance costs even when thresholds are set to detect stealthy mimicry attacks.