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随着人们生活水平的提高和网络多媒体技术的进步，高性能电子产品在日常生活中扮演越来越重要的角色。电子产品中数据采集模块和数据处理模块随着制造工艺的进步阶跃发展，而基于CMOS和LVDS（Low-Voltage Differential Signaling）的传统并行接口因线间串扰、布线困难和电磁耦合等原因不能达到很高的数据传输速率，成为信号处理系统的瓶颈。所以基于SERDES的高速串行接口应运而生，而JESD204B是专门规范数据转换器和数据处理器之间高速串行数据传输的标准，它支持确定性延时和多种通道对齐检测机制，广泛应用于多链路、多通道的数据传输。本文为14位250MSPS双通道数据转换器设计基于JESD204B标准的高速串行收发接口系统，并将其推广设计为参数可配置的IP核。 本文首先从发展历程、主要特性和通信规范三个方面详细介绍JESD204B标准，在此基础上设计符合标准子类1工作模式的接口系统，包括发送端和接收端RTL级电路。接口系统中数据传输分三个层次：传输层主要包含帧打包模块，功能是将采样数据打包成与数据总线兼容的格式；链路层完成收发双方链路建立、数据处理和对齐检测等功能，其主要模块包括发送端状态控制（接收端状态控制）、扰码（解扰）和字节替换（对齐检测）；物理层是数据通道前端，主要包括8B10B编码（解码）和并串转换（串并转换）等模块。文中详细介绍数字电路模块设计原理和仿真验证过程，并借助现有IP核产品搭建了两个验证平台分别验证发送端和接收端接口系统。验证平台在Altera公司的arria V GT 系列FPGA开发板上实现，通过QUARTUS II内嵌逻辑分析仪提取实时波形分析，分析结论表明所设计接口系统符合要求。同时为提高接口系统的性能，本文设计了一种极性预处理的8B10B并行编码新结构，通过对比发现多字节并行编码新结构可显著提高数据处理速率。 最后为将接口系统推广到更广泛的应用，本文将其设计成参数可配置的通用IP核，用户可根据自身需求配置接口系统参数值，通过验证发现所设计的通用IP核与现有JESD204B产品兼容。

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8B10B编码 JESD204B 高速接口 可配置IP

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为解决高速数据采样器采样数据的准确传输问题,对高速串行数据传输协议JESD204B进行了研究和设计.采用了一种名为并行编码的8b/10b编码电路,以减轻系统时钟的负担,提高数据传输速率,完成了发生器接口电路的设计.文中使用Altera公司的Arria V GT FPGA开发板和QUARTUS II的静态时序分析工具对所设计的接口电路和并行编码结构进行了验证和分析.结果表明设计的接口电路功能正确,性能满足高速数据传输的要求;并行8b/10b编码电路可以显著提高数据传输率,降低系统时钟的要求.

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8b/10b编码 JESD204B 并行编码 接口系统

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8b/10b编码 JESD204B 并行编码 接口系统

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随着科技的发展，人们对图像检测、图像处理的要求越来越高。很多场景下不但要求处理过程准确高效，而且还要求实时处理。而基于计算机的方法大多不能满足以上要求。同时随着计算机视觉理论的发展与处理器的性能的不断提升，使得高性能智能相机的设计实现成为可能。智能相机可以将原来只能在计算机上处理的工作在相机内部直接处理。这样的系统不但性能优异，而且集成度高，体积小，可以在不同场景中使用。 本文基于ZYNQ-7000处理器设计了一套智能相机的压缩传输系统。包括JPEG图像压缩，AXI数据交互，通信协议设计等工作。主要工作如下：首先设计实现了一套基于ZYNQ处理器内部的FPGA协处理器的双流水线并行JPEG图像实时压缩编码系统。使用并行编码最后合并输出的方式实现了标准JPEG压缩流程，具有并行计算实时性高的特性。本设计使用Modelsim进行仿真，在Z706处理平台上进行了验证，最后对压缩后的结果进行了分析。结果显示，满足设计要求，可以达到实时传输的要求。然后设计实现了一套基于AXI总线的传输协议。实现了ARM处理器与协处理器FPGA之间的通信，解决了可能出现的数据阻塞，图像丢帧，以及通信错误等问题，保证了系统的稳定性。其次本文在ARM部分移植了Linux操作系统。通过对操作系统的优化和剪裁在保证系统稳定性的同时精简了系统功能。最后本设计在ARM处理器实现了基于以太网接口UDP传输协议。主要解决了图像传输过程中遇到的丢帧，数据传输错误等问题。实际测试后可以发现后端系统可以正确的连续接收处理后的图像，长时间的观测后显示图像接收正常，达到设计指标，符合实际使用要求。 本文通过计算、仿真并在实际平台上进行了验证，证明了对基于ZYNQ-7000处理器的智能相机压缩传输系统的有效性。在实际测试中图像输出帧频可以达到14fps，具有很大的优势。相比于传统的设计结构与开发流程具有结构简练、开发难度低、开发周期短、系统效率高等特点。为智能相机的应用起到了推动作用。

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FPGA ZYNQ-7000 嵌入式系统 异构处理器 智能相机

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随着航空航天技术的飞速发展，人们的探索脚步逐步深入到太空以至深空领域。空间图像有着实时性强、数据量大等特点，并且空间图像恢复质量要求较高，因此高效的图像压缩算法的采用是十分必要的。2005年11月，空间数据系统咨询委员会提出了CCSDS图像编码算法标准。本文对CCSDS图像编码算法及其FPGA实现进行了研究，主要完成了如下工作： 1、 本文在深入研究了CCSDS图像编码算法的基础上，对CCSDS、SPIHT和JPEG2000图像编码算法的性能进行了比较分析，分析了各个算法的优缺点，比较结果表明CCSDS是一种兼顾算法性能和硬件实现复杂度的高性能遥感图像压缩算法。 2、 本文利用FPGA实现了CCSDS图像压缩编码算法，主要包括： (1) 对离散小波变换模块进行了优化，实现了离散小波变换的并行处理，包括行列变换的并行处理和三级小波变换的并行处理，相对于串行处理的离散小波变换，降低了处理时间，同时省去了级间数据缓存，降低了资源开销。 (2) 对离散小波变换系数存储模块进行了优化，采用片内RAM作为离散小波系数的存储器，将64个RAM以小波系数的块顺序排列，去除了小波系数重排模块，减少了位平面编码器模块数据等待时间。 (3) 采用多个位平面编码器并行编码离散小波变换系数，以花费更多的硬件资源为代价，相对于串行流水线位平面编码，显著提高了处理速度。 (4) 在ISE 14.1上进行了软件仿真验证；然后将程序下载到ML605开发板上进行了实际测试。测试结果表明：在40MHz的主频下，完成一幅512*512的8位图像的压缩处理需35 ms左右。

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CCSDS FPGA 位平面编码 小波变换

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随着语义Web的发展，资源描述框架(Resource Description Framework)得到了广泛的应用。在日益增长的数据面前，传统集中式的RDF数据遭遇了难以跨越的存储瓶颈。同时，在大数据环境下传统单机模式的RDF数据查询方法不再适应。利用分布式系统所具备的海量存储与计算能力来改善传统RDF存储与查询面临的各种问题是一条有效地途径。本文以分布式数据库HBase和MapReduce并行框架为基础，提出了一种大规模RDF数据的存储方案和SPARQL基本图模式查询的并行处理方法。 本文以HBase作为RDF数据的底层存储工具，设计了其存储模型，并且针对大量RDF数据的存储，考虑到其数据存储的冗余问题，本文利用RDF数据的特性，实现了一种RDF数据的并行编码压缩算法。在使用编码方法对RDF数据进行存储时，不但明显地减少了数据占用的存储空间，降低了数据存储冗余，同时还有效地提高了RDF数据的查询效率。对于SPARQL基本图模式查询，本文基于MapReduce并行计算框架，实现了一种并行处理策略。该处理策略中首先利用了HBase数据库的高效索引机制，完成对大量RDF数据的初次筛选，然后对于图模式中的连接任务，本文实现了一种并行的多路连接方法代替了传统的二路连接方法。同时，连接任务是一系列的迭代操作，为了最大限度的减少迭代任务的数量，本文进一步实现了一种基本图模式连接任务的控制策略，该控制策略去除了连接任务中的冗余连接，提高了连接任务的处理效率。 最终，本文采用LUBM测试集对RDF存储模型和查询算法进行了测试，实验结果表明了本文提出存储与查询方案在大规模数据下可以有效工作。

Keyword ：

语义网RDF存储基本图模式MapReduce

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针对在多核处理器上Slice并行编码H.264高清视频中的负载不平衡问题,首先利用已编码帧的编码统计信息,根据帧间时间相关性预测下一帧各宏块的编码负载,然后据此预测的编码负载划分Slice,使各个处理器核上编码的Slice具有相接近的计算负载,从而达到动态负载平衡目的.在Tile64多核平台上的实际测试结果表明,与传统的基于宏块区域的动态数据分配算法相比,该方法可以将编码并行加速比和并行效率提高5％左右.

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H.264 并行编码 多核处理器 负载平衡

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基于上下文的二进制算术熵编码（CABAC）是H.264/AVC中主要档次所支持的熵编码方法。对一组质量在28～40dB的视频序列而言，CABAC的编码效率比CAVLC高9%～14%。虽然CABAC有着较高的编码效率，但其按位编码的编码方式导致编码串行性强，不能很好的利用多核计算环境。本文针对以上问题对基于多线程的CABAC并行编码算法的实现做了研究，用与以往不同的方法实现了对CABAC的并行编码，并在其标准测试模型JM8.6中做修改予以实现，对其并行效果做了实验验证，本文主要工作内容包括以下几个方面：首先，分析CABAC的输入语法元素之间的依赖关系，及不同语法元素之间概率更新的独立性，得出CABAC并行编码可行的结论。然后将CABAC输入按照其依赖关系及在H.264语法结构中的位置将数据划分为五大类。其次，将串行时的一个熵编码器扩展为并行时独立的3个熵编码器。为不同并行段中的不同并行区分配相应的编码器。最后，使用OpenMP标准的Fork/Jion模式做并行设计，为每一个并行段中的两个并行区分别分配相应的线程，使得这两个并行区能同时执行编码任务，最终提高熵编码模块的编码效率。实验结果表明,本文的并行算法相对于串行算法，编码速度最高提高了70%，相对于文献中提出的并行算法，在编码高清视频时加速效果相当，但对于低分辨率视频加速效果则更好，而文献中的并行算法由于并行启动和结束时间长，不适合在低分辨率视频中使用。

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H.264/AVCCABAC熵编码并行

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随着网络和数字视频技术的广泛应用，视频编码标准也在不断的更新和发展。H.264是最新的视频编码标准，其性能优异，但计算复杂度高，对计算平台提出了更高的要求。本文选择了Tile64多核处理器作为研究和实现H.264的平台。Tile64是具有64个同构内核的嵌入式处理器，提供了强大的计算能力，同时具有比较好的扩展性，在其上面的工作可以很容易的移植到其他多核平台。本文基于Tile64多核处理器主要完成了三方面的工作： 本文第一部分实现了H.264编码器在Tile64多核处理器上的并行处理。在编码器移植过程中针对Tile64多核处理器的硬件结构和开发环境使用了各种优化方法。为了发挥Tile64多核平台的优势，要将编码任务分配给多个处理器核并行处理。本文深入比较了H.264功能并行和GOP、Frame、Slice和MB数据并行在数据的依赖性，计算的可扩展性和负载均衡性三方面的优缺点，选择了Slice数据并行作为在Tile64上实现的方案。针对并行编码时数据之间的依赖性，设计和实现了处理器核间数据通信和同步策略。多核并行后在单片Tile64处理器上可以完成两路1280×720视频的实时编码。 本文第二部分对H.264并行编码中的负载不均衡的现象进行了优化。静态划分Slice在编码过程中各处理器核计算负载的不均衡，造成了并行效率下降。本文采用了动态划分Slice的方法以提高核间负载的均衡性，首先利用时间相关性预估宏块的编码模式和计算负载，然后将所有宏块的预估计算负载平均分配给各处理器核。使用动态负载划分的方法分配计算量，使并行编码性能进一步提高了10%左右。 本文第三部分在Tile64多核平台上实现了多路视频解码系统的基本框架，包括解码、数据实时传输、主机显示和控制模块。由于解码任务的计算量远小于编码，解码器移植优化后，单个处理器核就可以实现中等分辨率视频的实时解码。多路解码系统使用Tile64的多个处理器核并行解码多路视频，并通过网络或Pcie传输实时解码数据，主机端接收解码数据并显示，可以应用于视频监控和视频会议中需要多路解码的场合。

Keyword ：

H.264 Tile64多核 多路解码 负载平衡 实时编码

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优化问题是人们在科学研究，工程技术和经济管理等领域中经常碰到的问题。但已有的许多优化方法在处理人们所面临的复杂问题时，在解的精度，或者求解所需的时间等方面，往往不能令人满意。近年来，粒子群优化算法已逐渐成为众多学者们关注的热点。不过，该算法由于出现时间短，无论在理论上还是实践上都尚不成熟。本文首先回顾了智能算法的发展，对人工神经网络、禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法和蚁群算法等进行了研究。随后结合这些算法的优点，针对基本粒子群算法的易陷入局部极小点，搜索精度不高等缺点，在算法上做了一些改进，提出一种新的混合粒子群优化算法：算法采用将整个粒子群划分为几个子群，在每个子群内部采用独立的粒子群进化，各子群间进行必要的信息交换，保证不同群间的相对独立进化，加强粒子的多样性差异，从而促进整个种群成熟收敛。算法引入邻域算子，当粒子在m代进化后没有发现更好解的粒子，将被以Pbreed概率加入繁殖池中等待杂交，并且规定只有池中的粒子才能参加杂交，并以概率接受新的当前解。此时，搜索过程实现局部模型与全局模型间的切换，保证了粒子的多样性。算法中采用蚁群算法生成初始解的方法，在解决大规模问题时，可充分依靠蚂蚁个体能够很好地相互协调成为群体的特点，使生成的初始解较其它方式生成的初始解更好。用典型TSP问题做了测试，表明该方法在解决TSP问题（Oliver30）时，与其它方法相比效果更好。用混合PSO算法对物流中心选址模型问题进行求解，为了方便计算，在具体实现过程中利用了改进罚函数法解除约束条件，并且采用了混合并行编码方案。实验表明，该方法在解决实际问题中是可靠的。

Keyword ：

混合粒子群优化算法 粒子群优化算法 群智能

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