中国科学技术大学 国家同步辐射实验室合肥 230029
合肥光源实验站现在的扫描实验全部是基于步进扫描模式的。这种步进模式下由于运动机构存在一定的死区时间，实验耗时长，效率低。为了提高实验效率，设计了一种基于硬件触发的飞扫控制系统，可以实现实验过程的快速连续扫描。该飞扫控制系统包括同步信号采集模块、同步运动控制模块以及软件控制模块，使用EPICS（Experimental Physics and Industrial Control System）架构实现设备控制，并基于Bluesky完成实验流程控制以及数据采集。随后在合肥光源的软X射线磁性圆二色实验站上进行了飞扫控制系统的部署和测试。测试结果表明，在满足采谱性能指标的前提下，该飞扫控制系统可将单次采谱时间从几十分钟量级降低至分钟量级，显著提高了实验效率和用户体验。
飞扫 FPGA Bluesky EPICS On-the-fly FPGA Bluesky EPICS
1 西安应用光学研究所，陕西 西安 710065
2 陆装西安军代局驻西安地区第八军代室，陕西 西安 710065
损伤阈值测量装置是强激光技术的重要技术指标，主要用于强激光光学元件的研制和测试，而同步触发模块作为模块之间时序的控制器，是研制损伤阈值测量装置的关键技术之一。介绍了一种用于激光损伤阈值测量装置的同步触发模块及方法。设计了基于现场可编程门阵列（field programmable gate array，FPGA）为主控芯片的硬件方案，通过上位机操控软件设置同步触发参数，来控制各路输出同步信号的宽度和各路信号之间的时序，可极大提高同步触发的精度和效率。通过实验验证，同步脉冲信号之间的调节精度为2 ns，同步脉冲信号的最小宽度为10 ns，满足激光损伤阈值测量装置的要求。
损伤阈值 同步触发 FPGA damage threshold synchronous trigger field programmable gate array
FPGA在光电系统中应用广泛, 复杂的光电系统中可能集成了多个FPGA信号处理系统, 整体状态下各子系统FPGA一般不具备在线JTAG更新程序的条件。提出一种基于Aurora协议光纤的FPGA远程更新方法, 对FPGA烧录文件进行数据分包, 光纤传输中增加握手和重发机制, 数据包通过光纤接口发送给FPGA, FPGA对每一包数据校验无误后缓存至DDR中。当DDR接收完整包数据后, SOC系统通过Microblaze软核将DDR中的数据写入FLASH对应地址中, 实现了FPGA程序的远程更新。经实验测试, 光纤模块带宽可稳定工作在10 Gbps, 8.52 MB的FPGA烧录文件的远程更新时间为117 s。该方法解决了长距离、复杂系统的FPGA远程更新问题, 有效提高了远程更新效率, 降低了数据传输误码率。
光纤 远程更新 现场可编程门阵列 片上系统 Aurora协议 optical fiber remote update FPGA SOC Aurora protocol
光子学报
2023, 52(12): 1206001
1 中北大学 电子测试技术国家重点实验室
2 仪器科学与动态测试教育部重点实验室，山西太原 030051
由于不规则复杂狭小空间微小渗漏难以测量，急需一种便于安装、痕量级测量、快速应答、精准定位的在线监测系统。本文设计了一种基于 Visual Basic(VB)的泄漏在线监测系统，总节点以 XC6SLX16-3CSG324I为主控芯片，子节点以 STM32F103C8T6为硬件电路的主控芯片，微系统(MEMS)金属氧化物传感器 Ccs811、Bmp180、Si7021构成数据采集电路。采集电路采用柔性电路技术，以适应狭小空间贴装，便于监测；被测泄露工质可以是纯粹的气体或含有某些挥发性物质的液态。实验结果表明，该系统可实现非接触式测量、快速传感、精确定位，并可测量到挥发性有机化合物(VOC)气体浓度为 ppb量级，实现痕量级渗漏测量。
传感器 现场可编程门阵列 挥发性有机化合物气体 泄漏监测 sensor Field Programmable Gate Array(FPGA) Volatile Organic Compounds gas leakage monitoring 太赫兹科学与电子信息学报
2023, 21(8): 1043
1 长春大学电子信息工程学院, 吉林长春 130022
2 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所, 吉林长春 130033
为提升卫星定姿精度, 采用 NOIP1SN025KA型 CMOS探测器设计了一款完整的观星相机。在辐照环境温度 24℃、测试环境温度 24℃、测试环境湿度 37% RH的环境条件下利用 60Co-γ辐射源进行了抗辐照实验。然后, 设计了焦距为 500 mm、F数为 4、视场角为 2.4.的光学系统。电子学系统以 FPGA作为核心控制器件, 控制 CMOS输出数字信号, 并通过 TLK2711将信号传回卫星数传系统。机械结构部分主要由主镜组件、次镜组件、校正镜组件、遮光罩、支腿等部分组成。采用计量筒(殷钢)支撑次镜的设计方案, 保证主次镜间隔变化在温度变化工况下满足公差要求。反射镜组件设计有径向和轴向柔性, 保证光学表面在力热环境下的面形精度。校正镜组件采用压圈切向压紧镜片的安装方式, 对镜片的应力小, 对中性好, 耐冲击和振动, 能够保持良好的结构稳定性。整机通过主镜背板与卫星连接。星载观星相机具备成像和传输星点的阈值和坐标信息两种工作模式。通过外场成像实验可知, 该相机成像质量良好、移植性强、可靠性高。视场角范围内, 可以拍摄到约 10颗星, 同时可以观测到 9等星, 可有效辅助星敏感器工作。
定姿精度 光学系统 阈值 attitude accuracy, optical system, FPGA, threshold FPGA
中国工程物理研究院电子工程研究所, 四川绵阳 621999
在某些高动态弱信号场景中, 载波相位难以锁定。为实现对高动态弱全球导航卫星系统(GNSS)信号的跟踪, 考虑锁频环较锁相环更为鲁棒, 提出了一种基于锁频环(FLL)+差分解调的算法, 实现对 GNSS信号的跟踪和解调。该算法采用二阶 FLL实现对卫星信号的频率进行跟踪, 差分解调算法实现对比特数据的解调。工程应用上, 算法采用现场可编程门阵列和数字信号处理器(FPGA+DSP)的架构实现, 在 FPGA中实现信号的跟踪信号的前处理, 在 DSP中实现跟踪环路算法、位同步和差分解调。本文在 Matlab平台中实现算法的仿真, 通过模拟器平台和对天接收真实的 GNSS信号对算法进行验证。仿真结果与实验结果表明, 该算法在高动态弱信号条件下能实现对卫星信号的稳定跟踪和数据的解调, 克服了锁相环难以锁定导致数据无法解调的难题, 最终实现 GNSS信号在该条件下的位置、速度和时间(PVT)解算。
高动态弱 GNSS信号 二阶 FLL 比特同步 差分解调 现场可编程门阵列和数字信号处理器(FPGA+DSP) high dynamic and weak Global Navigation Satellite the second order Frequency Locked Loop(FLL) bit synchronization differential demodulation Field Programmable Gate Array+Digital Signal Proce 太赫兹科学与电子信息学报
2023, 21(11): 1318
东北林业大学信息与计算机工程学院, 哈尔滨 150000
遥感图像实时检测是遥感应用领域的关键技术问题之一, 针对目前主流的目标检测算法在图像处理器(GPU)上存在模型参数量大、实时性差、功耗大和成本高的问题, 提出一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的遥感图像实时检测方案。首先, 为减少参数量、提高检测速度, 采用MobileNetv2作为特征提取网络, 融合深度可分离卷积, 使得模型轻量化便于部署; 接着,采用CA注意力模块提高检测精度;最后, 将模型浮点数参数量化为8位定点数, 并将量化后的网络模型在FPGA上完成部署。实验表明, 在遥感数据集VisDrone 2019上, 所提设计方案平均精度均值(mAP)达到14.79%, FPS达到46.78 帧/s, 平均功耗为8 W, 比CPU提高375.4%的检测速度, 比GPU降低96.8%的功耗。该方案可以满足实时目标检测的要求, 并且能够部署在功耗受限的卫星、无人机等设备上。
遥感图像 注意力机制 remote sensing image attention mechanism FPGA FPGA YOLOv4 YOLOv4
1 西南交通大学 信息科学与技术学院, 成都 611756
2 北京微电子技术研究所, 北京 100076
3 中国铁道科学研究院集团有限公司, 北京 100076
卷积神经网络ZynqNet广泛应用于边缘设备, 但是现有FPGA硬件加速方案的帧率都小于30 FPS, 较难满足实时性要求强的场景。文章聚焦于ZynqNet的FPGA加速性能提升, 设计了基于多特征块并行计算结构, 优化对Expand层的支持, 增强了特征的复用, 优化输出缓存, 并可有效减少访存次数; 设计了深度优先的特征和权重缓存机制, 采用多Bank的缓存方式, 仅需一个周期就能完成特征和权重的读取。基于Xilinx Xc7z045 FPGA芯片, 完成了加速器硬件实现与性能测试, 工作频率为166 MHz, 计算性能为49 FPS, 相比传统将整个网络部署到FPGA的方案, 计算性能实现3倍加速, 能效比提高了5倍。
神经网络加速器 ZynqNet ZynqNet FPGA FPGA neural network accelerator.
1 民航航空器适航审定技术重点实验室, 天津 300300
2 中国民航大学 安全科学与工程学院, 天津 300300
针对传统的环形振荡器(RO)检测精度较低、检测面积较小的问题, 对传统的RO结构进行改进, 提出一种结构优化的RO。结构优化的RO通过增大与木马电路的接触面积来提高木马检测率和检测面积。在FPGA上的实验结果表明, 相比于传统的RO检测方法, 结构优化的RO有以下优点：1) 能够精确地检测出仅有20个逻辑单元的硬件木马; 2) 将RO的检测面积扩大了约1倍。
硬件木马 结构优化 环形振荡器 hardware Trojan structural optimization ring oscillator FPGA FPGA
