基于自适应扩展卡尔曼滤波与神经网络的HPA预失真算法

针对强记忆功放的非线性问题,提出一种基于自适应扩展卡尔曼滤波与神经网络的高功放(High power amplifier,HPA)预失真算法.采用实数固定延时神经网络(Real-valued focused time-delay neural network,RVFTDNN)对间接学习结构预失真系统中的预失真器和逆估计器进行建模,扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,EKF)算法训练神经网络,从理论上指出Levenberg-Marquardt(LM)算法是EKF算法的特殊情况,并用李亚普诺夫稳定性理论分析EKF算法的稳定收敛条件,推导出测量误差矩阵的自适应迭代公式.结果表明:自适应EKF算法的训练误差和泛化误差均比LM算法更低,预失真后的邻道功率比(Adjacent channel power ratio,ACPR)比LM算法改善了2 d B.

面向硬件的AVS帧内预测算法改进

为了面向低延时的浅压缩场景提供更加适配的编码方案,并降低硬件实现成本,提出一种基于数字音视频编解码技术标准(Audio Video coding Standard,AVS)浅压缩算法的帧内预测模式优化以及快速率失真优化算法。该算法通过减少原有算法帧内预测所需的预测循环次数,以及打破各块之间的数据依赖关系等措施,克服了原始方案不适合硬件流水并行处理的限制,提高了编码的效率和稳定性,从而既保障了算法的视频质量,又使新的硬件实现方案更符合实际应用需求。实验结果表明,该算法优化方案能够有效改善实际面向低延时浅压缩场景下的编码效果。

基于深度学习的轻量化车牌检测算法研究

针对现有车牌检测算法存在的模型参数量过大、实时性差和检测效果不佳等问题,提出一种基于深度学习的轻量化车牌检测网络(Lightweight License Plate Detection Networks,LW-LPDNet)模型。该模型以PP-LCNet作为骨干网络,大幅减少模型参数量,同时融入压缩-激励网络(Squeeze and Excitation Networks,SE-Net)注意力模块,增加车牌信息的通道权重。最后,引入SimSPPF和GSConv,对多尺度特征进行融合,增大感受野,进一步提高检测准确率。通过对模型进行训练和测试,LW-LPDNet在中国城市停车数据集(Chinese City Parking Dataset,CCPD)上获得98.9%的平均精确率,优于其他车牌检测方法,且模型参数量仅有0.13 MB,检测速度达到243 f·s^(-1),具备较高的实时性。

正交匹配追踪和BIC准则的自适应双频段预失真模型优化算法

针对双频段预失真模型复杂度高以及当前的模型优化算法不具有自适应性的问题,提出一种自适应的模型优化算法.采用双频段广义记忆多项式作为预失真模型,通过正交匹配追踪算法对原始模型的基函数项进行排序,每次迭代时用所有已挑选的基函数项构成备选模型,推导了模型输出向量元素服从非独立同分布情况下的贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion,BIC),并将BIC值最小的备选模型作为优化后模型,从而在原始模型稀疏度和拟合误差门限未知情况下,实现了模型的自适应优化.结果表明:优化后模型与原始模型相比,二者分别预失真后的信号在邻道功率比和归一化均方误差方面均非常接近,预失真效果良好,而模型的系数量减少了75%以上.

基于Nios Ⅱ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。

数字电视插播系统的设计与实现

针对数字电视节目替换过程中出现的马赛克和黑屏现象,提出一种基于AVS标准的数字电视节目插播系统的设计和实现方法。采用节目参考时钟的调整、拼接点的选择、缓冲区控制和码率调整这3种措施,在设计的FPGA硬件平台上实现了节目插播的无缝拼接。对实际的数字电视节目进行测试,结果表明设计的数字电视无缝插播系统能流畅播放节目,无马赛克和黑屏现象。

DVB通用加扰算法研究与硬件实现

介绍DVB数字视频广播条件接收系统中的CSA通用加扰算法,分析了CSA算法结构及块加密和流加密的流程,提出了该算法的硬件实现方案,并简化了块加密中的子密钥生成,最后在FPGA上实现该方案,通过仿真和实际码流加扰测试,验证了该硬件实现方案的正确性。

改进磷虾群与NBN联合优化神经网络的HPA预失真方法

为克服现有神经网络预失真方法复杂度高、易陷入局域最小等缺陷,提出一种正交差分进化磷虾群(ODEKH)与neuron-by-neuron(NBN)算法联合优化实数固定延时全连接级联神经网络(RVFTDFCCNN)的高功率放大器预失真方法。采用RVFTDFCCNN对预失真系统中的预失真器和逆估计器进行建模,通过ODEKH算法进行全局搜索获得RVFTDFCCNN的初始化参数,再用NBN算法对RVFTDFCCNN进行训练,同时根据复合函数求偏导数的链式规则,从2个层次对NBN算法中的Jacobian矩阵元素计算进行优化。采用宽带DTMB信号作为输入信号,对预失真系统进行仿真。结果表明:当训练误差和泛化误差均在同一数量级时,RVFTDFCCNN的NBN算法计算量比单隐层(SHL)神经网络明显降低;ODEKH算法比传统磷虾群算法具有更快的收敛速度,ODEKH-NBN联合算法的训练精度比Levenberg-Marquardt(LM)算法提高一个数量级,预失真后的邻道功率比(ACPR)比LM算法改善了2 d B。说明本文的预失真方法具有较低的复杂度和良好的预失真性能。

复用器硬件平台的设计与实现

提出了基于Stratix II系列FPGA的复用器硬件平台方案,对该平台的各个电路模块分别进行设计和测试,最终形成一个完整的复用器,单片FPGA实现片上系统,成本低,并利用FPGA的纵向移植特性,拓展复用器的复用路数,灵活方便。

基于FPGA的低资源DCT硬件设计

离散余弦变换是新一代视频编码标准(High Efficiency Video Coding,HEVC)中的重要模块之一。为了解决传统复用架构资源利用率低的问题,提出一种基于FPGA的变换架构,能灵活支持不同DCT尺寸并充分利用资源。在尽可能通过蝶形算法降低乘法运算次数的情况下,使用常规乘法器大大降低了逻辑资源的消耗。除此之外,为了支持不同尺寸下多行输入的并行处理,进一步提出了一种针对输入数据的重排方法。最后综合结果表明,与现有算法相比,本文架构在资源消耗上有较大优势。在Altera的Stratix IV器件下综合工作频率为144MHz,至少可支持30帧/秒4096×2048分辨率的高清视频信号的实时处理。

基于DTMB标准多载波模式的同步系统设计

针对地面数字电视国家标准(DTMB)的多载波模式,设计了一个同步系统。提出一种实现DTMB多载波系统同步的流程。将同步系统划分为捕获和跟踪两种状态。通过判断定时误差提取器输出的互相关序列的相关峰的尖锐程度及位置是否发现改变,实现捕获和跟踪状态之间的切换。针对系统中可能出现的突发频偏,提出了相应的处理方法。仿真表明:在信噪比为20 dB、AWGN和多径信道下,当频偏跟踪环路锁定后,残余频偏约为1 Hz并且在AWGN信道下的帧体数据的星座图相比同步前有明显的改善;当突发状况导致系统不再同步时,系统能够自动恢复到同步状态。仿真结果验证了本设计方案的可行性。

轻量型多尺度注意力融合的车牌检测算法

车牌识别技术在交通管理中发挥着重要作用,其中车牌检测环节对后续识别性能有重大影响。现有的车牌检测系统容易受到外部环境的干扰,在自然场景下的检测性能差。提出一种基于多尺度注意力融合的车牌检测网络模型,利用金字塔网络特征图和CBAM(ConvolutionalBlockAttentionModule)注意力结构,提高小目标的检测精度。同时该方法不仅能够准确地检测定位出自然场景下的车牌,还能精确地定位出车牌的4个角点,有利于后续的车牌识别应用。实验中采用数据增强方法对CCPD数据集进行扩增,有效缓解了复杂环境变化对车牌检测造成的影响,增强了模型鲁棒性。通过对模型进行训练和测试,获得了98.05%的平均精确率和98.71%的召回率,优于其他车牌检测方法,并且帧率达到64 frame/s,实时性高。

HEVC帧内率失真优化预测模式的并行流水线硬件设计

近年来,随着人们对视频数据需求的不断增加,视频的分辨率和帧率也在不断地提高,而实时视频序列的压缩编码速度往往受到帧率和分辨率的影响,分辨率和帧率越大,编码所需要的时间越长。为了实现更高分辨率和更高帧率的视频序列实时压缩编码,文中设计了一种新的帧内率失真优化预测模式的并行流水线硬件架构,该架构支持最大64×64编码树单元的帧内预测编码。首先设计了9路预测模式并行方案;然后,按照Z型扫描顺序实现以4×4块为基本处理单元的流水线硬件架构,并复用32×32预测单元的预测数据,用以代替64×64预测单元的预测数据,减少运算量;最后,基于该流水线架构,提出了一种新的哈达玛变换电路,用以实现高效的流水线处理。实验结果表明:在Altera Arria 10系列的现场可编程门阵列上,该9路模式并行架构仅占用75 kb的查找表和55 kb的寄存器资源,主频可以达到207 MHz,完成一个64×64编码树单元的预测仅需要4096个时钟周期,最大能够支持1080 P分辨率99 f/s全I帧的实时编码;与已有设计方案相比,文中方案能够用更小的电路面积实现更高帧率的1080 P实时视频编码。

数字电视传输流中PSI信息的分析与错误检测

简要介绍了PSI信息,在此基础上阐述了基于FPGA的PSI信息检测方案,依据DVB ETSI TR 101 290测量标准,对PSI相关参数进行检测。通过对实际码流进行测试,可以实现对PSI进行实时高效的监测。

倒L形枝节加载宽带圆极化缝隙天线

设计了一种倒L形枝节加载宽带圆极化缝隙天线。天线为单层矩形结构,采用共面波导（CPW）馈电,通过在馈线上端加载倒L形枝节和在环形接地面上加载T形枝节,实现了天线的宽阻抗带宽和宽轴比带宽特性。实测结果表明,S11≤-10 d B的阻抗带宽达到115%（1.6～5.9 GHz）,轴比≤3 d B的圆极化带宽为48.3%（2.2～3.6GHz）。该天线结构简单、易于制作,具有较好的应用前景。

结合脉冲位置调制的正交多用户混沌通信系统

提出一种基于Walsh码序列的脉冲位置调制差分混沌键控通信系统(A Pulse Position Modulated Differential Chaotic Keying Communication System Based on Walsh Code Sequences,PPM-DCSK-WC)。利用Walsh码的正交性实现多用户传输,避免了用户间干扰对系统误码性能产生影响,提高系统的数据安全性,也大大提升了系统的传输速率,同时也具备了脉冲位置调制差分混沌键控通信系统(PPM-DCSK)的误码率性能优势。仿真结果表明,在多径瑞利衰落信道上,当误码率水平为10^(-3)时,PPM-DCSK-WC多用户方案的误码率比传统多用户方案提高了4 dB,在高时延扩展信道上性能增益更是能达到6 dB。该系统被认为是一种优秀的多用户短距离无线通信系统。

基于深度限幅滤波的DTMB峰均比抑制技术研究

针对DTMB系统已调信号具有峰均比高、容易产生严重非线性失真的问题,提出一种改进的限幅滤波方法。通过对限幅水平、限幅率和采样率等参数进行优化设计,使得本方法与传统方法相比,在PAPR降低量和误码率水平相似的情况下,计算复杂度大大减少。

基于Yolov5s和Dlib的视频人脸识别

文章实现了基于Yolov5s和Dlib的视频实时人脸识别。基于开源的人脸数据集CelebA重新训练Yolov5s网络,使得Yolov5s能够检测并标记出图像中的人脸位置。将Yolov5s检测到的人脸区域图像输入到第三方人脸识别模块Dlib中,首先提取出68点人脸面部关键点,再将关键点生成人脸特征向量,同时通过Dlib模块提取事先准备好的需要识别的人脸图像的特征向量,并保存到相应的人脸数据库中。由于同一个人的人脸特征向量映射到高维空间的距离是接近的,基于此引入更高效Annoy算法对人脸特征向量创建索引,提高人脸识别速度。

OFDM系统的基带自适应预失真器设计

针对OFDM系统中功率放大器的非线性,设计了一种功放自适应预失真器,提出了基于内插环路的同步处理、RASCAL算法的自适应查询表预失真技术。增加同步误差判定模块以及查询表刷新判定模块,保证系统在同步误差波动情况下可靠工作,实现了系统的自适应处理。仿真表明该方法可以在同步误差波动情况下将OFDM系统发射机功率谱泄露改善约17 dB。

H.265硬编码器的高效数据存取系统设计

为了使H.265硬编码器尽可能降低编码延时,同时减少因越来越高的视频质量带来的日益剧增的存储空间、数据带宽压力,基于Zynq平台提出一种高效率的编码数据存取方案,通过分辨率检测模块实现输入视频分辨率检测,从而使系统能根据分辨率自适应控制输入视频数据存储空间的划分,控制重构图像边缘填充宽度;设计一套帧间预测数据读取框架,实现搜索框重构像素的滑动窗读取,降低DDR4带宽需求与数据读取延时;通过合理控制每次读写DDR4的突发长度,以64×64的CTU块为单位储存数据,减少访问DDR4时换行或切换Bank次数,从而进一步提高存储系统的效率。