基于GNSS和ZYNQ的恒温晶振驯服装置研究

为了提高恒温晶振频率的准确度和稳定度,设计了基于ZYNQ技术的GNSS驯服恒温晶振频标装置。在ZYNQ的PL端采用粗测量加细测量的方法测量时间,PS端使用奇异值剔除与滤波算法对测量数据进行处理,实现恒温晶振频率的驯服和时间跟踪。采用模块化设计和编程,提高了装置的通用性和可移植性。通过实验测试,对恒温晶振驯服前后的数据进行多次比对,结果表明其平均频率准确度达到1.09×10^(-12),频率稳定度达到8.56×10^(-12),其稳定度提升了两个数量级。

基于改进的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波的晶振驯服研究与实现

二级频标中恒温晶振(OCXO)成本较低,具有较高的短期稳定性,老化会影响时钟守时系统的工作精度和稳定性。全球导航卫星系统(GNSS)驯服晶振的方法结合了GNSS卫星授时长期稳定性高和本地晶振短期稳定性高的特点,实现了两者的优势互补,提升了晶振驯服系统输出频率的准确度和长期稳定性。基于GNSS驯服恒温晶振的硬件系统,设计了基于判别因子的野值剔除方法,改进了基于Sage-Husa的自适应卡尔曼滤波算法。驯服实验结果表明,算法提高了晶振驯服系统输出频率的准确度和长期稳定性,实验系统中恒温晶振频率漂移量的标准差降低了约99.01%,恒温晶振的长期稳定性的Allan方差提高了约3个数量级,达到6.181×10-12。

基于FPGA与退化YOLO的手机镜片缺陷检测系统

针对镜片缺陷检测采用图像处理法和神经网络法存在时延高、功耗高和检测缺陷类别较少等问题,设计了一种基于FPGA与退化YOLO的软硬协同检测系统。系统中使用卷积层代替YOLO网络的重排序层进行网络退化,并映射到FPGA上;采用动态量化、模块融合、双缓冲流水线、循环展开和分块等优化策略,设计可动态配置的加速IP,其中的卷积计算模块分别实现了基于Winograd和GEMM的快速卷积算法。实验结果表明,本系统的加速IP在PYNQ-Z2上获得了51.89 GOP/s的计算性能,比基于典型滑动窗口卷积计算方法的性能提高了0.76倍,加速单张图像的时延为433 ms,功耗为1.07 W,与Core i5-10500 CPU相比,能效是其365.27倍,实现了小型设备对手机镜片低时延、低功耗的多缺陷检测。