一种基于PVDAC描述子的RGB-D三维点云配准方法

利用RGB-D数据进行三维点云配准时容易陷入局部最优.针对这个难题,提出了一种基于多维特征的PVDAC描述子实现三维点云配准的方法 .该方法首先通过ORB特征检测算法提取二维数据的关键点,并计算关键点在2D下的灰度特征,然后构建关键点在3D下的局部像素值距离、点云法线角度以及曲率特征,接着将2D特征和3D特征联合生成全新的PVDAC像素描述子,并利用PVDAC像素描述子描述关键点实现三维点云的粗配准,最后基于ICP算法完成三维点云的精细化配准.实验表明,本文算法在大场景点云配准时总体均方误差约为0.05 m^(2),在小场景单物体点云配准时达到了0.000 2 m^(2)的较小误差,实现了三维点云的精确配准.

兼容ARM Thumb指令的多指令集处理器技术研究

随着处理器的快速发展,RISC-V的软件生态环境建设成为其在处理器市场中站稳脚跟的关键因素之一。二进制翻译是解决处理器二进制代码兼容性问题、为处理器生态环境建设获取时间成本的关键技术之一,但由于二进制翻译器难以以较低的功耗面积开销获得高效执行的二进制代码,使其无法广泛应用于嵌入式领域。针对二进制翻译器执行效率和功耗面积开销难以取得平衡的问题,采用硬件逻辑加速的方式处理ARMv7-M中条件执行指令、更新标志位指令以及桶形移位指令,并利用静态二进制翻译器对ARMv7-M程序进行IT Block分裂、地址重计算及指令映射后生成RISC-V二进制代码,以此支持ARMv7-M的各类指令。基于开源内核CV32E40P设计了一个支持ARMv7-M的处理器内核,结果表明,运行ARMv7-M程序的平均性能能够达到直接运行RISC-V程序性能的137%,与纯软件二进制翻译支持ARMv7-M相比,该处理器核运行ARMv7-M程序的性能提升了5.59倍。

RISC-V随机化过程的抗功耗分析攻击设计

提出了一种基于随机化过程来抵御功耗分析攻击的方法。该随机化过程综合采用3种手段:在指令执行过程中,随机生成并插入与上一条真实指令相似的虚拟指令,使得插入的随机功耗与上条真实指令相近以避免被准确分析功耗;在指令执行、写回阶段插入一个随机延时来混淆指令执行时间以避免被准确定位;通过4种不同频率的时钟随机切换来对系统时钟进行扰乱以混淆瞬时功耗。基于CV32E40P处理器实现了该方法并通过相关功耗分析攻击进行实验,实验结果表明得到的最高相关性系数为0.139,比原处理器低0.641,该方法大大提高了处理器的抗功耗分析攻击能力。

2.45GHz RFID标签设计与实现关键技术研究

提出了工作在2.45GHz下的无源RFID标签芯片的实现方法.给出了整体模拟部分包括倍压电路、限压电路、解调、上电复位、稳压电路、振荡器等实现电路结构.最终给出了整体芯片各模块的功耗电流,总体功耗电流仅为2.3μA,在Hejian 0.18μm CMOS Mix-signal工艺下实现了整体电路设计.

Hilbert解调方法在轮毂轴承故障诊断上的应用

本文利用Hilbert变换的包络解调分析方法对轮毂轴承的故障诊断进行了研究,介绍了轮毂轴承特征频率的求解方法,以某款车型轮毂轴承诊断为例,结合频谱分析,验证了Hilbert包络解调分析方法的有效性。

一种高速低功耗真随机数发生器

提出了一种基于环形振荡器采样结构的高速低功耗真随机数发生器(TRNG).其随机性源自环形振荡器的抖动,4个长度互为质数的振荡器链构成了熵源.对振荡器的输出进行异或运算,提高了随机特性,并从数学上予以证明.输出序列经冯诺依曼矫正器进行纠偏,可完全消除比特位间的偏置性.设计了一种精巧的扩散函数,对输出序列做映射处理,进一步提高了其随机特性和分布特性.测试结果表明,TRNG输出比特流通过了Diehard和NIST SP 800-22的系列测试,比特率达20Mb/s.采用0.18μm CMOS工艺设计实现,面积为0.0135mm2,3.3V供电时功耗仅为0.75mW,适合在高速片上加密系统中应用.

在自动驾驶车辆测试中计算加速度的变步长差分算法

为降低自动驾驶测试的成本并保证精度,不用惯性测量单元,而用了对速度进行差分的方法来计算加速度。对差分计算误差分析。对比了等步长差分、均值等步长差分及变步长差分等3种算法。与实车测量的结果对比。结果表明:合适的时间步长可提高计算精度。当步长取0.2 s或0.3 s时,等步长差分计算结果较符合实际;当步长相同时,均值等步长差分结果的波动小于等步长差分。等步长差分、均值等步长差分、变步长差分的最大绝对误差分别为0.77、0.64、0.46 m/s^(2),绝对误差平均值分别为93、82、65 mm/s^(2)。因此,变步长差分算法的精度是3种方法其中最高的。

球栅阵列封装板级跌落试验与有限元分析

通过板级跌落试验研究球栅阵列(BGA)封装在冲击脉冲下的动态响应和失效模式,并运用有限元软件ABAQUS对跌落过程进行模拟。模拟计算结果与实验结果一致,应力最大值出现在最外围拐角焊点与印刷电路板PCB侧焊盘的连接处,剥离应力是导致焊点裂纹萌生、扩展最终完全断裂的主要原因。此外,研究了外围尺寸相同的3种不同焊点分布对PCB挠度和最外围拐角焊点剥离应力的影响,结果表明:焊点分布对PCB挠度影响较小;外围焊点分布密度显著影响最外围拐角焊点的剥离应力。

一种新的2.45GHz频率综合器设计与实现

提出了一种新的基于数字FLL的高速、低功耗2.45GHz频率综合器结构,它由鉴频器、数字控制电路、电流控制振荡器组成.它采用高速鉴频器对振荡器输出信号计数实现鉴频,数字控制电路根据鉴频结果调节振荡器输出信号频率来实现输出信号频率与目标频率的锁定.高速分频器基于异步计数结构,降低了内部模块工作频率,使得系统性能稳定;数字控制电路采用逐次逼近算法,使得锁定速度快;基于差分电流饥饿延迟单元的电流控制振荡器采用电流-电容双控模式,使得输出频率调节范围宽、精度高.该电路结构简单,易于实现,版图面积为13 200μm2.在0.18μm工艺下,仿真结果显示,其锁定时间为14μs;输出频率调节范围为1~4.5GHz;输出频率锁定2.450GHz;功耗为4.622mW.

集成电路高端设计人才新型培养模式研究

本文在对集成电路高端设计人才培养现状与特征的分析基础上,提出了新型的"2+1+1"集成电路人才培养模式。通过建立强调精英教育与专业教育的课程体系,加强实践环节深化专业能力培养,采取多元、动态的课程考核方式,建立"双导师"制校企联合学生培养机制等手段,实现集成电路高端设计人才培养的目标。

一种可靠的芯片指纹PUF电路

本文引入一种可靠的芯片指纹物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function)电路.该PUF包括基于电流饥饿型延迟单元的工艺敏感电路、时间偏差放大器、时间偏差比较器、表决机制与扩散算法五个部分.通过捕获制造工艺的偏差,每一个工艺敏感电路可以稳定产生两路具有微弱延时差的延迟信号,然后比较生成指纹ID;设计一种新型的扩散算法改善PUF的唯一性,引入时间偏差放大器与表决机制增强PUF相对于温度与电源电压变化的稳定性.文中PUF在0.18μm CMOS工艺下实现.仿真结果表明,该PUF的输出具有均匀统计分布特征,同时在温度从-40℃至100℃,电源电压从1.7V至1.9V变化条件下,其输出ID具有97.5%的稳定性.

基于改进的Smith预估器的长时滞系统控制

【目的】解决长时滞控制系统中普遍存在的响应延时问题,改善长时滞系统的性能。【方法】基于自动控制原理及反馈控制理论,建立长时滞系统模型;对Smith预估器进行细致研究,对其内部滤波器及控制器进行相应的改进。【结果】改进后的Smith预估器缩短了长时滞控制系统的响应时间,提高了整个控制系统的鲁棒性和抗干扰性;相比于其他传统控制系统,新的控制系统具有明显的优势。【结论】改进的Smith预估器降低了时滞现象对于控制系统的影响,为长时滞系统的控制提供了新的解决思路。

新型LeNet-FC卷积神经网络模型算法的研究

针对已有的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在人脸识别训练中出现过拟合、收敛速度慢以及识别准确率不高的问题,提出了新型的LeNet-FC卷积神经网络模型。通过增加网络层、缩小卷积核等结构改进以及采用优化的对数—修正线性单元(Logarithmic Rectified Linear Unit,L_ReLU)激活函数,该模型在人脸识别训练的准确率达到了99.85%。同时基于LeNet-FC卷积神经网络模型设计了一个人脸识别系统。该系统在ORL人脸库的仿真测试实验中识别准确率达到了96%。

L-DSP片上调试电路的设计与实现

针对L-DSP的调试需求,设计了一种基于JTAG接口的片上调试电路.该调试电路实现了存储资源访问、CPU流水线控制、硬件断点/观察点、参数统计等调试功能.相对于传统调试方式,本文电路通过增加DT-DMA模块,实现数据在外设与内存之间直接传输,极大地提升了调试效率.调试电路在0.18μm CMOS工艺下实现,面积为167 234.76μm2,功耗为8.89mW.同时,调试电路与L-DSP全芯片在FPGA下进行验证,结果表明,该调试电路调试功能完整且DT-DMA传输调试数据的速度是CPU传输的3倍.

基于多向特征金字塔的轻量级目标检测算法

针对实时目标检测算法Tiny YOLOv3存在的深层特征难以提取、实时性不能满足需求、边界框定位不够准确的问题,提出一种改进的轻量级检测模型MTYOLO(MdFPN Tiny YOLOv3)。该模型构造多向特征金字塔网络(MdFPN)代替简单级联,充分完成了多层语义信息的提取与融合;使用深度可分离卷积代替标准卷积,有效降低网络复杂度,提升了检测的实时性能;采用Complete IOU loss(CIOU loss)代替MSE作为回归损失函数,极大地提高了边界框的回归精度。在PASCAL VOC和COCO数据集上对MTYOLO进行测试,结果表明,改进后模型的mAP最高可达到83.7%,检测速度最快可达到205 fps。

基于石墨烯电极RRAM的混合型PUF指纹电路

该文提出了一种基于阻变存储器(RRAM)的混合型物理不可克隆函数(PUF)芯片指纹电路。RRAM器件采用石墨烯电极、对称山型结构实现,具有阻值分布宽、开关比大的特点;通过引入对称RRAM阻值偏差作为PUF单元的随机熵源,提升PUF的唯一性;采用RRAM不同阻态阻值放大存储PUF单元初始偏差,提升PUF的稳定性;利用RRAM循环间随机性实现指纹ID的重构,提升PUF的安全性。混合型PUF芯片指纹电路在0.35μm CMOS工艺下设计实现。仿真结果表明,PUF输出具有良好的稳定性与唯一性,标准温度电压下片间汉明距离为49.95%,同时温度在−40℃~100℃,电源电压在4.6 V~5.4 V范围内变化时,PUF比特错误率为0。

“教学实践”在研究生培养中的重要性探索——电子科学技术类

《半导体功率器件》课程专业性太强,而选课的研究生来源又是不同方向,有些更是风马牛不相及。在这种情况下,如何让每个选课的研究生都学有所成,学有所获?在本文中对此进行了有益的探索,分别从教学实践的必要性、实践教学实施前的准备工作、实践教学的具体实施过程、实践教学的效果等方面进行探索、摸索、修正。结果表明,该教学实践取得了良好的效果,培养了各个方向的研究生具有跨学科、交叉学科的创新能力。

电子类研究生科研创新项目能力培养的研究

为加强电子类研究生科研创新能力的培养,鼓励在校研究生积极承担创新性研究课题,开展高水平的科学研究工作,全面提高研究生培养质量。本文基于对研究生主持科研创新项目的前提条件,以及前期科研能力的培养锻炼,对电子类研究生主持科研创新项目能力培养展开了深入研究。

基于双目视觉的车身尺寸测量系统设计

设计了一种基于双目立体视觉技术的汽车车身尺寸测量系统。首先,在相机标定和校正环节利用张氏标定法和Bouguet算法分别进行了相机模型参数求解以及图像校正,消除因图像畸变而造成后续测量误差的影响;其次,结合背景差分算法与OTSU大津算法,对目标实现了较高精度的分割及轮廓提取;最后,利用寻找最小外接矩形框,结合使用SGBM立体匹配算法将匹配后得到的车体二维数据转换为三维数据,完成车辆尺寸的测量。实验结果表明,本系统的整体测量误差在6%以内,可以有效完成车身尺寸测量。

基于卷积神经网络的人脸识别系统

本文研究并实现了一种基于卷积神经网络的人脸识别系统。该系统首先通过Adaboost算法进行人脸检测,即在图像中准确获取出人脸的位置和大小,接着使用深度卷积神经网络提取人脸特征并进行分类,最后应用Altera DE1_SOC开发板,设计并完成了一个具有较高识别率的人脸识别系统。