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在考虑动态部分重构及重构延时等特征的基础上,采用遗传算法及其与爬山算法的融合实现可重构系统软硬件任务的划分,并采用动态优先级调度算法进行划分结果的评价。实验表明,在可重构系统的资源约束等条件下,算法能够有效地实现应用任务图到可重构系统的时空映射。 相似文献
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针对现存的很多传感器故障诊断方法假设前提多以及复杂度高的问题,提出一种分布式诊断方法来识别无线传感器网络(WSN)中的非线性故障。首先,对局部传感器的输出值进行分析,得到一系列特征值;然后,在交叉误差函数的基础上,将传感器非线性故障诊断等效为最大空闲矩形(LER)问题。并使用提出的低复杂度最大空闲矩形算法予以解决;最后,通过定义一个阈值来诊断有故障的传感器,且不需要使用参考传感器就可以检测一般非线性故障。仿真实验使用了双音谐波信号激励和白噪声信号激励,比较了双线性和指数非线性两种情况下的性能。相比集中式故障诊断方法,提出的算法节省了大量数据传输功率,且获得了非线性模型正常区域边界的准确值。相比最优LER算法,提出的低复杂度LER算法检测性能与之相似,但复杂度更低。 相似文献
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可重构资源管理及硬件任务布局的算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
可重构系统具有微处理器的灵活性和接近于ASIC的计算速度,可重构硬件的动态部分重构能力能够实现计算和重构操作的重叠,使系统能够动态地改变运行任务,可重构资源管理和硬件任务布局方法是提高可重构系统性能的关键.提出了基于任务上边界计算最大空闲矩形的算法(TT-KAMER),能够有效地管理系统的空闲可重构资源;在此基础上使用FF和启发式BF算法进行硬件任务的布局.实验表明,算法能够有效地实现在线资源分配与任务布局,获得较高的资源利用率. 相似文献
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为了充分发挥可重构计算的高性能和可编程能力,需要将可重构资源和硬件任务纳入到操作系统管理范畴.因此面向可重构计算的操作系统技术—可重构硬件操作系统技术成为一个新的研究热点.本文在简要介绍可重构计算系统体系结构的基础上,详细介绍了国内外的研究现状.最后,结合可重构计算系统的特点,阐述了可重构硬件操作系统的关键技术. 相似文献
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在很多应用领域已经开展了可重构计算的研究,但是由于缺乏高层设计工具,设计者需要较深的软件和硬件专业知识才能开发GPP/RAU架构的程序,阻碍了其大规模应用。提出了一种面向应用的可重构编译器——ASCRA的初始架构,它可以自动将C语言映射为VHDL语言,从而解决可重构计算中自动编译工具的瓶颈。ASCRA编译器主要研究软硬件划分技术和面向硬件的优化技术,如脉动阵列、循环流水技术。在ML505开发平台上,设计实现了ASCRA编译器的验证平台,并通过实验给出了核心程序段生成VHDL代码的综合信息。 相似文献
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大规模指纹应用需要强大的后端指纹比对计算能力作为支撑.基于可重构微服务器(reconfigurable micro server, RMS)技术,提出一种软硬协同的高效指纹比对方法,该方法充分发挥可重构混合核心计算架构的优势,采用优化定制的硬件加速部件对指纹比对算法中的计算密集部分进行加速.复杂控制流和离散访存较多的算法部分则以软件形式在通用计算核心上高效执行.在单个RMS计算节点上完成了算法原型的实现并进行了详细测试.测试结果表明:单个RMS节点上的指纹比对性能约为105万次秒,功耗仅为5 W.与相关工作相比,该性能是单个X86集群节点的15.5倍;能效是X86集群节点的583倍,是基于Tesla C2075的GPU服务器的5.4倍.与单纯的FPGA平台相比,基于RMS技术的实现方法更具灵活性和可扩展性,是未来构建大规模指纹比对系统的一种高效的技术解决方案. 相似文献
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Distributed MPC for Reconfigurable Architecture Systems via Alternating Direction Method of Multipliers 下载免费PDF全文
This paper investigates the distributed model predictive control (MPC) problem of linear systems where the network topology is changeable by the way of inserting new subsystems, disconnecting existing subsystems, or merely modifying the couplings between different subsystems. To equip live systems with a quick response ability when modifying network topology, while keeping a satisfactory dynamic performance, a novel reconfiguration control scheme based on the alternating direction method of multipliers (ADMM) is presented. In this scheme, the local controllers directly influenced by the structure realignment are redesigned in the reconfiguration control. Meanwhile, by employing the powerful ADMM algorithm, the iterative formulas for solving the reconfigured optimization problem are obtained, which significantly accelerate the computation speed and ensure a timely output of the reconfigured optimal control response. Ultimately, the presented reconfiguration scheme is applied to the level control of a benchmark four-tank plant to illustrate its effectiveness and main characteristics. 相似文献