基于FPGA的星载计算机自检EDAC电路设计

为了消除空间环境中单粒子翻转(SEU)的影响,目前星载计算机中均对RAM存储单元采用检错纠错(EDAC)设计.随着FPGA在航天领域的广泛应用,FPCA已成为EDAC功能实现的最佳硬件手段.本文介绍了EDAC的编码和实现,提出一种功能完善的、具有自检、自纠错功能的EDAC电路设计,并采用仿真工具对该EDAC电路的功能进行了验证.     

基于FPGA的EDAC技术在星载计算机中的应用

当前星载计算机广泛采用硬件纠错检错（EDAC）电路来对RAM存储单元进行纠错检错处理，以消除SEU的影响。随着FPGA在航天领域的广泛应用，采用FPGA来完成整个EDAC功能已经成为发展趋势，该技术不仅具有性能高、速度快、功耗低等诸多优点，而且占用面积小，为系统小型化提供了途径。本文介绍了EDAC的编码原理、操作流程，以及在X86星载计算机系统中的FPGA实现，论述了其中采用的提高EDAC性能、速度等特性的关键技术。     

错误检测与纠正电路的设计与实现

针对一些恶劣的电磁环境对随机存储器(RAM)电路误码影响的情况,根据纠错编码的基本原理,提出简单实用的能检查两位错误并自动纠正一位错误的EDAC算法;通过VHDL语言编程设计,由FPGA器件来实现,并给出仿真结果.     

错误检测与纠正电路的设计与实现

针对一些恶劣的电磁环境对随机存储器（RAM）电路误码影响的情况，根据纠错编码的基本原理，提出简单实用的能检查两位错误并自动纠正一位错误的EDAC算法，通过VHDL语言编程设计，由FGPA器件来实现，并给出仿真结果。     

一种基于FPGA的航空总线容错机制设计

航天应用中,单粒子翻转引发SRAM型FPGA的错误最多,而EDAC设计在纠错模块中有着广泛的应用。将依据扩展海明码设计的[40,32]EDAC模块嵌入到ARINC 659的双口数据DPRAM和指令SRAM中,提高了总线控制器的容错处理能力。     

计算机RAM检错纠错电路的设计与实现

本文论证了在空间环境下影响RAM可靠性的主要因素及主要故障模式的同时，介绍了利用FPGA实现RAM检错纠错电路的方法，给出了仿真结果，并将此方法同用中小规模集成电路实现RAMEDAC的方法进行了比较。     

星载计算机SRAM抗单粒子多位翻转技术

为提高传统纠检错（error detection and correction , EDAC）模块对星载SRAM 中单粒子多位翻转（multiple bit upsets , MBU ）的纠错率,提出一种能同时纠正多比特位翻转的技术,称为数据交错技术。参照版图交错法的原理,在FPGA的软件设计等级实现数据的交错存储,将单粒子的多位翻转分离后,分别通过EDAC模块纠正。仿真结果表明,该数据交错技术与（12,8）汉明码及（21,16）汉明码结合后,可将传统EDAC模块对单粒子引起的两位及三位翻转的纠错率从53?69％及28?91％提升至99?82％,以较低代价,实现了MBU大部分翻转形式的纠正。     

基于EDAC的低开销星载迫零检测算法

针对基于传统三模冗余思想设计的星载MIMO检测算法中矩阵乘积运算资源占用率较高的问题,提出一种抗SEU的低开销星载EDAC迫零检测算法。通过在算法的矩阵乘积运算中扩展加入两行(列)"校验和",实现自检错、自纠错功能;采用模块化设计和乘法器核复用的方法,减少资源占用率和系统自恢复时间,整体提高系统的可靠性。仿真与测试结果表明,与基于三模冗余和RPR设计的迫零检测算法相比,该算法以较小的检错纠错延时为代价,提高了抗SEU性能,显著降低了资源占用率。     

SRAM型FPGA SEU缓解与验证技术分析

SRAM型FPGA产品在空间应用中易受单粒子翻转(SEU)影响而产生系统失效。分析了FPGA器件SEU的故障模式,并结合工程实践对三模冗余(TMR)技术、纠错编码(EDAC)技术、配置刷新技术三类FPGA单粒子效应缓解措施和基于故障注入的验证手段进行了研究和比较分析,阐述了不同技术的适用范围和优缺点,给从事空间应用系统的设计和测试人员提供参考。     

双口RAM及其在CAN总线中的运用

本文介绍了双口RAM的功能和作用，论述了它在硬件开发中的特点，并将双口RAM运用在CAN总线的开发设计中，不但使一些调试问题变得简单，而且提高了硬件的可操作性。     

TS-1．1小卫星星务计算机RAM纠检错电路的设计与实现

星载嵌入式容错计算机的可靠运行在很大程度上依赖于系统中存储模块的可靠设计。本文针对空间环境的故障形式，提出了采用EDAC（纠检错设计）技术对哈大工研制的TS－1．1小卫星存储模块进行设计的方法，介绍了利用纠检错处理芯片进行的对EDAC控制电路的优化设计，并可靠地实现了应用于TS－1．1卫星系统中的存储模块容错设计。     

基于抗辐照龙芯的星载计算机容错启动研究

将硬件冗余、检错纠错和刷新技术相结合,设计了一种以龙芯1E处理器为核心且使用FLASH存储引导程序的新型容错星载计算机结构。在对存储器进行冗余备份的基础上,采用硬件EDAC和刷新技术提高了存储器数据的可靠性。基于这种新型硬件结构设计,分析了星载计算机的可靠性,并提出了一种星载计算机高可靠容错启动方案。该方案通过利用硬件冗余资源和软件备份屏蔽了存在故障的存储芯片及出错软件,从而引导星载计算机正常启动。实验结果表明,该方案有效地屏蔽了常见的星载计算机启动故障,提高了星载计算机的可靠性。     

基于COTS器件的高费效比商业卫星计算机研究

对国内外基于COTS(Commercial Off-The-Shelf)器件的商业卫星计算机进行了研究。针对商业卫星公司对卫星可靠性、运算性能、成本控制、研发周期等要求和实际空间运行环境,分析了目前国内外商用卫星的设计模式和特点,提出一种基于汽车级COTS器件的商业卫星单板计算机系统。在可靠性设计上采用了EDAC、双核Lock-Step等技术,选用单粒子免疫的器件的MRAM和反熔丝FPGA,在保证计算机系统安全性、可靠性、成本控制和运算性能的同时,避免了多核或多处理器冗余加固方案导致的额外软件开发成本,缩短产品研发周期。研究对基于COTS器件的商业卫星计算机的可靠性设计有一定参考价值。     

抗单粒子翻转的加固方法

集成电路受空间粒子辐射容易产生软故障.通过三模冗余、时间冗余和错误检测与纠正等电路结构设计加固方法可对其进行改善,有效增强其抗单粒子翻转的性能,有效防止因辐射产生的软故障.     

CEDA Currents

Among this month's CEDA Currents newsletter items are awards—the EDAC Kaufman Award, ICCAD and VLSI-SoC Best Paper Awards, and Early Career Award—the IEEE Embedded Systems Letters' most-accessed articles, and upcoming CEDA events.     

空间DSP加载系统可靠性设计

在空间环境中,长时间运行的空间飞行器信息处理系统存储器容易发生单粒子翻转现象(SEU),而单粒子翻转现象是导致空间飞行器失效的主要原因之一。基于此,通过分析SEU现象对不同类型存储器的影响,阐述SEU现象对加载可靠性的影响。通过重新设计加载系统结构,并引入三模冗余、检纠错编码和定时刷新FLASH存储器的方法,降低系统加载时由于SEU而失败的概率,提高系统加载运行的可靠性。     

基于DSP的实时目标特征提取算法

在空间环境中,长时间运行的空间飞行器信息处理系统存储器容易发生单粒子翻转现象(SEU),而单粒子翻转现象是导致空间飞行器失效的主要原因之一。基于此,通过分析SEU现象对不同类型存储器的影响,阐述SEU现象对加载可靠性的影响。通过重新设计加载系统结构,并引入三模冗余、检纠错编码和定时刷新FLASH存储器的方法,降低系统加载时由于SEU而失败的概率,提高系统加载运行的可靠性。     

一种基于FPGA的容错嵌入式系统设计

在FPGA内部使用各种IP软核搭建了完整的嵌入式系统,实现了用三个MicroBlaze CPU软核进行表决的三模冗余容错方案。同时对μC／OS—Ⅱ操作系统以及应用程序进行改进,在程序的内部加入了错误检测和校正(EDAC)、函数堆栈保护等容错功能。通过实验证明,该系统减小了器件本身和内存模块受到的SEU(Single Event Upset)影响。     

高可靠的计算机模块引导软件

在航天软件领域,为适应相关软件的快速发展与迭代,需要一种引导软件,使其能够对不同应用程序进行重构并保证其高可靠性. 本文基于SPARC架构设计并实现了一种引导软件,该引导软件既可以根据引导标识自动引导某个程序,又可以在地面指令控制下进行应用程序重构、引导等. 同时,采用三冗余架构、反弹墙、EDAC保护等可靠性措施,确保运行过程中的大多数软件错误能够得到恢复. 最终在计算机模块上进行测试,测试结果达到了预期目的.     

Redundant modeling in permutation weighted constraint satisfaction problems

In classical constraint satisfaction, redundant modeling has been shown effective in increasing constraint propagation and reducing search space for many problem instances. In this paper, we investigate, for the first time, how to benefit the same from redundant modeling in weighted constraint satisfaction problems (WCSPs), a common soft constraint framework for modeling optimization and over-constrained problems. Our work focuses on a popular and special class of problems, namely, permutation problems. First, we show how to automatically generate a redundant permutation WCSP model from an existing permutation WCSP using generalized model induction. We then uncover why naively combining mutually redundant permutation WCSPs by posting channeling constraints as hard constraints and relying on the standard node consistency (NC*) and arc consistency (AC*) algorithms would miss pruning opportunities, which are available even in a single model. Based on these observations, we suggest two approaches to handle the combined WCSP models. In our first approach, we propose m\text -NC_{\text c}^*m\text {-NC}_{\text c}^* and m\text -AC_{\text c}^*m\text {-AC}_{\text c}^* and their associated algorithms for effectively enforcing node and arc consistencies in a combined model with m sub-models. The two notions are strictly stronger than NC* and AC* respectively. While the first approach specifically refines NC* and AC* so as to apply to combined models, in our second approach, we propose a parameterized local consistency LB(m,Φ). The consistency can be instantiated with any local consistency Φ for single models and applied to a combined model with m sub-models. We also provide a simple algorithm to enforce LB(m,Φ). With the two suggested approaches, we demonstrate their applicabilities on several permutation problems in the experiments. Prototype implementations of our proposed algorithms confirm that applying 2\text -NC_{\text c}^*,  2\text -AC_{\text c}^*2\text {-NC}_{\text c}^*,\;2\text {-AC}_{\text c}^*, and LB(2,Φ) on combined models allow far more constraint propagation than applying the state-of-the-art AC*, FDAC*, and EDAC* algorithms on single models of hard benchmark problems.