一款高性能时钟驱动器电路的设计

时钟器件芯片可以实现通信网定时同步、时钟产生、时钟恢复和抖动滤除、频率合成和转换、时钟分发和驱动等功能。在系统设计中,选用好的时钟驱动芯片,可以省去系统时钟树设计,既节省空间,又提高系统性能。介绍一款高性能时钟驱动器的集成电路设计方法,主要性能要求有:低传播延时、低输出偏斜、低输出抖动、抗电磁干扰能力、抗ESD能力,一一详述了达到各项要求的设计。     

一种高能效低时延的LLN路由修复算法

由于低功耗有损网络(LLN)中无线链路的不稳定性和有损性,外部环境的干扰极易导致网络出现故障,从而严重影响网络性能,而LLN网络中现有路由修复算法存在控制开销冗余和修复时延较大等问题。为此,提出了一种高能效低时延的LLN路由修复算法(EELDR-RPL)。该算法通过采用“零额外控制开销通告链路故障及邻居节点信息”机制,使得链路故障节点的子节点能够及时获知链路故障以及链路故障节点的邻居情况;通过采用“自适应调整节点网络深度值”机制,使得链路故障节点能够快速地重新接入网络;通过采用“链路故障节点子节点自适应切换”机制,能够达到优化网络拓扑的目的。仿真结果表明,与现有路由修复算法相比,EELDR-RPL算法能够有效地降低路由修复时延和减少控制开销。     

一种改进型FBT时钟树结构

针对混合型鱼骨平衡树(FBT)时钟结构的优缺点,结合宏单元的特性,提出了一种针对触发器与宏单元共存的改进型FBT时钟树结构,并总结出一种快速实现该时钟树的方法。在相同条件下,采用该方法实现的时钟树结构与二叉树型、鱼骨型时钟结构和传统的FBT时钟树结构进行比较,结果显示:鱼骨型时钟结构的时序质量最差;改进型FBT时钟树比二叉树型时钟树减少了15%的时钟延时和35%的时钟偏差,且整个过程的实现时间是传统FBT时钟树的30%。     

一种改进的基于K-means的信息聚类算法研究

聚类分析技术是数据挖掘中一个重要的分析手段,聚类结果要求数据组内的对象相似性较高,数据组对象之间的相似性较低。到目前为止,有各种各样的聚类算法,其中K-means算法最为广泛,它是采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。但是K-means算法也有不足之处,比如k值无法确定,时间开销很大等。针对这些缺点,文章提出了一种改进的基于K-means的信息聚类算法研究。     

一种新的基于层次化模式实现的SOC时钟设计方法

通过对SOC传统时钟设计在层次化开发模式下遇到的新问题进行分析,提出了一种新的时钟设计方法．利用相位同步信号（Phase_sync）作为层次化模式中顶层（Top）和子设计（Sub--design）之间的桥梁,有效解决了顶层时序收敛时对子设计内部时序路径造成的影响．同时,规避了对时钟分频电路进行复位同步化处理,降低了物理设计时序收敛的难度．     

一种改进PBS的无线传感器网络时钟同步方法SCRT

针对无线传感器网络使用PBS方法进行时钟同步时传感器节点同步范围受限的问题,提出一种改进PBS的无线传感网络时钟同步方法 SCRT。该方法结合发送者-接收者(SR)和仅接收者(RO)两种同步,使得分组成簇网络中簇头节点通过与参考节点交换时钟消息、成员节点根据簇头发送和接收时钟消息内携带的参考时间戳调节本地时钟,从而达到时钟同步。时钟偏移估计、频率偏移估计与计算出的克拉美罗界通过Matlab钟同步方法与PBS方案相比,增大了节点的同步范围、显著降低了整个网络的同步误差且提高了同步效率。     

基于遗传算法的改进K-means算法

本文对K-means算法的缺点做出了一些改进,提出了一种基于遗传算法GA-K-means的算法。利用遗传算法初始化K-means的初始聚类中心点,改进后的算法解决了K-means算法容易因为初始聚类中心的选择不同而陷入局部最优解的问题。实验表明,改进后的算法聚类结果稳定且聚类效果较好。     

改进的K-means网络入侵检测算法

针对K-means算法对于初始聚类中心选择敏感问题,提出了一种改进的K-means算法,该算法优化了聚类中心选择问题,能够获得全局最优的聚类划分,同时减少了算法的时间复杂度。实验结果表明,采用本文的算法进行网络入侵检测,相对于经典的聚类算法,能获得理想的网络入侵检测率和网络误报率。     

一种基于均方差属性加权的K-means算法

在传统的K-means聚类算法基础上提出了一种基于均方差属性加权的MWS-K-means算法.引入特征权重以提高聚类结果的类内相似度(intra-similarities),从而提高聚类精度.考虑到K-means算法采用误差平方和作为聚类准则函数, 而误差平方和与概率论中数字特征的基本描述方法--均方差具有较高相似性,算法中特征权重的计算采用均方差法.根据属性的离散程度对欧氏距离进行加权处理,从而用相对距离代替绝对距离来计算类间相似度.实验结果表明:MWS-K-means算法在聚类精度方面优于标准的K-means算法.     

一种改进的特征加权K-means聚类算法

提出了一种改进的特征加权K-means聚类算法.该算法首先基于数据样本分布选取初始聚类中心,然后设计特征加权的K-means聚类算法.实验结果证明,该算法能产生质量较高的聚类结果,并且能处理数值、符号两类数据.     

双频双系统导航芯片的时钟树分析和设计

在复杂的超大规模高速集成电路设计中,时钟树的综合与优化是芯片后端设计优化时序过程中至关重要的一环,其中时钟树的设计是最关键的部分.以SMIC 0.13 μm工艺双频双系统兼容接收机数字基带导航芯片为例,根据时钟树时序要求和时钟树延迟模型,基于Synopsys的Astro工具,对芯片进行自动时钟树分析和指定时钟树结构分析,设计和优化了时钟树结构.结果表明,利用此方法得到的时钟树结构能取得更优的结果.     

一种高频时钟分频电路

本设计提出一种用于对高频时钟进行多级分频的电路,具有低延迟的特点,能满足分频后的时钟和源时钟具有相对同步的相位关系,同时面积相对较优。     

基于改进K-means算法在电网企业网络入侵检测中的应用

近年来,电网企业网络安全面临严峻的形势,频发来自内部和外部的各种网络恶意攻击,给企业网络、信息安全带来了新的挑战。文章主要通过对电网企业基本网络结构进行简要分析,对改进的K-means算法进行简述,建立基于改进K-means算法在电网企业网络入侵检测模型,并通过实验反映改进K-means算法的优越性,旨在为电网企业网络入侵检测提供一些建议和帮助。     

一种有效的VLSI平面时钟布线算法

本文提出了一种有效的VLSI平面时钟布线算法，通过自顶向下的对时钟汇点交替的进行水平和垂直划分，然后自底向上的沿着切割线方向对两棵子树进行合并来构造一棵平面时钟树，在构造时钟树的同时完成线网的连接。最后采用启发式的障碍避免算法使线网绕开障碍物。     

基于机器学习方法的无线传感网络时钟同步算法

提出一种无线传感网络同步的方法,结合发送者-接收者同步(SRS)和接收者-接收者同步(RRS)两种方法,使得位于特定区域的传感器节点通过监听一对超级传感器节点交换时钟消息,借助最小二乘法精确估计出时钟偏差以及频率偏差进行补偿,实现节点间同步。该时钟同步方案的设计与其他已提出的同步方案相比,显著降低了整个网络的能量消耗而不引起任何同步精度的损失。     

衰落环境下一种高能效协作频谱感知算法

在认知无线网络中,对于电池供电的认知设备,如何高效地利用其能量资源极为重要。在将能量效率(能效)定义为认知网络频谱利用效率和平均功率消耗之比的基础上,提出了一种高能效优化算法,在加性高斯白噪声(AWGN)信道、Rayleigh衰落信道和Nakagami衰落信道条件下使融合中心门限达到最优,并求得了最佳的参与协作的用户数。通过蒙特卡洛仿真对认知网络的能效进行了性能评估,结果表明所提算法能有效提升认知网络的能量效率。     

一种缓存控制的自适应时钟恢复的改进算法

文章介绍了TDMoIP(TDM over IP)技术中的一种基于去抖动缓存区自适应时钟恢复的改进算法,该算法将原算法的按固定周期长度调整接收端时钟频率改进为变长调整周期,通过改进算法和原算法的仿真对比,可以看出改进后的算法克服了原算法中的矛盾现象.最后对改进算法的性能进行分析,从理论上进一步验证了改进算法的优越性.     

一种改进的QAM信号时钟误差检测算法

针对多电平信号（MPSK,QAM）提出了一种改进的Gardner时钟误差检测算法。仿真结果表明该算法能明显消除PAM／QAM信号检测中的自噪声,而且其计算复杂度很低。     

一种基站同步以太网时钟故障分析算法

在无线通信领域中,随着同步以太网时钟在基站上广泛应用,出现了大量与该时钟相关的时钟同步故障。针对这种情况,提出一种基于概率统计的故障分析算法。该算法通过分析基站时钟频率偏差变化数据的概率分布,结合基站时钟同步架构和器件特性,对故障点做出判断。该算法既能实现故障的远程分析定位,又能提前发现故障隐患。     

一种基于时戳的时钟同步方式及其分析

实现分组网络中的电路仿真的一个关键挑战在于如何实现通过比特率可变的分组网络可靠地提供恒比特率的语音业务所需要的网络同步和时钟精度等级。本文对电路仿真中的时钟同步方式进行了研究，重点介绍了一种基于时戳的时钟恢复方案，并对其原理进行了详细的阐述。