酉变换步进搜索求根MUSIC算法的研究与仿真

求根MUSIC算法具有比基本MUSIC算法更好的性能.但其实现难度极大而基本MUSIC算法的计算量很大,时延较长.酉变换步进搜索求根MUSIC算法依据求根MUSIC算法的原理采用步进搜索的方法,将摹本MUSIC算法的复对称矩阵分解转化为实对称矩阵分解,并将复数域的矩阵计算转化为复数域的只有乘法和加法的多项式运算,从而大大降低算法的计算量和实现难度.在matlab上的仿真也表明:酉变换步进搜索求根MUSIC算法是一种实现容易,计算量较小,效果较好的一种DOA估计方法.     

MUSIC算法在分布式并行处理机上的实现研究

介绍了一种基于分布式并行处理平台的并行MUSIC实现方法。在实现过程中,针对MUSIC算法运算量大难以实时实现的特点,采取了有效减少计算量的措施。并根据MUSIC算法各个子任务的不平衡性,提出了一种基于软件流水的并行任务划分方法。经仿真试验证明,经过上述并行处理后可有效加快算法的完成时间,在工程实践中具有广泛的实际意义。     

CORDIC算法在FPGA中的实现

CORDIC算法是在许多角度计算方面有着广泛应用的经典算法,通过考虑FPGA的结构、精度局限和速度要求,采用流水线技术(pipeline),在FPGA上用CORD IC算法实现了对于大吞吐量数据的向量倾角的计算,并对实际应用中内部步骤寄存器精度的选取给出了较为详细的方法。     

DRM系统的SHA256算法设计及FPGA实现

介绍了一种适于DRM系统的SHA-256算法和HMAC算法,给出了在FPGA上实现SHA256算法和HMAC算法的一种电路设计方案,并对算法的硬件实现部分进行了优化设计,给出了基于Altera公司的StratixⅡ系列的FPGA的实现结果。     

Turbo简化译码算法的FPGA设计与实现

在深入分析Turbo译码算法的基础上,采用MAX-LOG-MAP算法进行了Turbo码译码器的FPGA设计与实现,并给出相应实现参数和结构。对FPGA的实现与MATLAB浮点算法做了仿真比较。     

自适应LMS滤波器在FPGA中的实现

本文介绍了自适应滤波器的实现方法,给出了基于LMS算法自适应滤波器在FPGA中的实现,简单介绍了这种实现方法的各个功能模块,主要包括输入信号的延时输出模块、控制模块、误差计算模块、权值计算和存储模块。并通过在ALTERA公司提供的QUARTUSII平台上采用VHDL语言编程,利用MATLAB和QUARTUSII相结合进行了硬件仿真,结果表明了采用FPGA实现自适应滤波器是有效的。     

基于声矢量传感器阵的酉MUSIC算法

声矢量传感器同时拾取空间同点的声压振速信息,为阵列信号处理提供了更多的信息。酉MUSIC算法可以降低计算复杂度,提高方位估计性能。综合二者优点,提出了基于声矢量传感器阵的酉MUSIC算法。构造了广义转换矩阵,通过合成复观测数据及其共轭,实现了协方差矩阵的实值特征分解,降低了计算量。仿真与湖试结果表明,与已有算法相比,该方法具有计算量小和背景噪声低等优点。     

LMS自适应算法的FPGA设计与实现

自适应算法的实现是自适应滤波技术应用于工程实践的基础。本文在分析LMS(最小均方误差)算法原理的基础上,讨论了算法实现的数制、计算量和迭代流程,在减小计算复杂度的基础上,给出了一种基于FPGA的实现方案。仿真结果表明,该方案能够保证LMS算法的收敛性和稳定性,可以应用于实际的数字信号处理系统。     

基于多DSP并行结构实现MUSIC算法的设计

MUSIC算法是DOA估计领域最重要且比较成熟的算法之一,其硬件系统的实现是近年来的研究热点。采用MUSIC算法对来波信号进行DOA估计对系统的实时性、计算的速率和精确度都有很高的要求。MUSIC算法的运算量大且主要集中在求协方差矩阵、矩阵的特征值分解和谱峰搜索三部分,文中提出了几种简化运算的方法降低了计算量,并且采用了基于4片TMS320C6713芯片构成的多处理器并行结构以及相应的任务分配方法提高了运算效率,增大了系统的加速比。     

流水线CORDIC算法的FPGA实现

从CORDIC算法的基本原理出发,讨论其工作过程以及旋转角的覆盖范围,在此基础上,给出了具有流水线结构的FPGA实现结构以及增益因子的大小与流水线级数的确定关系,给出了VHDL实现算法,经程序设计与Quartus6.0调试与仿真,结果表明采用FPGA实现的CORDIC算法具有较好的运算精度。     

粒子群优化算法的硬件实现及其性能分析

介绍量子粒子群优化(QPSO)算法的硬件实现方法并对其进行性能分析。将QPSO算法应用于现场可编程门阵列开发板,并对比了不同硬件实现方式的运算速度和资源耗费。采用硬件并行和流水技术缩短算法的运算时间,仿真结果表明,硬件化QPSO的运算时间为原Matlab中运算时间的0.032%。     

基于小型FPGA的快速AES算法研究

AES算法在实时数据加密中的应用对其处理速度及在FPGA中实现的功耗和成本提出较高要求。针对上述情况,介绍一种基于小型FPGA的快速AES算法的改进方法,通过微处理器完成AES算法中的密钥扩展运算,同时采用共享技术实现加密和解密模块共享同一密钥。实验结果表明,该方法可有效提高处理速度,节省FPGA资源,降低芯片功耗。     

分块自适应量化算法的FPGA实现

详细介绍了采用FPGA实现分块自适应量化（BAQ）算法的设计方法。该设计选用Xilinx公司100万门FPGA，采用自顶向下的方法，实现了3位长BAQ压缩算法。设计中通过资源共享来降低资源消耗，通过并行和流水来提高处理速度，满足了星载系统小型化、低功耗和高可靠性的要求。与专用DSP方案相比，采用FPGA的实现方案极大地简化了电路设计的复杂性和布线的难度。     

二维ESPRIT参数配对及FPGA实现

与MUSIC算法相比,二维ESPRIT算法不需要谱峰搜索、运算量小,但存在参数配对问题。基于此,提出一种易于实现的参数配对方法,基本原理是2个表出矩阵特征值的和差等于表出矩阵和差的特征值,不需求解表出矩阵的特征向量。给出基于CORDIC算法和脉动阵的参数配对并行化实现方案,整个系统只有移位相加运算。使用ISE软件和ModelSim软件得到的仿真结果验证了该方案的正确性。     

二元域大型稀疏矩阵向量乘的FPGA设计与实现

作为Wiedemannn算法的核心部分,稀疏矩阵向量乘是求解二元域上大型稀疏线性方程组的主要步骤。提出了一种基于FPGA的二元域大型稀疏矩阵向量乘的环网硬件系统架构,为解决Wiedemannn算法重复计算稀疏矩阵向量乘,提出了新的并行计算结构。实验分析表明,提出的架构提高了Wiedemannn算法中稀疏矩阵向量乘的并行性,同时充分利用了FPGA的片内存储器和吉比特收发器,与目前性能最好的部分可重构计算PR模型相比,实现了2.65倍的加速性能。     

基于FPGA的数字水印提取系统的设计

针对传统软件实现数字水印系统难以满足实时性的问题,提出了基于现场可编程门阵列(FPGA)的硬件实现方案。通过对数字水印提取系统进行深入研究,设计了易于FPGA实现的数字水印算法和适用于5/3小波变换的算法结构,并进一步设计出与算法相对应的新的水印提取结构。该结构体现了流水线和高度并行性,计算效率高,具有体积小、功耗低、实时性强等特点。经仿真验证证实了所设计系统的正确性,算法结构具有广泛的适用性。     

基于斜投影及先验信息的波达方向估计算法

提出一种应用于正交频分复用智能天线系统中的波达方向估计算法。该算法利用实际环境中基站与周围建筑物之间已知的角度信息,基于MUSIC算法的最小二乘思想,引入斜投影算子估计未知角度。理论和仿真实验证明,该算法是对未知角度的无偏估计,适用于分辨与已知角度相差很小的未知角度值,较传统的MUSIC算法有明显优势。     

获取目标最佳极化算法的FPGA实现

根据带门限的序列Jacobi方法,提出了一种实时获取目标最佳极化的FPGA实现方法。该方法精简了对待求矩阵最大非对角元素的搜索过程,并在FPGA中采用并行结构的运算模块设计,优化了有限状态机(FSM)的执行时序,从而避免了CORDIC算法繁琐的迭代过程,减少了程序运行时间。FPGA实现结果表明,该方法的执行速度比CORDIC算法至少提高了21%,具有较高的实时性。     

DOA estimation of closely-spaced and spectrally-overlapped sources using a STFT-based MUSIC algorithm

The multiple signal classification (MUSIC) algorithm based on spatial time-frequency distribution (STFD) has been investigated for direction of arrival (DOA) estimation of closely-spaced sources. However, the limitations of the bilinear time-frequency based MUSIC (TF-MUSIC) algorithm lie in that it suffers from heavy implementation complexity, and its performance strongly depends on appropriate selection of auto-term location of the sources in time-frequency (TF) domain for the formulation of a group of STFD matrices, which is practically difficult especially when the sources are spectrally-overlapped. In order to relax these limitations, this paper aims to develop a novel DOA estimation algorithm. Specifically, we build a MUSIC algorithm based on spatial short-time Fourier transform (STFT), which effectively reduces implementation cost. More importantly, we propose an efficient method to precisely select single-source auto-term location for constructing the STFD matrices of each source. In addition to low complexity, the main advantage of the proposed STFT-MUSIC algorithm compared to some existing ones is that it can better deal with closely-spaced sources whose spectral contents are highly overlapped in TF domain.     

基于DSP+FPGA的遗传算法硬件实现

本文针对软件实现遗传算法速度慢的缺点，提出了一种在DSP和FPGA系统中的用硬件实现遗传算法的方法，并利用组合优化学中的旅行商问题对算法的实现进行效果验证。实际效果显示，这种硬件实现方法，不仅结构简单，而且大大提高了算法的运算速度．为算法在实时、高速场合的应用打下基础。