基于FPGA的浮点指数函数算法研究与实现

基于FPGA的核电站仪控设备中涉及大量浮点指数运算,而常用的CORDIC算法和线性逼近法等存在计算范围小、计算精度不高等问题,对FPGA硬件实现指数函数的方法进行研究,并提出一种改进的级数近似法;该方法对输入进行预处理,将输入分解后采用查找表和泰勒级数展开结合的方法,在展开很少项数的情况下快速收敛,发挥查找表法和级数近似法的优势,提高算法的运算精度和效率;在Matlab环境下对改进算法的有效性进行仿真验证,且采用Verilog语言进行编程实现,在Microsemi公司的IGLOO2系列FPGA上进行具体算法性能验证;Matlab仿真和FPGA验证结果均表明,改进的级数近似法能够大幅增大指数函数的自变量输入范围,并提高计算精度。     

基于CORDIC改进算法的反正切函数在FPGA中的实现

针对基于FPGA的分布式导航系统中涉及大量的三角函数运算,而传统的查找表或差值法计算,在精度、运算速度方面不能兼得,且占用资源多,本文提出了基于CORDIC算法的反正切函数计算的改进方法与流水线结构的实现方法,使用VHDL硬件描述语言进行编程实现,在Quartus ii 9.0中对算法进行功能仿真,最后通过Altera公司的FPGA Cyclone ii系列芯片进行了具体验证。验证结果表明,针对累加器中因截尾而产生的误差所作的算法改进,显著地提高了算法精度,而且运算速度快。     

基于CORDIC改进算法的反正切函数在FPGA中的实现

针对基于FPGA的分布式导航系统中涉及大量的三角函数运算,而传统的查找表或差值法计算,在精度、运算速度方面不能兼得,且占用资源多,文中提出了基于CORDIC算法的反正切函数计算的改进方法与流水线结构的实现方法,使用VHDL硬件描述语言进行编程实现,在QuartusII9．0中对算法进行功能仿真,最后通过Altera公司的FPGA CycloneII系列芯片进行了具体验证。验证结果表明,针对累加器中因截尾而产生的误差所作的算法改进,显著地提高了算法精度,而且运算速度快。     

FPGA实时实现PGA算法的研究

合成孔径雷达(SAR)成像具有数据量巨大、算法比较复杂等特点.如何实时实现SAR成像的相关算法是嵌入式高性能计算领域一个值得研究的问题. FPGA以其高性能、可重构等优势,被越来越多地应用到嵌入式高性能计算领域中作为一种高效低成本的解决方案.针对SAR成像中多普勒调频率估计的经典算法——PGA算法,以FPGA作为实现平台,通过对算法的本质的挖掘,提出了适于FPGA实时实现的对于经典算法的改进算法.同时也阐述了将改进算法映射到FPGA实现的设计过程.实验结果表明,改进的算法较经典的PGA算法明显地减少了迭代次数,在SOC中通过硬件的运算精度能够满足系统的要求.     

基于FPGA的STA-CORDIC算法在SCME中的应用

鉴于SCME(演进型空间信道建模)过程中,基于CORDIC算法定点嵌套正余弦函数处理的重要性及其结果精度、资源消耗和延时时间之间的博弈性,提出了STA-CORDIC算法,即在传统CORDIC算法结构之外增加算法精度与迭代次数、定点比特数之间多参量误差统计分析模块,之后基于Xilinx公司Virtex-6芯片做算法FPGA实现。通过TD-LTE射频一致性测试仪表SCME模块的应用,验证了算法结果能够较好地解决上述计算精度和处理速度的最优化折中问题。     

基于龙格-库塔的弹道微分方程解算的FPGA实现

针对火控计算中求解弹道微分方程组的速度、精确度以及资源配置间的冲突,设计了一种在FPGA硬件平台上实现、基于龙格-库塔的微分方程组求解器。通过在方程组之间以及方程内的计算步骤中采用多通道二级并行的方式实现算法硬件加速。实验结果表明,对于精度要求高、计算复杂度大的微分方程组,FPGA硬件实现的运算性能较传统的软件实现方式加速性能明显。     

CORDIC算法在正余弦函数中的应用及其FPGA实现

正余弦函数在工程实现中应用很广泛。常用的查找表方法实现简单,但占用存储器资源较多,计算精度与存储容量的矛盾比较突出;传统的CORDIC（坐标旋转数字计算）方法虽占用存储资源少,但硬件资源消耗大,且输出时延长。鉴于此,提出一种改进型的CORDIC算法,将查找表和CORDIC算法相结合,完成了该算法的设计仿真和基于FPGA的硬件测试;结果表明该算法能够利用少量硬件资源和部分存储资源,实现较高的计算精度和较低的输出时延。     

浮点LMS算法的FPGA实现

浮点LMS算法的FPGA实现是自适应天线阵工程设计中的关键技术。本文提出了一种在FPGA内实现浮点LMS算法的方法,该方法采用三级流水线操作的方式,兼顾算法的精度和动态范围。仿真结果表明,该方法能有效利用FPGA的逻辑资源,保证运算速度,满足系统的实时性。     

多体问题FMM算法在加速部件FPGA研究与实现

针对FPGA能较好满足高性能计算的异构多核、并行、低成本、低能耗要求,研究了高性能计算的重要的应用之一——多体问题。分析了多体问题应用广泛的FMM算法以及FMM算法的各个算粒,并在FPGA器件实现算粒,与多核CPU上实现这些算粒进行比较,FPGA都获得了不错的加速比。分析了FPGA应用高性能计算的一些优势和当前面临的问题,对FPGA广泛应用高性能计算进行了初步探索。     

基于FPGA的交流电测量仪的设计

根据交流采样的原理,设计出基于FPGA开方算法,解决了实时计算电压有效值和频率的问题.充分发挥FPGA硬件并行计算的特性,实现高速运算和可靠性的结合,能够较好地解决精度与速度的问题.为稳定控制装置快速判断元件故障提供了充足时间,满足电力系统实时性、可靠性的要求.     

一种混合优化算法及其收敛性证明

针对改进的混沌优化方法和Alopex算法的特性，将改进的Alopex算法嵌入到改进的混沌优化算法中，提出一种混合优化算法，此算法充分发挥了改进的Alopex算法的快速搜索能力和改进的混沌优化方法细致寻优的特性，提高了算法的收敛速度，避免了优化算法陷入局部最优；同时对改进的混沌优化算法和混合优化算法的收敛性进行了证明，仿真结果表明了算法的有效性。     

排序合并Join算法的新结果

Join操作是数据库中最昂贵和最常用的操作.排序合并Join算法是实现Join操作的重要算法,得到了普遍接受并广为应用.在重新研究了排序合并Join算法后发现,同时对两个Join关系进行外排序是不必要的,会带来很大的额外开销.针对这个问题,提出了一种基于单关系外排序的分治Join算法,并在该算法的基础上提出了基于单关系外排序的并行分治Join算法.理论和实验结果证明,基于单关系排序的分治Join算法高于排序合并Join算法.特别是在并行计算环境下,基于单关系排序的并行分治Join算法的效率远远高于排序合并     

配送中心选址问题的BFO-AFSA算法研究

以细菌觅食算法改进的人工鱼群算法为工具,提出了一种新的解决配送中心选址问题的群智能算法。细菌觅食算法改进的人工鱼群算法主要针对基本人工鱼群算法后期容易陷入局部最优的缺点,利用细菌觅食算法局部搜索能力强的特点,将细菌觅食算法中的趋化思想应用到基本人工鱼群算法中。通过算法测试可以看出,改进人工鱼群算法在搜索精度、可靠性、优化速度及稳定性方面相对于基本鱼群算法更有效。通过选址实例仿真可以看出,改进人工鱼群算法在解决配送中心选址问题上相对于基本鱼群算法更具优越性,改进人工鱼群算法能够寻找到更低的成本。     

求解车间作业调度问题的混合遗传算法

针对Job-Shop调度问题,将自适应遗传算法与改进的蚂蚁算法融合,提出了自适应遗传算法与蚂蚁算法混合的一种优化算法。首先利用自适应遗传算法产生初始信息素的分布,再运行改进的蚂蚁算法进行求解。该算法既发挥了自适应遗传算法和蚂蚁算法在寻优中的优势,又克服了各自的不足。实验结果表明,该算法在性能上明显优于遗传算法和蚂蚁算法,并且问题规模越大,优势越明显。     

基于目标函数变化率的混合蚁群遗传算法

根据蚁群算法和遗传算法收敛性互补的特点,提出了一种基于目标函数变化率的混合蚁群遗传算法。该算法的基本思想是：用蚁群算法的解作为遗传算法的初始种群,根据目标函数的变化率交叉地调用蚁群算法和遗传算法。每当种群进化接近停滞时,调用蚁群算法。这种方法可动态地控制蚁群算法和遗传算法的调用时机,再配合相应的信息素更新方法,以提高算法的收敛性。将新算法用于车间调度基准测试问题,仿真结果表明,与常规混合蚁群遗传算法相比,新算法的全局收敛性和局部收敛性有了明显的提高。     

基于量测划分的单传感器多目标数据关联算法

在PDA算法的基础上,提出了一种基于量测划分的单传感器多目标数据关联(MSDA)算法;与JPDA算法相比,MSDA算法采用二维分配算法来消除共有量测对相邻目标的影响;与PDA算法相比,MSDA算法仅采用扩充后的私有量测集合来完成目标航迹的更新过程。对MSDA算法、JPDA算法、PDA算法在不同条件下的关联效果进行了仿真计算。仿真结果表明:在关联精度上,MSDA算法要优于PDA算法,但略低于JPDA算法;在实时性上,MSDA算法与PDA算法基本相当,而要明显优于JPDA算法。     

检测器集合生成算法及其应用研究

为了提高阴性选择算法对车辆在线检测的速度,降低检测成本,给出了一种分段检测器集合生成算法代替原有的阴性选择算法中检测器集合生成的穷举法.该算法通过求解递归方程计算候选检测器集规模和递归求解的序号随机生成检测器两个阶段组成.该算法所占用的计算机时间量和空间量都比穷举法小的多.实际应用表明该算法优于穷举法,比穷举法节省近一半的时间.     

求解TSP算法

首先提出旅行商问题（TSP）,并将其转化为最短有向图哈密尔顿回路问题,然后介绍了三种类型的求解TSP的算法。第一种为传统算法,包括分支定界法、改良回路法、贪婪算法、MST算法、MM算法、插入法等;第二种为现代优化算法,包括模拟退火算法、人工免疫算法、遗传算法、蚁群算法、粒子群优化算法、禁忌搜索算法、Hopfield神经网络算法等;第三种为论文提出的DNA计算算法。并对这些算法的复杂度、误差范围以及优劣点进行了分析。     

距离寻优中Dijkstra算法的优化

Dijkstra算法在求解两指定顶点间最短距离时,对两顶点之间最短路径以外的大量顶点进行了计算,而影响了算法的速度。在对Dijkstra算法分析的基础上,结合网络模型的特点,对Dijkstra算法进行了优化。优化算法基于两点之间直线最短的思想,改变了对顶点处理顺序的规则。在算法流程中只对最短路径上及其附近的顶点做了处理。而与最短路径相距较远的顶点基本不涉及。因此,在优化处中计算的顶点数量大幅减少,提高了算法的速度,给出了优化算法的正确性证明,对优化算法的实用性和效率加以讨论,优化算法在实际中已经得到应用。     

一个新的二叉树的轮廓线索树构造算法

本文给出了二叉树的轮廓线索树的一个新的构造算法 .与 Reingdd的算法相比 ,该算法简单、高效、便于分析 ,易于推广到 m-叉树的轮廓线索树的构造算法上