基于CMOS图像传感器的视频采集系统设计

提出了一种采用Altera公司CycloneⅡ系列的FPGA作为主控芯片,采用OV7670这款CMOS图像传感器作为视频信号源并采用sRAM（静态随机存储器）作为数据缓存的实用方案,实现了对图像传感器寄存器配置、图像传感器输出信号采集、图像数据格式转换、图像数据缓存及最终在VGA显示器上进行图像显示的一系列过程。该视频采集系统设计能够很好地满足实时图像的输出需求。     

多线程存储YUV数据在安防系统中的应用

安防监控系统中常要处理YUV格式的图像数据。实时存储的单位时间内数据量大,容易丢帧。为满足实时存储的需求,设计并实现了一种基于多线程的YUV格式的图像存储软件。采用定量的缓冲区进行缓存大量实时的YUV数据,再利用多线程实现该数据的实时存储。实验结果显示以多线程实现的摄像机实时数据采集和实时数据存储是可行的,而且能够确保记录的图像数据丢帧率低、可用性高。     

高速海量SDRAM控制器的实现方案

在高速实时或非实时信号处理系统当中,为了实现对数据缓存必须要使用大容量存储器.由于SDRAM具有的诸多优点,从而成为数据缓存的首选存储介质.文章通过介绍sDRAM的存储体结构、主要控制时序和基本操作命令,并且结合实际系统需要,给出了一种用FPGA实现的通用SDRAM控制器的方案.通过SDRAM实现大容量的高速数据缓存具有明显的优势,而使用可编程器件实现SDRAM控制器则使之具有更高的灵活性,应用前景也十分广阔.     

LTE系统中软件跟踪调试技术的研究与实现

论述了在LTE系统中基于ARM11内核的嵌入式跟踪调试技术.为了满足LTE系统中高速数据业务的需求,方便产品开发期间ARM子系统的运行流程控制和异常情况的定位分析,提出了一种可靠性高、性能强的实时跟踪调试技术方案.该方案的难点在于跟踪信息片内缓存的管理和嵌入式操作系统中高低优先级任务切换时跟踪信息的缓存处理方法,保证LTE系统的高速率运行和跟踪信息的时序性.     

嵌入式实时图像处理系统中SDRAM控制器的实现

介绍一种用于嵌入式实时图像处理系统的SDRAM控制器的实现方案.根据实时系统对数据传输速率及连续性的要求,将SDRAM配置为全页突发操作模式,并采用异步FIFO作为FPGA与SDRAM间的数据缓冲器.为配合SDRAM的全页操作模式,并充分利用其高速读写性能,将FIFO设计为基于乒乓操作的流水线结构,实现了数据的无缝缓存.将该方案用于实时红外热成像系统,经实验结果表明,该SDRAM控制器执行效率高,占用资源少,可移植性强.     

机载TDI CCD相机高速图像实时存储系统

介绍了用于一种机载TDI CCD相机的高速图像实时存储系统的设计方案。系统中CCD相机图像数据经过数据缓存器缓存后传递给DMA控制器,再经过SCSI协议控制器写入SCSI硬盘中。利用VHDL语言对FPGA芯片编程实现主控制器和DMA控制器功能,从而协调SCSI协议处理器实现数据的存储。经过实验验证,该系统能够满足机载TDI CCD相机的高速图像实时存储要求。     

实时视频采集系统的SDRAM控制器设计

描述了一种在PAL→VGA的实时视频采集系统中图像数据处理的方法.针对实时视频采集系统一般使用2片SDRAM进行乒乓缓存的方式,给出一种使用一片SDRAM的不同BANK进行乒乓操作的相对容易实现的SDRAM控制器设计方法.该方法通过充分利用SDRAM的切换BANK存取操作并采用指令计数的方式进行读写状态转换,在PAL→VGA实时视频采集系统中实现了利用一片SDRAM进行图像缓存.它在实时视频采集系统中图像数据处理方面,具有良好的应用价值.     

云计算分布式缓存技术在海量数据处理平台中的应用

随着云计算和大数据时代的到来,在满足用户对系统访问量、访问速度、访问安全的要求的同时,系统必须实时准确地处理迅猛增长的海量数据,而传统的缓存技术无法满足海量数据处理和用户高并发访问的需求.分布式缓存技术是最好的高性能缓存解决方案.本文研究如何利用云计算下分布式缓存技术在海量数据处理平台中解决该问题,分析研究了分布式缓存的关键技术、分布式缓存的一致性和分布式内存数据管理.在此基础上,分析并设计了分布式缓存系统的部署和整体架构.并将该分布式缓存系统的设计模式应用在某团购网上,进行了POC测试.测试结果证明分布式缓存技术可以缓解服务器的压力,解决海量数据和超高并发数据访问所带来的问题,提升了系统的性能、访问速度、可靠性以及降低响应延迟.     

一种适用于实时仿真系统中高速数据传输网络研究

针对一些实时仿真系统大数据包高速传输的需求,提出了一种以反射内存为基础的实时高速大数据量擞据传输方案,给出了一种实时网络性能指标测试方法,基于该方法对反射内存网的实时指标进行了考核,并在一种典型实时仿真系统中进行了验证.实验表明所提出的实时传输方案可满足的高实时大数据量通讯需求,同时,该方案便于大系统调试和升级等.     

LTE系统中基于ARM软件跟踪调试技术的研究与实现

本文论述了在LTE系统中基于ARM11内核的嵌入式跟踪调试技术。为了满足LTE系统中高速数据业务的需求,方便产品开发期间ARM子系统的运行流程控制和异常情况的定位分析,本文提出了一种可靠性高、性能强的实时跟踪调试技术方案。该方案的难点在于跟踪信息片内缓存的管理和嵌入式操作系统中高低优先级任务切换时跟踪信息的缓存处理方法,保证LTE系统的高速率运行和跟踪信息的时序性。     

基于GPU的SAR实时并行成像处理

结合RD成像算法的特点和GPU的计算处理能力,提出了一种具有高并行度的机载SAR实时并行成像处理方案。对实测数据进行成像处理的结果表明,本文提出的方案能够在不损失分辨率及成像精度的基础上,满足实时处理的要求,同时与传统实时成像处理系统相比较,能够大幅度的降低硬件成本。     

一种高分辨率机载SAR实时数据处理系统设计

该文给出了一种高分辨率合成孔径雷达实时数据处理系统的方案设计与实现。该方案采用PowerPC G4处理器进行运算,采用VME作为系统总线,RACE++作为高速数据通道,具有稳定、计算能力强、可灵活配置等优点。通过简单的扩展或裁减就可以提供不同的计算能力与数据带宽,可以适合于多种分辨率与模式的SAR系统实时数据处理。     

时延受限的移动sink数据收集算法

在实时性要求比较高的应用中,时延要求限制了sink的移动速率与移动轨迹,sink的移动速率限制了节点与sink的通信时间,因此很难兼顾时延要求与数据收集效率。提出一种时延受限的移动sink数据收集算法MSDC,在低能耗缓存区内找到一条sink的最优移动轨迹,在有限的时间限制内利用sink的移动性来提升传感器网络的数据收集性能。仿真结果表明,与已有算法比较,该方案能够提高网络数据采集量,降低能耗,延长网络生命周期。     

基于SPECAN技术的子孔径RD成像算法

由于弹载SAR平台运行速度快、机动性大、运动和姿态存在随机偏差、时实性成像要求高等特点,提出了基于SPECAN技术的子孔径RD成像算法。在距离向,采用匹配滤波技术实现距离向高分辨。在方位向,采用子孔径处理的SPECAN算法。通过仿真结果可以验证,基于SPECAN技术的子孔径RD成像算法有效的减少了数据处理量,降低对弹体存储空间的要求,很好地满足了实时成像要求,提高了导弹的打击精度     

基于CPCI架构的大数据量红外图像实时处理系统

针对大规模、高帧频的红外探测器所具有的红外图像数据量大,对图像的传输速度和处理能力要求高的特点,提出了一种高性能的红外图像实时处理系统。该系统依托CPCI体系架构具有的传输速度快、扩展能力强、可靠、稳定等特点,通过利用FPGA+DSP的高速信号处理平台,实现大数据量红外图像的高速传输、实时处理、信息融合、目标检测和目标跟踪功能。该系统架构设计简单,使用灵活,扩展性好,充分结合了不同处理器件的优点,具有图像处理能力强、数据传输速度快、接口可靠方便和编程灵活等特点。该系统已经在具体项目中得以应用,能够满足大数据量红外图像实时处理的要求。     

基于提升小波变换的雷达视频数据实时压缩算法

雷达视频数据压缩具有大数据量、需要高保真度和实时处理的特点.而现有的一些高保真数据压缩算法都比较复杂,不能满足实时处理的要求.已有的硬件实现算法虽然可以实时处理,但其保真度差,同时难以调整压缩比.通过对实际雷达视频回波数据的分析,表明该数据具有相关性强、相关长度短的特点.在此基础之上,本文提出了一种基于提升格式5-3小波变换和简单的Golomb-Rice编码方法的压缩算法,该算法具有低复杂、高保真的特点,并对算法的运算量进行了详细地分析.实测实验表明,通过软件方式实现该算法即可满足雷达视频数据实时压缩的要求.最后,该算法已被成功应用到雷达海情记录系统中.     

基于TS101的多DSP并行视频实时处理系统硬件设计

为了满足空中微型传感器双目视频导航图像数字化处理系统的实时需求,文中在介绍了在并行处理技术应用背景的基础上,提出了一种基于TS101的多数字信号处理器(DSP)并行双通道视频处理系统的解决方案,并给出了具体硬件实现.目前,该系统能够实现对双目视频图像的实时采集、数字视频合成和实时存储,从而为双目视频图像导航的实时处理奠定了基础.     

SQLS: A Storm-Based Query Language System for Real-Time Stream Data Analysis

In this work,a Storm-based query language System (SQLS) is proposed for real-time data stream analysis.The system is compatible with Continuous query language (CQL) specification.It supports both continuous queries and one-time queries over streaming data,and meets the requirements of user experience (traditional SQL queries) and QoS (such as real-time and throughput).In order to better meet the requirement of throughput and enhance the processing efficiency,the load shedding algorithm and cache optimization are employed during the implementation of SQL-like operators.Finally,performance testing of the proposed SQLS has been conducted on standalone Storm platform and Storm clusters.Experimental resuits show that our system can not only meet the needs of users,but also extend the function of real-time streaming queries processing.     

基于CUDA平台的并行化实时视频编码

HD视频的编码技术具有广阔的应用前景,为解决其大数据量实时处理的瓶颈问题,提出一种基于CUDA平台的并行编码系统架构。根据CUDA平台软硬件结构特性,采用三级并行机制;并提出一种高并行化快速ME搜索算法;同时合理分配内存空间,实现大数据量的实时运算与存取。实验结果表明,方案具有高并行度,高编码速率的特点,对HD视频可达到实时编码要求。