本文主要对基于FPGA芯片的椭圆曲线密码算法的实现及优化设计进行了研究。由于点乘运算极大影响了椭圆曲线密码系统的加/解密速度,本文对点乘运算的FPGA设计进行了重点优化。首先比较分析了三种点乘算法,从运算复杂度的角度确定了蒙哥马里算法是最利于FPGA芯片实现的。然后根据蒙哥马里算法,用VerilogHDL语言实现了基于FPGA芯片的椭圆域中的基本运算(模加、模乘、模平方和模逆)。通过三种模乘算法在FPGA上的实现,设计出一种串并混合的乘法器,达到了面积与速度的最佳匹配。 本文利用Modelsim对本课题设计的硬件系统进行了仿真实验,验证了所设计的硬件系统完成了椭圆曲线密码算法在FPGA上的实现。最后使用SynplifyPro进行综合及布局布线,综合报告文件证明了本课题所设计的ECC加密系统达到了优化芯片速度和面积的目的。
上传时间: 2013-04-24
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随着图像处理和模式识别技术的进步,基于生物特征的识别技术成为蓬勃发展的高技术之一,根据IBG(InternationalBiometricGroup)组织对生物特征市场的统计和预测,该领域的收入的年增长率30-50%,到2008年,全球总收入将达到46.39亿美元。而基于指纹特征的识别技术由于其独特的可靠性,稳定性,方便快捷的特点,恰好符合了市场的需求。目前指纹识别技术是生物识别领域中应用最广泛的识别技术,也是研究与应用的一个热点。 SOPC片上可编程系统和嵌入式系统是当前电子设计领域中最热门的概念。NiosⅡ是Altera公司开发的一种采用流水线技术、单指令流的RISC嵌入式处理器软核,可以将它嵌入FPGA内部,与用户自定义逻辑结合构成一个基于FPGA的片上系统。与嵌入式硬核相比较,嵌入式软核具有更大的灵活性。而FPGA的高速性、恰恰满足了指纹识别系统对速度的要求。 本文对指纹识别技术中各个环节的算法进行了较为深入的研究,结合NiosⅡ嵌入式处理器的特点,对算法进行了合理的选择与优化,形成了一套完整的指纹识别算法,并提出了一种基于FPGA的指纹识别系统硬件设计方案。 论文的内容主要包括以下几个方面: 1、对指纹图像预处理、后处理和匹配算法进行了改进,提高了算法的性能;设计了一种适用于快速匹配的指纹特征数据结构;提出了一套基于特征点匹配的指纹识别算法。实验结果表明该算法速度快、误识率较低、可靠性较高,可以满足实用的要求。 2、本着增加系统集成度、减小系统体积、提高便携性、降低功耗和成本,同时提升系统的性能的原则,使用Altera公司提供的外围设备IP核配合NiosⅡ处理器软核搭建了一个单片嵌入式系统,然后以内嵌NiosⅡ软核的FPGA和FPS200指纹采集器为核心芯片,外配片外RAM和Flash存储器以及小键盘和LCD显示屏等器件,设计了一个便携式指纹识别系统,提出了一套基于FPGA的硬件设计方案。 3、利用NiosⅡ开发板对硬件设计方案进行了初步的验证,实现了指纹采集芯片FPS200与FPGA的接口,并进行了算法的移植。 实验结果表明本文所提出的系统设计方案是可行的。基于FPGA的自动指纹识别系统在速度、功耗、体积、扩展性方面有着独特的优势,具有广阔的发展空间。最后提出了对这一设计继续改进的思路和下一步研究的内容。
上传时间: 2013-06-07
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随着计算机网络的广泛应用以及嵌入式技术、图像技术的不断进步,视频监控领域进入了一个快速发展的时期。基于嵌入式技术的视频监控技术作为一种先进的、廉价的视频监控技术,为视频监控设备的开发提供了一种全新解决方案。近年来,采用无线网络技术的视频监控系统由于其更低廉的价格、更灵活的部署方式受到广大视频监控用户的青睐,逐渐成为视频监控技术的发展方向之一。 运动目标检测算法是一种在视频图像检测中经常使用的算法,主要用来发现视频中的运动物体。在视频监控系统中引入运动目标检测算法可使监控系统具备简单的智能功能,即在有运动物体进入监控区域时才传输视频并录像。常用的运动目标检测算法包括帧间差分法和背景差法等。 论文在融合嵌入式技术、运动目标检测技术的基础上,结合视频监控系统在室内及小型办公场所应用的实际需求,提出了一种基于嵌入式技术的无线智能视频监控系统解决方案。该方案的视频监控端采用三星公司基于ARM体系结构的芯片S3C2440A作为处理器,在使用该处理器的硬件板上构建了嵌入式Linux操作系统作为应用程序开发的平台。在视频监控系统的视频监控端应用程序开发中,论文分析了帧间差分法和背景差法的优缺点,并在此基础上实现了两种算法的融合,完成了在视频采集的同时实现对运动物体的检测。系统的PC视频接收端应用程序使用C#语言编写,程序开发中使用了网络编程技术,在Windows操作系统下实现了视频接收、录像及录像播放功能。 实验结果表明,论文设计圆满地完成了功能要求,对基于嵌入式平台的监控系统设计具有很大的参考价值。
上传时间: 2013-06-11
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2000年10月2日,美国国家标准与技术研究所宣布采用Rijndael算法作为高级加密标准,并于2002年5月26日正式生效,AES算法将在今后很长一段时间内,在信息安全中扮演重要角色。因此,对AES算法实现的研究就成为了国内外的热点,会在信息安全领域得到广泛的应用。用FPGA实现AES算法具有快速、灵活、开发周期短等优点。 本论文就是针对AES加、解密算法在同一片FPGA中的优化实现问题,在深入分析了AES算法的整体结构、基本变换以及加、解密流程的基础上,对AES算法的加、解密系统的FPGA优化设计进行了研究。主要内容为: 1.确定了实现方案以及关键技术,在比较了常用的结构后,采用了适合高速并行实现AES加、解密算法的结构——内外混合的流水线结构,并给出了总体的设计框图。由于流水线结构不适用于反馈模式,为了达到较高的运算速度,该系统使用的是电码本模式(ECB)的工作方式; 2.对各个子模块的设计分别予以详细分析,结合算法本身和FPGA的特点,采用查表法优化处理了字节代换运算,列混合运算和密钥扩展运算。同时,考虑到应用环境的不同,本设计支持数据分组为128比特,密钥长度为128比特、192比特以及256比特三种模式下的AES算法加、解密过程。完成了AES加、解密算法在同一片FPGA中实现的这个系统的优化设计; 3.利用QLJARTUSII开发工具进行代码的编写工作和综合编译工作,在 MODELSIM中进行仿真并给出仿真结果,给出了各个模块和整个设计的仿真测试结果; 4.和其他类似的设计做了横向对比,得出结论:本设计在保证了速度的基础上实现了资源和速度的均衡,在性能上具有较大的优势。
上传时间: 2013-05-25
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JPEG2000是由ISO/ITU-T组织下的IECJTC1/SC29/WG1小组制定的下一代静止图像压缩标准,其优良的压缩特性使得它将具有广泛的应用领域。JPEG2000算法非常复杂,图像编码过程占用了大量的处理器时间开销和内存开销,因而通过对JPEG2000算法进行优化并采用硬件电路来实现JPEG2000标准的部分或全部内容,对加快编码速度从而扩展其应用领域有重要的意义。 本文的研究主要包括两方面的内容,其一是JPEG2000算术编码器算法的研究与硬件设计,其二是JPEG2000码率控制算法的研究与优化算法的设计。在研究算术编码器过程中,首先研究了JPEG2000中基于上下文的MQ算术编码器的编码原理和编码流程,之后采用有限状态机和二级流水线技术,并在不影响关键路径的情况下通过对算术编码步骤优化采用硬件描述语言对算术编码器进行了设计,并通过了功能仿真与综合。实验证明该设计不但编码速度快,而且流水线短,硬件设计的复杂度低且易于控制。 在研究码率控制算法过程中,首先结合率失真理论建立了算法的数学模型,并验证了该算法的有效性,之后深入分析了该数学模型的实现流程,找出影响算法效率的关键路径。在对算法优化时采用黄金分割点算法代替原来的二分查找法,并使用了码块R-D斜率最值记忆和码率误差控制算法。实验证明,采用优化算法在增加少量系统资源的情况下使得计算效率提高了60%以上。之后,分析了率失真理论与JPEG2000中PCRD-opt算法的具体实现,又提出了一种失真更低的比特分配方案,即按照“失真/码长”值从大到小通道编码顺序进行编码,通过对该算法的仿真验证,得出在固定码率条件下新算法将产生更少的失真。
上传时间: 2013-07-13
上传用户:long14578
本文首先在介绍多用户检测技术的原理以及系统模型的基础上,对比分析了几种多用户检测算法的性能,给出了算法选择的依据。为了同时克服多址干扰和多径干扰,给出了融合多用户检测与分集合并技术的接收机结构。 接着,针对WCDMA反向链路信道结构,介绍了扩频使用的OVSF码和扰码,分析了扰码的延时自相关特性和互相关特性,指出了存在多址干扰和多径干扰的根源。在此基础上,给出了解相关检测器的数学公式推导和结构框图,并仿真研究了用户数、扩频比、信道估计精度等参数对系统性能的影响。 常规的干扰抵消是基于chip级上的抵消,需要对用户信号重构,因此具有较高的复杂度。在解相关检测器的基础上,衍生出符号级上的干扰抵消。通过仿真,给出了算法中涉及的干扰抑制控制权值、干扰抵消级数等参数的最佳取值,并进行了算法性能比较。仿真结果验证了该算法的有效性。 最后,介绍了WCDMA系统移动台解复用技术的硬件实现,在FPGA平台上分别实现了与基站和安捷伦8960仪表的互联互通。
上传时间: 2013-07-29
上传用户:jiangxin1234
随着图像处理和模式识别技术的进步,基于生物特征的识别技术成为蓬勃发展的高技术之一,根据IBG(InternationalBiometricGroup)组织对生物特征市场的统计和预测,该领域的收入的年增长率30-50%,到2008年,全球总收入将达到46.39亿美元。而基于指纹特征的识别技术由于其独特的可靠性,稳定性,方便快捷的特点,恰好符合了市场的需求。目前指纹识别技术是生物识别领域中应用最广泛的识别技术,也是研究与应用的一个热点。 SOPC片上可编程系统和嵌入式系统是当前电子设计领域中最热门的概念。NiosⅡ是Altera公司开发的一种采用流水线技术、单指令流的RISC嵌入式处理器软核,可以将它嵌入FPGA内部,与用户自定义逻辑结合构成一个基于FPGA的片上系统。与嵌入式硬核相比较,嵌入式软核具有更大的灵活性。而FPGA的高速性、恰恰满足了指纹识别系统对速度的要求。 本文对指纹识别技术中各个环节的算法进行了较为深入的研究,结合NiosⅡ嵌入式处理器的特点,对算法进行了合理的选择与优化,形成了一套完整的指纹识别算法,并提出了一种基于FPGA的指纹识别系统硬件设计方案。 论文的内容主要包括以下几个方面: 1、对指纹图像预处理、后处理和匹配算法进行了改进,提高了算法的性能;设计了一种适用于快速匹配的指纹特征数据结构;提出了一套基于特征点匹配的指纹识别算法。实验结果表明该算法速度快、误识率较低、可靠性较高,可以满足实用的要求。 2、本着增加系统集成度、减小系统体积、提高便携性、降低功耗和成本,同时提升系统的性能的原则,使用Altera公司提供的外围设备IP核配合NiosⅡ处理器软核搭建了一个单片嵌入式系统,然后以内嵌NiosⅡ软核的FPGA和FPS200指纹采集器为核心芯片,外配片外RAM和Flash存储器以及小键盘和LCD显示屏等器件,设计了一个便携式指纹识别系统,提出了一套基于FPGA的硬件设计方案。 3、利用NiosⅡ开发板对硬件设计方案进行了初步的验证,实现了指纹采集芯片FPS200与FPGA的接口,并进行了算法的移植。 实验结果表明本文所提出的系统设计方案是可行的。基于FPGA的自动指纹识别系统在速度、功耗、体积、扩展性方面有着独特的优势,具有广阔的发展空间。最后提出了对这一设计继续改进的思路和下一步研究的内容。
上传时间: 2013-07-28
上传用户:hxy200501
常模信号是一类非常重要的信号,而专门应用于常模信号的常模算法[1]具有复杂度较低、实现起来比较简单、对阵列模型的偏差不敏感等显著的优点。因此,常模算法引起了众多学者的广泛关注。近年来,常模算法在多用户检测领域[2]的研究越来越受到诸多学者的关注。不仅如此,常模算法在其他领域也是备受瞩目,如常模算法在盲均衡以及波束形成等领域的应用也是目前研究的热点。除此之外,常模算法已经不仅仅局限在应用于常模信号,也可应用于多模信号[3]等。 本文对常模算法在多用户检测领域的应用以及FPGA[4]实现作了较多的研究工作,共分六章进行阐述。第一章为绪论,介绍了论文相关背景和本文的结构;第二章首先对常模算法作了理论分析,并改进了传统的2-2型常模算法,我们称之为M2-2CMA,它在误码率性能上有一些改善;之后在MATLAB平台上搭建了仿真平台,分析了常模算法在多用户检测中的应用;第三章研究了相关文献,简单介绍了FPGA概念及其设计流程和设计方法,并对VerilogHDL以及Quartus软件做了简要介绍;第四章则详细介绍了常模算法的FPGA实现,用一种基于统计数据的方法确定了数据位长及精度,提出了其实现的系统框图,并详细阐述了各主要模块的设计与实现,同时给出了最后的报告文件以及最高数据处理速度;第五章则在MATLAB平台和QuartuslI的基础上搭建了一个仿真平台,借助于平台分析了2-2型常模算法移植到FPGA平台后的性能,对不同的精度对系统性能的影响做了讨论,也统计了不同信噪比、多址干扰下的误码率性能。最后一章是对全文的总结和对未来的展望。
上传时间: 2013-06-23
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本文对基于FPGA的CCSDS图像压缩和AES加密算法的实现进行了研究。主要完成的工作有: (1)深入研究CCSDS图像压缩算法,并根据其编码方案,设计并实现了相应的编解码器。从算法性能和硬件实现复杂度两个方面,将该算法与具有类似算法结构的JPEG2000和SPIHT图像压缩算法作比较分析; (2)利用硬件描述语言VerilogHDL实现CCSDS图像压缩算法和AES加密算法; (3)优化算法复杂度较大的功能模块,如小波变换模块等。使用双端口内存模块增加数据读写速度,利用DSP块处理核心运算单元,从而很大程度上提高了模块的运行速度,并降低了芯片的使用面积; (4)设计并实现系统的模块级流水线,在几乎不增加占用芯片面积的情况下,提高了系统的数据吞吐量; (5)在QuartusⅡ和ModelSim仿真环境下对该系统进行模块级和系统级的功能仿真、时序仿真和验证。在硬件系统测试阶段,设计并实现FPGA与PC机的串口通信模块,提高了系统验证的工作效率。
上传时间: 2013-05-19
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图像采集是数字化图像处理的第一步,开发图像采集平台是视觉系统开发的基础。视觉检测的速度是视觉检测要解决的关键技术之一,也是专用图像处理系统设计所要完成的首要目标
标签: 高速图像采集
上传时间: 2013-04-24
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