全国产4路16bit125MSPS标准FMC采集子卡

该子卡为100%全国产化基于FMC标准设计,实现4路16bit/125MSPS ADC采集功能,遵循 VITA 57 标准,子卡可以直接与符合FMC规范的 FPGA 载板连接使用。子卡 ADC 器件支持多款国产AD9653芯片,用户可以通过 FMC 接口配置芯片工作状态。

该板卡ADC采集通道的实测采集指标信噪比(SNR)和无杂散动态范围(SFDR)可对标进口AD9653,可实现优异的采集性能。原理框图如下图所示:

性能指标:

板卡功能

参数内容

参数指标

ADC

芯片型号

国产AD9653

采集通道数

4路ADC采集通道

采样率

125MSPS

采集精度

16bit

数字接口

DDR LVDS

模拟接口

交流耦合

模拟输入

2.0Vpp-2.6Vpp可配置

模拟采集指标

见第5节实测指标介绍

DAC

时钟

时钟管理芯片

板载晶振

20-125MHz高精度晶振

外输入时钟

1路20-125MHz高精度时钟源

外触发

路数

1路输入

电平

兼容1.8V/2.5V/3.3V LVTTL电平

连机器类型

FMC-HPC

ASP-134488-01

前面板

6路SSMC

板卡标准

FMC ANSI/VITA 57.1 - 2008

板卡尺寸

84mm*69mm

板卡重量

含散热片

板卡供电

+12V@1A

板卡功耗

6W

工作温度

Industrial  -40°C到+85°C

支持母板

Xilinx board

V6、V7、KU、VU、 ZYNQ、ZU 开发板

其他符合FMC引脚信号定义规范的FPGA载板

软件内容

提供Vivado及国产开发版本的数&控驱动程序。

板卡应用

板卡配置FPGA母板用于模拟信号、无线电、光电、雷达的采集场景。

板卡实测记录

板卡ADC采集指标SNR和SFDR实测记录如下表所示:

测试条件:SMA100A、-1dBFS、点频LC滤波器、32768样点,采样率100MSPS

2.0VPP

手册标称值

2.6VPP

手册标称值

SNR
(dBFS)

9.7MHz

77

78

78.8

80

15.1MHz

77.1

77.8

79

79.4

70.1MHz

75.2

75.5 76.5

76.2

77.5

SFDR
(dBc)

9.7MHz

95.9

96

90.1

94

15.1MHz

98.8

93

96.5

94

70.1MHz

86.5

89  78

80.7

82

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电罗盘作为定位传感器,利用扩展尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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