19、Armv8-M与Armv8.1-M架构的特性及应用详解

Armv8-M与Armv8.1-M架构的特性及应用详解

1. 安全区域与中断配置

启动代码可对SAU(Security Attribution Unit)进行编程,以定义安全和非安全区域。之后,可将非安全向量表置于非安全代码空间的起始位置。每个外设中断能通过ITNS寄存器路由至安全或非安全的NVIC(Nested Vectored Interrupt Controller)。

2. CMSIS对TrustZone的支持

CMSIS(Cortex Microcontroller Software Interface Standard)核心规范为TrustZone提供了广泛支持,具体支持范围如下表所示:
| CMSIS TrustZone支持 | 描述 |
| — | — |
| 核心寄存器访问函数 | 支持从安全状态访问非安全处理器寄存器 |
| NVIC函数 | 支持在安全状态下访问非安全NVIC寄存器 |
| Systick函数 | 支持在安全状态下访问非安全Systick定时器 |
| 栈密封函数 | 支持栈密封技术,防止潜在的栈下溢攻击 |
| RTOS上下文管理 | 支持从非安全状态调用安全模块的RTOS线程管理 |

3. 平台安全架构(PSA)

随着Armv8 - M架构和TrustZone的引入,Arm还开发了一个名为平台安全架构(PSA)的开源安全项目。PSA项目为物联网或其他联网设备定义了一个强大的安全模型,以抵御网络软件攻击。PSA还为Cortex - M提供了参考可信固件,该固件设计为驻留在“安全处理环境”(SPE)中。

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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