2、低功耗嵌入式FPGA系统设计与应用

低功耗嵌入式FPGA系统设计与应用

1. FPGA部分可重构特性

FPGA已经具备部分可重构特性超过十年,这种特性能够在运行时仅修改部分硬件。当前基于SRAM的FPGA会产生大量双端口(DP)。硬件可重构的主要优势在于提高了硬件的灵活性和硬件空间的利用率,进而降低了功耗和生产成本。

2. 不同技术在FPGA中的应用研究
2.1 DTMOS用于4输入多路复用器开关

对用于构建4输入多路复用器开关的两种不同动态阈值MOS(DTMOS)布局进行了深入测试。当对基于安全电压晶体管DTMOS的开关布局和基于晶体管DTMOS的开关设计进行升级时,在Virtex - 4具有成本效益的90 nm FPGA中,延迟分别改善了12.32%和11.19%,最优功率延迟积(PDP)分别改善了8.29%和8.26%。由于FPGA设计中包含数百个4输入多路复用器,因此延迟和PDP的降低将对高速、低功耗FPGA的改进产生重大影响。虽然计算仅使用了4输入多路复用器开关,但结果也适用于具有5和6输入的更大多路复用器。

2.2 内置自测试(BIST)技术评估FPGA多路复用器连接

借助高效的内置自测试(BIST)技术,利用部分自配置结构的设计和具有成本效益的测试点插入,可减少FPGA多路复用器导向连接的评估周期。通过提供的策略和技术,Virtex - 2/Spartan - 3 FPGA中连接所需的最小测试点(TC)数量可从32个降低到8个。因此,测试持续时间减半,而开销面积仅增加约1.2%。该技术不仅适用于基于SRAM的FPGA,对基于Flash的FPGA评估也有重大影响。

2.3 矩阵乘法在FPGA中的应用
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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