RTDX在CCS3.x中的使用

本文介绍了 Real-Time Data Exchange (RTDX),一种实现实时数据传输的技术,支持在主机和目标设备之间进行数据交换,而不会干扰目标应用程序的运行。RTDX 包括主机端和目标端两个组件,并支持多种数据展示和分析工具。

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1. RTDX 介绍

(1)   Real-Time DataExchange RTDX)提供了实时的和连续的途径,以观察目标应用程序的真实运行情况。它允许系统开发者在主机和目标设备间传输数据而不对目标应用造成影响。数据可以使用主机端的软件,如 Matlab,LabView,Excel ,或者开发者自己编写的程序,实现分析和可视化。RTDX 包含2个部件:主机和目标。一个小的软件库运行在目标应用上,目标应用调用该库提供的 API 来从主机接收或者向主机发送数据。这个库使用边界扫描仿真器由JTAG 接口来传输数据。发向主机数据传输是在目标应用运行的同时实时进行的。在主机端,RTDX 主机库和 CCS 协作。数据显示和分析的软件通过一个简单易用的 COM API 来从 RTDX 获得数据。可选的标准工具包括:

  • National Instruments' LabVIEW
  • Quinn-Curtis' Real-Time Graphics Tools
  • Microsoft Excel
  • 或者使用你自己开发的 VC++/VB 应用程序。

(2)  中断和查询

C28x, C55x, C6x 设备使用中断驱动的 RTDX 实现,而其他设备使用查询驱动的 RTDX 实现.使用中断驱动实现,目标应用不能调用 RTDX_Poll.

在中断驱动的平台上,中断必须被使能。如 C6000, GIE 必须为 1。推荐使用 .cdb 文件,注册 RTDX_Poll 调用可以自动完成,否则得在中断向量表中手工加入。

2. CCS 3.1 RTDX 配置:

  主菜单-Tools-RTDX 包含 3 个子菜单:

  (1) Dianostics control : 诊断工具,用于诊断 RTDX 是否工作。

  (2) Configuration control:配置 RTDX.

    使用该窗口,你可以使能/禁止 RTDX 功能,可以显示/修改 RTDX 的配置。

    注意:

    a. 必须先停止程序运行,RTDX 的配置窗口的 Enable RTDX 复选框才可使用

    b. 必须先不选中 Enable RTDX 复选框 RTDX 配置窗口的 Configure 按钮才可使用

    c. 使用 Emulator 时,应先将 CCS 3.1 连接到目标设备。

    配置说明

    RTDXConfiguration Page

     Data Source : 主机端的程序可以选择从 Log 文件还是从设备获得数据。

     Mode

      Non-Continuous Mode 数据被写入 log 文件。你必须指定一个文件。

      Continuous Mode 数据被写入主机内存的循环缓冲区。

    PortConfiguration Page

      确认使用的 Mode RTDX 即可。

  (3) Channel Viewercontrol: RTDX 通道显示与控制。

    使用该窗口,你可以看到所有被动态声明的 RTDX 通道,可以使能/关闭这些通道。

    

3. 示例程序

   CCS 3.1 example 目录下提供了 RTDX 的例子,包括目标和主机程序。请参考之。 

   这些示例没有直接供 dm642 使用的,我改了一个例子,使用 RTDX Dianostics 测试通过。在附件中。

   该程序也可以和CCStudio_v3.1\examples\hostapps\rtdx\excel 下的主机程序 h_read 宏协同工作。

   

参考:

CCS 帮助文档中" Real-TimeData Exchange (RTDX) "一章.

 

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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