航天集成电路技术是航天工程的核心基础技术,其长期持续发展是我国向航天强国迈进的关键。本文介绍了国际集成电路发展情况、航天集成电路发展趋势、美欧等国家航天集成电路发展思路,以及我国航天集成电路发展现状,阐述了对我国航天集成电路发展的几点思考。
硅基光电子技术结合了高集成度的大规模集成电路制造技术与光电子芯片的大带宽、高速率等优势,推动硅基光电器件在高能物理实验、医学影像和高能粒子碰撞器等领域的广泛应用。然而,应用于空间环境和医疗探测器的光电探测器在运行周期中预计会受到~1012 particles/cm2的累积注量,而应用于大型粒子对撞机的新型探测器则要经受~1014 particles/cm2的辐射注量。本文详细阐述了硅基光电探测器的空间辐射效应研究现状,主要包括不同粒子辐照后硅基光电二极管、雪崩光电二极管、单光子探测器以及光电倍增管等主流光电探测器的辐射效应研究进展。研究结果表明,探测器抗电离总剂量性能较好,位移损伤是导致其关键性能参数退化的主要原因,由于工作原理差异,各类器件在辐射环境中表现出不同退化行为和作用机理。
提出了一种漂移区具有Nbuffer结构的N型横向扩散金属氧化物半导体(NLDMOS)结构,以提高器件抗单粒子烧毁(single-event burnout,SEB)能力。通过TCAD仿真验证了该结构的电学和抗单粒子特征。在不改变器件性能的前提下,18 V NLDMOS SEB触发电压由22 V提高到32 V,达到理论最大值,即器件雪崩击穿电压。具有Nbuffer结构的NLDMOS器件可以抑制单粒子入射使得器件寄生三极管开启时的峰值电场转移,避免器件雪崩击穿而导致SEB。此外,对于18~60 V NLDMOS器件的SEB加固,Nbuffer结构依然适用。
针对功率MOSFET的单粒子效应(SEE)开展了工艺加固技术研究,在单粒子烧毁(SEB)加固方面采用优化的体区掺杂工艺,有效降低了寄生双极晶体管(BJT)增益,抑制了单粒子辐照下的电流正反馈机制。在单粒子栅穿(SEGR)加固方面,通过形成缓变掺杂的外延缓冲层来降低纵向电场梯度,减弱了非平衡载流子在栅敏感区的累积,并开发了台阶栅介质结构提升栅敏感区的临界场强。实验结果表明,经过加固的功率MOSFET在满额漏源工作电压和15 V栅源负偏电压的偏置条件下,单粒子烧毁和栅穿LET值大于75 MeV·cm2/mg。在相同辐照条件下,加固器件的栅源负偏电压达到15~17 V,较加固前的7~10 V有显著提升。
为评估星载电子系统抗单粒子效应敏感性及验证系统级加固方法有效性,本文开展了系统级单粒子效应试验方法的相关研究。验证了采用地面模拟装置以逐一辐照系统中器件方式评估系统功能中断率的可行性,提出可通过多种方式获取器件的敏感性数据,指出直接将系统中器件对应的功能中断截面进行加和求取系统截面曲线的不合理之处,本研究为开展系统级单粒子效应试验提供了技术支撑。
高速极短距离有线数据接口是芯粒间互连的重要技术方案。传统的基于电流模逻辑的连续时间线性均衡器由于高电源电压和无源器件的使用已经无法满足芯粒间数据接口高密度、小型化、低功耗的需求。针对该问题,本文提出了一种带中频补偿的反相器型连续时间线性均衡器,可在极短距离应用中传输28 Gb/s非归零信号以及56 Gb/s四电平脉冲幅度调制信号。本设计采用28 nm CMOS工艺实现,核心面积仅为400 μm2。经过-9.4 dB@14 GHz的极短距离信道后,基于版图的仿真结果表明,所提出的连续时间线性均衡器使28 Gbaud的非归零信号与四电平脉冲幅度调制信号眼宽分别提升0.14 UI与0.41 UI,眼高提升328 mV与119 mV,56 Gb/s 四电平脉冲幅度调制信号工况下功耗为6.12 mW。
蓝牙Mesh网络使用泛洪进行多跳通信,在没有路由机制的情况下,由于消息的连续广播,原有泛洪机制会导致网络开销增大和通信延迟。本文基于能量有效的AODV改进算法E-AODV使用MATLAB进行仿真,根据跳数、节点剩余能量、链路质量来选择最优节点进行数据包的转发。仿真结果表明,E-AODV算法可减小蓝牙Mesh网络中RREQ数据包传输数量,通过与传统泛洪、AODV算法比较,该算法能够有效降低数据包传输时延,降低网络能耗,提高网络性能。
随着嵌入式处理器性能的不断提升,传统的并行总线互联方案已不能满足日益增长的带宽需求。RapidIO技术缓解了传统互联总线性能缓慢增长和处理器性能高速发展之间的矛盾,同时,片上网络也已成为多核体系结构中最常用的互联结构。为了实现两者之间的数据交互,设计了一种面向RapidIO控制器与片上网络的转换接口,可实现RapidIO控制器的AXI协议到片上网络内部包传输的转换,满足RapidIO设备读/写操作的需求。仿真结果表明,转换接口功能正确、完整,符合设计要求。
射频识别技术已在物流、库存管理等领域广泛应用,但在室内定位应用中仍存在定位精度不高、稳定性差等问题。为了提高定位的精度和稳定性,研究中采用扩展卡尔曼滤波算法、无迹卡尔曼滤波算法以及结合UKF和分段的UKF-RTS算法。为了进一步优化RFID定位精度,引入EKF、UKF和UKF-RTS算法,UKF方法的最大误差约为0.42 m。但是,UKF-RTS的最大精度可以降低到0.26 m左右。UKF-RTS算法的误差最小,定位精度相比于EKF算法提高了48%,相比于UKF算法提高了25%。尤其在处理运动状态变化时,UKF-RTS表现优异,为RFID室内定位技术的发展提供了新的研究方向。
工业设备的状态监测对于确保生产安全和设备寿命至关重要,针对工业设备状态监测数据量较大且实时性高这一问题,设计了一套基于ZYNQ的工业设备多参数数据采集系统。该系统以ZYNQ7000系列SoC为核心,使用IEPE接口传感器与4~20 mA电流环路传输型传感器实现长线传输及降低干扰,设计了传感器信号调理电路、8通道高速A/D采集模块和DMA高速传输模块。振动台和恒温箱测试结果表明,该多参数数据采集系统能够有效获取工业设备状态数据并实时发送至上位机,从而帮助用户及时发现设备故障,并采取相应的维护措施,从而提高设备的可用性和生产效率。
介绍了对未来可再生电能传输与管理系统保护及运行改进,该系统使用固态变压器连接住宅交流和直流微电网到配电系统,并使用故障隔离设备隔离故障线路,提出一种电流差动保护方案来检测基于FREEDM的微电网网络中的故障,该方法使用相量测量单元进行数据同步并最小化测量误差,并采用物联网技术和Wi-Fi通信方案在设备间进行数据监测和互连。然后通过一个仿真FREEDM系统进行测试,在不同位置施加了不同类型和不同故障电阻的故障来证明所提出的保护方法在检测故障状态方面的有效性,利用安全性、可靠性和准确性指标对所提出方法的性能进行了调查。最后设计、实施和测试了FREEDM系统的原型,使用Proteus软件模拟器和实验室进行了测试。测试结果证明,所提出的保护方案以快速、可靠和准确的方式检测和隔离故障状态的效率,该保护方案对于所有故障实现了高达98.825%的准确率。
针对传统运动目标检测与跟踪算法计算量大、检测速度慢、鲁棒性差的问题,提出了一种通过动态调整检测区域以实现高效运动目标检测与跟踪的方法。利用改进的帧间差分算法提取运动目标,将目标大小和位置信息分别传给区域裁剪算法和卡尔曼滤波跟踪算法,实现检测范围的缩小和目标跟踪。采用改进后的方法对分辨率为640×480的图像进行实验,检测到目标的大小为66×84,调整后的检测区域大小为132×168,帧间差分检测部分计算量减小了约92.78%,并且根据目标位置进行跟踪的效果较好,在FPGA中验证了此方法的正确性。
针对目前铁路终端设备无法接入TSN网络的问题,提出了一种基于单片机及TSN芯片的TSN网关设备设计方案,使得该设备具备TSN的能力,因而在列车多网融合大数据量的情况下,保证了列控数据确定性的传输,提高了列车运行的安全性。
随着人工智能技术的普及应用,在仪表读数识别领域,低成本的解决方案也逐步得到了应用。目前,市面上有基于NB技术对回传图片进行识别的水表读头,但依赖运营商NB网络覆盖和信号质量,只有大城市和县城主要城区才覆盖得较好,在市郊和乡镇农村地区很少有网络覆盖。基于STM32WLE5芯片设计了一套低成本终端采集仪表盘面照片,通过LoRa技术回传图片信息到用户服务平台进行AI识别读数的系统,可以解决NB网络覆盖不到地区的场景应用问题,在市场上具有互补,甚至替代作用。实验结果表明,LoRa图传稳定可靠,满足图像识别的质量要求。
针对传统ADS-B信号解码系统的问题,如解码准确率低、数据传输速率小和解码实时性差,本文基于AD9361和Xilinx的Zynq-7000通用软件无线电平台提出了解决方案。该方案通过提高ADS-B信号采样率来提高解码准确率,并进行原理阐述和验证。此外,为了应对采样率增加导致的数据量增加问题,引入了链式存储结构作为DMA的缓存区域。实验结果表明,与传统解码系统相比,本文提出的系统识别并解码ADS-B信号的准确率提高了10%。链式存储结构的引入提高了数据处理速度,满足飞机航迹实时显示需求。此外,该系统的数据传输速率最高可达到682 Mb/s,满足高速数据传输的需求。
鉴于我国天然气流量计算机软件使用现状,迫切需要一款通用型极强的流量计算机系统软件。本文充分调研市场上现有的流量计算机系统软件的优缺点,借助MySQL数据库、Visual Studio等编程软件开发出通用型流量计算机系统软件,同时对软件的实用性进行验证,软件采用菜单框架结构,充分考虑流量计算机现场操作人员的要求,系统操作简单便捷、功能齐全、页面数据简洁易懂。
人体骨骼数据容易受到环境中光线等干扰因素的影响,使得软件的姿态感知结果的均值平均精度(mAP)较高。因此,设计了一种基于光学跟踪和运动估计算法的新型VR头显实时姿态感知软件。以光学跟踪设备为核心组成测量系统,实时获得位姿测量数据,并经过误差校正后得到准确的姿态信息。借助于OpenPose网络检测出人体骨骼关键点,并应用引入提前终止策略的运动估计算法对实时姿态图像进行不断搜索,在忽略干扰因素的情况下找到最佳匹配点,以此来反映运动矢量分布位置,识别出当前人体姿态。最后,依托于多层感知机网络实现姿态分类,作为最终输出的实时姿态感知结果。测试结果表明,结合光学跟踪和运动估计算法的软件应用后,得出姿态感知结果的mAP值保持在0.95以上,满足了VR头显实时姿态感知要求。
为了满足地面监控设备将视频数据快速上传至存储设备的需求,解决图像传感器输出PAL制信号的模拟解码和数据传输的问题,设计了基于FPGA的PAL数据输入、网络接口输出的硬件模块。通过解码器将PAL模拟信号转换为并行数字信号,并在FPGA端将输入数据进行奇偶场数据缓存,通过乒乓操作实现隔行转逐行的视频输出。同时在FPGA内部采用调用MAC软核的方式在UDP协议上增加重传机制和异步FIFO,实现数据的网络传输。
