DSP平台的舰船图像增强系统

针对船舶航行图像对比清晰度较低的问题,设计基于DSP平台的舰船图像增强系统。按照DSP处理框架的执行需求,连接图像采集模块及信息增强电路,完成新型图像增强系统的硬件运行环境搭建。在此基础上,根据舰船图像的信息管理模式,计算具体的函数增强公式,完成系统的软件运行环境搭建,联合相关硬件设备结构,实现DSP平台舰船图像增强系统的顺利应用。对比实验结果表明,与FPGA图像处理系统相比,应用增强型系统后,雾化度指标数值明显降低,船舶航行图像对比清晰度过低的问题得到有效解决。     

基于VPM6467的红外视频超分辨率重构设计

本文设计以VPM6467开发板为硬件平台,Visual Studio 2008为软件平台,图像滤波、积分图计算、运动补偿估计与图像修正等预处理算法在FPGA上进行,超分辨重构核心算法计算在DSP上完成,最终在计算机上实现红外视频的重构与输出。利用串口通信技术将各种不同功能的部件集成为一个重构系统,实现对舰船目标低分辨率红外视频的超分辨率重构。在探测器获取的红外视频分辨率达不到要求的情况下,为红外视景仿真研究提供高分辨率红外视频,为光学目标特性研究提供高质量的图像。     

船舶航行信号数据多通道并行采集系统设计

以往大部分数据采集系统利用CPLD采集船舶航行信号的方法存在效率不高问题。针对上述问题,设计一个高效率的船舶航行信号数据多通道并行采集系统。FPGA相关电路和DSP芯片构成系统硬件框架,设计FPGA处理模块、DSP控制模块以及接口模块,实现数据采集工作。并进行对比实验,实验结果表明:该系统在运行效率方面要优于传统采集系统,效率明显提高20%。     

雷达通用信号处理平台的构建

现代雷达信号处理平台的显著特点是输入数据多,工作模式复杂,信息处理量大。在实时信号处理系统中,雷达信号处理系统要同时进行高速数据分配、处理和大量数据交换。随大规模集成电路技术、高速串行处理及各种先进算法的飞速发展,特别是DSP与FPGA相关技术的发展,DSP+FPGA架构已成为解决这些问题的最佳方案。     

嵌入式MIMU/GPS紧组合导航数据控制实现

针对东南大学研制的嵌入式MIMU/GPS紧组合导航系统,研究了基于DSP和FPGA的组合导航计算机数据控制和传输。组合导航计算机由DSP、FPGA以及两片MCU等组成,DSP进行导航计算,FPGA负责外部数据的控制和准备,一片MCU实现GPS控制和解码,另一片MCU传递GPS数据和负责上位机通讯。嵌入式MIMU/GPS紧组合导航系统试验结果表明,MCU及DSP数据部分的控制和传输实时性好,能满足DSP对外围大量数据的需求。     

基于FPGA的船舶航行视频采集系统设计与实现

为解决常规船舶航行视频采集系统在复杂海况环境下,存在视频采集分辨能力较低的不足,提出了基于FPGA的船舶航行视频采集系统设计与实现。依托船舶航行视频采集系统执行机构设计、控制电路设计,实现了系统硬件设计;基于船舶航行视频采集系统网关结构设计、控制过程设计,完成了系统软件设计,实现了FPGA的船舶航行视频采集系统设计。试验数据表明,提出的船舶航行视频采集系统较常规船舶航行视频采集系统,视频采集分辨能力提高47.82%,适合在复杂海况下进行视频采集。     

基于DSP和FPGA的高速串行通信系统设计

在基于DSP和FPGA的嵌入式组合导航系统中,为了满足系统微型化、高性能度的要求,采用DSP作为处理器,由PFGA集成多串行口的扩展等其他功能。DSP通过外部存储器接口（EMIF）接口实现和FPGA通信。利用DSP的EDMA功能完成FPGA内部FIFO和DSP内部RAM中乒乓缓冲器之间的数据传输,可以使DSP专注于复杂的导航解算,从而可提高系统串行通信的效率和速度。     

无人机多源序列图像融合系统设计

针对无人机多源序列图像实时融合的应用需求,文章以DSP为处理核心构建了一种小型机载实时多源序列图像融合系统。通过光机结构设计,经过倍率调整和数字位移,实现了图像配准,利用TI的RF5框架中的基本数据元素并结合图像融合算法,实现了多源序列图像的融合。     

基于双核NIOS的雷达视频记录仪的设计

针对当前雷达系统的应用需求,以雷达视频记录终端为研究对象,对雷达视频记录仪进行数字化、网络化的设计,采用以太网传输,实现雷达图像处理系统的高度集成化、设备的小型化,有效地提高信号的传输和存储质量,延长记录时间并提高数据保存的可靠性,从而达到提高舰载雷达视频处理系统性能的目的。该设计对于研究雷达视频处理系统有一定的指导意义。     

高性能MINS/GPS组合导航计算机研究

针对MINS/GPS组合导航计算机设计中所面临的具体要求,设计了一款基于高性能浮点DSP及FPGA的组合导航计算机.在该系统的设计中,FPGA EP20K160E负责系统的数据采集和主要的逻辑控制,浮点DSP TMS320C6713则在植入嵌入式操作系统后主要负责导航信息的处理,并能够有效支持本系统所采用的基于模糊自适应卡尔曼滤波器的数据融合方法.跑车实验结果证明基于选用的DSP和FPGA所设计的导航系统的精度和实时性均能达到设计要求,并具有低成本、体积小等优点,对微型导航技术的广泛应用具有实际意义.