摘要:数字技术作为现代科技发展的重要领域,已成为全球重要发展技术之一。通过梳理数字信号处理(DSP)技术在数字信息领域的发展规律,综述国内外的应用现状,探索DSP开发环境、系统结构、芯片制造等关键特点,进而完成DSP技术的发展前景和趋势研判,为我国DSP的开发应用提供可资借鉴的参考。
随着全球政治、经济格局的转变,一种新型国际关系逐渐形成,我国科技创新发展进入了新的历史发展阶段[1]。纵观中美贸易战、日韩半导体贸易战,充分彰显了新型国际关系下的大国博弈聚焦科技竞争的整体态势,也再次印证了“科技才是引领未来行业发展的驱动力,国家发展的支撑力”[2]。党的十九届五中全会[3]、2020年中央经济工作会议[4]明确提出“‘十四五’时期,集中力量打好关键核心技术攻坚战,在战略必争领域实现自主可控”;打好关键核心技术攻坚战,需要“强化企业创新主体地位,促进各类创新要素向企业集聚”等重要指示。数字信号处理(DigitalSignalProcess,DSP)作为数字信号核心组成,在数字信号处理领域应用愈加广泛。DSP技术可通过模拟信号转换成数字信号,实现处理器的实时、高速工作,具有可编程、高速灵活、低功耗等特点,是是数字经济时代的重要工具。
1、DSP技术发展历程
DSP技术起源于美国,早在20世纪50年代就由美国科学家杰克·基尔比(JackKilby)率先提出,该技术的诞生主要是为了促进半导体集成电路的工作能效。60年代,杰克·基尔比半导体集成电路技术被Intel公司创始人戈登·摩尔(GordonMoore)采纳,并在此基础上通过大量实验提出了摩尔定律,即:CPU集成电路中集成的晶体管数目,大约每2年翻1倍,而CPU性能也将提升一倍。该理论的提出,使得DSP技术发展进入全新阶段。1978年,美国AMI成功研发了世界上首个单片DSP芯片(S2811)。1979年Intel公司发布的可编程器件2920,一时间DSP成为半导体领域核心技术,而美国成为这一领域的霸主国[5]。直到20世纪80年代,才被努力战后恢复、加速科技发展的日本打破。1980年日本NEC公司推出具有硬件乘法器功能的单片DSP设备(D7720)。此后,在CMOS技术的发展带动下,1982年美国德州仪器公司TI完成了DSP芯片成功研发,不久又推出了第3代DSP芯片,其应用范围更为广泛扩大。该技术的成功研发,奠定了90年代DSP的高速发展基调,TI公司相继推出第4、5代DSP芯片,其中第5代DSP产品,采用VLSI(超大规模集成电路)技术,系统集成度更高、成本更低,运算速度更快。
2、DSP技术的主要应用
作为数字信号技术的核心组成,DSP广泛应用于电力、数字通信、工业控制、虚拟仪器、汽车电子等领域,是现代科技发展不可或缺的关键技术之一。
2.1 数字通信应用
21世纪是多媒体时代,数据处理以及压缩编码算法的应用,实现了缩小数据占用空间,提高了数据传输效率,其核心就是多媒体终端信息快速处理,DSP为实时实现大部分国际标准语音编码解码算法功能,移动通信语音压缩和调制解调功能以及中、低速移频功能提供了保障。
2.2 工业、制造业应用
DSP工业、制造业应用主要体现在仪器仪表领域。DSP由于具有丰富的片内资源,可以极大地简化硬件电路,实现仪器仪表的片上系统设计(SystemOnChip,即SOC)。特别是在测量速度和精度方面,DSP片上系统能有效提高准确度,缩短运算周期,为工业开发制造业设计提供快速、高精度仪器的平台。
2.3 汽车电子系统应用
汽车已成为当代民众生活的必备产品,在汽车制造中,DSP同样发挥着不可或缺的作用。电子系统的安全性、可靠性是汽车整体性能的保障,也是世界汽车发展的关键。当前,汽车电子系统中普遍采用红外线或毫米波雷达完成汽车外部环境探测,例如:汽车防撞探测、汽车导航、汽车自动泊车系统等。这一环节中需要大量的数据处理分析,DSP对图像数据的准确处理功能,是实现汽车智能化的基础。
2.4 海底探测应用
海洋开发是21世纪资源利用的重要方向,临海国家均制定了相关的开发计划,基于计划形成了多种辅助研发,其中,水下探测、航行信息等具有较为重要的意义。由于海洋开发面临较为复杂的环境因素,如噪声、鱼叫声、海浪声等,都与海底侦查密切相关,直接影响着海底探测,即使通过模拟电路放大有用信号,也很难做到准确了解海底环境。应用DSP技术,能够清晰辨别机械类发动机发出的周期信号与海浪声、鱼叫声等非周期信号,从而实现航行信息、探索信号的稳定及准确,并且根据所探测信号完成相关函数的相关处理运算,判断信息避免“危机”等功能。
3、DSP技术特点
DSP之所以能够被广泛应用,总体归结于其具有稳定的性能。DSP优越性能主要与其结构相关,DSP采用总线结构设计并综合流水线技术操作,因而具有较好的灵活性、准确性,其运算速度也相对较快,可靠性强。在现代制造技术的推动下,DSP生产时间也呈现越来越短的发展趋势。另一方面,DSP功耗大、系统复杂、应用的频率范围受到限制等,这些缺点也是DSP技术攻关的主要领域。
3.1 结构特点
当前DSP主要采用哈佛结构,该结构与传统的冯诺依曼结构不同,其程序和数据采用独立存储空间设置,不存在存储空间共享,其主要的传输也采用独立地址、数据总线设定,极大地提升了DSP存储器的寻址、独立访问、数据传输、指令调用等运行速度,除节省周期以外改设定可进一步提升DSP脱离总线后的运行速度,提高计算速度。
3.2 操作特点
DSP操作主要采用流水线技术,该技术可有效节省指令执行周期时间。由于DSP在整体运行中需要遵从读取指令、指令解码、取操作数等过程,需要较长周期,而流水线操作则可使DSP运行中多种指令操作同时进行,互不干扰,并且基于一定的连续工作效率。最为重要的是,DSP在进行一条或多条指令操作的过程中,执行周期内占用不同总线资源,确保DSP处理器处理信号的精准度。
3.3 算法特点
DSP的运行需遵从一套特有算法,而基本上任何DSP器件内部都配备有专用的硬件乘法器,在运转周期内DSP通过特有的乘法器和累加器快速完成操作数的乘法运算和累加运算,并通过“移位相加”原理实现数据信号的运算处理。因此,很大程度上人们衡量DSP芯片“好坏”的一个关键性因素就是运算处理器。
3.4 DSP的缺点
虽然DSP技术具有较多的优点,并在各个领域被广泛应用,但鉴于当前技术的局限性,DSP技术也存在一定缺陷,例如:DSP处理信号受频率范围限制、受汇编语言限制,芯片成本高、软件开发效率较低、功率消耗较大,系统中高频时钟信息会引起高频干扰及电磁泄露问题的产生等局限,对于DSP处理一些信号信息任务带来一定的影响。
4、DSP技术发展趋势及启示
随着全球经济、科技的发展以及新时代数字经济的发展,DSP技术必然会在信息化建设应用方面深入推广。当前,DSP凭借其自身的优点,已被广泛应用于各个领域,尤其在电子、通信、控制、航空航天、医学、军事等领域发挥着不可或缺的重要作用。综合来看当前科技发展趋势强调“以人为本”“深度融合”等理念,不排除未来DSP技术产品将向着家庭化、个人化趋势延伸,同时鉴于服务领域延伸,DSP技术必然会在高度集成化、高性能、运行速度快、低功耗、简单便携等已有优势、特性的基础上进步一提升。
(1)加强DSP融合化发展。DSP的多通道结构及单指令多重数据等内核结构作为其优势基础是支撑性能和应用的根本。在未来趋势下,DSP与微处理器形成深度融合,既可以满足数据处理,又可以增强智能性控制过程中单一的芯片处理器的多功能作业,降低功耗和整体系统成本费用是一个重要趋势。
(2)提升DSP高性能化发展。电子产品竞争力的核心是高性能,而高性能也是所有电子产品发展的必然趋势,现代市场经济发展的主要需求。DSP作为高速度、高密度处理的电子产品代表,多核DSP和单核DSP技术相比,功耗更低,集成度也更高,更加准确,更加易于编程和调试。已有研究显示,通过高性能嵌入式应用可有效提升DSP芯核集成,提高效率,同时如此改动可使DSP实现超高度集成,因此未来多核DSP是其重点发展方向,
(3)重视DSP人才培养。DSP作为现代尖端科技的代表产品,从设计到生产离不开人才培养及人力支撑,重视DSP专业人才培养也是促进该领域发展的重要方向。当前DSP涉及C语言、汇编语言等混合编程方法,以上方法很大程度上关乎DSP的灵活性能,就我国相关专业人才来看仍相对较少,且青年人才严重不足。因此,针对关键性技术应重视人才培养,丰富相关知识的科普方式,可通过课外兴趣小组、竞赛等形式提升青少年学习兴趣[8]。
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文章来源:陈颂韶.数字信号处理技术研究应用现状与发展趋势[J].天津科技,2021,48(11):52-54.
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在扩频通信系统中,四相相移键控(Quadrature⁃PhaseShiftKeying,QPSK)信号具有误码率低、频谱利用率高等特点[1,2],应用越来越广。为了提高其抗干扰性,I、Q支路分别调制扩频码,如果载波多普勒动态范围大,不完全解扩I、Q支路上的扩频码情况下,锁相的环路无法直接进行载波捕获[3]。一般的扩频系统中都是先进行FFT运算对载波进行初始捕获,再通过锁相环进行跟踪捕获,可见精确的FFT算法是至关重要的[4]。
2024-01-03需要解决的问题。典型远程探测场景下,4 000 km处干扰机与弹头之间的角度间隔仅为0.02°~0.05°,导致常规的单站抗主瓣干扰手段力不从心。例如:利用和差波束的主瓣对消方法可以抑制近主瓣干扰(≥1 5波束宽度)[1,2,3],但对上述场景的目标信干比改善不足5 dB,不满足实际应用需求;盲源分离方法[4,5,6,7,8]利用混合信号相对于源信号统计特性变化找到信号的分离点,从而实现干扰与目标信号的分离。
2024-01-03显示玻璃破碎机理为玻璃缺陷位置应力集中导致裂纹萌生与扩展,并采用断裂分析技术解析起源位置、裂纹扩展、应力类型、冲击和摩擦方向等,全方位研究了玻璃断裂机理;文献[2]研究表明,显示玻璃强度主要取决于表面及边缘缺陷,并通过表面强度测试[3,4]、边缘强度测试[5,6]和冲击强度测试[7,8]表征玻璃强度;文献[9]基于神经网络算法,通过选取玻璃缺陷图像进行神经网络训练,对常见玻璃缺陷进行精确分类及识别。
2024-01-03随着城市化进程的加速,高层建筑物的数量不断增加,电梯已成为高层建筑中必不可少的交通工具[1]。尽管电梯内的电波传播不受自然气候因素的影响,但是电梯环境封闭、区域结构复杂、室外信号难以穿透等因素导致电梯内网络信号较差,严重影响了人们的通信体验和面临突发事件时的应急通信保障。因此,电梯信号覆盖成为各大运营商关注的重点。
2024-01-03正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)调制是一种能够面对高速移动通信特性的先进调制技术。OTFS通过将发送数据经预处理和星座调整后映射到时延⁃多普勒(Delay⁃Doppler,DD)域,并经过一系列的二维变换使得同一个发送OTFS帧内的信号捕获到DD域等效信道的稀疏性,都经历了与时间选择无关的慢衰落,从而获得信道时间和频率的全分集增益以及更优越的抗干扰性能[3]。
2024-01-03早期的研究通常采用人工提取特征和传统机器学习方法进行情感识别.Bahari等[7]采用非线性k基于递归图的最近邻分类器(KNN),以识别不同的情感.Wang等 [8]使用基于频域特征的支持向量机(SVM)分类器对不同情感进行分类.然而,传统机器学习技术受到特征设计和特征选择的限制,需要大量的专业知识才能设计出性能更优的分类器.
2024-01-03无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)已广泛应用于许多领域,如森林火灾监测、建筑监控等[1,2,3]。一般来说,无线传感器网络由大量的传感器组成。由于这些传感器由能量受限的电池供电,网络的运行时间通常是有限的,这阻碍了传感器网络的发展[4,5,6]。考虑到每个传感器的电池容量是有限的,在电池耗尽之前补充传感器的能量供应至关重要。
2024-01-02快速傅里叶变换(FFT)是数字信号处理领域应用最广泛的算法,其广泛应用于数字通信、雷达系统、成像系统以及图像处理系统中。随着现代数字信号处理技术的发展,系统对于FFT的数据处理精度有着更高的要求。同时,不同的应用环境需要使用不同点数的FFT,对于当前的数字信号处理系统来说,也存在不同点数FFT动态实时切换的应用场景。因此,需要高精度、点数可配置的FFT处理器。
2024-01-02社区是城市的重要组成单元,社区治理水平直接影响城市的治理水平。为了提升社区智慧化管理水平,物联网技术被广泛应用[3,4,5],大量的水压[6,7]、烟感[8]等方面的感知设备在社区部署。大量物联网设备产生了海量的未清洗感知数据[9,10],冗余消息甚至是误报消息夹杂在一起,加重了社区运营管理负担;同时,部署设备的运维与管理也处于空白状态。
2023-10-23随着物联网(IoT)应用的大规模部署,室内人体活动检测受到了越来越多的关注。现存的系统大多需要人员携带传感器等外部设备,存在许多的局限性,如百度的“Baidu Eye”,哈工大的可识别手指的字母手套“CyberGlove”等。基于摄像头的活动识别无需携带外部设备但受限于光照和隐私等外部因素。
2023-09-06我要评论
期刊名称:密码学报
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