Специализированные вычислительные комплексы для помехоустойчивой статистической обработки информации в измерительных устройствах

• Автор: Тарасов, Илья Евгеньевич
• Шифр специальности: 05.13.15
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Ковров
• Количество страниц: 265 с. : ил.

Содержание
Глава 1. Применение вычислительных комплексов для
статистической обработки результатов измерений
1.1 Вопросы аппаратной реализации высокопроизводительных вычислительных комплексов
1.1.1 Основные тенденции развития процессоров общего назначения

1.1.2 Архитектуры вычислительных комплексов, предназначенных для высокопроизводительной обработки данных
1.1.3 Реализация цифровых устройств обработки данных на базе программируемых логических интегральных схем
1.1.4 Высокопроизводительные вычислительные устройства класса «Система на кристалле»
1.2 Применение методов и алгоритмов математической статистики в цифровых измерительных устройствах
1.3 Особенности использования цифровых систем сбора данных в измерительных устройствах
1.4 Актуальные вопросы прикладной статистики в измерениях физических величин
1.5 Применение байесовской теории статистического оценивания
1.6 Основные выводы и постановка задачи диссертационного исследования

Глава 2. Разработка специализированных вычислительных комплексов, реализующих статистическую обработку данных с целью повышения эффективности измерительных устройств
2.1 Применение специализированных вычислительных комплексов для высокопроизводительной статистической обработки в измерительных устройствах
2.2 Выбор архитектуры узлов микропроцессорных комплексов
2.3 Подход к разработке специализированных вычислительных комплексов для помехоустойчивой статистической обработки информации в измерительных устройствах
2.4 Особенности представления результатов измерений в технических приложениях
2.5 Использование статистической обработки для повышения эффективности измерительных и управляющих устройств
2.5.1 Постановка задачи разработки помехоустойчивого метода статистической обработки данных для измерительных и управляющих устройств
2.5.2 Влияние робастных методов статистической обработки результатов измерений на эффективность измерительных устройств
2.5.3 Использование метода статистической обработки с использованием функций распределения вероятности с переменным масштабом при наблюдениях объектов нечисловой природы
2.6 Сравнительный анализ эффективности различных методов обработки данных на примере ультразвуковой измерительной системы
2.7 Сводка основных результатов

Глава 3. Метод статистической обработки с использованием функций распределения вероятности с переменным масштабом
3.1 Основания к применению и основные понятия метода статистической обработки с использованием функций распределения вероятности с переменным масштабом
3.1.1 Обоснование целесообразности применения метода статистической обработки, базирующегося на применении параллельных вычислений, в качестве математической основы специализированных вычислительных комплексов
3.1.2 Сущность метода статистической обработки с использованием функций распределения вероятности с переменным масштабом
3.1.3 Основные свойства статистических оценок, получаемых с помощью метода статистической обработки с использованием функций распределения вероятности
3.2 Особенности использования метода с учетом выбора функции априорной вероятности
3.2.1 Описание граничных условий
3.2.2 Измерение эталонных величин
3.2.3 Измерение дискретных величин
3.3 Сравнительный анализ свойств метода статистической обработки результатов измерений
3.3.1 Сравнительный анализ способов определения моды
3.3.2 Сравнение байесовской оценки изменяющейся величины с оценкой по скользящему среднему

цифровую обработку сигналов или статистическую обработку результатов измерений.
Достижение высокой производительности и надежности проекта на базе ПЛИС с архитектурой РРСА основывается на следующих подходах [125]:
1. Широкое использование аппаратных ядер, таких как блочная память, аппаратные умножители и блоки «умножение с накоплением», сериализато-ры/десериализаторы и др.
2. Использование синхронного подхода к описанию проектов, что хорошо соответствует архитектуре РРвА, выполняемых по технологическим нормам 90 нм и менее.
3. Настройка параметров синтеза и трассировки в САПР с учетом желаемых характеристик проекта.
Аппаратные ядра играют все большую роль в БРвА. Их главным достоинством является то, что и по производительности, и по стоимости они полностью соответствуют аналогичным блокам, выполняемым по такой же технологии в А81С/А88Р. В то же время проект в ПЛИС, интенсивно использующий аппаратные блоки, может реализовать архитектуру и/или функциональность, существенно отличающиеся от стандартных микросхем, и, таким образом, разработчик сможет обеспечить характеристики своего изделия, отличающиеся в лучшую сторону за счет принятых им архитектурных решений. В первую очередь, здесь можно указать на блоки цифровой обработки ХггетеОЗР и аппаратные скоростные приемопередатчики МСТ. Имея возможность изменять схему изделия в процессе проектирования, разработчик может опробовать самые разные варианты построения параллельных схем обработки сигналов (например, с применением блоков Х1гете08Р, которые в семействе У1Лех-6 8ХТ размещены в количестве до 2016, а в УйДех-7 - до 3960), и коммуникационные устройства.
Особенностью цифровых систем, выполняющихся с нормами 90 нм и менее, является сильная ориентация на полностью синхронные процессы.