TOF(Time-Of-Flight) 센서에 의해 획득된 정보로부터 3차원 깊이 영상(depth image)을 추출하기 위한 위상 연산기의 하드웨어 구현을 기술한다. 설계된 위상 연산기는 CORDIC(COordinate Rotation DIgital Computer) 알고리듬의 vectoring mode를 이용하여 arctangent 연산을 수행하며, 처리량을 증가시키기 위해 pipelined 구조를 적용하였다. 고정 소수점 MATLAB 모델링과 시뮬레이션을 통해 최적 비트 수와 반복 횟수를 결정하였다. 설계된 위상 연산기는 MATLAB/Simulink와 FPGA 연동을 통해 하드웨어 동작을 검증하였으며, TSMC 0.18-${\mu}m$ CMOS 셀 라이브러리로 합성하여 약 16,000 게이트로 구현되었고, 200MHz@1.8V로 동작하여 9.6 Gbps의 연산 성능을 갖는 것으로 평가되었다.
본 논문에서는 3차원 영상처리용 TOF(Time-Of-Flight) 센서의 거리 측정을 위한 위상 연산기 하드웨어 구조를 제안한다. 설계된 위상 연산기는 CORDIC(COordinate Rotation Digital Computer) 알고리듬의 vectoring mode를 이용하여 arctangent 연산을 수행하며, 처리량을 증가시키기 위해 pipelined 구조를 적용하였다. 고정 소수점 MATLAB 모델링과 시뮬레이션을 통해 최적 비트 수와 반복 횟수를 결정하였다. 설계된 CORDIC 기반 위상 연산기는 Verilog HDL로 RTL 수준으로 모델링되었으며, MATLAB/Simulink와 FPGA 연동을 통해 가상의 3차원 데이터를 복원하였으며, 이를 통해 하드웨어 동작을 검증하였다.
본 논문에서는 TOF(Time-Of-Flight) 센서에 의해 얻어진 정보로부터 3차원 깊이 영상(depth image)을 추출하기 위한 위상 연산기의 하드웨어 구현을 제안한다. 설계된 위상 연산기는 DCORDIC(Differential COordinate Rotation DIgital Computer) 알고리듬의 vectoring mode를 이용하여 Arctangent 연산을 수행하며, 처리량과 속도를 늘리기 위해 redundant binary 수체계와 pipelined 구조를 적용하였다. 제안된 알고리듬은 고정 소수점 MATLAB 시뮬레이션을 통해 검증하고 최적 데이터 비트 수 및 반복 횟수를 결정하였다. 설계된 위상 연산기는 MATLAB/Simulink와 FPGA 연동을 통해 가상의 3차원 데이터 복원 동작을 검증하였으며, 469 MHz의 클록 주파수로 동작하여 7.5 Gbps의 성능을 갖는 것으로 평가되었다.
This paper describes development of 4 Wheel Drive (4WD) Electric Vehicle (EV) based driving control algorithm for severe driving situation such as icy road or disturbance. The proposed control algorithm consists three parts : a supervisory controller, an upper-level controller and optimal torque vectoring controller. The supervisory controller determines desired dynamics with cornering stiffness estimator using recursive least square. The upper-level controller determines longitudinal force and yaw moment using sliding mode control. The yaw moment, particularly, is calculated by integration of a side-slip angle and yaw rate for the performance and robustness benefits. The optimal torque vectoring controller determines the optimal torques each wheel using control allocation method. The numerical simulation studies have been conducted to evaluated the proposed driving control algorithm. It has been shown from simulation studies that vehicle maneuverability and lateral stability performance can be significantly improved by the proposed driving controller in severe driving situations.
QPSK 디지털 수신기는 전송 경로 또는 송수신기 간의 클럭 차이에 의해 발생하는 위상 편차를 보정하기 위해 위상 복원 방안이 필요하다. 널리 사용되고 있는 디지털 Costas 위상 복원 루프는 입력신호의 주파수/위상 복원 성능이 입력 신호의 전력에 따라 달라지므로 별도의 자동 이득조정 (AGC) 루프가 필요하고, 이는 하드웨어 구현시 시스템의 복잡도와 사용 자원을 증가시킨다. 본 논문에서는 입력 전력에 관계없이 일정한 위상 보정 기능을 수행할 수 있으며 타이밍 복원을 위한 AGC를 동시에 제공할 수 있는 위상 보정 및 진폭 보상 방안을 제안하였다. 제안된 방안은 CORDIC 알고리즘을 사용하여 입력 신호의 위상 및 진폭 정보를 분리하여 각각 처리하며 시스템의 복장도 및 사용 자원을 대폭 절감할 수 있으며, C++ 및 Model Sim을 사용한 모의실험을 통해 본 논문에서 제안한 위상 복원 루프의 동작을 검증하였다.
본 논문에서는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템의 반송파 주파수 동기화부 구현을 위하여 Compact CORDIC 처리기를 제안한다. Compact CORDIC 처리기는 반송파 주파수 옵셋 추정 및 보상시에 요구되는 OFDM 시스템의 독특한 특성을 이용하여 제안되었으며, Compact CORDIC 전처리부와 Compact CORDIC 처리부로 구성된다. Compact CORDIC 전처리부에서는 신호의 정규화를 효율적으로 수행하며, Compact CORDIC 처리부에서는 Vector 모드 CORDIC 과 Rotation 모드 CORDIC 연산을 효율적으로 결합하여 동시에 처리하여 반송파 주파수 동기화를 수행한다. FPGA 구현을 통하여 제안된 Compact CORDIC 처리기가 기존 CORDIC 방법보다 성능이 우수하며 구현 복잡도가 크게 감소함을 확인한다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제11권1호
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pp.6-14
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2011
This paper presents a high-speed QR decomposition architecture for the multi-input-multi-output (MIMO) receiver based on Givens rotation. Under fast-varying channel, since the inverse matrix calculation has to be performed frequently in MIMO receiver, a high performance and low latency QR decomposition module is highly required. The proposed QR decomposition architecture is composed of Sign-Select Lookahead (SSL) coordinate rotation digital computer (CORDIC). In the SSL-CORDIC, the sign bits, which are computed ahead to select which direction to rotate, are used to select one of the last iteration results, therefore, the data dependencies on the previous iterations are efficiently removed. Our proposed QR decomposition module is implemented using TSMC 0.25 ${\mu}M$ CMOS process. Experimental results show that the proposed QR architecture achieves 34.83% speed-up over the Compact CORDIC based architecture for the 4 ${\times}$ 4 matrix decomposition.
TOF(Time-Of-Flight) 센서에 의해 획득된 정보로부터 3차원 깊이 영상(depth image)을 추출하기 위한 위상 연산기 하드웨어를 구현한다. 설계된 위상 연산기는 DCORDIC(Differential COordinate Rotation DIgital Computer) 알고리듬의 벡터링 모드를 이용하여 아크탄젠트 연산을 수행하며, 처리량과 속도를 늘리기 위해 잉여 이진 수체계와 파이프라인 구조를 적용하였다. 고정 소수점 MATLAB 시뮬레이션을 통해 검증하고 최적 데이터 비트 수 및 반복 횟수를 결정하였으며, MATLAB/Simulink와 FPGA 연동을 통해 하드웨어 동작을 검증하였다. TSMC $0.18-{\mu}m$ CMOS 공정으로 테스트 칩을 제작하였으며, 테스트 결과 정상 동작함을 확인하였다. 약 82,000 게이트로 구현되었고, 400MHz@1.8V로 동작하여 400 MS/s의 연산 성능을 갖는 것으로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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