【摘 要】
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随着大数据时代来临和5G通信的逐步部署,无论是在安防、工业控制等嵌入式领域还是日常生活中,高速实时数据传输的应用场景愈发多样化、复杂化。与此同时,通用处理器的性能和架构在实时数据领域的不适配性,以及通用计算处理架构系统在功耗、体积、重量等方面存在的诸多限制,使得同构处理系统往往难以满足现阶段嵌入式高速实时数据的解析与传输管理需求。本文对多通道实时数据的解析及传输管理技术展开研究,提出了一种基于嵌入
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随着大数据时代来临和5G通信的逐步部署,无论是在安防、工业控制等嵌入式领域还是日常生活中,高速实时数据传输的应用场景愈发多样化、复杂化。与此同时,通用处理器的性能和架构在实时数据领域的不适配性,以及通用计算处理架构系统在功耗、体积、重量等方面存在的诸多限制,使得同构处理系统往往难以满足现阶段嵌入式高速实时数据的解析与传输管理需求。本文对多通道实时数据的解析及传输管理技术展开研究,提出了一种基于嵌入式CPU+FPGA异构体系的高速实时数据传输架构,该架构在可扩展性和灵活性上具有一定优势,在多通道高速实时数据领域具有较好的现实意义和应用价值。本文首先对嵌入式CPU+FPGA异构架构的特性展开研究,对PCIe、Aurora、AXI4等不同应用场景下的高速互联协议进行了剖析,在此基础上分析了异构架构的可扩展性、灵活性及其性能优势。然后结合具体的高速实时数据应用场景需求,在异构架构基础上实现了一套模块可扩展、功能可灵活配置的高速实时数据传输管理系统,并对系统的总体方案进行论证分析。接着详细论述了Aurora板级传输链路、数据包解析及传输链路、多通道传输管理链路等硬件逻辑功能模块的设计思路,并逐个说明了各个模块的实现过程。最后搭建了系统测试平台对各个系统链路展开正确性验证和性能测试。测试结果说明,异构架构系统最高能以65.36Gbps的速率传输实时数据,支持61.866Gbps速率下的多通道实时数据的封装传输,支持6.4Gbps速率下解析数据包并上传嵌入式CPU,支持8.533Gbps速率下的128信道数据的并发存储。
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