【摘 要】
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随着数字图像处理技术的发展,其被广泛应用于卫星遥感和航空航天等领域。相比于常规图像处理系统采用GPU+CPU的方案,星用图像处理对体积、功耗、实时性和可靠性等方面提出更高要求,使得空间环境中图像处理系统设计任务复杂,如何设计高可靠性和高实时性的星用图像处理系统以应对复杂空间环境成为设计难点,进行高性能星用图像处理SoC研究具有重要的意义与价值。本文面向星上图像处理需求设计一款图像压缩和云检测的图像
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随着数字图像处理技术的发展,其被广泛应用于卫星遥感和航空航天等领域。相比于常规图像处理系统采用GPU+CPU的方案,星用图像处理对体积、功耗、实时性和可靠性等方面提出更高要求,使得空间环境中图像处理系统设计任务复杂,如何设计高可靠性和高实时性的星用图像处理系统以应对复杂空间环境成为设计难点,进行高性能星用图像处理SoC研究具有重要的意义与价值。本文面向星上图像处理需求设计一款图像压缩和云检测的图像处理SoC,该SoC集成XD RISC-V处理器和JPEG2000、JPEG-LS和云检测单元。根据功能需求划分SoC的4种工作模式,进而将性能指标与工作模式相对应。从总线结构、地址空间分配和存储访问结构三方面展开星用图像处理SoC的架构设计,考虑到星用图像处理SoC应用于空间辐照环境,从I/O接口、功能电路和存储器等方面对SoC进行抗辐照加固设计。基于设计的架构,结合RISC-V处理器、图像处理单元和外部设备完成星用图像处理SoC的集成实现。对XD RISC-V处理器进行验证,其在星用图像处理SoC中起配置与状态监控作用,并作为核心模块实现高性能云检测算法,对处理器的验证分随机验证和系统级应用验证进行。基于UVM对处理器内核进行受约束随机验证,首先提取处理器内核设计特征,搭建验证平台,然后采用受约束随机激励方式生成指令序列,构建功能覆盖率收集模型,经仿真得到覆盖率。对约束进行优化修改,最终受约束随机验证的代码覆盖率达87.47%,功能覆盖率达99.75%。整体系统级验证从处理器的功能、处理器与外设协同工作和处理器对图像处理IP调控三方面展开,对验证功能点编写C程序并通过编译生成可执行文件,处理器执行程序文件实现验证。使用Core Mark和Dhrystone程序对处理器进行性能测试,测试结果分别为2.576和1.962。本文采用仿真验证与FPGA验证相结合的方式对星用图像处理SoC进行功能验证,搭建验证平台并将测试图库中的原始图像作为激励输入到待验证设计,然后将仿真结果与软件算法理论结果进行对比。仿真结果相同,证明星用图像处理SoC设计的正确性。仿真验证针对170个功能点测试各种尺寸和像素位宽的图像共计3400多组,为防止少量仿真存在偶然性,又进行基于FPGA的原型验证,遍历测试图库中图像,共计测试15余万组。FPGA原型验证系统具备自动比对功能,显示图像处理结果正确,进一步验证硬件设计的正确性。最后,基于SMIC 40nm CMOS工艺对星用图像处理SoC进行实现和后仿真,结果显示,星用图像处理SoC的主处理时钟频率达277MHz,芯片面积为68.5mm~2。
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