可重复编程的高速数据采集平台外文翻译资料

 2022-10-27 03:10

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可重复编程的高速数据采集平台

摘要

复杂的嵌入式系统,不针对大众市场往往设计和工程成本超过生产成本。一个例子是数据采集系统触发(DAQ)集成到高能物理实验。参数化和可编程架构的自然之选专业等嵌入式系统的高速数据采集系统平台。为了方便专门的嵌入式系统的设计,设计策略和工具,大大提高了效率的设计过程中的需要。终端用户可编程性的可重复编程的平台是至关重要的,因为系统设计师,没有低级编程语言培训,需要改变基础设计,比较可重复编程的设计,并生成配置数据平台。本文介绍了利用可编程平台评价高速数据采集系统设计方法。终端用户可编程性的可重复编程的平台是至关重要的,因为系统设计师,没有低级编程语言培训,需要改变基础设计,比较可重复编程的设计,并生成配置数据平台。

1.介绍

高能物理实验研究基本粒子的性质。基于加速器的实验能够产生的粒子能量高达几TeV同时宇宙射线时发现了。

数据采集系统(DAQ)的一个物理实验,捕捉由检测器产生的数据。数据采集系统的仿真模型,包括多个不同的组件:

一个事件发生器被用来模拟观测到的物理事件的性质。

一个探测器模型模拟探测器技术必须包括它的灵敏度和误差产生。

一个模拟数据采集前端模型模拟的模拟信号处理和数字化的过程,包括它的局限性。

一个数字数据采集后端模型捕获的底层数据采集系统的性能,如缓存大小、死区时间、延迟时间等。

这个框架是有效的对大多数高能物理的数据收集系统、清晰地定义所有物理和技术子系统之间的接口。而探测器需要特定的模拟前端电路,通用数字后端可以各种各样的实验。历史上的“手动”系统集成策略,这些设计可以自动采集数据更像是一个SoC(芯片系统)的设计。创建复杂的设计的关键是一个设计工具,使用正确的接口设计和对用户透明。

1.1 Ptolemy II建模框架

在本文中考虑的一个系统是多样的:它们是由不同的特性的子系统,以各种方式进行交互。许多工具已经开发了这样的系统,例如,数据和控制流,模拟或数字子系统的各个方面。为了评估整个系统,这些模型需要组成,子系统之间的相互作用,可以导致很难分析,不希望的和意想不到的行为。一个深入的讨论在[3]。

Ptolemy II框架,子系统由级别组成使整个系统的性能可以模拟而无需采取特设的多个模型的集成。这些子系统可以通过异步,同步,缓冲和无缓冲机制的沟通。

基于Ptolemy的构建模块称为演员,演员自动执行任务并通过端口与其他演员沟通。

计算模型与复合演员在Ptolemy II域实现。域定义的通信语义和执行顺序在演员之间。

通信顺序进程域(CSP)代表演员过程,通过瞬时交流对接。连续时间域(CT)[10]模型常微分方程(ODEs)。在离散事件域(OD),演员沟通通过事件放在(连续)时间线。事件有一个值和一个时间戳,并按时间顺序处理。演员在SDN模型执行从每个输入端口消耗固定数量的令牌和从每个输出端口产生一个固定数量的令牌。有限状态机域(FSM)实体状态,输入一个有限状态机的演员导致状态转换。

1.2物理模拟

数据采集系统在调查中主要是为中微子天体物理实验。因为这些物理实验非常简单,他们是应用提出设计的很好例子。为了更好地了解数据采集系统的要求,在这里我们简要总结物理学。

1.2.1中微子天文学实验

中微子天体物理学实验的目的是检测高能中微子在宇宙射线通量。产生的中微子被认为是宇宙的物体像非常大的黑洞许多星系的中心,被称为活动星系核(AGNrsquo;s)。中微子粒子之间的相互作用非常弱,可以穿透星系尘埃云层甚至整个地球而不停止或失去能量。他们是关于天体是由大量的星际物质屏蔽信息的理想载体。

尽管他们的弱相互作用,中微子可以与核子和介子产生高能量的。这些带电粒子可以更容易地被检测到。在非常高的能量(gt;100GeV)介子的动量近似一半的是中微子能量。在这些能量中,中微子产生的mu;子通量很小,探测器覆盖一平方公里,在一立方公里或更多的顺序检测天体物理学中微子体积。

一个众所周知的方法仪器大型探测器采用切连科夫辐射的光学检测。切伦科夫辐射是电磁辐射产生的带电粒子(在这种情况下介子)移动的速度比在极性介质中的光的速度快。切伦科夫辐射的功率谱与发射光子的频率成正比,而且比切伦科夫光谱的可见部分看起来偏蓝。液体水和冰是唯一切伦科夫媒体所需的量。纯净水和冰有蓝色和近紫外光非常低的光散射和吸收系数几乎是理想的切伦科夫媒体。中微子实验必须屏蔽宇宙射线在大气上层所产生的光和背景介子,他们要么位于深海 (Dumand, Nestor[11], Antares[1]) 或南极冰盾 (IceCube[2]).。非常微弱的切伦科夫辐射检测采用大直径(8-12)光电倍增管和耐压管模块封闭(OD)球。

1.2.2切伦科夫辐射

在光学介质折射率为n超相对论带电粒子发射切伦科夫辐射在一个固定的角度n cos()= 1相对于辐射粒子的动量矢量。对于水和冰该角度是大约42度。粒子运动在锥形切伦科夫波前的尖端。

探测器模块的垂直字符串(如用冰块的)截取切伦科夫锥沿锥段,即楔形或双曲线。在这个交叉点你创建一个由特征时间分布的字符串:光子的相对时间注册了OMs是OM的位置的函数和粒子跟踪的方向。如果粒子跟踪和字符串之间的距离叫做r,最近的点到弦的投影坐标(这里选择z)命名为。跟踪的角度相对于字符串(天顶角)叫做,c表示光速,冲击时间t(z)的方程是:

(1)

虽然这个模型是一个物理学的过于简单化的模型,但它是足够的系统工程目的的初步探索。Ptolemy模型计算的时间,如图1所示:

图1: 计算时间的切伦科夫锥模型

图2: 切伦科夫锥定时[NS]与弦的位置为水平轨道100米的弦

这个模型创建八个等距模块给定的颗粒参数的坐标和命中次数。这些时间是由顶级的离散事件仿真模型的系统应用。

1.3探测器模拟

光电倍增管是随机的放大器:光子可以在光电阴极,然后通过它创建多个二次电子强静电场朝向电子倍增链加速的表面建立一个单一的光电子。与10-14二次电子倍增器级的光电倍增管有至的平均涨幅。因为很少(3-5)二次电子由初级光电子生成,最终的阳极电流脉冲的幅度波动强烈。由此产生的脉冲高度分布(PHD)是光电倍增管一个最重要的性能特性。

图3: 对光电倍增管的放大特性的随机离散事件模型

图4: 图3中PMT模型的脉冲高度分布计算(事件与脉冲高度数)

图4显示了在图3中所产生的脉冲高度分布的直方图。该模型在滨松光电倍增管R5912表测得的数据分布符合较好。

1.3.1时间相关的输出波形

规范化,与时间有关的输出电流波形的PMT的可以用一个有限带宽的狄克拉电子模型近似。PMT的波形生成和模拟前端电路仿真是非常相似的,都被集成到一个单一的CT模型。

1.4前端

一个典型的数据采集前端包括一个前置放大器,一个信号整形器,以限制了电路的带宽,提高检测器的信号的信噪比,一个采样/保持(S / H)电路以及一个模数转换器(ADC)。

图5: PMT脉冲形状的连续时间模型

图5中的PMT波形和前置放大器模型使用一个四阶低通滤波器和5 ns时间常数,对应于约60MHZ的前置放大器的带宽。前置放大器和波形在10ns的时间间隔采样并将样品离散到12位的ADC分辨率,即0和4095之间的整数。

图6: 从图5的模型PTM的脉冲形状(相对电流与时间)

混合DE / CT模拟的一个重要问题是效率。DE仿真时只计算某一时间至少一个变量发生变化。在CT模拟器的微分方程解算器的时间间隔内连续地对其进行了评价。使用一个周期采样的成员作为一个S / H阶段模型还需要每10 ns进行模拟器的评估。这是非常低效的,因为一个PMT的平均命中率为1kHz而PMT脉冲只有100ns。一个自由运行的CT模型将创建一个不必要的计算开销。通过将其嵌入到模型中,有限状态机决定当CT模型的执行。这允许低开销的模拟,而不丢失相关信息,这种技术如图7和图8所示。

图7: 光电倍增管和数据采集前端的模型

图8: 光电倍增管和数据采集前端控制器

图9: 完整的系统模型

后端模型

高速数据采集系统是获取、处理和移动数据的平台。他们可以使用不同的数字信号处理算法,数据速率,数据格式,和网络拓扑结构。由数据采集系统设计师要解决的问题是:1.如何得到数据;2.如何存储它;3.如何有效地移动它到目的地进行处理;4.如何处理数据;5.如何测试结果的正确性;6如何确保在给定的约束条件下的过程质量。

可重构平台是解决这些问题的一种合适的手段,它可以适应新的应用而无需重新设计物理硬件。在这一节中我们描述了一个可重构硬件平台的数据采集应用程序和在Ptolemy II框架的一个高效的编程模型。我们还展示了应用程序模型如何映射到平台模型。感兴趣的问题之一是创建一个可重用的硬件设计策略为各种不同的应用程序,运行在特定于平台的有效带宽,延迟和资源限制。考虑到提供高水平的抽样,用户级程序可以包括所有组件的异构架构,这就需要FPGA,CPU,内存,网络链接,算法,硬件和软件用来隐藏了低级别的细节。使用 Ptolemy II 框架,用户可以模拟他们的应用程序,可以实现和测试算法,和评估性能的初步实现。

2.1 FPGA的网络

数据采集前端之间的数据和控制消息的通信(模拟电路和模数转换器),数字信号处理和最终存储(在一个中央处理器)是通过一个静态的网络传输和接收节点。

消息使用自定义数据报协议的一小部分可以用FPGA的逻辑来实现。

2.1.1网络节点发射

发射机电路是由时钟信号驱动的同步时钟设计,并可以通过发送允许信号使触发。在被触发后形成一个包含目的地址的数据包:DestAddr[27::0],一个源地址SourceAddr[27::0]和并行输入的信息IN[n - 1::0]。流量控制码是用来表示数据包的开始、停止和空闲状态的协议。

以下8bit带宽输出序列形成的对网络的子网之一提交的数据包:

2.1.2网络接收节点

接收机节点在接收平行输出寄存器及其子网和存储信息的数据包,当他们确定分组报头的DestAddr字段各自的地址。在数据采集应用的大部分消息是短(8-16字节)和大多数节点是专门发送或接收单一、固定格式类型的消息。

2.1.3网络路由器和组合器结构

图10: FPGA的网络

图10显示了FPGA的网络结构。数据报网络使用独立的数据接收和传输路径是自由的和无碰撞。一个简单的高性能分组路由策略与静态路由表是用来传输的硬件网络节点之间的信息。分为子网路由器电路。如果数据包的目的地址匹配的地址本地子网那么路由器读取每个包的目的地址及变更内部网络的数据包。

来自多个子网的数据被组合器电路合并为一个输出流。由于发射机结构是非阻塞的,在其输入组合器使用fifo缓冲区输入数据到输出线是可用。有限缓冲区深度(256字节的内存块大小的倍数FPGA)的实施范围受限于峰值数据速率输入的组合电路或缓冲区溢出,这会发生数据丢失。由于数据源的随机性,网络开始丢弃数据包,当输入速率超过,对于R的最大数据速率和,一个常数lt;1。这个网络建模和模拟的目标之一是根据所选的子网拓扑和随机的属性数据找到安全限制的网络负载。图11展示了组合器电路的结构。

图11: FPGA的网络结构

2.2 Ptolemy II网络模型

接下来,我们模拟通过网络的数据流,以收集关于在组合器节点使用的队列长度的统计信息。

2.2.1发射机模型

发射机模型是一个层次结构模型,结合了同步数据流(SDF)和有限状态机(FSM)[7][9]的模型计算。高级模型如图12所示。

图12: 发射机节点模型

顶层模型,在SDF域执行,需要输入事件数据和一个全局时钟,这又是一个有限状态机的输入。传输控制器具有单一状态,根据事件数据,时钟信号(触发),或两者的输入是否在时间(s)的发射节点的执行。当一个有效的时钟信号被呈现时,该控制器确保数据被发送到发射机。控制器产生一个数据变量和一个布尔变量,以指示该数据是否有效。

当它的触发端口接收一个令牌时,每个控制器输出驱动一个采样与默认的成员,产生最新的输入令牌。源/目的网络地址的采样输出和(常数)送入SDF发射机模型如图13所示。

图13: 发射机的组合成员模型

该分组数据首先与源地址、目的地址、分组开始和分组结束标记相结合,形成一个完整的数据包。这个任务是由聚合的SDF模型进行。发送的策略,由SDF发送策略模型来建模,作为输入的发射机的最后一个周期的队列长度。如果队列长度为零而且发送使能输入为真,则该策略将生成一个真正的输出。该策略输出用于由布尔复用器选择的组装分组或用于传输的空闲标志序列。数据包或空闲标记的序列被存储在一个同步队列中。

2.2.2组合模型

该组合模式也是采用SDF和FSM模型层次来计算的模型。下图14示出了组合器节点的顶层的模型。

图14:组合器节点模型

顶层的SDF模型需要被存储在两个队列,通过同步队列成员建模的两个数据输入。在模型的每个周期中,一个队列的输出由FSM控制器选择。采样延迟演员都用来打破依赖于SDF模型定向循环。同步队列的成员也产生一个队列长度输出,并允许控制器提前展望下一个排队

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