Techniques for the realization of ultra- reliable spaceborne computer Final report

Bibliography and new techniques for use of error correction and redundancy to improve reliability of spaceborne computer

Automated Hardware Prototyping for 3D Network on Chips

Vor mehr als 50 Jahren stellte Intel® Mitbegründer Gordon Moore eine Prognose zum Entwicklungsprozess der Transistortechnologie auf. Er prognostizierte, dass sich die Zahl der Transistoren in integrierten Schaltungen alle zwei Jahre verdoppeln wird. Seine Aussage ist immer noch gültig, aber ein Ende von Moores Gesetz ist in Sicht. Mit dem Ende von Moore’s Gesetz müssen neue Aspekte untersucht werden, um weiterhin die Leistung von integrierten Schaltungen zu steigern. Zwei mögliche Ansätze für "More than Moore” sind 3D-Integrationsverfahren und heterogene Systeme. Gleichzeitig entwickelt sich ein Trend hin zu Multi-Core Prozessoren, basierend auf Networks on chips (NoCs). Neben dem Ende des Mooreschen Gesetzes ergeben sich bei immer kleiner werdenden Technologiegrößen, vor allem jenseits der 60 nm, neue Herausforderungen. Eine Schwierigkeit ist die Wärmeableitung in großskalierten integrierten Schaltkreisen und die daraus resultierende Überhitzung des Chips. Um diesem Problem in modernen Multi-Core Architekturen zu begegnen, muss auch die Verlustleistung der Netzwerkressourcen stark reduziert werden. Diese Arbeit umfasst eine durch Hardware gesteuerte Kombination aus Frequenzskalierung und Power Gating für 3D On-Chip Netzwerke, einschließlich eines FPGA Prototypen. Dafür wurde ein Takt-synchrones 2D Netzwerk auf ein dreidimensionales asynchrones Netzwerk mit mehreren Frequenzbereichen erweitert. Zusätzlich wurde ein skalierbares Online-Power-Management System mit geringem Ressourcenaufwand entwickelt. Die Verifikation neuer Hardwarekomponenten ist einer der zeitaufwendigsten Schritte im Entwicklungsprozess hochintegrierter digitaler Schaltkreise. Um diese Aufgabe zu beschleunigen und um eine parallele Softwareentwicklung zu ermöglichen, wurde im Rahmen dieser Arbeit ein automatisiertes und benutzerfreundliches Tool für den Entwurf neuer Hardware Projekte entwickelt. Eine grafische Benutzeroberfläche zum Erstellen des gesamten Designablaufs, vom Erstellen der Architektur, Parameter Deklaration, Simulation, Synthese und Test ist Teil dieses Werkzeugs. Zudem stellt die Größe der Architektur für die Erstellung eines Prototypen eine besondere Herausforderung dar. Frühere Arbeiten haben es versäumt, eine schnelles und unkompliziertes Prototyping, insbesondere von Architekturen mit mehr als 50 Prozessorkernen, zu realisieren. Diese Arbeit umfasst eine Design Space Exploration und FPGA-basierte Prototypen von verschiedenen 3D-NoC Implementierungen mit mehr als 80 Prozessoren

Signal processing architectures for automotive high-resolution MIMO radar systems

To date, the digital signal processing for an automotive radar sensor has been handled in an efficient way by general purpose signal processors and microcontrollers. However, increasing resolution requirements for automated driving on the one hand, as well as rapidly growing numbers of manufactured sensors on the other hand, can provoke a paradigm change in the near future. The design and development of highly specialized hardware accelerators could become a viable option - at least for the most demanding processing steps with data rates of several gigabits per second. In this work, application-specific signal processing architectures for future high-resolution multiple-input and multiple-output (MIMO) radar sensors are designed, implemented, investigated and optimized. A focus is set on real-time performance such that even sophisticated algorithms can be computed sufficiently fast. The full processing chain from the received baseband signals to a list of detections is considered, comprising three major steps: Spectrum analysis, target detection and direction of arrival estimation. The developed architectures are further implemented on a field-programmable gate array (FPGA) and important measurements like resource consumption, power dissipation or data throughput are evaluated and compared with other examples from literature. A substantial dataset, based on more than 3600 different parametrizations and variants, has been established with the help of a model-based design space exploration and is provided as part of this work. Finally, an experimental radar sensor has been built and is used under real-world conditions to verify the effectiveness of the proposed signal processing architectures.Bisher wurde die digitale Signalverarbeitung für automobile Radarsensoren auf eine effiziente Art und Weise von universell verwendbaren Mikroprozessoren bewältigt. Jedoch können steigende Anforderungen an das Auflösungsvermögen für hochautomatisiertes Fahren einerseits, sowie schnell wachsende Stückzahlen produzierter Sensoren andererseits, einen Paradigmenwechsel in naher Zukunft bewirken. Die Entwicklung von hochgradig spezialisierten Hardwarebeschleunigern könnte sich als eine praktikable Alternative etablieren - zumindest für die anspruchsvollsten Rechenschritte mit Datenraten von mehreren Gigabits pro Sekunde. In dieser Arbeit werden anwendungsspezifische Signalverarbeitungsarchitekturen für zukünftige, hochauflösende, MIMO Radarsensoren entworfen, realisiert, untersucht und optimiert. Der Fokus liegt dabei stets auf der Echtzeitfähigkeit, sodass selbst anspruchsvolle Algorithmen in einer ausreichend kurzen Zeit berechnet werden können. Die komplette Signalverarbeitungskette, beginnend von den empfangenen Signalen im Basisband bis hin zu einer Liste von Detektion, wird in dieser Arbeit behandelt. Die Kette gliedert sich im Wesentlichen in drei größere Teilschritte: Spektralanalyse, Zieldetektion und Winkelschätzung. Des Weiteren werden die entwickelten Architekturen auf einem FPGA implementiert und wichtige Kennzahlen wie Ressourcenverbrauch, Stromverbrauch oder Datendurchsatz ausgewertet und mit anderen Beispielen aus der Literatur verglichen. Ein umfangreicher Datensatz, welcher mehr als 3600 verschiedene Parametrisierungen und Varianten beinhaltet, wurde mit Hilfe einer modellbasierten Entwurfsraumexploration erstellt und ist in dieser Arbeit enthalten. Schließlich wurde ein experimenteller Radarsensor aufgebaut und dazu benutzt, die entworfenen Signalverarbeitungsarchitekturen unter realen Umgebungsbedingungen zu verifizieren