This paper presents the design of a frequency measurement device using ADC, EP2AGX FPGA and STM32 processor to accurately measure the frequency of a broadband high frequency signal. The ADC device used in this paper has a sampling frequency of 250 MSPS and a processing frequency bandwidth of 100 MHz. Due to its high sampling frequency, it is difficult to process in ordinary computers or processors, so we implemented the frequency measurement algorithm using the Altra EP2AGX FPGA. The measured frequency is sent to the direction detection controller in real time and fused with the phase signal to calculate the incident azimuth angle of the high frequency signal. The designed frequency measurement device is about 0.2 Mhz in frequency measurement error and 30% less than Anaren DFD-x, which is considered to contribute greatly to the design of radio monitoring and direction detection device.
Present electric grids are advanced to integrate smart grids, distributed resources, high-speed sensing and control, and other advanced metering technologies. Cybersecurity is one of the challenges of the smart grid and nuclear plant digital system. It affects the advanced metering infrastructure (AMI), for grid data communication and controls the information in real-time. The research article is emphasized solving the nuclear and smart grid hardware security issues with the integration of field programmable gate array (FPGA), and implementing the latest Time Authenticated Cryptographic Identity Transmission (TACIT) cryptographic algorithm in the chip. The cryptographic-based encryption and decryption approach can be used for a smart grid distribution system embedding with FPGA hardware. The chip design is carried in Xilinx ISE 14.7 and synthesized on Virtex-5 FPGA hardware. The state of the art of work is that the algorithm is implemented on FPGA hardware that provides the scalable design with different key sizes, and its integration enhances the grid hardware security and switching. It has been reported by similar state-of-the-art approaches, that the algorithm was limited in software, not implemented in a hardware chip. The main finding of the research work is that the design predicts the utilization of hardware parameters such as slices, LUTs, flip-flops, memory, input/output blocks, and timing information for Virtex-5 FPGA synthesis before the chip fabrication. The information is extracted for 8-bit to 128-bit key and grid data with initial parameters. TACIT security chip supports 400 MHz frequency for 128-bit key. The research work is an effort to provide the solution for the industries working towards embedded hardware security for the smart grid, power plants, and nuclear applications.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.05a
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pp.670-673
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2008
Optimized algorithms and numerical expressions which had been verified through C program simulation, should be analyzed again with HDL (hardware description language) such as Verilog, so that the verified ones could be modified to be applied directly to hardware implementation. The reason is that the characteristics of C programming language design is intrinsically different from the hardware design structure. The hardware IP verified doubly in view of hardware structure together with algorithmic verification, was implemented on the Altera Excalibur FPGA device equipped with ARM9 microprocessor core, to a real chip prototype, using Altera embedded system development tool kit. The implemented finite field calculation IPs can be used as library modules as Elliptic Curve Cryptography finite field operations which has more than 193 bit key length.
This paper has addressed the scheme to design single rate Rate Adaptive Shaper (srRAS) proposed in RFC2963. srRAS is the shaper used in conjugation with downstream single rate Three Color Marker (srTCM) described in RFC269. it is tail-drop First Input First Out (FIFO) queue that is drained at a variable rate. srTCM meters IP packet streams from srRAS and marks its packets to be either green, yellow, or red. This shaper has been proposed to use at the ingress of differentiated services networks providing AF PHB. And then srRAS can reduce the burstiness of the upstream traffic of srTCM. This paper addresses algorithm, architecture of srRAS, and the scheme to implement srRAS using Field-Programmable Gate Arrays (FPGA) and the related technology.
In this study, we analyze hardware implementation schemes of the ARS(Advanced Encryption Standard-128) algorithm that has recently been selected as the standard cypher algorithm by NIST(National Institute of Standards and Technology) . The implementation schemes include the basic architecture, loop unrolling, inner-round pipelining, outer-round pipelining and resource sharing of the S-box. We used MaxPlus2 9.64 for VHDL design and simulations and FLEX10KE-family FPGAs produced by Altera Corp. for implementations. According to the results, the four-stage inner-round pipelining scheme shows the best performance vs. cost ratio, whereas the loop unrolling scheme shows the worst.
Ha, Jeong-Woo;Lee, Mi-Jin;Hur, Yong-Won;Yoon, Mi-Kyung;Byon, Kun-Sik
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.06a
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pp.179-183
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2007
This paper is to implement a low power frequency Shift Keying(FSK) receiver using Xilinx System Generator. The receiver incorporates a 16 point Fast Fourier Transform(FFT) for symbol detection. The design units of the receiver are digital designs for better efficiency and reliability. The receiver functions on one bit data processing and supports data rates 10kbps. In addition CORDIC algorithm is used for avoiding complex multiplications while computing FFT, multiplication of twiddle factor is substituted by rotators. The design and simulation of the receiver is carried out in Simulink, then the simulink model is translated to a hardware model to implement FPGA using Xilinx System Generator and to verify performance.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.8
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pp.671-677
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2016
A Controller Area Network (CAN) is a serial communication protocol that is highly reliable and efficient in many aspects, such as wiring cost and space, system flexibility, and network maintenance. Therefore, it is chosen for the communication protocol between a single chip controller based on Field Programmable Gate Array (FPGA) and peripheral devices. In this paper, the design and implementation of CAN IP, which is written in VHSIC Hardware Description Language (VHDL), is presented. The implemented CAN IP is based on the CAN 2.0A specification. The CAN IP consists of three processes: clock generator, bit timing, and bit streaming. The clock generator process generates a time quantum clock. The bit timing process does synchronization, receives bits from the Rx port, and transmits bits to the Tx port. The bit streaming process generates a bit stream, which is made from a message received from a micro controller subsystem, receives a bit stream from the bit timing process, and handles errors depending on the state of the CAN node and CAN message fields. The implemented CAN IP is synthesized and downloaded into SmartFusion FPGA. Simulations using ModelSim and chip test results show that the implemented CAN IP conforms to the CAN 2.0A specification.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.5
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pp.1089-1094
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2013
In this study, we propose how th implement a MDDI(Mobile Display Digital Interface) protocol packet generation method in software. MDDI protocol is widely used in mobile display device. MDDI protocol packets are generated by software within micro processor. This method needs the minimum hardware configuration. In order to implementation of this method, we design a hardware platform with a high performance microprocessor and a FPGA. The packets generated by software within microprocessor are converted into LVDS signals, and transmitted by hardware within FPGA. This study suggests the benefits of the way how software can easily create a variety of packet. But, this proposed method takes more time in packet transmission compared to the traditional method. This weakness remains as a future challenge, which can be soon improved.
This article presents a security module based on a field programmable gate array (FPGA) to mitigate man-in-the-middle cyber attacks. Nowadays, the FPGA is considered to be the state of the art in nuclear power plants I&C systems due to its flexibility, reconfigurability, and maintainability of the FPGA technology; it also provides acceptable solutions for embedded computing applications that require cybersecurity. The proposed FPGA-based security module is developed to mitigate information-gathering attacks, which can be made by gaining physical access to the network, e.g., a man-in-the-middle attack, using a cryptographic process to ensure data confidentiality and integrity and prevent injecting malware or malicious data into the critical digital assets of a nuclear power plant data communication system. A model-based system engineering approach is applied. System requirements analysis and enhanced function flow block diagrams are created and simulated using CORE9 to compare the performance of the current and developed systems. Hardware description language code for encryption and serial communication is developed using Vivado Design Suite 2017.2 as a programming tool to run the system synthesis and implementation for performance simulation and design verification. Simple windows are developed using Java for physical testing and communication between a personal computer and the FPGA.
This paper presents the design and implementation results of a Raspberry-Pi-based embedded system with an FPGA accelerator that can detect and classify objects using an FMCW radar sensor for preventing door collision accidents in vehicles. The proposed system performs a radar sensor signal processing and a deep learning processing that classifies objects into bicycles, automobiles, and pedestrians. Since the CNN algorithm requires substantial computation and memory, it is not suitable for embedded systems. To address this, we implemented a lightweight deep learning model, BNN, optimized for embedded systems on an FPGA, and verified the results achieving a classification accuracy of 90.33% and an execution time of 20ms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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