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介紹了一種基于fpga的多路高速數據采集系統，該系統主要由信號調理電路、DDC112組成的A/D轉換電路、FIFO存儲器、FPGA等部分組成。該系統可以同步采集多路數據，極大地提高了系統的數據采集和傳輸速度。

1前言

今年，全國煤礦共發生瓦斯事故7起，死亡23人。這些事故其中一部分原因是由于瓦斯抽采不到位造成的。在井下，由于受環境、生產、溫度、地形、設備等影響，瓦斯數據不易準確地被采集，并實時傳輸到地上，從而影響了對井下瓦斯濃度的判斷。為了克服一般的數據采集電路中采集的信號種類固定、通道數少、不能實時傳輸、使用范圍小等缺點，本文設計了一種基于FPGA的多路高速數據采集系統，該系統主要由信號調理電路、A/D轉換電路、FIFO存儲器、FPGA等部分組成。使用FPGA對系統進行控制，使整個系統能夠實時地傳送大量的數據并存盤，極大地拓寬了該系統的使用范圍（皮代軍，張海勇等，基于FPGA的高速實時數據采集系統設計：現代電子技術，2009）。

2系統組成

該數據采集系統的原理框圖，如圖1所示；主要包括信號調理電路，DDC112組成的A/D轉換電路，FIFO存儲電路、FPGA時序控制電路，以及USB總線傳輸接口等部分組成。

2.1信號調理電路

信號調理電路主要由可編程增益放大電路和濾波電路組成。可編程增益放大電路主要將傳感器采集到的微弱信號數據進行比例放大，以保證數據采集的完整性。可編程增益放大器可采用PGA202/203。根據增益范圍的不同，采用級聯的方式，可實現1～8000等16種不同的放大倍數。該放大倍數完全能滿足數據采集的要求。濾波電路的作用是將放大后的信號，進行濾波，濾掉噪聲以及不在采集范圍內的信號，以保證數據采集的準確性。濾波電路可選用MAX262通用開關電容有源濾波器。該濾波器的特點是：配有濾波器設計軟件，可改善濾波特性，且帶有微處理器接口，方便與FPGA連接；對中心頻率和品質因數Q可獨立編程；中心頻率范圍為75kHz，滿足數據采集要求。

2.2A/D轉換電路

信號調理電路輸出的信號為模擬信號，如要進行存儲，必須轉換成數字信號，這就需要A/D轉換器。選用A/D轉換器要充分考慮其技術指標：如分辨率、轉換速率、量化誤差、偏移誤差、滿刻度誤差、線性度等。充分考慮了數據采集系統的需求，選用20位雙通道輸入、寬動態范圍的A/D轉換器DDC112。該A/D轉換器具有分辨率高、噪聲低、積分誤差和溫漂小等優點，且滿量程可編程，以適應不同強度的輸入信號，從而提高轉換精度，降低噪聲，+5V的工作電源更方便使用。從以上DDC112的性能指標可知，DDC112滿足多路高速、高精度的數據采集系統的要求。

2.3FIFO緩存器

由于本系統的采集通道多，采集到的數據必須進行預存儲后才能傳輸。該數據采集系統由硬件控制A/D轉換器，并通過VHDL設計自動向FIFO存儲器中存儲數據。具體數據采樣頻率由FPGA的輸出時鐘頻率決定。FIFO(FirstInputFirstOutput)即先進先出。先存入FIFO的數據先輸出，后存入FIFO的數據后輸出。FIFO存儲器是數據緩存作用，防止存儲時丟失數據，并且可對數據進行集中存儲，避免頻繁操作，減輕CPU負擔。FIFO存儲器很重要的一點是允許系統進行DMA操作，提高了數據的傳輸速度。隨著微電子技術的飛速發展，FIFO芯片容量越來越大，體積越來越小，價格越來越便宜。FIFO芯片以其靈活、方便、高效的特性，逐漸在高速數據采集系統中得到越來越廣泛的應用。

2.4FPGA時序控制電路

FPGA（FieldProgrammableGateArray）即現場可編程門陣列。它既解決了定制電路的不足，又克服了原有可編程器件門電路數有限的缺點。對于井下瓦斯數據采集系統，必須快速準確地進行采集。本系統要求1秒內須對數百個探測器做1440次采集,其數據量相當龐大，而且重建圖像必須獲得掃描的相對位置，因此整個數據采集過程需有嚴格的時序控制。該時序控制電路采用了Altera公司的第三代FPGA產品StratixIIGX系列，該器件含有4至20個低功耗收發器，每個都帶有經過優化的時鐘數據恢復電路，可在622Mbps至6.375Gbps數據速率范圍內實現優異的信號完整性。經過系統中的驗證，能夠可靠應用于有線/無線通信、計算機、網絡、軍事以及醫療等領域，而且該系列的高性能架構使得StratixIIGX器件成為高速背板接口、芯片之間和通信協議橋接應用的理想選擇。這也正是本文選擇該芯片的原因所在。從圖1所示的系統原理框圖中可以看出FPGA，主要分為三大功能區：時序控制信號產生部分；數據接收和整合部分和A/D控制部分（但果等，醫用CT增益可編程的多路高速數據采集系統設計：CT理論與應用研究：2005）。①時序信號產生部分該部分的作用主要是接收控制指令，并產生控制可編程增益放大器中的通道選擇寄存器的時序信號，以及負責A/D輸入信號的選通時序。②數據接收和整合部分是接收A/D轉換后的數據和可編程增益放大數據，將兩者按照時序的對應關系整合為一個字，并實時傳輸到系統的通訊系統中。③A/D控制部分根據可編程增益放大器中的通道選擇寄存器的選通信號產生控制包含環境中的可觀察變量。具體來說，智能體i的可觀察變量集合Oi分別為：O1={coin3,coin1,say1,say2,say3,pay1}O2={coin1,coin2,say1,say2,say3,pay2}O3={coin2,coin3,say1,say2,say3,pay3}智能體模塊的實例在系統模塊中生成，3個智能體模塊將同步執行。由于該協議是一步可達的，因此其狀態遷移關系比較簡單，只需規定每個變量的下一步狀態維持不變即可。最后來考慮需要驗證的協議規范。根據協議要求，可以描述出該協議需要滿足的時態知識規范。下面的公式表示保密家1需滿足的時態知識規范：¬pay1⇒X(K1(¬pay1∧¬pay2∧¬pay3)∨(K1(pay2∨pay3)∧¬K1(pay2)∧¬K1(pay3)))該公式表示：若是保密家1沒有支付，則在下一個時刻（當所有保密家都宣稱之后），他要么知道是國家安全局支付的，要么知道是其他保密家支付的，但無法確定具體是哪個人支付的。保密家2和3所需滿足的時態知識規范與此類似。

3實驗結果

本實驗使用的PC是奔騰2.4MHZ處理器，512M內存，操作系統為LinuxRedhat9.0。我們分別針對3、4、5個保密家的情況進行了驗證，并在同一臺機器上分別用MCMAS和MCK進行了實驗。由于MCMAS的建模過程非常復雜，因此沒有在MCMAS上針對5個智能體的情況進行驗證。而對于MCK，雖然為其建立了4個和5個保密家情況下的協議模型，但是運行過程中由于內存出錯而使得程序無法正常運行，這可能是因為MCK內在的缺陷導致了異常發生。由表1可以清晰地看到MCTK在執行時間上的顯著優勢。此外，相比于MCMAS，MCTK的建模過程更加容易（對于同一規模的問題，MCMAS的代碼數量是MCTK的十倍左右)；相比于MCK，MCTK的擴展性要大大超越前者，在保密家就餐協議中MCK只能對3個保密家的情況進行驗證，而MCTK可以擴展到4個、5個甚至更多個的情況。

4結束語

本文通過使用時態知識邏輯的模型檢測工具很好地實現了基于知識的安全協議的自動驗證。從實現過程不難看出，使用模型檢測時態知識邏輯的方法能自然地描述協議中的信息流，并且能對協議中的時態知識規范進行正確地驗證。同時，本文的工作為研究安全協議的匿名性提供了全新的思路，這也讓我們看到了模型檢測時態知識邏輯理論在安全協議領域的巨大應用潛力。然而，模型檢測時態知識邏輯的理論和工具目前還不能有效地用于密碼協議的驗證，今后可進一步開展這方面的研究，進而將本文介紹的方法拓展到密碼協議的驗證中去。

作者：吳居娟 單位：山東工業職業學院電氣工程系