【摘 要】
:
当今时代,以太网传输得到了迅猛的发展,传输流量日益增大,传输网络面临着巨大压力,同时,以太网传输对网络中时间同步的精度要求也越来越高。针对这一问题,本文结合IEEE1588v2协议,提出了消除时间戳抖动的有效方法:FIFO水线控制反压法和均匀包络速率刻画方法,实现了100G以太网PCS子层的功能和高精度时间同步,并对100G以太网物理编码子层(PCS)结构进行了优化,详细分析了物理编码子层中各个模
论文部分内容阅读
当今时代,以太网传输得到了迅猛的发展,传输流量日益增大,传输网络面临着巨大压力,同时,以太网传输对网络中时间同步的精度要求也越来越高。针对这一问题,本文结合IEEE1588v2协议,提出了消除时间戳抖动的有效方法:FIFO水线控制反压法和均匀包络速率刻画方法,实现了100G以太网PCS子层的功能和高精度时间同步,并对100G以太网物理编码子层(PCS)结构进行了优化,详细分析了物理编码子层中各个模块的功能及实现方法。本文主要的工作如下:(1)PCS层设计分为接收方和发送方两个方向,主要由64B/66B编解码、加解扰、对齐字插入与删除、位宽变换、01头搜索、AM锁定、通道纠偏与重排、精确时钟同步等模块构成。(2)精确时钟同步模块在传输链路中通过插入和提取时间戳,获取延时信息,再根据延时信息对主从时钟进行调整,从而实现时钟精确同步。(3)通过搭建UVM仿真平台对设计进行了仿真验证,给出了各个设计模块的仿真结果,对仿真结果进行了详细地分析。(4)实验收集了设计中的接收方和发送方的延时数据,对数据进行了分析。仿真结果表明,设计成功实现了PCS层的功能,提出的消除时间戳抖动的方法能够有效地消除时间戳抖动,时间戳抖动范围处于30 ns范围之内,达到了时钟精确同步的效果。
其他文献
深度学习算法在计算机视觉领域取得了巨大成功,但有研究指出深度学习模型很容易受到对抗样本的攻击从而做出错误的决策。这对深度学习的进一步发展提出了挑战,也促使研究者更多关注对抗样本攻击与深度学习安全之间的关系。目前主流的攻击算法有多种形式,可以根据不同情况下的深度学习模型进行针对攻击。主流的研究方向包括提高攻击成功率,降低对抗样本生成的资源开销以及贴近真实攻击场景的黑盒攻击。本文围绕对抗样本展开研究,
长距离的温度监测在工程实际场景中有着广泛的用途,在输气管线泄漏监测、高压输电线路以及电缆廊道等大范围、长距离场景中都需要对温度进行准确、快速且高空间密度的测量监控。近年来,在光纤传感领域,基于拉曼散射的分布式温度测量系统、基于布里渊散射的光时域分析仪以及基于光纤光栅的温度测量系统已经大量投入了实际使用,这些产品在传感距离上实现突破时往往很难兼顾测量精度和响应时间等其他指标,或者精度高响应快但是传感
随着我国经济高速发展,园区广泛建设,城市化、信息化、应用化逐渐融为一体,水平不断提高,“智慧城市”“智慧园区”理念深入人心。当前智慧园区监控水平还有待提高,存在如操作体验不强、监控系统单一、管理困难、维护成本高等问题,应把信息三维可视化、监控安防统一化、管理维护人性化有机地结合起来。本文基于三维虚拟地球引擎Cesium对园区内强弱电信息进行二三维可视化监控系统的设计与开发,有效提升了监控管理和信息
相位敏感型光时域反射计(Phase-sensitive Optical Time Domain Reflectometer,Φ-OTDR)是一种新型全分布式光纤传感技术,能够承受较高压力,并且检测范围很广,而由于光纤的特殊性,它还能够耐腐蚀,灵敏度也特别高,自然就成为了通信等各个领域研究发展的一种重要技术。相比于其他现有的光纤传感技术,Φ-OTDR的主要优势在于能够检测更加微弱的外界振动信息,更为
在享受时代和网络不断向前发展所带来的服务和技术的同时,也面临着网络发展时代变化带来的种种问题和挑战。僵尸网络就是其中较为突出的一种,可实施盗窃,入侵,远程操作肉鸡等多种攻击行为。能够通过网络流量,而不是后知后觉地监视受感染主机的方式,较早较快地通过网络流量来发现和识别僵尸网络是未来的一种必然选择。本文的主要工作如下:1.使用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)代
当今信息时代,面对海量的图像、文本、音视频等多种形式的信息,在进行处理时如何快速准确地获取到各类工作所需要的信息,从而提升工作效率,是当前信息领域的研究大方向。其中对文本数据的研究、即自然语言处理中,信息抽取以其对文本最基本要素信息等的处理,成为重点研究任务。信息抽取有三个子任务,分别为实体抽取、关系抽取和事件抽取。其中实体抽取和关系抽取是很多复杂自然语言处理任务的起始任务,其结果对下游任务影响很
近年来,城市中的安全隐患日益增多,各类灾害事故呈现出风险高,危害大的特点,安全隐患日益增多的主要原因是社会经济持续快速发展,城市规模不断扩大导致的人口大量聚集,因此社会公共安全需求日益增加。随着城市化进程的持续进行,城市高层、地下、商业综合体、地铁、隧道等建筑发展迅猛,导致公安消防局现役防灭火力量严重不足,消防官兵长期疲劳作战,火灾防控压力巨大。国务院《促进大数据发展行动刚要》(2015)指出要推
音频场景分类(Acoustic Scene Classification,ASC)是将音频与其录制场景对应起来的一种方法,是计算机听觉场景分析的重要课题之一。音频场景分类,主要是通过提取音频信号的特征,并将经过分析的特征分类到与之对应的场景。目前的音频场景分类系统主要由音频特征提取和分类器两部分组成,提取的音频特征主要包括梅尔频率倒谱系数和对数梅尔谱图,分类器主要包含循环神经网络,卷积神经网络以及
近年来,由于管道的老化、人为破坏、自然灾害等因素,油气管道泄漏事故频发,不仅对人民的生命财产安全构成一定威胁,还对环境造成污染,因此管道泄漏检测技术的研究具有重要意义。φ-OTDR(phase-sensitive optical time-domain reflectometer,相位敏感光时域反射计)分布式光纤振动传感系统具有可连续分布式测量、灵敏度高、测量距离远等优点,非常适合应用于油气管道的
传统的维汉机器翻译主要是利用维汉平行语料库,基于词对齐、短语对齐的流程,完成双语词典和语言模型的训练,并且实现最终的翻译。维吾尔语是少数民族语言,也属于词素变化较为丰富的黏着语言,现实中严格意义的维汉平行语料库相对匮乏。本文针对很难获取大量的维汉平行语料库以及现有维汉机器翻译模型并未充分利用维汉语言之间共通性的问题,主要进行了两个部分的研究工作。其一,本文利用时间、空间、主题三种维度从互联网上爬取