FPGA-TDC的自由延迟单元计数法优化与短时交通流量预测模型

本文档主要探讨了一种创新的计数法设计，结合BP神经网络，旨在提升基于FPGA的短时交通流组合预测模型的精度，特别是关注皮秒级的分辨率。研究焦点在于"基于自由延迟单元的计数法"，这是一种在Xilinx FPGA芯片上实现的低延迟、高精度计数技术。 首先，设计者利用512个延迟路径构建的512通道结构，每个通道配备一个计数器。通道0采用36位格雷码计数器，其他通道使用2位计数器，因为通道1到511的输出与通道0的计数结果要么相同，要么差1，所以仅需少量位宽的计数器就能获取所需信息。这种方法的优势在于通过增大通道0的计数器位宽，可以轻松扩展测量范围，简化设计过程。 在τDC（Time-to-Digital Converter）应用中，精确的时钟管理至关重要。设计中采用全局时钟树策略，确保参考时钟信号在所有路径中的延迟最小化，以减小误差。Xilinx FPGA芯片内置的全同相时钟缓冲器和专用时钟驱动结构确保信号传输的高效性和稳定性，这对于皮秒级的精度来说尤为关键。 然而，尽管ASIC芯片在实现高分辨率τDC方面表现卓越，但由于成本高昂和较长的开发周期，FPGA成为更具吸引力的选择。论文针对FPGA上分辨率提升的挑战，对直接计数法进行了优化，引入了自由延迟单元的概念，可能是通过动态调整延迟时间来提高计数精度。通过集成神经网络技术，如BP神经网络，可能进一步增强了模型的预测性能，使得基于FPGA的τDC解决方案在实际应用中具有更高的竞争力。 这篇论文不仅深入研究了现有的τDC实现方法，还提出了基于自由延迟单元的创新计数策略，展示了在FPGA平台上实现皮秒级分辨率的可能性，为低成本、高灵活性的实时计时测量提供了新的设计思路。