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Previous issue date: 2016-03-04 / Não recebi financiamento / The use of technology based on Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), a
reconfigurable technology, has become a frequent object of study. This technique is
feasible and a promising application in the development of embedded systems, however,
the difficulty in finding a flexible and efficient way to perform such an application is their
bigger problem. In this work, a virtual and reconfigurable architecture (AVR) in FPGA for
hardware applications is presented using a Genetic Programming Software on the
development of an optimal reconfiguration for this AVR, in order to build a hardware
capable of performing a given task in an embedded system. This proposal is a simple,
flexible and efficient way to achieve appropriate applications in embedded systems, when
compared to other reconfigurable hardware techniques. The representation of phenotype
of the proposed evolutionary system is based on a bi-dimensional network function
elements (EF). The GPLAB tool for MATLAB is used in Genetic Programming, and the
solution found by this procedure is converted into a memory mapping to represent the best
solution, where it is used to reconfigure the hardware. In the tests, GPLAB found results
for logic circuits in a few generations, and for image filters containing efficient solutions,
where there was little hardware occupation, especially memory, in the cases this has been
presented, with a reduced chromosome size, shows a proposal efficiency. / O uso da tecnologia baseada em Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), de forma
reconfigurável, para a solução de diversos problemas atuais, tem se tornado um frequente
objeto de estudo. Essa técnica é de aplicação viável e promissora na elaboração de
sistemas embarcados, porém, a dificuldade em encontrar uma forma flexível e eficiente de
realizar tal aplicação é o seu maior problema. Neste trabalho, é apresentada uma
arquitetura virtual e reconfigurável (AVR) em FPGA para aplicações em hardware,
utilizando um software de Programação Genética na elaboração de uma reconfiguração
ótima para esta AVR, de forma a construir um hardware capaz de efetuar uma determinada
tarefa em um sistema embarcado. Esta proposta é uma forma simples, flexível e eficiente
de realizar aplicações adequadas em sistemas embarcados, quando comparada a outras
técnicas de hardware reconfigurável. A representação do fenótipo no sistema evolutivo
proposto se baseia em uma rede de elementos de função (EF) bidimensional. A ferramenta
GPLAB, para MATLAB, é usada na Programação Genética, e a solução encontrada por
esta é convertida em um mapeamento de memória com o cromossomo da melhor solução,
onde este é usado para reconfigurar o hardware. Nos testes realizados, a GPLAB
encontrou resultados para circuitos lógicos em poucas gerações, e para filtros de imagem
encontrou soluções eficientes, onde ocorreu pouca ocupação de hardware, principalmente
da memória nos casos apresentados, apresentando um cromossomo de tamanho
reduzido, o que demonstra uma boa eficiência da proposta.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/8000 |
| Date | 04 March 2016 |
| Creators | Almeida, Manoel Aranda de |
| Contributors | Pedrino, Emerson Carlos |
| Publisher | Universidade Federal de São Carlos, Câmpus São Carlos, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, UFSCar |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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