【技术实现步骤摘要】
一种基于复数神经网络的辐射源识别系统
[0001]本专利技术属于无线电磁信号识别技术，具体涉及一种可重构的基于复数神经网络的辐射源识别的硬件部署技术。
技术介绍
[0002]辐射源识别是指根据截获的信号，对信号进行一定的处理提取特征，再根据特征和数据库进行比对，以此来对信号对应的辐射源的工作状态、用途等进行判断和预测。目前在电子通信对抗领域，辐射源识别技术作为关键基础技术之一，通过和干扰技术相配合，用来对敌方设备进行自动化侦察、干扰和识别；随着5G时代的到来和物联网技术的普及，民用领域的辐射源个体识别和监管显得尤为重要，尤其在频谱检测领域，辐射源识别技术作为智能频谱管控的关键技术之一，可以协助管理者打破现有的静态频谱分配方式，实现频谱管理的动态智能化。辐射源识别技术在最近几年来得到了突飞猛进的发展，其中随着深度学习的兴起，人们开始结合深度学习的方法来实现识别系统的快速搭建，辐射源识别技术逐渐成为一门新型的交叉学科。但由于个体辐射源的信号指纹细微特征更加微弱，更难以识别，设计和实现一种快速、高效、可靠灵活的辐射源识别硬件加速方
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于复数神经网络的辐射源识别系统，其特征在于，包括频数据采集模块、上位机控制模块和可重构复数网络模块；射频数据采集模块，用于接收射频信号得到射频数据并传送至上位机控制模块；上位机控制模块，用于对接收到的射频数据进行数据预处理与量化，以及对可重构复数网络模块进行参数配置；可重构复数网络模块用于，完成对辐射源的识别计算；包括微处理器ARM、可编程逻辑单元FPGA和存储器DRAM；FPGA包括一个参数配置寄存器、一个直接存储器访问DMA以及由一个可配置复数卷积IP核和一个可配置复数池化IP核组成的计算单元；采用时分复用的方式，通过在不同时间切片上在ARM控制下按照复数神经网络中的网络层次顺序运行可配置复数卷积IP核和可配置复数池化IP核来实现复数神经网络中的复数卷积层、复数池化层和全连接层的功能；DRAM用于缓存复数神经网络的权重参数和辐射源特征图以及FPGA的计算单元的临时运算结果；ARM用于控制FPGA的计算单元的运行，控制DRAM中的权重参数、辐射源特征图以及临时运算结果写入DMA，以及控制DMA中的临时运算结果写入DRAM；计算单元中的可配置复数卷积IP核或一个可配置复数池化IP核在运行时先从参数配置寄存器中读取配置参数完成本轮计算的配置，再从DMA中读取本轮计算需要用到的权重参数、辐射源特征图或临时运算结果完成计算，并将本次运算的临时运算结果通过DMA写入DRAM。2.如权利要求1所述系统，其特征在于，可配置复数池化IP核由并行的一个实部池化运算模块和一个虚部池化运算模块组成；实部池化运算模块和虚部池化运算模块中的运算电路相同，均由横向池化运算电路和纵向池化运算电路组成。3.如权利要求2所述系统，其特征在于，横向池化运算电路由一个寄存器组和与其相连的运算单元OP构成，用于得到特征图横向池化结果；纵向池化运算单元由多个级联的移位寄存器组和与之相连的OP构成，纵向池化运算单元的移位寄存器组用来缓存并更新来自横向池化的运算结果；横向池化运算电路执行3重嵌套循环，从外层到里层的循环变量分别为：最外层循环变量取值范围0至输入特征图通道总数，步长为1；第2层循环变量取值范围为0至输入特征图长度，步长为1；最外层循环变量取值范围0至输入特征图宽度；循环语句包括以下步骤：a1)读入一组并行度为K的数据，进入步骤a 2)；a 2)判断读入的数据是否为第一次横向池化的第一个数据，如是，则将数据缓存至移位寄存器组中，再进入步骤a 3)，否则，将移位寄存器组中的数据与读入的数据送入OP进行运算得到中间结果，再进入步骤a 3)；a 3)判断一次横向池化操作是否结束，如是，则将横向池化结果发送至纵向池化单元，否则，将中间结果缓存至移位寄存器组中；纵向池化运算电路执行3重嵌套循环，从外层到里层的循环变量分别为：最外层循环变量取值范围0至输入特征图通道总数，步长为1；第2层循环变量取值范围为0至输入特征图长度，步长为1；最外层循环变量取值范围0至输入特征图宽度；循环语句包括以下步骤：b1)从横向池化运算电路读入一组并行度为K的数据；
b2)判断读入的数据是否为...
【专利技术属性】
技术研发人员：马贤，邵怀宗，甘家彦，林静然，史白，利强，潘晔，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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