基于FPGA的一维卷积神经网络CNN的实现（一）

imccl 发布于2021-11-24 09:39 / 1810人阅读

摘要：说明通过识别加高斯白噪声的正弦波余弦波三角波较简单的实例来利用实现一维网络，主要是实现网络的搭建。也就是将下列数据传输至，识别出下面哪些是正弦波余弦波三角波，通过简单实例实践，在融会贯通，最终实现雷达辐射源调制方式识别。

理论建立与效果展示

环境：Vivado2019.2。
Part：xcku040-ffva1156-2-i，内嵌DSP个数 1920个，BRAM 600个也就是21.1Mb。

说明：通过识别加高斯白噪声的正弦波、余弦波、三角波较简单的实例来利用FPGA实现一维CNN网络，主要是实现CNN网络的搭建。
也就是将下列数据传输至FPGA，识别出下面哪些是正弦波、余弦波、三角波，通过简单实例实践，在融会贯通，最终实现雷达辐射源调制方式识别。

实现流程：
训练参数：通过pytorch对10000个训练集进行训练获得训练参数，反向计算不在FPGA中实现。
数据产生：Matlab产生1000个测试集。
数据传输：通过Pcie高速总线将数据传输到FPGA中进行识别。
实践效果：信噪比在 -20~5dB之间识别率100%。
数据长度：100。
CNN网络：第一层卷积：1个通道，6个卷积核，卷积核元素为5。
CNN网络：池化。
CNN网络：第二层卷积：6个通道，16个卷积核，卷积核元素为5。
CNN网络：池化。
CNN网络：第三层卷积：16个通道，16个卷积核，卷积核元素为5。
CNN网络：全连接。
CNN时效：100M时钟下，一条长度为100的数据识别耗时239个时钟周期，也就是2390ns=2.39us（因为综合实践太长了，还没实现最优，网络中有可以优化的地方，可以控制在200个时钟周期，也就是2us左右，也就是长度为100的数据的第一个数据到达FPGA到波形识别完成耗时为2us）。

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