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上海航天（中英文） 2023年第1期40卷 35-43页

作者：武宏程黄家明张冰逸卫俊杰高子扬钮赛赛陈海宝空军装备部驻上海地区第一代表室上海200235 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240 上海航天控制技术研究所上海201109

红外目标识别系统成为航空航天、无人驾驶等军事和民用领域中一项至关重要的技术。红外目标识别算法是红外目标检测识别系统中的核心之一。传统红外目标识别技术往往依赖人为的特征选择,无法对复杂困难的红外目标实现高效、准确的识别... 详细信息

红外目标识别系统成为航空航天、无人驾驶等军事和民用领域中一项至关重要的技术。红外目标识别算法是红外目标检测识别系统中的核心之一。传统红外目标识别技术往往依赖人为的特征选择,无法对复杂困难的红外目标实现高效、准确的识别。本文提出了训练中反量化与通道级量化相结合的量化策略,有效减小量化误差对网络模型性能的影响。实验结果表明:本文提出的低比特量化算法在红外数据集上有着优异的表现。在硬件部署方面,本文提出了更加高效的卷积计算单元,提高了硬件资源的利用率,同时也达到了更高的峰值性能。最终,在PYNQ-Z2嵌入式现场可编程门阵列(FPGA)上进行验证,系统在150 MHz的时钟频率下达到了90.6 GOP/s的峰值吞吐率,其功耗为2.5 W。

关键词：红外目标识别卷积神经网络低比特量化可编程门阵列加速器高能效

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基于CNN的SAR目标识别FPGA加速器设计

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作者：李昕卓西安电子科技大学

学位级别：硕士

合成孔径雷达（SAR）目标识别即从包含背景杂波的干扰信息中提取有效目标特征,并对目标分类识别,该技术在军事打击和情报获取等领域有着广泛的应用。随着SAR图像分辨率的提升,目标识别难度逐渐增大,如何从海量SAR图像中快速、准确地对... 详细信息

合成孔径雷达（SAR）目标识别即从包含背景杂波的干扰信息中提取有效目标特征,并对目标分类识别,该技术在军事打击和情报获取等领域有着广泛的应用。随着SAR图像分辨率的提升,目标识别难度逐渐增大,如何从海量SAR图像中快速、准确地对目标分类识别,成为SAR研究领域的热点。近年来,卷积神经网络（CNN）因其出色的特征提取能力已被很多学者应用于SAR目标识别。然而,CNN网络复杂度的提升导致中央处理器（CPU）已很难完成大规模计算,实时进行目标识别更是难上加难;图形处理器（GPU）加速性能突出但功耗太大,不能满足工程应用;相比之下,现场可编程门阵列（FPGA）具有低功耗、高并行度和开发灵活等特点,被视为最具潜力的硬件加速平台。基于以上背景,本文主要研究基于CNN的SAR目标识别方法,并以FPGA作为硬件加速平台,设计面向SAR目标识别的CNN加速器。首先,针对SAR目标识别特定应用,为了提高识别准确率,对传统CNN网络进行改进,设计了一种基于全卷积神经网络的SAR目标识别方法;同时扩充运动和静止目标获取与识别（MSTAR）数据集,以避免网络过拟合现象的产生。通过网络可视化分析、准确率曲线、损失变化曲线和传统CNN网络的对比实验,验证本文方法的有效性。其次,针对SAR多目标识别问题,引入全卷积神经网络结构,对Faster-RCNN中的CNN特征提取器进行改进;为了解决SAR数据稀缺问题,对多目标数据集进行扩充,并制作VOC2007标准数据集对网络进行训练测试。通过分析在不同背景下多种类型目标的识别结果,验证本文方法的有效性。最后,针对CPU平台上SAR目标识别运行效率较低问题,根据改进CNN网络并行结构特点,以FPGA-ZYNQ UltraScale+MPSoC为硬件加速平台,采用Verilog/C语言联合设计与软硬件协同设计方法,完成加速器各模块设计。为了进一步提高加速器性能,本文通过以下几个方面进行优化设计:第一,以二维卷积运算单元为基础,设计并行度为16的卷积矢量运算单元,提高卷积模块的运算效率;第二,设计双倍速率同步动态随机存储器（DDR）缓存结构,以提高数据缓存效率;第三,使用C语言对Softmax分类器进行设计,提高分类精度,并提出四种优化方法实现最小延时。之后,分别从加速性能、识别效率、资源利用率及功耗方面分析FPGA加速器性能,并通过与其它加速方案对比,验证本文设计FPGA加速器的高效性。

关键词：合成孔径雷达目标识别卷积神经网络更快速区域卷积神经网络可编程门阵列加速器

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