超窄帶技術(shù)可以高效利用稀缺的頻譜資源,而實(shí)現(xiàn)超窄帶技術(shù)的關(guān)鍵在于接收機(jī)解調(diào)方案的選擇。近年來基于深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解調(diào)判決器,即使在存在嚴(yán)重的碼間干擾的情況下,實(shí)驗(yàn)仿真條件下仍取得了不錯(cuò)的性能。但目前大多數(shù)研究主要集中于通過實(shí)驗(yàn)仿真來探索不同的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)深度對(duì)解調(diào)性能的影響,而很少考慮網(wǎng)絡(luò)在硬件上的實(shí)際性能和解調(diào)速度。鑒于此,本文創(chuàng)新性地構(gòu)建了將用于MPPSK信號(hào)解調(diào)器的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速移植到FPGA平臺(tái)的完整工具鏈,在限定的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模下,能夠?qū)崿F(xiàn)在給定網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的情況下,將網(wǎng)絡(luò)快速部署到給定的FPGA硬件平臺(tái)上,評(píng)估硬件解調(diào)性能和解調(diào)速度。同時(shí)探索了不同的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、計(jì)算精度、激活函數(shù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理等對(duì)解調(diào)性能和硬件加速性能的影響,力求在解調(diào)速度和解調(diào)性能之間找到一個(gè)較好的平衡點(diǎn),從硬件實(shí)現(xiàn)的角度對(duì)構(gòu)建用于信號(hào)解調(diào)判決的高效網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)給出一些指導(dǎo)和建議,本文大致可以分為兩個(gè)主要部分:第一部分首先簡(jiǎn)要介紹了EBPSK調(diào)制技術(shù)及調(diào)制信號(hào)的功率譜,之后詳細(xì)介紹了MPPSK調(diào)制技術(shù),并分析了調(diào)制信號(hào)的時(shí)頻特性及調(diào)制參數(shù)對(duì)信號(hào)功率譜的影響,最后介紹了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MPPSK信號(hào)解調(diào)... 

【文章來源】：東南大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

modelsim硬件仿真得到的4PPSK調(diào)制信號(hào)輸出波形

使得人類能夠看，聽，移動(dòng)，交流，記憶，分析，理解，甚至能夠做夢(mèng)[69]。圖 3-1 給出了一個(gè)生物神經(jīng)元和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中對(duì)應(yīng)的部分�！苰w0w2w1x0x1x2圖 3-1 生物神經(jīng)元和人工神經(jīng)元類比圖 3-2 給出了一個(gè)典型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖，該網(wǎng)絡(luò)共有 4 層，包括輸入輸出層和 2 個(gè)隱藏層，其中輸入層有有 3 個(gè)神經(jīng)元，輸出層有 5 個(gè)神經(jīng)元，2 個(gè)隱藏層分別包含 6 和 5 個(gè)神經(jīng)元。輸入層輸出層隱藏層單個(gè)神經(jīng)元圖 3-2 一個(gè)典型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

ANN 通過將很多神經(jīng)元連接在一起構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)，通常神經(jīng)元以有向無環(huán)圖（Direct Acyclic GrapAG）的形式進(jìn)行組織構(gòu)成一個(gè)前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1。更進(jìn)一步，神經(jīng)元將被分組，形成多個(gè)層，只有層的神經(jīng)元才存在連接，圖3-2給出的一個(gè)ANN的例子，該網(wǎng)絡(luò)共有4層，包括輸入輸出層和全連接層，輸出包含 5 個(gè)神經(jīng)元。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3298854