隨著各類通信技術(shù)的成熟以及通信成本的下沉,物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)近年發(fā)展迅猛,201 7年全球設(shè)備接入量高達84億臺,首次超過人口數(shù)量。根據(jù)Gartner預(yù)計,到2020年物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備接入總量將高達200億。接入設(shè)備的爆發(fā)和接入需求的不斷提升為數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理帶來了新的挑戰(zhàn),如網(wǎng)絡(luò)負載的飛速增長、服務(wù)端計算量的指數(shù)式上升以及功耗消耗。本論文圍繞前兩個問題展開,旨在設(shè)計一個網(wǎng)關(guān)系統(tǒng),完成各類不同協(xié)議邊緣節(jié)點的融合、消息匯總上報以及如何在有限資源下將邊緣計算融入網(wǎng)關(guān)中。本文將以網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)設(shè)計為核心,以邊緣計算(在本文中特指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型移植和優(yōu)化)為重點展開。網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)包含感知前端硬件適配層,如溫度、濕度、距離等各類信號消息以及圖像、語音等媒體信息采集,各類協(xié)議接入層如WIFI、LoRa、ZigBee等,消息處理層,日志層,有限資源下的CNN網(wǎng)絡(luò)加速層、MQTT消息上報/訂閱層、HTTP圖像等多媒體信息上傳和下載以及MQTT消息發(fā)布訂閱層,完成了各類消息的匯總分析以及上報和報警等能力。在此網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)基礎(chǔ)上,本文將聚焦于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解析、量化和量化優(yōu)化以及模型轉(zhuǎn)換,主要完成了基于Tensorflow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的移植設(shè)計、并提出量化優(yōu)化方法、完成有限資源下的邊緣人臉檢測,并上報到服務(wù)端,從而完成視頻結(jié)構(gòu)化幀數(shù)據(jù)的提取。特別地,本文針對模型編譯中的量化過程,提出了分段線性量化方法,實現(xiàn)模型的量化優(yōu)化,給出優(yōu)化算法和測試結(jié)果。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.44;TN929.5
【部分圖文】：

圖２－１所不

它是一種大時寬寬增益積信號，有很高的信號處理增益，具有非常強的抗多徑干擾??和抗多普勒效應(yīng)。在ＣＳＳ－ＢＯＫ調(diào)制中，通常采用上調(diào)頻率作為其比特１，采用下調(diào)頻??率作為比特〇，其調(diào)制示意圖如圖２－３所示。??Ｕｐ－Ｒａｔｅ?＜?｛＇５?Ｔｉｌｌ、＾??＜?輸入碼元???Ｄｏｗｎ－Ｒａｔｅ?＜?糾７己（｜??圖２－３?Ｃｈｉｒｐ柘頻調(diào)制示意圖??對于任意一個Ｃｈｉｒｐ信號，將其做分數(shù)階傅里葉變換，都能找到一個最優(yōu)的階次ｐ??使它在分數(shù)階傅里葉域上實現(xiàn)能量聚集，出現(xiàn)最大峰俏，艽丨４相關(guān)特性非常強，而噪盧??以及多徑干擾的丨＇丨相關(guān)特性較弱，很難洱分數(shù)階傅Ｍ葉變換上行程能最聚集。另外＋?Ｍ??的調(diào)制頻率ｋ的Ｃｈｉｒｐ信號，其在分數(shù)階傅里葉域上聚集的峰值各不相同，這就可以通??過Ｃｈｉｒｐ拓頻調(diào)制將ｋ與ｐ進行一一映射，這樣我們就可以實現(xiàn)Ｃｈｉｒｐ拓頻信號的解調(diào)??了。下式２－１是Ｃｈｉｒｐ倍號的時域表示１＿。??Ｘ（ｔ）?＝?／ｌｃｏｓ（＾＞?＋?２ｎｆ〇ｔ?＋?ｎｋｔ２）?（２－１）??２．１．１．２?ＬｏＲａ特點及優(yōu)勢介紹??ＬｏＲａ技術(shù)構(gòu)迚于代統(tǒng)的Ｃｈｉｒｐ拓頻編碼之ｋ，能極大的拓展迎訊距島，且Ｃｈｉｒｐ拓??頻技術(shù)已經(jīng)在軍事應(yīng)用中實踐長達數(shù)十年，己經(jīng)非常成熟，傳輸距離遠，抗干擾性能強??足其獨有的優(yōu)勢

?４?５??圖２－２?Ｃｈｉｒｐ拓頻通信波形圖??它是一種大時寬寬增益積信號，有很高的信號處理增益，具有非常強的抗多徑干擾??和抗多普勒效應(yīng)。在ＣＳＳ－ＢＯＫ調(diào)制中，通常采用上調(diào)頻率作為其比特１，采用下調(diào)頻??率作為比特〇，其調(diào)制示意圖如圖２－３所示。??Ｕｐ－Ｒａｔｅ?＜?｛＇５?Ｔｉｌｌ、＾??＜?輸入碼元???Ｄｏｗｎ－Ｒａｔｅ?＜?糾７己（｜??圖２－３?Ｃｈｉｒｐ柘頻調(diào)制示意圖??對于任意一個Ｃｈｉｒｐ信號，將其做分數(shù)階傅里葉變換，都能找到一個最優(yōu)的階次ｐ??使它在分數(shù)階傅里葉域上實現(xiàn)能量聚集，出現(xiàn)最大峰俏，艽丨４相關(guān)特性非常強，而噪盧??以及多徑干擾的丨＇丨相關(guān)特性較弱，很難洱分數(shù)階傅Ｍ葉變換上行程能最聚集。另外＋?Ｍ??的調(diào)制頻率ｋ的Ｃｈｉｒｐ信號，其在分數(shù)階傅里葉域上聚集的峰值各不相同，這就可以通??過Ｃｈｉｒｐ拓頻調(diào)制將ｋ與ｐ進行一一映射
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本文編號：2876417