【摘 要】
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软件无线电（SDR）的发展带来了更灵活,可扩展的无线通信解决方案,在民用军用领域得到广泛应用。近年来人工智能的迅速发展与无线电频段紧张、通信环境更加复杂等问题的突出,智能无线电技术逐渐成为研究热点,在功耗,体积等受限的场合,小型智能化的软件无线电设备开始受到重视,特别是高集成度嵌入式片上系统ZYNQ的出现,为小型智能化软件无线电应用提供了新的解决方案。本文详细描述了软件无线电平台在不降低通用性,实
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软件无线电（SDR）的发展带来了更灵活,可扩展的无线通信解决方案,在民用军用领域得到广泛应用。近年来人工智能的迅速发展与无线电频段紧张、通信环境更加复杂等问题的突出,智能无线电技术逐渐成为研究热点,在功耗,体积等受限的场合,小型智能化的软件无线电设备开始受到重视,特别是高集成度嵌入式片上系统ZYNQ的出现,为小型智能化软件无线电应用提供了新的解决方案。本文详细描述了软件无线电平台在不降低通用性,实时性的情况下进行智能化,小型化的设计方法,提出了一种高速智能信号处理架构的小型化设计方案,主要基于高性能ZYNQ（ARM+FPGA）芯片,依托软件无线电思想,对关键支撑模块进行了分解,深入研究了高速采集与多速率变换、高速传输接口、深度学习加速器的软硬件协同设计与实现,并设计了完善的实验进行平台验证。首先,对设计平台涉及到的基础知识如高速采集传输,深度学习硬件加速等进行简要阐述,为平台设计实现打下理论基础。其次,针对目前小型软件无线电平台采样速率不高,传输速率有限等问题,平台采用高速采样AD/DA与高速传输接口,设计了完善的软硬件驱动尽可能满足更高信号带宽,使射频宽开化。在FPGA上设计了JESD204B传输模块保证采样数据高速稳定传输,设计了多速率变换模块与Aurora传输模块以满足各种信号处理任务的后级传输带宽需求。再次,近几年深度学习在传统信号处理方面已进行了很多理论验证,但是市场上并未出现可重构,灵活,可扩展的能够满足软件无线电领域需求的深度学习处理器。针对这一需求,平台设计考虑部署较消耗计算资源的深度学习应用,在平台内FPGA中引入可重构深度学习加速器（DPU）以满足信号的实时智能处理任务,并配套上层Linux驱动与编译工具方便部署自定义深度学习模型。从次,针对平台对易用性的需求,在ARM端移植开源操作系统Linux,并实现各种与硬件相对应的Linux驱动,Linux的灵活性与易用性极大地方便了软件无线电应用的开发与移植。最后,在平台上部署了基于深度学习的调制信号识别的应用来进行平台功能验证,识别模型在PC端训练,训练后的模型经过压缩,部署至平台后识别准确率达90.02%,相比部署前仅损失2%左右,性能功耗比相比PC端GPU提高2.7倍。同时设计了一对基于DPSK调制的通信收发机对平台高速传输接口,AD/DA采集模块与多速率变换模块进行了实际测试,传输带宽最高达12.5Gbps,平台性能满足项目要求。平台可以通过Linux快速移植新的驱动与算法从而迁移到不同的信号处理场合,符合软件无线电的灵活,可扩展的思想。
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