公开(公告)号：CN114978196B

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202210469859.1

申请日：2022-04-30

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 赵延龙 ,  尹振东 ,  吴芝路 ,  范浩天 ,  李大森

IPC: H03M13/13

Abstract: 一种多核极化码快速串行抵消列表译码方法，涉及极化码译码技术领域，用以解决现有的多核极化码串行抵消列表译码算法的高延迟问题。本发明的技术要点包括：对于由F2核矩阵和F3核矩阵组成的多核极化码，利用串行抵消列表译码算法进行译码，在对完全多叉树结构的深度优先遍历过程中，针对核矩阵为F2或F3的节点，提供递归计算各条路径的似然值和码字序列的不同公式；针对特殊外码Rate‑1和Rate‑0的节点，提供另外的更新流程，包括码字序列的计算和路径度量的更新计算。本发明丰富了极化码的码长应用范围，降低了对应的译码延迟。

公开(公告)号：CN114978196A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210469859.1

申请日：2022-04-30

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 赵延龙 ,  尹振东 ,  吴芝路 ,  范浩天 ,  李大森

IPC: H03M13/13

Abstract: 一种多核极化码快速串行抵消列表译码方法，涉及极化码译码技术领域，用以解决现有的多核极化码串行抵消列表译码算法的高延迟问题。本发明的技术要点包括：对于由F2核矩阵和F3核矩阵组成的多核极化码，利用串行抵消列表译码算法进行译码，在对完全多叉树结构的深度优先遍历过程中，针对核矩阵为F2或F3的节点，提供递归计算各条路径的似然值和码字序列的不同公式；针对特殊外码Rate‑1和Rate‑0的节点，提供另外的更新流程，包括码字序列的计算和路径度量的更新计算。本发明丰富了极化码的码长应用范围，降低了对应的译码延迟。

公开(公告)号：CN114898108A

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN202210321733.X

申请日：2022-03-30

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 赵延龙 ,  尹振东 ,  吴芝路 ,  范浩天 ,  李大森

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于FPGA的CNN模型轻量化方法、一种目标检测方法及系统，涉及目标检测技术领域，用以解决现有基于FPGA的CNN模型在目标检测中能量效率较低导致不能满足低功耗、低延时计算需求的问题。本发明的技术要点包括：对SqueezeNet网络模型的卷积层进行定点化，定点化是指对计算和内存存储中的浮点数进行定点表示和运算，包括对输入特征图的定点化、对卷积层参数的定点化和对卷积层激活函数的定点化，其中，输入特征图和卷积层参数均为单精度浮点数；进而还提供一种包含上述SqueezeNet网络模型的目标检测方法及系统。本发明降低了检测网络的计算复杂度，适用于特定场景下的边缘计算平台，提升了检测模型的能量使用效率。

公开(公告)号：CN114898108B

公开(公告)日：2023-01-06

申请号：CN202210321733.X

申请日：2022-03-30

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 赵延龙 ,  尹振东 ,  吴芝路 ,  范浩天 ,  李大森

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于FPGA的CNN模型轻量化方法、一种目标检测方法及系统，涉及目标检测技术领域，用以解决现有基于FPGA的CNN模型在目标检测中能量效率较低导致不能满足低功耗、低延时计算需求的问题。本发明的技术要点包括：对SqueezeNet网络模型的卷积层进行定点化，定点化是指对计算和内存存储中的浮点数进行定点表示和运算，包括对输入特征图的定点化、对卷积层参数的定点化和对卷积层激活函数的定点化，其中，输入特征图和卷积层参数均为单精度浮点数；进而还提供一种包含上述SqueezeNet网络模型的目标检测方法及系统。本发明降低了检测网络的计算复杂度，适用于特定场景下的边缘计算平台，提升了检测模型的能量使用效率。