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公开(公告)号：CN115034372B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202210576754.6
申请日：2022-05-25
Applicant: 复旦大学
IPC: G06N3/063 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/10 , G06F15/78
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，具体为一种用于DoA估计的TB‑Net硬件加速实现方法。本发明方法包含以下步骤：设计用于DoA估计的TB‑Net加速器的架构设计；设计数据流，编写能够将TB‑Net的权重和偏置重新排序的脚本；设计自定义简易指令集，将TB‑Net编写成指令程序；将TB‑Net的权重和偏置数据量化为16bits有符号整型数据；进行电路功能验证，软硬件结果对比。电路结构包括：指令译码模块、指令存储模块、全局数据缓存模块、数据传输网络、PE阵列和全局控制模块。本发明利用权重固定和脉冲阵列来增加数据复用次数，显著减少数据传输量，并可适应多种规模的一维卷积，以此来实现用于DoA的TB‑Net低功耗高速率的硬件加速器。
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公开(公告)号：CN114487988B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202111653969.5
申请日：2021-12-30
Applicant: 复旦大学
IPC: G01S3/14 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，具体为一种基于深度学习的到达角估计系统。本发明系统包括信号模型、数据预处理模块、双分支神经网络模型；信号模型用于对输入信号进行建模；数据预处理模块用于初步提取信号特征；双分支神经网络模型包括特征提取网络和并行预测网络，并行预测网络包括分类分支，回归分支和输出层；特征提取网络用于提取输入数据的深层特征，输出给分类分支和回归分支，分类分支给出DoA的大致范围即掩码，回归分支给出DoA相对网格点的误差，输出层结合两个分支的结果给出最终的DoA估计结果。仿真结果表明，与基于模型的深度学习方法和已有的深度学习方法相比，本发明在存在模型缺陷的情况下，能够达到更高的DoA估计精度，且大小仅为1.8MB。
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公开(公告)号：CN114499691B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202210003276.X
申请日：2022-01-05
Applicant: 复旦大学
IPC: H04B10/61
Abstract: 本发明属于相干光纤通信技术领域，具体为一种基于笛卡尔坐标与极坐标融合的低延迟相偏恢复电路。本发明采用VV4E算法实现CPR，相应的电路结构由相位去噪模块、相位校正模块、相位展开模块、坐标映射模块和相位乘法模块组成。其在笛卡尔坐标中执行计算，降低了计算复杂度；相位偏移通过六次旋转的CORDIC计算，并且相位展开分为滞后加法和相位计数，查找表用于存储三角系数以降低延迟。在Xilinx ZCU102 FPGA平台上评估本电路，时钟频率可达370MHz，处理29.6GBd QPSK信号的延迟为22周期，为最小值。本发明的实时电路可在满足现代远距离相干光通信对载波相位恢复的准确度、精度要求的前提下，提供非常小的CPR计算延迟。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115765881A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211269351.3
申请日：2022-10-18
Applicant: 复旦大学
IPC: H04B10/61
Abstract: 本发明属于微电子技术和相干光通信技术领域，具体为一种低延时高吞吐率的相偏恢复电路。本发明相偏恢复电路同时支持QPSK信号和16QAM信号的处理。电路结构包括相位旋转模块、多模式判决模块、部分误差模块、最终误差模块和相位输出模块。电路完全在笛卡尔坐标中执行计算，通过使用常系数乘法累加器和平方查找表避免普通乘法器的使用，减小电路规模，将误差信号计算分为部分误差和最终误差两部分以降低计算复杂度。相位恢复值的输出使用相邻时钟周期之间的数据来减少延迟和提高恢复精度。本发明在满足现代远距离相干光通信对载波相位恢复的准确度、精度要求的前提下，提供多格式支持和非常小的相位恢复计算延迟，并保持较小的电路规模。
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公开(公告)号：CN115034372A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210576754.6
申请日：2022-05-25
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，具体为一种用于DoA估计的TB‑Net硬件加速实现方法。本发明方法包含以下步骤：设计用于DoA估计的TB‑Net加速器的架构设计；设计数据流，编写能够将TB‑Net的权重和偏置重新排序的脚本；设计自定义简易指令集，将TB‑Net编写成指令程序；将TB‑Net的权重和偏置数据量化为16bits有符号整型数据；进行电路功能验证，软硬件结果对比。电路结构包括：指令译码模块、指令存储模块、全局数据缓存模块、数据传输网络、PE阵列和全局控制模块。本发明利用权重固定和脉冲阵列来增加数据复用次数，显著减少数据传输量，并可适应多种规模的一维卷积，以此来实现用于DoA的TB‑Net低功耗高速率的硬件加速器。
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公开(公告)号：CN114487988A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111653969.5
申请日：2021-12-30
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，具体为一种基于深度学习的到达角估计系统。本发明系统包括信号模型、数据预处理模块、双分支神经网络模型；信号模型用于对输入信号进行建模；数据预处理模块用于初步提取信号特征；双分支神经网络模型包括特征提取网络和并行预测网络，并行预测网络包括分类分支，回归分支和输出层；特征提取网络用于提取输入数据的深层特征，输出给分类分支和回归分支，分类分支给出DoA的大致范围即掩码，回归分支给出DoA相对网格点的误差，输出层结合两个分支的结果给出最终的DoA估计结果。仿真结果表明，与基于模型的深度学习方法和已有的深度学习方法相比，本发明在存在模型缺陷的情况下，能够达到更高的DoA估计精度，且大小仅为1.8MB。
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公开(公告)号：CN115422505A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210988284.4
申请日：2022-08-17
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F17/18
Abstract: 本发明属于相干光通信技术领域，具体为一种基于近似计算的偏振模色散自适应均衡器。本发明自适应均衡器为16路并行均衡器，每路采用9‑1均衡器结构；该并行均衡器中，采用参数共享方案，所有乘法器采用近似乘法器实现；本发明可以减少均衡器38.9％的参数，大幅度减少参数的规模，降低计算的复杂度；该乘法器能够在保证平均绝对误差损失仅为0.31的情况下，减少约44.6％的全加器数量；在保证计算精度损失很小的情况下，大幅度地降低面积和功耗；综合结果表明，与不动点结构相比，近似基均衡器的面积提高了27.86％，功率效率提高了37.88％。
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公开(公告)号：CN114499691A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210003276.X
申请日：2022-01-05
Applicant: 复旦大学
IPC: H04B10/61
Abstract: 本发明属于相干光纤通信技术领域，具体为一种基于笛卡尔坐标与极坐标融合的低延迟相偏恢复电路。本发明采用VV4E算法实现CPR，相应的电路结构由相位去噪模块、相位校正模块、相位展开模块、坐标映射模块和相位乘法模块组成。其在笛卡尔坐标中执行计算，降低了计算复杂度；相位偏移通过六次旋转的CORDIC计算，并且相位展开分为滞后加法和相位计数，查找表用于存储三角系数以降低延迟。在Xilinx ZCU102 FPGA平台上评估本电路，时钟频率可达370MHz，处理29.6GBd QPSK信号的延迟为22周期，为最小值。本发明的实时电路可在满足现代远距离相干光通信对载波相位恢复的准确度、精度要求的前提下，提供非常小的CPR计算延迟。
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