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行業(yè)新聞

【貼片晶振】人工智能在無線電SDR系統(tǒng)中的應(yīng)用

發(fā)布日期:2019-12-02 點(diǎn)擊次數(shù):615

隨著無線協(xié)議變得越來越復(fù)雜,頻譜環(huán)境的競爭日益激烈,電子戰(zhàn)也越來越復(fù)雜。無線電所需的基帶處理程度也更加復(fù)雜和專業(yè)化。

在充滿威脅的復(fù)雜環(huán)境下,想要完全優(yōu)化射頻系統(tǒng)是不現(xiàn)實(shí)的。設(shè)計(jì)人員以前一直依賴簡化的封閉式模型,但是這些模型無法準(zhǔn)確捕捉到真實(shí)效果;而且對系統(tǒng)的優(yōu)化也非常零碎,僅能優(yōu)化單個組件,無法進(jìn)行完整的端到端優(yōu)化。

在過去幾年里,人工智能已經(jīng)取得了長足的進(jìn)步,尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)中的深度學(xué)習(xí)。為了解決眾多棘手問題,人類設(shè)計(jì)人員一直都在花費(fèi)大量精力研究手動式工程解決方案,而深度學(xué)習(xí)則直接將目標(biāo)對準(zhǔn)了針對特定問題的大型復(fù)雜數(shù)據(jù)集。

AI和無線電射頻

如要了解AI如何簡化RF系統(tǒng)設(shè)計(jì)的復(fù)雜性,就需要從大局上了解最近哪些技術(shù)進(jìn)步推動了AI系統(tǒng)的迅速普及。“AI”這個術(shù)語已經(jīng)使用了幾十年,從廣義上講,是指基于機(jī)器決策的問題解決方法。機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)屬于AI的一種,指使用數(shù)據(jù)對機(jī)器進(jìn)行訓(xùn)練,以解決特定問題。深度學(xué)習(xí)是一類具有“特征學(xué)習(xí)”能力的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),在這個過程中,由機(jī)器決定使用哪些方面的數(shù)據(jù)作為決策依據(jù),而不是由人類設(shè)計(jì)人員規(guī)定某些明顯的特征作為決策依據(jù)。

例如,設(shè)計(jì)人員以前都是根據(jù)多年的特征識別技術(shù)研究心得,手動編寫面部識別算法。而深度學(xué)習(xí)方法將包含人臉的圖像數(shù)據(jù)集與操作人員訓(xùn)練結(jié)合起來,可識別出人臉的位置。機(jī)器會學(xué)習(xí)識別人臉的構(gòu)成,不需要設(shè)計(jì)人員定義算法。

同樣,RF信號分類和頻譜感知算法也從深度學(xué)習(xí)方法中獲益匪淺。過去的自動調(diào)制分類(AMC)和頻譜監(jiān)測方法需要耗費(fèi)大量人力來進(jìn)行手動工程特征提?。üこ處焾F(tuán)隊(duì)通常需要花費(fèi)數(shù)月時間進(jìn)行設(shè)計(jì)和部署),而基于深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)通過幾小時的訓(xùn)練,就能識別新的信號類型。深度學(xué)習(xí)還允許端到端學(xué)習(xí),通過這種方式,一個模型可以同時學(xué)習(xí)編碼器和解碼器,從而構(gòu)成一個完整的收發(fā)系統(tǒng)。該模型不需要嘗試逐個優(yōu)化每個組件(例如,數(shù)模轉(zhuǎn)換器[DAC]、模數(shù)轉(zhuǎn)換器[ADC]、射頻轉(zhuǎn)換器、無線信道和接收器網(wǎng)絡(luò)),并將它們拼接在一起,而是將系統(tǒng)視為端到端函數(shù),學(xué)習(xí)從整體上優(yōu)化系統(tǒng)。

基于AI與深度學(xué)習(xí)的SDR硬件架構(gòu)

SDR將寬帶前端和功能強(qiáng)大的處理器相結(jié)合,為信號分析應(yīng)用提供了理想的平臺。人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以訓(xùn)練系統(tǒng),使系統(tǒng)檢測信號的速度遠(yuǎn)超手工編寫的算法。了解DeepSig如何將COTS SDR與人工智能和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合。

用于防御的COTS CR 系統(tǒng)通常包括兩種類型:

1. 部署在現(xiàn)場的緊湊型系統(tǒng),利用人工智能實(shí)時確定可作為行動依據(jù)的情報。這些系統(tǒng)采用FPGA和通用處理器(GPP),有時會額外配備緊湊型圖形處理單元(GPU)模塊。

2. 需要密集計(jì)算的模塊化可擴(kuò)展系統(tǒng),通常由與高端服務(wù)器相連的CR組成,具有功能強(qiáng)大的GPU,可進(jìn)行離線處理。這些系統(tǒng)經(jīng)常需要用到較大型的RF儀器,而且由于數(shù)據(jù)處理量增加,往往需要使用吞吐量更高的總線,例如PCIe。

對于低SWaP系統(tǒng)來說,F(xiàn)PGA硬件處理效率、低延遲性能以及GPP可編程性就非常關(guān)鍵。雖然對FPGA進(jìn)行編程可能會使開發(fā)變得復(fù)雜一些,但這是實(shí)時系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)低SWaP的關(guān)鍵。為此,NI和Ettus Research聯(lián)合開發(fā)了通用軟件無線電外設(shè)(USRP),為這些系統(tǒng)提供了緊湊的現(xiàn)成平臺。用戶可編程FPGA是USRP設(shè)備的固有組成部分,直接集成LabVIEW或開源軟件,例如芯片射頻網(wǎng)絡(luò)(RFNoC),可降低使用硬件描述語言對FPGA進(jìn)行編程的難度。

對于大型計(jì)算密集型系統(tǒng)而言,擁有可擴(kuò)展并且可以異構(gòu)利用同類最佳處理器的硬件架構(gòu)意義重大。這些架構(gòu)通常包括用于基帶處理的FPGA、用于控制的GPP以及用于AI處理的GPU。GPU既能夠處理大量數(shù)據(jù),同時也相對易于編程。GPU的缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)管道長,導(dǎo)致傳輸時間較長,不過這個問題只對需要超低延遲的系統(tǒng)有影響。當(dāng)然,這兩類系統(tǒng)中都有許多設(shè)備以犧牲性能為代價來降低功耗,在設(shè)計(jì)分析中應(yīng)該對此加以權(quán)衡。

AI

表1. 認(rèn)知無線電的處理器選項(xiàng)

舉例來說,美國國防高級研究計(jì)劃局(DARPA)頻譜協(xié)同挑戰(zhàn)賽(Spectrum Collaboration Challenge)中使用的Colosseum試驗(yàn)臺就是一個大型計(jì)算密集型系統(tǒng)。該系統(tǒng)包含128個帶有板載FPGA的雙通道USRP(Ettus X310)、帶有多個FPGA的ATCA-3671刀片服務(wù)器,以及基于GPU的高端服務(wù)器,其中ATCA-3671服務(wù)器主要用于數(shù)據(jù)聚合,GPU則可進(jìn)行強(qiáng)大的AI處理。

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圖1.DARPA Colosseum測試臺配備128個Ettus X310 USRP和NI ATCA-3671處理單元。

部署系統(tǒng)中的AI

如果使用經(jīng)過訓(xùn)練的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行信號檢測和分類,只需要幾毫秒的時間。與使用傳統(tǒng)方法的迭代和算法式信號搜索、檢測和分類相比,這種模式可將性能提高好幾個數(shù)量級。這些優(yōu)勢同時也有助于降低功耗和計(jì)算要求,訓(xùn)練模型的靈敏度通常至少是現(xiàn)有方法的兩倍。

美國的DeepSig是一家專門從事信號處理和無線電系統(tǒng)業(yè)務(wù)的初創(chuàng)公司。其OmniSIG傳感器軟件產(chǎn)品中使用了基于深度學(xué)習(xí)的商業(yè)化RF傳感技術(shù)。該產(chǎn)品可與NI和Ettus Research的USRP兼容。借助深度學(xué)習(xí)的自動特征學(xué)習(xí)功能,OmniSIG傳感器只需經(jīng)過幾秒鐘的信號捕獲和訓(xùn)練,就可以識別新的信號類型。

對于學(xué)習(xí)型通信系統(tǒng),包括便于直接在物理層進(jìn)行訓(xùn)練的端到端學(xué)習(xí),可使用DeepSig的OmniPHY軟件來學(xué)習(xí)如何在惡劣的信道條件和頻譜環(huán)境以及硬件性能有限的情況下優(yōu)化通信系統(tǒng)。其中包括非視距通信;抗干擾能力;激烈對抗環(huán)境中的多用戶系統(tǒng);和硬件失真效應(yīng)抑制。

AI

圖2.OmniSIG傳感器使用通用SDR對蜂窩頻段內(nèi)的信號進(jìn)行檢測和分類。

學(xué)習(xí)型通信系統(tǒng)的優(yōu)勢之一是可以針對不同任務(wù)輕松進(jìn)行優(yōu)化。比如有些用戶更關(guān)心吞吐量和延遲,而有些用戶可能會優(yōu)先考慮作戰(zhàn)信息鏈距離、功耗,甚至簽名和檢測或攔截概率。此外,在機(jī)器學(xué)習(xí)中,對作戰(zhàn)環(huán)境越了解,訓(xùn)練出的解決方案就越有效。

將基于深度學(xué)習(xí)的感測和有源無線電波形相結(jié)合,可實(shí)現(xiàn)全新的自適應(yīng)波形和電子戰(zhàn),從而能夠應(yīng)對當(dāng)今對抗激烈頻譜的環(huán)境。對于基于深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)訓(xùn)練而言,處理器性能十分重要,但是經(jīng)過訓(xùn)練后,該模型就可以很容易地部署到低SWaP嵌入式系統(tǒng)中,例如邊緣傳感器和戰(zhàn)術(shù)無線電。

為什么在信號分析系統(tǒng)中使用SDR?

SDR的核心元件是射頻前端和處理單元,因而非常適合原型和部署基于AI的信號分析系統(tǒng)。USRP的低SWaP使其非常適合通信情報部署,用于檢測低于6 GHz頻率的信號。

對于高頻率和計(jì)算密集型應(yīng)用,PXI平臺儀器可以擴(kuò)展至毫米波頻率,可處理的頻段最高可達(dá)Ka頻段,通過x8 PCIe鏈路提供更高的數(shù)據(jù)吞吐量,并采用包含多個Xilinx Virtex-7 FPGA的ATCA模塊進(jìn)行海量數(shù)據(jù)處理。

如果要檢測可能采用擴(kuò)頻或跳頻技術(shù)且頻率未知的不良信號,就需要采用寬帶接收機(jī)。COTS SDR集成了最新的寬帶ADC和DAC來解決這一問題。另外,您可以組成多通道系統(tǒng),通過將接收器信道調(diào)諧到相鄰頻段來擴(kuò)展有效帶寬,或者通過共享本地振蕩器來實(shí)現(xiàn)通道間的相位一致性。這樣不僅能夠檢測和識別信號,還能對信號進(jìn)行測向和定位。

NI和Ettus Research USRP采用異構(gòu)架構(gòu)來處理SDR和主機(jī)PC上的信號。由于認(rèn)知系統(tǒng)需要生成輸出信號來響應(yīng)頻譜感測或接收到的信號,SDR上的板載內(nèi)聯(lián)處理功能就顯得非常重要。FPGA板載處理可以提供很多好處,例如,通過傳輸或僅存儲感興趣的信號,來降低延遲(與主機(jī)雙向傳輸所有數(shù)據(jù)相比)和減少數(shù)據(jù)鏈路或總線上的數(shù)據(jù)。

惡劣的電磁環(huán)境要求信號分析系統(tǒng)能夠檢測未知信號并快速適應(yīng)新的威脅。具有深度學(xué)習(xí)能力的算法可以接受訓(xùn)練以識別新信號,同時縮短開發(fā)時間。而且,SDR架構(gòu)具有低SWaP、實(shí)時處理能力、寬帶前端和靈活編程等優(yōu)點(diǎn),無疑是部署基于AI的信號分析系統(tǒng)的理想之選。

深圳市晶友嘉電子有限公司在頻率器件行業(yè)已發(fā)展超過14年, 具備國際標(biāo)準(zhǔn)體系ISO9001、ISO14001等認(rèn)證, 在深圳建有生產(chǎn)基地,能快速化響應(yīng)市場需求,供應(yīng)性能穩(wěn)定和高性價比的貼片和插件晶振;
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