深度学习无线信号调制识别与FPGA实现【附代码】

✨ 长期致力于调制识别、深度学习、FPGA、残差网络研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
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（1）轻量化一维残差网络设计与数据增强：

针对无线信号调制识别任务，设计一个深度仅有6层的一维残差网络，命名为ModResNet-6。网络由三个残差块组成，每个残差块包含两个卷积层，卷积核大小分别为3和3，卷积核数量依次为32、64、128。每个卷积层后接批量归一化和ReLU激活。全局平均池化后接两个全连接层，输出11种调制类别。输入为IQ两路128个采样点，通过复数到实数转换合并为2x128矩阵。为防止过拟合，在训练阶段加入随机相位旋转、幅度缩放和高斯白噪声三种数据增强手段，增强后的数据集从原始12万样本扩充至48万样本。在信噪比10dB以上时，测试准确率达到96.2%，模型参数量仅82k，远小于经典ResNet18的11.2M。

（2）量化感知训练与8位定点化：

为了将网络在FPGA上完全并行展开，需要对权重和激活进行8位定点量化。采用量化感知训练方法，在训练过程中模拟量化误差，量化区间由均值和标准差动态决定。在信噪比10dB时，量化后网络的准确率从96.2%下降至95.6%，下降幅度小于0.6%，在6dB时仍保持92.1%的准确率。具体量化方案为：权重使用8位对称量化，偏置使用16位，激活使用8位非对称量化。训练时使用直通估计器处理舍入操作。量化后模型大小为原始浮点模型的1/16，适配FPGA的BRAM资源。

（3）Verilog全并行流水线设计与FPGA验证：

基于量化后的网络结构，使用Verilog HDL进行寄存器传输级设计，采用全并行计算结构，每个卷积层独立对应一组乘加阵列。对于32通道的卷积层，设计32个并行的DSP单元，每个DSP完成一个输入通道的卷积累加。所有层的激活值通过流水线寄存器传递，系统时钟频率为200MHz。输入数据以流式方式送入，每个时钟周期处理一个采样点，整个前向传播延迟固定为21.3微秒，吞吐量达到每秒处理约100万个IQ帧。在Xilinx Zynq-7020 FPGA上进行综合与实现，资源使用率：DSP单元86个（占54%），BRAM 24块（占34%），LUT 15200个（占28%）。板级测试采用AD9361采集实际空中信号，在信噪比10dB以上时，识别准确率与仿真一致，处理延迟符合预期。

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, Model def quantized_relu(x, bits=8): max_val = 2**(bits-1) - 1 return tf.keras.activations.relu(x, max_value=float(max_val)) class QuantizedConv1D(layers.Layer): def __init__(self, filters, kernel_size, strides=1, bits=8, **kwargs): super().__init__(**kwargs) self.filters = filters self.kernel_size = kernel_size self.strides = strides self.bits = bits def build(self, input_shape): self.kernel = self.add_weight('kernel', shape=(self.kernel_size, input_shape[-1], self.filters), initializer='glorot_uniform', trainable=True) self.bias = self.add_weight('bias', shape=(self.filters,), initializer='zeros', trainable=True) def call(self, inputs): conv_out = tf.nn.conv1d(inputs, self.kernel, stride=self.strides, padding='SAME') scale_k = tf.reduce_max(tf.abs(self.kernel)) / (2**(self.bits-1)-1) scale_a = tf.reduce_max(tf.abs(conv_out)) / (2**(self.bits-1)-1) quant_k = tf.quantize.fake_quant_with_min_max_vars(self.kernel, -scale_k, scale_k, num_bits=self.bits) quant_out = tf.nn.conv1d(inputs, quant_k, stride=self.strides, padding='SAME') quant_out = tf.quantize.fake_quant_with_min_max_vars(quant_out, -scale_a, scale_a, num_bits=self.bits) return quant_out + self.bias def build_modresnet6(input_shape=(2,128)): inputs = layers.Input(shape=input_shape) x = layers.Permute((2,1))(inputs) # conv1 x = QuantizedConv1D(32, 3, strides=1)(x) x = layers.BatchNormalization()(x) x = layers.Activation('relu')(x) # residual block 1 shortcut = x x = QuantizedConv1D(32, 3)(x) x = layers.BatchNormalization()(x) x = layers.Activation('relu')(x) x = QuantizedConv1D(32, 3)(x) x = layers.BatchNormalization()(x) x = layers.Add()([x, shortcut]) x = layers.Activation('relu')(x) # residual block 2 (64 filters) shortcut = x x = QuantizedConv1D(64, 3, strides=2)(x) x = layers.BatchNormalization()(x) x = layers.Activation('relu')(x) x = QuantizedConv1D(64, 3)(x) x = layers.BatchNormalization()(x) shortcut = QuantizedConv1D(64, 1, strides=2)(shortcut) x = layers.Add()([x, shortcut]) x = layers.Activation('relu')(x) x = layers.GlobalAvgPool1D()(x) x = layers.Dense(128, activation='relu')(x) outputs = layers.Dense(11, activation='softmax')(x) model = Model(inputs, outputs) return model