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公开(公告)号：CN110569713A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910663189.5
申请日：2019-07-22
Applicant: 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Abstract: 本发明一种利用DMA控制器实现数据串并行二维传输的目标探测系统及方法，系统包括探测器、上位机、FPGA、记录仪和多核ARM处理器；探测器上电工作后，将实时探测得到的图像传输给多核ARM处理器；多核ARM处理器根据上位机发出的指令选择对应的图像预处理算法对接收到的图像进行预处理后，发送给FPGA；FPGA上挂载的深度学习IP核对接收到的预处理后的图像数据进行深度学习目标识别计算，计算结果通过多核ARM处理器反馈至记录仪和上位机。本发明可支持神经网络运算算法单元，具有强实时、易移植、可扩展等特点的软件架构体系。
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公开(公告)号：CN114327629B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202111682235.X
申请日：2021-12-28
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G06F9/30 , G06F7/501 , G06F7/523 , G06N3/0464 , G06N3/063
Abstract: 本发明涉及一种基于FPGA的二维多通道卷积硬件加速器，包括：控制单元、偏置缓存、权重缓存、输入特征缓存、卷积缓存、权重预读寄存器组、PE阵列、非线性单元、第二选通器和第三选通器；特征缓存连接PE阵列；权重缓存通过权重预读寄存器组连接PE阵列；偏置缓存与卷积缓存通过第三选通器连接PE阵列，PE阵列输出端通过第二选通器连接卷积缓存和非线性单元；输入特征缓存、偏置缓存和权重缓存加载数据；权重预读寄存器组对权重缓存进行预读寄存；PE阵列写入输入特征、预读寄存的权重数据，偏置数据或卷积中间结果进行卷积运算，将卷积中间结果写入卷积缓存，将卷积最终结果经非线性单元激活后输出。本发明实现对CNN中任意规模卷积层的高效计算。
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公开(公告)号：CN115936067A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211539305.0
申请日：2022-12-01
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Inventor： 谢宇嘉 , 王晓峰 , 李悦 , 周辉 , 赵雄波 , 张辉 , 吴松龄 , 李晓敏 , 杨钧宇 , 路坤峰 , 张隽 , 丛龙剑 , 盖一帆 , 李山山 , 吴敏 , 林玉野 , 靳蕊溪
IPC: G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本公开涉及一种具有ECA通道注意力机制的神经网络，所述神经网络包括ECA通道注意力装置，所述ECA通道注意力装置包括：第一层级量化单元，对所述所输入数据进行层级量化，将浮点数输入数据转化为定点数输入数据；在所述第一层级量化模块中，整个输入张量共用一个量化步长和量化零点；通道级量化单元，对所述激活层的输出进行层级量化，所述通道级量化模块对每一个通道都单独计算一个量化步长和量化零点；通道乘法加权模块，所述第一层级量化输出数据与所述通道级量化输出数据进行通道加权乘法计算。本公开通过将一维卷积层级的结果进行无损精度输出，将激活层模块沿通道方向进行量化，其他数据使用层级量化操作的方案解决模型精度下降的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110135561B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201910357020.7
申请日：2019-04-29
Applicant: 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Inventor： 张英 , 王世会 , 韦闽峰 , 王嘉贤 , 高晓颖 , 赵雄波 , 杨喆 , 郑文娟 , 陈伟 , 周辉 , 吴松龄 , 秦东辉 , 李毅 , 郭城 , 王婧 , 曹健 , 张兴 , 张继生 , 蔡燕斌 , 汪冬瑾 , 江存胜 , 刘建敬 , 赵一飞 , 戚红向 , 马征 , 赵星宇 , 孙德胜 , 杨俊峰 , 司文杰 , 黄如意 , 呼吁 , 王琦 , 陈红岩 , 周华 , 韩利军 , 杨广慧 , 冯丽 , 许琦 , 李悦 , 张辉 , 李晓东 , 李德强 , 野超
IPC: G06N3/04
Abstract: 一种实时在线飞行器AI神经网络系统，包括卷积定点滑动IP核、池化压缩量化IP核以及全连接压缩融合IP核。共i+1层，每个卷积定点滑动窗口IP核和池化压缩量化核结构相同。其中，传感器信号1为对于飞行器优先级最高的主惯导数据，它单独输入一个单元网络层在第二次卷积时需控制1至i+1层的输入。飞行器异构传感器数据，作为系统的输入；辨识结果作为系统的输出。卷积滑动窗口IP核，通过排除冗余数据的滑动窗快速实现数据特征的提取；池化压缩量化IP核，使用压缩量化技术，提高系统执行效率；全连接压缩融合IP核，经删减量化后压缩融合，输出满足飞行器实时飞行过程中对大量异构输入数据的高可靠性、低功耗智能集成处理需求。
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公开(公告)号：CN112039800A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010926716.X
申请日：2020-09-07
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: H04L12/851 , H04L1/00
Abstract: 本申请公开了一种遥测数据的发送方法及装置，用于摆脱硬件状态约束，实现不同遥测类型可配置，变长发送间隔的遥测数据发送。本申请公开的遥测数据的发送方法包括：配置初始化参数，进行系统初始化；确定遥测类型，并配置和注册所述遥测类型；确定待发送的数据，唤醒所述遥测类型的发送功能；使用所述遥测类型的发送功能发送所述待发送数据。本申请还提供了一种遥测数据的发送装置。
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公开(公告)号：CN110297423A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910447804.9
申请日：2019-05-27
Applicant: 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Inventor： 张英 , 王世会 , 赵雄波 , 郭波涛 , 李悦 , 呼吁 , 许琦 , 王琦 , 韩利军 , 杨广慧 , 陈伟 , 韦闽峰 , 宋鹏飞 , 王栋 , 成锐 , 张昕 , 周辉 , 秦东辉 , 汪冬瑾 , 江存胜 , 刘建敬 , 马征 , 赵星宇 , 孙德胜 , 杨俊峰 , 陈红岩 , 包亮 , 傅绍文 , 马力伟 , 王嘉贤 , 曹健 , 张兴
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种飞行器长期在轨多模智能集成系统，包括：传感器模块、控制模块和执行模块；其中，所述传感器模块用于向控所述制模块实时输入飞行器敏感的飞行数据，其中，该数据包括可供飞行器控制直接使用的具有历史相关性的多维结构化浮点数据和相对应的传感器模块的物理表征量；所述控制模块接收飞行器敏感的飞行数据，并根据飞行器敏感的飞行数据处理得到状态数据和动作数据，并将状态数据和动作数据传输给所述执行模块；所述执行模块根据状态数据和动作数据输出运行指令，实现飞行器控制。本发明通过对飞行器长期在轨多模式状态智能控制，可动态的采取相应措施，确保系统正常运行。
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公开(公告)号：CN110135561A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910357020.7
申请日：2019-04-29
Applicant: 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Inventor： 张英 , 王世会 , 韦闽峰 , 王嘉贤 , 高晓颖 , 赵雄波 , 杨喆 , 郑文娟 , 陈伟 , 周辉 , 吴松龄 , 秦东辉 , 李毅 , 郭城 , 王婧 , 曹健 , 张兴 , 张继生 , 蔡燕斌 , 汪冬瑾 , 江存胜 , 刘建敬 , 赵一飞 , 戚红向 , 马征 , 赵星宇 , 孙德胜 , 杨俊峰 , 司文杰 , 黄如意 , 呼吁 , 王琦 , 陈红岩 , 周华 , 韩利军 , 杨广慧 , 冯丽 , 许琦 , 李悦 , 张辉 , 李晓东 , 李德强 , 野超
IPC: G06N3/04
Abstract: 一种实时在线飞行器AI神经网络系统，包括卷积定点滑动IP核、池化压缩量化IP核以及全连接压缩融合IP核。共i+1层，每个卷积定点滑动窗口IP核和池化压缩量化核结构相同。其中，传感器信号1为对于飞行器优先级最高的主惯导数据，它单独输入一个单元网络层在第二次卷积时需控制1至i+1层的输入。飞行器异构传感器数据，作为系统的输入；辨识结果作为系统的输出。卷积滑动窗口IP核，通过排除冗余数据的滑动窗快速实现数据特征的提取；池化压缩量化IP核，使用压缩量化技术，提高系统执行效率；全连接压缩融合IP核，经删减量化后压缩融合，输出满足飞行器实时飞行过程中对大量异构输入数据的高可靠性、低功耗智能集成处理需求。
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公开(公告)号：CN105426260A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510725014.4
申请日：2015-10-30
Applicant: 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
IPC: G06F9/54
CPC classification number: G06F9/546
Abstract: 本发明公开了一种支持分布式系统的透明进程间通信系统及方法，所述系统包含多个通信节点，每个节点包括进程模块11和进程模块12、通信处理模块、链路发送服务模块、链路接收服务模块；所述方法包含唯一进程ID号设计、基于进程ID号的消息传递机制、消息传递路径快速路由、消息的快速传递，和基于“节点内部进程间通信+链路发送接收服务”的跨节点进程间通信机制。所述系统及方法高效地实现了进程间的消息传递，统一了节点内部进程间通信和跨节点进程间通信，实现了对分布式处理的支持。
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