一种基于CNN的混叠光谱解调算法及FPGA实现

为了解决光纤布拉格光栅(FBG)传感网络的光谱信号混叠问题,基于现场可编程门阵列(FPGA)提出了一种利用卷积神经网络(CNN)模型的混叠光谱信号解调算法,并对其进行硬件实现与加速。通过对模型参数进行定点数量化,压缩网络模型的存储空间,提高FPGA中DSP资源的利用率;利用循环展开和数组重排等硬件优化方法,提高了系统实时性,确定了算法的并行计算方案。研究结果表明,在100 MHz的时钟下,测试集解调精度为1.19 pm,推理速度为每帧14.96μs,光谱解调速率为60 kHz,对于FBG混叠光谱信号解调具有较高的精度和速率。