[发明专利]基于FPGA的大型射电干涉阵列相关器的实现方法及装置有效
| 申请号： | 202010105288.4 | 申请日： | 2020-02-20 |
| 公开（公告）号： | CN111339484B | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 宋亚芳;蒿杰;舒琳;赵良田;范秋香;冯卉;胡文庆 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所;广东人工智能与先进计算研究院 |
| 主分类号： | G06F17/15 | 分类号： | G06F17/15 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩;尹文会 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于信号处理技术领域，具体涉及了一种基于FPGA的大型射电干涉阵列相关器的实现方法及装置，旨在解决现有基于CPU/GPU的相关器进行大型天线阵列的相关实时计算效率低、能源消耗大的问题。本发明包括：获取射电干涉阵列的数据通道数，并平均分组；分别通过相应的相关计算模块计算组数据自身以及数据组与其他数据组的全相关性，并在积分周期内进行累加，完成射电干涉阵列的全相关运算。本发明通过分组划分时分复用的方法，有效利用了FPGA资源，简化FPGA运算过程，功耗低、效率高、易扩展，适用于高度并行以及对实时性要求较高的系统运算过程，为大型射电干涉阵列的海量数据实时运算提供了高效率的解决方案。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 fpga 大型 射电 干涉 阵列 相关器 实现 方法 装置 | ||
【主权项】：
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- 邹存璐 - 东软集团股份有限公司
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- 本公开涉及一种超参数阈值范围确定方法、装置、存储介质及电子设备。方法包括：在基于第一训练数据集对模型进行的多次训练过程中，获取每次训练过程所使用的目标超参数值作为第一目标超参数值，以及获取每次训练后所得模型的评估指标值作为第一评估指标值；根据所述第一目标超参数值和所述第一评估指标值，确定目标超参数的阈值范围。由于目标超参数的阈值范围的确定参考了相应的评估指标，因此可以根据用户的不同需求选取合适的目标超参数阈值范围。这样，后续可以依据该目标超参数阈值范围进行超参数调优，缩小了反复调优尝试的范围，从而提升了超参数调优的效率、降低了人工成本，进而提升了人工智能模型训练的效率。
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