面向人工智能芯片的智能引擎处理方法和装置

    公开(公告)号:CN116468078A

    公开(公告)日:2023-07-21

    申请号:CN202310323951.1

    申请日:2023-03-29

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本申请涉及一种面向人工智能芯片的智能引擎处理方法和装置,应用于芯片中的智能引擎,所述智能引擎包括阵列排布的多个计算单元,所述方法包括:所述智能引擎中的目标计算单元接收配置更改指令,其中,所述目标计算单元为所述多个计算单元中的任一个;所述目标计算单元根据所述配置更改指令读取配置更改数据;所述目标计算单元基于所述配置更改数据对所述目标计算单元中预置的神经网络计算参数进行调整处理,并基于调整处理后的神经网络计算参数进行神经网络运算。本申请能够实现灵活调整参数。

    合成带宽雷达高分辨成像方法

    公开(公告)号:CN104360346B

    公开(公告)日:2017-07-28

    申请号:CN201410658926.X

    申请日:2014-11-18

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明公开了一种合成带宽雷达高分辨成像方法,包括以下步骤:合成带宽雷达发射N个脉冲;从第n个脉冲中获取接收信号,并获取复采样;从所有不同载频的信号采样中,选取能够正确获得采样的载频频点;从可用的复采样中,统计自相关并获取自相关的相关值;根据相关阵的阶数和自相关的相关值生成相关阵;将相关阵进行特征分解以生成多个特征值;对多个特征值进行排序并选择目标特征值和目标特征值对应的特征空间;据此提取散射点位置,然后获取散射点对应的散射点导引矢量;根据散射点位置及散射点对应的散射点导引矢量合成高分辨图像。本发明的方法能够较好地在缺失采样的情况下对目标区域进行高分辨成像,保证了干扰条件下的成像效果。

    合成带宽雷达高分辨成像方法

    公开(公告)号:CN104360346A

    公开(公告)日:2015-02-18

    申请号:CN201410658926.X

    申请日:2014-11-18

    Applicant: 清华大学

    CPC classification number: G01S13/89

    Abstract: 本发明公开了一种合成带宽雷达高分辨成像方法,包括以下步骤:合成带宽雷达发射N个脉冲;从第n个脉冲中获取接收信号,并获取复采样;从所有不同载频的信号采样中,选取能够正确获得采样的载频频点;从可用的复采样中,统计自相关并获取自相关的相关值;根据相关阵的阶数和自相关的相关值生成相关阵;将相关阵进行特征分解以生成多个特征值;对多个特征值进行排序并选择目标特征值和目标特征值对应的特征空间;据此提取散射点位置,然后获取散射点对应的散射点导引矢量;根据散射点位置及散射点对应的散射点导引矢量合成高分辨图像。本发明的方法能够较好地在缺失采样的情况下对目标区域进行高分辨成像,保证了干扰条件下的成像效果。

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