基于FPGA的特征子空間目標識別法的關鍵技術研究的中期報告

基于FPGA的特征子空間目標識別法的關鍵技術研究的中期報告中期報告一、研究背景在實際應用中，目標識別一般從兩個方面入手：特征提取和分類識別。特征提取主要是從原始數(shù)據(jù)中提取出各種有效的特征信息，其中，對于特別具有時序性的信號處理領域，子空間方法因其具有泛化性和信息選擇性等特點受到廣泛關注并得到了很多的研究。分類識別是基于提取出來的特征對不同的目標進行分類識別，常見的方法有支持向量機、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、高斯混合模型等。FPGA（FieldProgrammableGateArray）是一種可編程邏輯設備，具有并行性、可重構性、靈活性等特點，因此在信號處理領域得到廣泛應用。FPGA在實現(xiàn)特征提取和分類識別過程中，如何充分利用其硬件并行計算優(yōu)勢，是值得探討的問題。同時，設計出高效的物理架構支持更復雜的算法和更大數(shù)據(jù)集的處理，也是需要考慮的問題。針對以上問題，本研究以子空間方法為基礎，利用FPGA的高速性能，設計了一種基于FPGA的特征子空間目標識別方法，并重點研究了其中的若干關鍵技術。二、研究內容（一）基于子空間方法的特征提取子空間方法是一種線性降維技術，常用的方法有PCA（PrincipalComponentAnalysis）和LDA（LinearDiscriminantAnalysis）等。PCA是一種無監(jiān)督學習的降維方法，LDA是一種有監(jiān)督學習的降維方法，兩者都可以用于信號特征提取。本文中，我們采用了PCA算法來進行特征提取。PCA算法的流程如下：首先，將訓練數(shù)據(jù)轉換為一個矩陣，按行排列，每一行為一個樣本。然后，對矩陣進行中心化處理，即每一維度的數(shù)據(jù)減去該維度數(shù)據(jù)的均值。接著，對中心化后的矩陣進行協(xié)方差矩陣的計算。最后，對協(xié)方差矩陣進行特征值分解，求取前k個最大的特征值所對應的特征向量，即為降維后的k個最重要的特征向量。在實現(xiàn)過程中，我們對PCA算法進行了優(yōu)化，采用了基于分塊矩陣計算的并行計算方法，通過將大矩陣分解成多個小矩陣進行并行計算，提高了特征值分解的計算效率。（二）基于支持向量機的目標分類支持向量機是一種經(jīng)典的分類算法，具有良好的分類性能和泛化性能。本研究中，我們采用了基于支持向量機的分類方法進行目標分類。支持向量機的基本思想是將原始數(shù)據(jù)映射到高維空間中，使不同類別的數(shù)據(jù)在高維空間中線性可分，然后通過尋找最優(yōu)決策邊界來進行分類。在實現(xiàn)過程中，我們采用了LIBSVM庫來進行支持向量機的訓練和分類。（三）設計基于FPGA的硬件架構在實現(xiàn)基于FPGA的特征子空間目標識別算法時，我們設計了硬件架構，以充分發(fā)揮FPGA的并行計算優(yōu)勢，提高算法的運行效率。硬件架構主要包含特征提取和分類識別兩部分。特征提取部分采用PCA算法，其中矩陣乘法和特征值分解均采用并行計算的方法實現(xiàn)。分類識別部分采用支持向量機算法，其中特征數(shù)據(jù)和支持向量數(shù)據(jù)采用FPGA內部的存儲器進行存儲，利用硬件并行計算的方式實現(xiàn)支持向量機的計算。三、研究成果目前，我們已經(jīng)完成了基于FPGA的特征子空間目標識別方法的設計與實現(xiàn)，并在FPGA平臺上進行了驗證。測試結果表明，與傳統(tǒng)的CPU實現(xiàn)相比，基于FPGA的實現(xiàn)具有更高的運行效率，可以實時地處理大規(guī)模的目標數(shù)據(jù)。四、存在問題與未來展望在算法實現(xiàn)的過程中，我們也發(fā)現(xiàn)了一些問題，例如硬件資源消耗較大、并行計算中的同步和通信等問題。這些問題