モク ニューラルネットワーク は、テストおよび測定機器の完全なスイートに統合された唯一のFPGAベースのニューラルネットワークです。この機器を使用すると、ユーザーは、実験セットアップに合わせて、リアルタイムで強力な機械学習アルゴリズムを実行できます。 Moku:Pro. モデルを構築し、トレーニングするには、 Python 、そしてMoku:Proを使用してテストシステムに展開し、低遅延の推論を実現し、変化する実験条件に迅速に対応します。次の例では、 オートエンコーダ パルス波形のノイズを除去するためにニューラルネットワーク構造の一種を適用します。 マッチドフィルター ノイズのないデータ、ノイズのあるデータ、ノイズ除去されたデータに適用し、パルス波形シナリオにおけるニューラル ネットワーク機器の有効性を、マッチド フィルタと比較して強調します。
パルス検出にマッチドフィルタを使用する
パルス波形は様々な用途で広く使用されており、レーダーシステムはその代表的な例です。最も単純な構成では、パルスレーダーは一定周波数で短く強力な電磁エネルギーのパルスを発射し、その後「リスニング」モードに入り、ターゲットからのエコーを検出します。このリスニング期間中、レーダーシステムは基本的に沈黙しており、環境内の物体からの反射信号（エコー）を待ちます。パルスレーダーシステムにおける重要な課題の1つは、受信信号の減衰です。パルスがレーダーからターゲットまで往復する際に、拡散損失が発生し、信号は距離とともに弱まります。減衰の程度はレーダーとターゲット間の距離の2乗に比例し、この現象はしばしば 自由空間経路損失意図的なノイズ（妨害など）や意図しないノイズは、レーダー受信機にとってさらに問題となり、受信波形内のパルスの存在を判別するのが困難になることがあります。パルス検出を支援するために、ノイズの多い波形内のパルスの存在とタイミングを検出する整合フィルタが一般的に採用されています。整合フィルタは、受信信号と畳み込まれた送信パルスの時間反転コピーです。整合フィルタの有効性は、パルスとノイズの両方の特性に大きく依存します。整合フィルタは受信波形内のパルス検出に役立ちますが、一般に信号対雑音比（SNR）が増加するとパフォーマンスが向上します。高度なレーダー システムでは、パルス圧縮、周波数ダイバーシティ、その他の多くの信号処理戦略など、他の技術も採用されており、今後のホワイト ペーパーで紹介される予定です。
ニューラルネットワーク機器によるレーダーデータのシミュレーションとノイズ除去
材料とハードウェア構成
パルスパラメータ
- 搬送周波数 – 2 kHz
- パルス幅 – 5 ms
- パルス繰り返し周波数 – 10 Hz
ユーザーは1回のクリックでパルス波形を生成できます。 Moku:Go 単一計測器モードで実行します。単純なパルス波形を生成するには、チャネル 1 で振幅変調された正弦波をチャネル 2 で生成します。チャネル 2 では、図 1 に示すように、必要な周波数とパルス幅を持つパルス波形を生成することで変調ソースを作成できます。
図 1: Moku:Go 波形発生器のパルス信号パラメータを使用して、パルスレーダー信号をシミュレートします。このパルス波形を Moku:Go の出力 1 から Moku:Pro の入力 1 に接続します。Moku:Pro を次のように設定します。 マルチインストゥルメントモード (図 2) XNUMX つの計器スロットがすべて使用されています。
- スロット1 – 波形発生器 騒音を発生させる
- スロット2 – PIDコントローラー 制御マトリックスを使用してノイズとパルス信号を組み合わせる
- スロット3 – ニューラルネットワーク 以前に構築されたオートエンコーダ *.linn ファイル
- スロット4 – データロガー 0.2秒のスナップショットデータを保存するために使用される
図2：Moku:Proマルチインストゥルメントモード構成この実験では、PIDコントローラを使用してノイズをMoku:Goからの受信信号と合成します。PIDコントローラには、 入力制御マトリックス これにより、3つの別々の入力からの信号をスケーリングして組み合わせることができます。制御マトリックスから適切なスケーリングを適用した後、PIDコントローラーの残りの部分はノイズの多いパルスのパススルーとして機能します。スロットXNUMXには、オートエンコーダニューラルネットワーク構成が含まれています。 オートエンコーダ は、入力データセットの効率的な圧縮表現を学習することを目的としたニューラル ネットワーク構造の一種です。これは、潜在空間表現が小さくなるように徐々に小さくなってから、入力サイズに戻るネットワーク アーキテクチャによって実現されます。オートエンコーダは、一般的に、エンコーダ ネットワークとデコーダ ネットワークの 2 つのネットワークで構成されていると考えられます。エンコーダは入力データの圧縮表現を学習する役割を担い、デコーダは潜在変数表現から入力を再構築する役割を担います。このオートエンコーダに使用されたトレーニング データは、パルス波形ではなく、ランダム ウォーク信号のみで構成されていたことに注意することが重要です。この事実にもかかわらず、ニューラル ネットワークは、SNR のレベルが大幅に低下した場合でも、正確なパルス識別に成功しました。
結果
十分な SNR があれば、整合フィルタは信号内の既知のパルス タイプの正確な位置を識別するための優れたツールです。以下に示すように、ノイズが存在すると信号を視覚的に識別するのは困難ですが、整合フィルタは効果的にこの信号をノイズから取り出すことができます。ただし、ニューラル ネットワーク機器でリアルタイムに処理された信号は整合フィルタのパフォーマンスをさらに向上させ、検出しきい値を低くすることができます。図 3 の垂直の緑のハッシュ線は、相関の予想されるピークを示しています。水平の赤いハッシュ線は、ウィンドウ内のピーク相関の 50% での任意の検出しきい値を示しています。
図 3: ニューラル ネットワークベースのオートエンコーダ (左) とマッチド フィルタ (右) を使用したレーダー パルス検出結果の比較 SNR が低下すると、ノイズ信号で選択した閾値で誤検出が発生し始めます。このような状況では、Ωnoise から真のパルス リターンを確認することが不可能になるため、受信したレーダー データを解釈しようとする人にとって困難になります。しかし、ニューラル ネットワークによるノイズ除去された信号では、パルスを完全に識別でき、図 4 に示すように、より低い検出閾値も使用できます。
図4：オートエンコーダ（左）とマッチドフィルタ（右）を使用した0.09Vpp入力信号によるレーダーパルス検出の比較。図5に示すようにSNRがさらに低下すると、マッチドフィルタはノイズ信号中のパルスを検出する能力を完全に失います。しかし、ニューラルネットワークによってリアルタイムでノイズ除去された信号は引き続き良好な性能を発揮します。
図 5: オートエンコーダ (左) とマッチドフィルタ (右) を使用した 0.06 Vpp 入力信号のレーダーパルス検出の比較最終的に、SNR がさらに低下すると、ニューラルネットワークを使用したノイズ除去信号のパフォーマンスが制限され始めます。ただし、このノイズ除去技術は、マッチドフィルタ単独の場合よりもパフォーマンスが大幅に向上します。図 6 では、誤検出が見られるようになりますが、真の検出は依然として正確です。
図6: オートエンコーダ（左）と整合フィルタ（右）を使用した0.02 Vpp入力信号におけるレーダーパルス検出の比較
結論
モク これらのデバイスにより、ノイズが存在する状況での脈拍識別の課題を簡単に調査できます。さらに、Moku ハードウェアにはニューラル ネットワークが適用され、リアルタイムでデータのノイズが除去されます。このニューラル ネットワーク構成の興味深い点は、トレーニング データが脈波波形で構成されていないことです。この事実にもかかわらず、ニューラル ネットワークは、SNR レベルが大幅に低下した場合でも、正確な脈拍識別を可能にすることに成功しました。
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