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軍事/航空航天/政府

發布時間:2019-09-28 發布者:誠芯天下電子

在 Government Analytics 中,將機器學習應用于大數據,以幫助政府做出決策并采取行動。隨著人工智能進入數據中心,機器學習算法和技術每年都在不斷地發展壯大和拓展范圍。針對這一迅速發展的領域,可重復編程的 FPGA 支持不斷實現最新算法和神經網絡拓撲結構。

雷達和傳感器

 

 

 

AESA 架構圖

 

 

過去 20 年,半導體行業在雷達這一基礎性技術領域扮演著重要角色。在今天的現代雷達系統中,Active Electronically Scanned Array (AESA) 是最受歡迎的架構。展望未來,數字相位陣列與具有地面運動目標指示 (GMTI) 的合成孔徑雷達 (SAR) 等下一代雷達架構將興起。這一趨勢將給系統設計師帶來各種挑戰,如高性能數據處理、超寬帶寬、高動態范圍和滿足多樣化任務要求的自適應系統。在化解這些挑戰方面,FPGA 是理想選擇,有時則必不可少。通過將浮點技術與英特爾? Stratix? FPGA 系列和可變精度數字信號處理 (DSP) 配合使用,設計師可定義每個設計階段的所需精度。邏輯和 DSP 資源可被高效使用,功耗也將大幅下降。

在下圖所示的 AESA 架構中,幾個階段顯而易見。在這些階段,FPGA 有時必不可少,有時可帶來顯著的處理優勢。

military-aesa-architecture2-16x9.rendition.intel.web.720.405


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