[发明专利]一种片内执行机器学习算法的UWB芯片及方法

权利要求书

1.一种片内执行机器学习算法的UWB芯片，其特征在于，所述UWB芯片包括：神经网络计算部分和ARM处理核；其中，

所述神经网络计算部分，经配置为读取所述UWB芯片上已有的CIR存储器中的CIR数据；根据所述CIR数据利用已训练完毕的神经网络算法进行计算，获得UWB接收信号所对应目标的非视距NLOS判定值以及校正数据；

所述ARM处理核，经配置为根据由所述神经网络计算部分传输的NLOS判定值和校正数据对从所述UWB芯片上已有的时间戳计算单元传输的时间戳数据进行校正，获得校正后的时间戳；

其中，所述神经网络计算部分包括：权值存储器以及神经网络计算单元；

其中，所述权值存储器，用于接收由所述ARM处理核传输的权值数据并进行存储；以及，将存储的权值数据传输至所述神经网络计算单元；

所述神经网络计算单元，经配置为利用所述CIR数据以及所述权值数据通过已训练完毕的神经网络模型进行计算，得到所述NLOS判定值以及校正数据。

2.根据权利要求1所述的UWB芯片，其特征在于，所述UWB芯片上需要与所述ARM处理核进行交互的组件通过片上系统总线与所述ARM处理核进行交互。

3.根据权利要求1所述的UWB芯片，其特征在于，所述神经网络计算部分，经配置为通过直接存储器访问DMA的方式直接从所述CIR存储器中读取所述CIR数据。

4.根据权利要求1所述的UWB芯片，其特征在于，所述CIR存储器设置于所述UWB芯片中的接收解调器之外。

5.根据权利要求1所述的UWB芯片，其特征在于，所述神经网络计算单元包括：CIR数据缓存器、乘累加计算阵列、权值缓存器、运算控制器以及计算结果缓存器；其中，

所述CIR数据缓存器，经配置为基于所述运算控制器的调度，将从所述CIR存储器接收到的CIR数据进行缓存，并传输至所述乘累加计算阵列；

所述权值缓存器，经配置为基于所述运算控制器的调度，将从所述权值存储器接收到的权值数据进行缓存，并传输至所述乘累加计算阵列；

所述乘累加计算阵列，经配置为基于所述运算控制器的调度将接收到的CIR数据以及权值数据进行乘累加运算，获得包括NLOS判定值以及校正数据的运算结果，并将所述运算结果传输至所述计算结果缓存器进行缓存；

所述计算结果缓存器，经配置为基于所述运算控制器的调度将所缓存的运算结果传输至所述ARM处理核。

6.根据权利要求1所述的UWB芯片，其特征在于，所述UWB芯片还包括特征值存储器，经配置为：

存储边缘UWB设备在信号接收过程中根据设定的特征值类型获取对应的特征值数据；其中，所述特征值类型包括：接收解调器内计算的距离、首达径的幅度、首达径的一次谐波的幅度、首达径的二次谐波的幅度、首达径的三次谐波的幅度、Preamble的累加次数、首达径的能量估计、接收信号RX能量估计、噪声估计以及噪声最大值；

将所述特征值数据传输至所述ARM处理核，以供所述ARM处理核将所述特征值数据以及从所述CIR存储器所读取的CIR数据通过UWB无线链路发送至服务器端，以使得所述服务器端根据所述特征值数据以及所述CIR数据对所述神经网络模型进行训练。

7.根据权利要求6所述的UWB芯片，其特征在于，所述特征值存储器设置于所述UWB芯片中的接收解调器之中。

8.一种片内执行机器学习算法的方法，其特征在于，所述方法应用于权利要求1至7任一项所述的UWB芯片，所述方法包括：

通过所述UWB芯片中的神经网络计算部分读取所述UWB芯片上已有的CIR存储器中的CIR数据；

通过所述神经网络计算部分根据所述CIR数据利用已训练完毕的神经网络算法进行计算，获得UWB接收信号所对应目标的非视距NLOS判定值以及校正数据；

通过所述UWB芯片中的ARM处理核根据由所述神经网络计算部分传输的NLOS判定值和校正数据对从所述UWB芯片上已有的时间戳计算单元传输的时间戳数据进行校正，获得校正后的时间戳。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述神经网络计算部分包括：权值存储器以及神经网络计算单元；相应地，所述根据所述CIR数据利用已训练完毕的神经网络算法进行计算，获得UWB接收信号所对应目标的非视距NLOS判定值以及校正数据，包括：

通过所述权值存储器接收由所述ARM处理核传输的权值数据并进行存储；并且，将存储的权值数据传输至所述神经网络计算单元；

通过所述神经网络计算单元利用所述CIR数据以及所述权值数据通过已训练完毕的神经网络模型进行计算，得到所述NLOS判定值以及校正数据。