一种星载在轨神经网络的容错设计方法

作者：陈子洋; 张萌^*; 张吉良

来源：电子与信息学报, 2023, 45(09): 3234-3243.

• 容错设计
• 神经网络
• FPGA
• 单粒子翻转

为了满足高可靠星载在轨实时舰船目标检测的应用需求，该文针对基于神经网络的合成孔径雷达(SAR)舰船检测提出了一种容错加固设计方法。该方法以轻量级网络MobilenetV2为检测模型框架，对模型在现场可编程逻辑阵列(FPGA)的加速处理进行实现，基于空间单粒子翻转(SEU)对网络的错误模型进行分析，将并行化加速设计思想与高可靠三模冗余(TMR)思想进行融合，优化设计了基于动态重配置的部分三模容错架构。该容错架构通过多个粗粒度计算单元进行多图像同时处理，多单元表决进行单粒子翻转自检与恢复，经实际图像回放测试，FPGA实现的帧率能有效满足在轨实时处理需求。通过模拟单粒子翻转进行容错性能测试，相对原型网络该容错设计方法在资源消耗仅增加不到20%的情况下，抗单粒子翻转检测精度提升了8%以上，相较传统容错设计方式更适合星载在轨应用。

• 单位
  东南大学; 湖南大学; 南京电子技术研究所