iMXRT1062 MCU

新方法优化深度学习在嵌入式GNSS干扰监测中的应用

研究人员开发了一种在资源受限的嵌入式系统上实现高效深度学习推理的方法，特别适用于全球导航卫星系统（GNSS）干扰监测。该方法结合了迭代结构化剪枝、训练后静态量化和硬件感知神经网络架构搜索（NAS），以优化模型的尺寸、计算复杂度和内存使用。实验表明，这种组合策略从MCUNet基线开始，在实现模型在iMXRT1062 MCU、Raspberry Pi Zero 2W和Raspberry Pi 5等嵌入式平台上实际部署的同时，有效地保持了任务性能。