基于FPGA集成电路的AI广播信号实时处理系统设计与实现

摘要

针对广播信号处理中存在的实时性与抗干扰能力不足的问题，本研究提出了基于现场可编程门阵列(FPGA)与人工智能(AI)相结合的实时处理系统。通过构建完整信号流处理架构，包括信号采集模块、预处理单元及AI推理引擎等关键组件，并采用Verilog硬件描述语言实现信号处理流水线与控制逻辑，结合自适应滤波技术与轻量级卷积神经网络，有效提高了系统抗干扰能力。结果表明，在20 dB信噪比条件下，信号识别准确率达98.2%,而低至0 dB时仍保持92.5%的高识别率，处理延迟控制在0.8 ms内，满足实时性要求。系统在15 V/m电场强度干扰下仍能稳定运行，具有广泛的温度适应范围，长时间运行性能指标波动小，充分验证了该设计的可靠性与实用价值。

关键词

可编程门阵列 / AI / 广播信号处理 / 实时系统 / 自适应滤波 / 电磁兼容性