SDR-LW 4940 Note
产品信息
一、产品简介
SDR-LW-GPU 4940 Note 是武汉珞光电子有限公司推出的旗舰级 AI 智能软件无线电设备，是珞光电子首次将 RFSoC 直接射频采样架构、Intel Core i9 旗舰处理器与 NVIDIA RTX 4090 ， GPU 三大核心引擎深度融合于一台加固型独立设备中。产品基于 Xilinx Zynq UltraScale+ ZU28DR RFSoC 芯片构建，将多通道高速 ADC、DAC、处理系统和可编程逻辑集成于同一芯片内，从架构上省去了传统外置 ADC/DAC 芯片及其模拟中频链路，实现射频信号从天线到数字比特的真正"直接 RF 采样"。
射频前端基于 ZU28DR 第二世代 RFSoC 的集成式射频直采架构，提供 4 发 4 收（4T4R）全双工 MIMO 能力，频率覆盖 1MHz～7.2GHz（可调谐至 8GHz），单通道瞬时带宽高达 400MHz。RFSoC 内部集成 8 路 12 位 4.096GSps 射频 ADC 和 8 路 14 位 6.554GSps 射频 DAC，无需任何外部模拟混频器即可对 GHz 级宽带信号直接数字化。FPGA 逻辑资源达 930K 系统逻辑单元、4,272 DSP48E2 Slice 和 38.0Mb Block RAM，并内置信道化编解码（SD-FEC）硬核。
板载计算平台不仅搭载了 Intel Core i9 旗舰处理器，更创新性地集成了 NVIDIA GeForce RTX 4090 GPU（24GB GDDR6X），实现 CPU+GPU+FPGA 三重异构协同计算。配备 64GB DDR5 高速系统内存和 4TB 超大容量 SSD，可承载 GPU 加速的深度学习信号识别、实时 AI 频谱推理和 RTX 4090 的 CUDA Tensor Core 大规模并行 DSP 运算。设备内置 Ubuntu 操作系统并预装 GNU Radio 等应用软件，支持 UHD 驱动架构与 RFNoC FPGA 异构计算框架。2 个 QSFP28 100GbE 端口提供 200Gbps 总聚合带宽，确保 4 通道 400MHz IQ 数据的无损实时上行传输。
SDR-LW-GPU 4940 Note 采用了与 39xx Note 系列一致的加固铝合金机箱和集成式专业显示屏，提升了外场操作的便捷性与环境可靠性。凭借 RFSoC 直采架构的低噪声高线性度优势、400MHz 超宽带能力、4T4R 相参通道、i9+RTX4090 的异构 AI 算力、4TB 超大存储和 200Gbps 高速数据出口，4940 Note 是 6G 通信原型验证、AI 驱动的认知无线电、宽带频谱深度学习分析和 GPU 加速的雷达信号处理等前沿研究中无可匹敌的一体化平台——代表着珞光电子目前独立 SDR 产品线的技术天花板。
二、产品优势
1. RFSoC 直接射频采样架构，省去模拟中频链路
SDR-LW-GPU 4940 Note 的核心是 Xilinx Zynq UltraScale+ ZU28DR RFSoC——这是珞光电子首款采用 RFSoC 直采架构的独立软件无线电设备。RFSoC 将 8 路 12 位 4.096GSps 射频 ADC 和 8 路 14 位 6.554GSps 射频 DAC 直接集成于 FPGA 芯片内部，射频信号经过前端低噪声放大/功率放大后直接进入 ADC/DAC 数字化，彻底省去了传统 SDR 架构中 ADRV9009/AD9361 等外置零中频收发器芯片及其本振、混频器、IQ 正交调制解调器、抗混叠/重构滤波器等全部模拟中频链路。这不仅大幅简化了射频通道设计，更从根本上消除了 IQ 不平衡、本振泄漏和镜像干扰等零中频架构的固有问题，提供超越传统分立式方案的线性度和动态范围。
2. Intel i9 + NVIDIA RTX 4090 + FPGA 三重异构协同计算
这是珞光电子乃至整个 SDR 行业首次将消费级 GPU 集成于独立软件无线电平台中。NVIDIA GeForce RTX 4090 基于 Ada Lovelace 架构，搭载 16,384 个 CUDA 核心和 512 个 Tensor Core，24GB GDDR6X 显存，FP32 算力高达 82.6 TFLOPS。配合 Intel Core i9 多核 CPU 和 ZU28DR FPGA（930K LC / 4,272 DSP48E2），构成 CPU 负责控制与调度、GPU 负责 AI/ML 推理与并行信号处理、FPGA 负责实时 DDC/DUC/波束成形硬件加速的三重异构协同计算架构。用户在 MATLAB/Python 中训练的 ResNet/ViT/Transformer 深度学习模型可直接部署到 RTX 4090 上实现实时推理，这是 39xx 系列仅凭 FPGA 加速所无法企及的 AI 处理能力。
3. 400MHz 单通道瞬时带宽，直采直发无瓶颈
得益于 RFSoC 高达 4.096GSps（ADC）和 6.554GSps（DAC）的采样率，单通道瞬时带宽达到 400MHz，是 39xx 系列 ADRV9009 平台的整整两倍（200MHz RX / 450MHz TX）。这一带宽足以承载单个 5G NR 400MHz 分量载波（FR1 n77/n78/n79 全频段）、宽带认知无线电瞬时全频段检测、WLAN 802.11be（Wi-Fi 7）320MHz 信道等新一代通信波形。RFSoC 直采架构确保 ADC 前的模拟带宽和 DAC 后的输出带宽自然匹配采样率，无传统外置 ADC 芯片和模拟抗混叠滤波器带来的带宽瓶颈。
4. Zynq UltraScale+ ZU28DR RFSoC 旗舰平台
采用 16nm FinFET+ 工艺的 Xilinx Zynq UltraScale+ ZU28DR 第二世代 RFSoC，集成 930K 系统逻辑单元、4,272 DSP48E2 Slice、38.0Mb Block RAM、22.5Mb UltraRAM，同时内置四核 ARM Cortex-A53（最高 1.5GHz）、双核 Cortex-R5F 实时处理器和 Mali-400 MP2 GPU。PS 端配备 4GB DDR4（带 ECC），PL 端配备 4GB DDR4。内置 SD-FEC 硬核（LDPC/Turbo 编解码），适用于 5G NR 物理层的信道编解码硬件加速。
5. 2×QSFP28 100GbE + PCIe 双高速数据通道
配备 2 个 QSFP28 端口，每个支持 100GbE 线速（总聚合带宽 200Gbps），可承载 4 通道 400MHz 带宽 IQ 数据的无损实时上行传输到外部 GPU 集群或云端。同时具备 PCIe 主机互连，构建从 RFSoC 到 i9 CPU 再到 RTX 4090 GPU 的全链路高吞吐、低延迟数据处理闭环。200Gbps 数据出口是 39xx 系列（PCIe Gen3 x8 64Gbps）的三倍以上。
6. 独立一体化加固设计 + 专业显示屏
将 i9 CPU + RTX 4090 GPU + ZU28DR RFSoC 射频直采前端 + 4TB SSD 高度集成于加固铝合金机箱中，前面板集成专业显示屏，内置 Ubuntu 操作系统，预装 GNU Radio 和 UHD 驱动。用户通电即可直接进行 4 通道 RFSoC 直采 SDR 开发、AI 推理和信号收发，无需配置外部主机或 GPU 工作站，同时加固设计确保在野外和车载等严苛环境下的运行可靠性。
7. 4TB 超大存储 + 64GB DDR5 高速内存
配备 64GB DDR5 高速系统内存和 4TB NVMe SSD 超大规模存储，DDR5 较 DDR4 带宽提升约 1.5 倍，可满足 RTX 4090 GPU 对系统内存带宽的高需求。4TB 容量为四通道 400MHz 宽带 IQ 数据长时间连续采集、大规模训练数据集存储和深度学习模型检查点保存提供了充足空间，是 39xx Note 系列（64GB DDR4 + 2TB SSD）的全面升级。
8. AI/ML 原生支持，GPU 加速全栈部署
RTX 4090 的集成使 4940 Note 成为真正意义上的 AI 原生 SDR 平台。支持 CUDA/cuDNN/TensorRT/PyTorch/TensorFlow 全栈 GPU 加速框架，可直接在设备上本地训练和推理深度学习模型。典型应用包括：基于 CNN/Transformer 的实时信号调制识别、深度学习信道估计与均衡、强化学习频谱接入策略、AI 驱动的自适应波束成形和智能干扰抑制。从训练到部署全部在单台设备内完成闭环。
9. 跨平台软件生态与无缝迁移
全面支持 UHD 驱动架构与 GNU Radio、RFNoC FPGA 开发框架，兼容 MATLAB/Simulink 和 LabVIEW，支持 Python/C++ API 和 CUDA GPU 编程。用户在桌面端或 GPU 工作站上开发的 RFSoC + AI 应用可轻松迁移至 4940 Note 本地独立运行，实现从算法仿真到实时部署的零障碍转化。
10. 支持任意采样率与灵活定制
珞光电子自研重采样 IP 核支持任意采样率配置，用户可根据具体应用需求自定义 RFSoC ADC/DAC 采样速率。同时提供北斗/GPS 授时模块集成、外部时钟分配、更大存储容量等硬件定制选项，满足特殊科研和项目需求。
三、规格参数
3.1 射频参数
参数 | 指标 |
射频架构 | Xilinx Zynq UltraScale+ ZU28DR RFSoC 直接射频采样 |
频率范围 | 1MHz～7.2GHz（可调谐至 8GHz） |
频率步进 | ＜ 1Hz（RFSoC NCO 精细调谐） |
发射通道数 | 4 |
接收通道数 | 4 |
MIMO 模式 | 4T4R 全双工 |
最大瞬时带宽（单通道） | 400MHz |
RX ADC 分辨率 | 12 位（RFSoC 集成 RF-ADC） |
RX ADC 最大采样率 | 4.096GSps |
TX DAC 分辨率 | 14 位（RFSoC 集成 RF-DAC） |
TX DAC 最大采样率 | 6.554GSps |
射频架构优势 | 无外置模拟混频器/本振/IQ调制器，零IQ不平衡 |
数字下变频（DDC） | RFSoC 内置多级 DDC + NCO（支持分数抽取） |
数字上变频（DUC） | RFSoC 内置多级 DUC + NCO（支持分数插值） |
3.2 发射参数
参数 | 指标 |
DAC 架构 | RFSoC 集成 14 位 RF-DAC（6.554GSps） |
发射通道数 | 4 |
输出功率 | 典型 +5～+10dBm（可根据需求定制 PA） |
增益控制 | RFSoC 内置数字增益控制 |
调制精度 | 优异（RFSoC 直采架构消除 IQ 不平衡和本振泄漏） |
本振架构 | RFSoC 全集成 NCO + 锁相环，无外置本振 |
通道间相位一致性 | 硬件级 RFSoC 内部多通道同步 ＜ 1° RMS |
3.3 接收参数
参数 | 指标 |
ADC 架构 | RFSoC 集成 12 位 RF-ADC（4.096GSps） |
接收通道数 | 4 |
噪声系数 | 取决于前端 LNA 选型（RFSoC 直采基准底噪低） |
SFDR（无杂散动态范围） | 优异（消除模拟混频器非线性） |
增益控制 | RFSoC 内置数字增益控制 + 外部 LNA 可选 |
抗混叠 | 天然免抗混叠滤波器（GSps 级过采样） |
镜像抑制 | 无镜像干扰（直采架构先天优势） |
3.4 FPGA 与异构计算平台
参数 | 指标 |
RFSoC 型号 | Xilinx Zynq UltraScale+ XCZU28DR |
RFSoC 世代 | 第二代 RFSoC（Gen 2） |
系统逻辑单元 | 930,300 |
CLB Flip-Flops | 850,560 |
CLB LUTs | 425,280 |
DSP48E2 Slice | 4,272 |
Block RAM | 38.0Mb |
UltraRAM | 22.5Mb |
RF-ADC 量化位数 / 采样率 | 12 位 / 4.096GSps × 8 |
RF-DAC 量化位数 / 采样率 | 14 位 / 6.554GSps × 8 |
SD-FEC 硬核 | 内置 LDPC 和 Turbo 编解码引擎 |
PS 处理器 | 四核 ARM Cortex-A53（最高 1.5GHz） |
RPU 实时处理器 | 双核 ARM Cortex-R5F（最高 600MHz） |
GPU（PS 内） | Mali-400 MP2 |
PS 端内存 | 4GB DDR4（x64，带 ECC） |
PL 端内存 | 4GB DDR4（x32） |
主机处理器 | Intel Core i9（旗舰高性能多核处理器） |
AI 加速 GPU | NVIDIA GeForce RTX 4090（24GB GDDR6X） |
GPU 架构 | Ada Lovelace（CUDA 16,384 核心 + Tensor Core 512 个） |
GPU FP32 算力 | 82.6 TFLOPS |
系统内存 | 64GB DDR5 |
存储 | 4TB NVMe SSD（固态硬盘） |
操作系统 | Ubuntu（内置，预装 GNU Radio + UHD + CUDA/cuDNN） |
FPGA 开发 | RFNoC / Xilinx Vivado / Vitis |
3.5 数据接口与同步
参数 | 指标 |
QSFP28 100GbE 光口 | 2 路（总聚合带宽 200Gbps） |
高速数据总线 | PCIe（主机与 RFSoC 板卡间高速互连） |
千兆以太网 | RJ45 千兆网口（管理/数据） |
USB 接口 | USB 3.0 高速外设连接 |
外部参考时钟 | 10MHz REF IN |
PPS 时间同步 | PPS IN（秒脉冲同步） |
多通道相位同步 | RFSoC 内部硬件级多通道同步 ＜ 1° RMS |
射频接口 | SMA（TX1～TX4 / RX1～RX4） |
加固显示屏 | 专业加固显示屏（集成于前面板） |
定制接口 | 可选北斗/GPS 授时模块、外部时钟分配 |
3.6 供电与物理参数
参数 | 指标 |
产品形态 | 独立一体化加固机箱（带专业显示屏） |
结构特性 | 加固铝合金机箱，增强结构强度与电磁屏蔽 |
供电方式 | AC 220V（内置高效电源模块） |
散热方式 | 主动风冷（多风扇智能温控系统，适配 RTX 4090 高功耗散热） |
工作温度 | 0°C～50°C |
工作湿度 | 10%～90%（无冷凝） |
3.7 软件开发环境
类别 | 支持工具/环境 |
SDR 驱动框架 | UHD（USRP Hardware Driver，RFSoC 适配） |
开源 SDR 开发 | GNU Radio（预装集成） |
FPGA 异构计算 | RFNoC（RF Network on Chip） |
FPGA 开发 | Xilinx Vivado / Vitis |
脚本开发 | Python API / C++ API |
GPU 加速开发 | CUDA Toolkit / cuDNN / TensorRT |
深度学习框架 | PyTorch / TensorFlow / ONNX Runtime |
科学计算 | MATLAB / Simulink |
仪器控制 | LabVIEW |
操作系统（本地） | Ubuntu（预装，含完整 GPU 驱动） |
任意采样率 | 珞光自研重采样 IP 核，支持任意采样率配置 |
远程开发 | 支持 Windows / Linux / macOS 远程连接 |
四、与 39xx Note 系列及标准 GPU 4940 产品对比
SDR-LW-GPU 4940 Note 是珞光电子产品线中首款融合 RFSoC 直采架构 + 消费级 GPU 的旗舰 AI 加固 SDR 平台，下表展示其与 3980 Note（39xx 系列八通道加固旗舰）和标准 GPU 4940（非加固版）的核心差异：
参数 | GPU 4940 Note | SDR-LW 3980 Note | GPU 4940（标准版） |
产品定位 | AI加固旗舰 | 八通道加固旗舰 | AI旗舰（非加固） |
产品形态 | 加固机箱+显示屏 | 加固机箱+显示屏 | 标准一体机 |
射频架构 | ZU28DR RFSoC | 4×ADRV9009 | ZU28DR RFSoC |
收发通道 | 4T4R | 8T8R + 8ORX | 4T4R |
RX 最大带宽（单通） | 400MHz | 200MHz | 400MHz |
TX 最大带宽（单通） | 400MHz | 450MHz | 400MHz |
RX ADC | 12-bit 4.096GSps | 16-bit（ADRV9009） | 12-bit 4.096GSps |
TX DAC | 14-bit 6.554GSps | 14-bit（ADRV9009） | 14-bit 6.554GSps |
射频架构优势 | 无IQ不平衡 | ADRV9009零中频 | 无IQ不平衡 |
FPGA | ZU28DR | ZU11EG | ZU28DR |
主机 CPU | Intel Core i9 | Intel Core i9 | Intel Core i9 |
GPU 加速 | RTX 4090（24GB） | 无 | RTX 4090（24GB） |
系统内存 | 64GB DDR5 | 64GB DDR4 | 64GB（DDR5） |
系统存储 | 4TB NVMe SSD | 2TB NVMe SSD | 4TB SSD |
高速数据出口 | 2×QSFP28 | PCIe Gen3 x8 | 2×QSFP28 |
加固设计+显示屏 | 是 | 是 | 否 |
AI/ML原生支持 | CUDA/TensorRT | CPU Inference | CUDA/TensorRT |
SDR-LW-GPU 4940 Note 在架构层面代表了珞光电子从"分立射频+独立FPGA"到"RFSoC全集成直采+GPU AI异构计算"的里程碑式跨越。相比 3980 Note（4×ADRV9009 + ZU11EG，传统零中频架构），4940 Note 的 RFSoC ZU28DR 直采架构消除了 IQ 不平衡、本振泄漏和模拟混频器非线性等传统 SDR 的固有问题，并提供 930K vs 653K 的 FPGA 逻辑资源和 4,272 vs 2,520 的 DSP 算力。更关键的是 RTX 4090 GPU 的加入，使设备从"信号收发+处理"平台升级为"信号收发+实时 AI 推理+GPU 加速 DSP"的智能 SDR 平台。相比标准版 GPU 4940，4940 Note 增加了加固机箱和专业显示屏，更适合外场部署和机动应用场景。四通道 vs 八通道的选择取决于应用：大阵列 MIMO 和相控阵优先考虑 3980 Note 的八通道，而直采品质、AI 能力和带宽要求则指向 4940 Note。
五、应用领域
1. 6G 通信原型验证与 AI 原生空口研发
4T4R + 400MHz 宽带 + RFSoC 直采 + i9+RTX4090 异构算力，完整支持 6G AI 原生空口（AI-Native Air Interface）的原型验证——包括深度学习信道估计与均衡（RTX 4090 Tensor Core 加速）、端到端自编码器通信系统、Transformer 波束预测和强化学习频谱接入策略的实时部署。内置 Ubuntu+PyTorch/CUDA 可直接从训练到推理在单机内完成完整闭环。
2. AI 驱动的认知无线电与智能频谱管理
400MHz 宽带直采接收 + RTX 4090 GPU 实时频谱深度学习分析 + 4TB 存储，可对宽带电磁环境进行实时频谱感知、自动调制识别（基于 CNN/ResNet/ViT 的 AMC）、信号解调和频谱占用预测。借助 82.6 TFLOPS 的 GPU 算力，可在数毫秒内完成 400MHz 宽带内数百个信号的分类识别，是智能频谱管理和动态频谱共享的理想研究平台。
3. GPU 加速的雷达信号处理与成像
RFSoC 直采提供的低噪声、高线性度射频前端 + RTX 4090 GPU 的 82.6 TFLOPS 并行算力 + 64GB DDR5 大内存，支持以下实时 GPU 加速处理：FMCW 雷达距离-多普勒二维 FFT、SAR/ISAR 成像的 RDA/CSA/Omega-K 算法、空时自适应处理（STAP）、雷达微多普勒特征提取和基于深度学习的雷达目标识别。4 通道相参架构可支持 DBF 数字波束成形测角。
4. 5G/6G 毫米波变频扩展验证
4T4R RFSoC 中频（1MHz～7.2GHz）可外接珞光 MW-24 和 MMW-44 毫米波变频模块，实现 24GHz～44GHz 毫米波频段的信号收发。400MHz 带宽匹配 3GPP 5G NR FR2 400MHz 最大分量载波，可完成毫米波混合波束成形和 RIS 辅助通信的原型验证。200Gbps QSFP28 出口确保毫米波大数据流的不丢包传输。
5. 深度学习信号处理算法实时部署与验证
这是 4940 Note 的独家优势——用户可以在桌面 PyTorch/TensorFlow 环境中训练任何自定义深度学习信号处理模型（信号识别、调制分类、信道估计、波束预测、干扰抑制等），通过 CUDA/TensorRT 优化后直接部署到设备本地的 RTX 4090 GPU 上进行实时推理。无需云端、无需远程 GPU 服务器、无需网络延迟——实现从"训练"到"部署"到"验证"的单机全流程闭环。
6. 宽带频谱长时间监测与 AI 异常检测
四通道 400MHz 宽带实时监控 + 4TB SSD 存储 + RTX 4090 AI 异常检测。可在 1MHz～7.2GHz 频段内进行长时间连续 IQ 数据采集，同时通过 GPU 加速的 AI 模型实时检测频谱中的异常信号（未知调制类型、突发信号、干扰等），自动标记和记录异常事件。4TB 容量可存储数小时的四通道 400MHz 宽带 IQ 连续数据流。
7. 通感一体化（ISAC）与智能反射面（RIS）研究
4T4R 全双工 + 400MHz 宽带 + 高精度相参同步 + RTX 4090 AI 算力，可同时承载 OFDM 雷达通信一体化波形设计与雷达回波 AI 处理，支持 RIS 相位优化算法（如深度学习辅助的 RIS 码本设计）的实时原型验证。加固设计保证长时间连续测试的可靠性。
8. 5G NTN 卫星通信端到端模拟
宽带四通道 + 高精度时钟同步 + RFSoC 低延迟直采处理 + GPU 加速信道仿真，可搭建 5G NTN（非地面网络）完整端到端模拟系统（3GPP R17 特性：SIB-19、ntn_Config_r17、PTRS 等），支持多普勒频移预补偿、自适应时延校准和多波束载荷数字波束成形的地面原型验证。珞光电子已基于此平台在 2026 MWC 展出完整 NTN 方案。
9. 卫星通信宽带信号接收与 AI 解调
400MHz 宽带 + RFSoC 低底噪 + RTX 4090 GPU 加速，可对 DVB-S2/S2X、CCSDS 等宽带卫星通信信号进行实时接收和 AI 辅助解调。深度学习信道均衡和 LDPC 译码（RFSoC 内置 SD-FEC 硬核 + GPU 并行软译码）可在 FPGA+GPU 异构平台上协同完成高速率卫星信号的全链路处理。
10. 国防电子与信息对抗 AI 教学科研
RFSoC 直采架构 + i9+RTX4090 异构平台 + 400MHz 宽带 + 4TB 存储 + 加固机箱，为国防电子类院校和研究所提供覆盖通信、雷达、电子战、AI/ML 四大领域的一体化科研教学平台。从传统无线电基础教学到基于 Transformer 的智能电子侦察，从射频微波实验到 GPU 加速雷达信号处理，一台 4940 Note 覆盖全栈研究需求。
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