DEEPSDR 1
类别：
产品信息
一、产品简介
DEEPSDR 1 是武汉珞光电子有限公司针对边缘智能射频场景研发的创新型 AI 智能软件无线电平台。产品以 NVIDIA Jetson Orin NX 16GB AI 模组为算力核心，以 USRP-LW B210 为射频硬件基础，突破性地将软件无线电（SDR）的灵活信号处理能力与边缘 AI 的实时推理能力深度融合于一个紧凑的嵌入式平台中。
相较于传统 SDR 设备依赖云端或外部主机处理导致的高延迟问题，DEEPSDR 1 搭载 Jetson Orin NX 的 8 核 ARM Cortex-A78AE CPU + 1024 CUDA 核心 Ampere GPU，可提供高达 100 TOPS（INT8）的 AI 推理算力，能在边缘端直接完成频谱感知、调制识别、干扰检测、信号分类等复杂智能任务，毫秒级响应完美适配工业级场景对低延迟、高集成度的核心需求。
射频层面继承 USRP-LW B210 成熟可靠的 AD9361 + Spartan 6 XC6SLX150 双通道 MIMO 架构，覆盖 70MHz～6GHz、56MHz 实时带宽，支持 2 发 2 收全双工。通过 Type-C OTG 和 DP 4K 显示输出可直接外接人机交互设备，双 USB 3.0 与千兆以太网提供 61.44MSps（16 位采样）双向高速数据通路。产品兼容开源 UHD 驱动与 GNU Radio、RFNoC、MATLAB、TensorFlow 等主流框架，既能满足科研场景的算法验证需求，也可直接部署于智能通信、频谱监测等工业领域，提供"采集—分析—决策"一体化边缘智能解决方案。
二、产品优势
1. NVIDIA Jetson Orin NX 边缘 AI 算力引擎
搭载 NVIDIA Jetson Orin NX 16GB 旗舰 AI 模组，集成 8 核 ARM Cortex-A78AE CPU（最高 2.0GHz）+ Ampere GPU（1,024 CUDA 核心 + 32 Tensor Core）+ 2 个 NVDLA 深度学习加速器，INT8 推理性能高达 100 TOPS，可在设备本地完成深度学习模型的实时推理，从频谱数据采集到 AI 分析决策形成全边缘闭环。
2. SDR + AI 融合架构，毫秒级智能响应
DEEPSDR 1 创新性地将 SDR 射频前端与 AI 算力模组深度集成于同一平台，射频数据经 AD9361 采集后，通过 USB 3.0 高速总线直达 Jetson Orin NX 内存（16GB LPDDR5），AI 引擎对 IQ 数据进行实时的频谱感知、调制识别、信号分类等推理运算，全链路延迟控制在毫秒级，完美替代传统"B210 采集 + 云端 GPU 推理"的高延迟方案。
3. USRP-LW B210 成熟射频平台
射频前端采用 USRP-LW B210 板卡，核心为 ADI AD9361 全集成宽带捷变收发器，支持 70MHz～6GHz 频率覆盖和最大 56MHz 实时带宽，内置频率合成器与直接变频零中频架构，提供 12 位 ADC（61.44MSps）和 12 位 DAC（61.44MSps），双通道独立收发链路支持相干 MIMO 能力。
4. Spartan 6 XC6SLX150 可编程 FPGA
FPGA 采用 Xilinx Spartan 6 XC6SLX150，集成 147,443 逻辑单元、180 DSP48A1 Slice 和 4.8Mb Block RAM。用户可通过 RFNoC 框架在 FPGA 内部部署 DDC/DUC、FFT、FIR 滤波等硬件加速 IP 核，将信号预处理任务卸载到 FPGA 端，释放 Jetson AI 算力用于更高价值的上层智能分析任务。
5. 边缘侧全流程"采集—分析—决策"闭环
DEEPSDR 1 将传统 SDR 应用的三段式流程——信号采集（USB 传到 PC）、数据处理（PC CPU/GPU）、决策反馈（PC 软件）——全部压缩到单一嵌入式平台内部完成，无需依赖任何外部主机的计算资源，即可独立实现从 IQ 数据采集、AI 模型推理到最终决策输出的完整智能无线电任务链路。
6. Type-C OTG + DP 4K 人机交互接口
配备 Type-C OTG 多功能接口，支持直连 U 盘、键盘、鼠标、传感器等外设，无需额外扩展坞即可完成文件导入导出、人机交互和数据采集扩展；DisplayPort（DP）接口支持 4K@60Hz 超高清显示输出，可直连显示器进行频谱可视化、模型训练监控等高分辨率操作。
7. 双 USB 3.0 + 千兆以太网高速数据通道
提供 2 路 USB 3.0（5Gbps/路）和 1 路千兆 RJ45 以太网（1Gbps）双向高速数据接口，支持 61.44MSps（16 位采样）的无损 IQ 数据实时传输。千兆以太网接口同时支持网络化部署，可将多台 DEEPSDR 1 部署为分布式边缘感知节点。
8. 跨平台软件生态与 TensorFlow/PyTorch 原生支持
底层支持 UHD 开源驱动架构，全面兼容 GNU Radio、RFNoC、MATLAB/Simulink 等主流 SDR 开发框架；AI 层面原生支持 TensorFlow、PyTorch、TensorRT 等深度学习框架，可利用 Jetson 的 CUDA/TensorRT 加速管道对模型进行 INT8/FP16 量化推理。SDR 开发者与 AI 工程师可在同一平台上并行协作，大幅缩短"射频到 AI"的端到端原型周期。
9. 70MHz～6GHz 全频段信号收发覆盖
频率覆盖 70MHz～6GHz，涵盖 FM 广播、航空通信、2G/3G/4G 蜂窝、WiFi（2.4GHz/5GHz）、蓝牙、GPS/GNSS、ISM 等绝大多数民用无线电频段。可依据不同频段切换天线，实现广播信号解调、手机信号分析、WiFi 抓包、GPS 信号接收等多类型信号的收发与智能分类。
10. 紧凑嵌入式形态，低功耗边缘部署
DEEPSDR 1 采用紧凑型嵌入式板卡集成形态，体积小巧、功耗低（Jetson Orin NX 典型功耗 10～25W），适合部署于无人机载荷、移动监测车、工业机柜、远程基站等空间与供电受限的边缘计算场景，是真正的"端侧 AI SDR"解决方案。
三、规格参数
3.1 射频参数
参数 | 指标 |
射频收发芯片 | ADI AD9361 Agile Transceiver |
射频平台 | USRP-LW B210 |
频率范围 | 70MHz～6GHz |
频率步进 | ≤1kHz |
发射通道数 | 2 |
接收通道数 | 2 |
MIMO 模式 | 2T2R，相干 MIMO |
最大实时带宽（TX） | 56MHz |
最大实时带宽（RX） | 56MHz |
ADC 分辨率 | 12 位 |
DAC 分辨率 | 12 位 |
ADC 采样速率 | 61.44MSps |
ADC 宽带 SFDR | 78dBc |
与主机最大数据速率 | 61.44MSps（16 位采样） |
射频架构 | 直接变频零中频 |
3.2 发射参数
参数 | 指标 |
最大输出功率 | ≥10dBm |
发射增益范围 | 0～89.8dB（AD9361） |
增益步进 | 0.5dB |
调制精度 | EVM ＜ -40dB（典型值） |
单边带镜像抑制 | -35dBc |
本振泄漏抑制 | -50dBc |
频率合成 | 全集成 PLL 频率合成器 |
3.3 接收参数
参数 | 指标 |
最大输入功率 | -15dBm（安全限值） |
接收增益范围 | 0～75dB |
增益步进 | 1dB |
噪声系数 | ＜8dB |
输入三阶截取点（IIP3） | -20dBm |
镜像抑制 | 优于 50dBc |
AGC | AD9361 内置自动增益控制 |
3.4 FPGA 与 AI 算力平台
参数 | 指标 |
FPGA 型号 | Xilinx Spartan 6 XC6SLX150 |
逻辑单元 | 147,443 |
DSP48A1 Slice | 180 |
Block RAM | 4.8Mb（268 × 18Kb） |
AI 算力模组 | NVIDIA Jetson Orin NX 16GB |
AI 算力（INT8） | 最高 100 TOPS |
AI 算力（FP16） | 最高 50 TFLOPS |
GPU 架构 | NVIDIA Ampere，1,024 CUDA 核心 + 32 Tensor Core |
CPU 架构 | 8 核 ARM Cortex-A78AE，最高 2.0GHz |
深度学习加速器 | 2 × NVDLA v2.0 |
视觉加速器 | 1 × PVA v2.0（可编程视觉加速器） |
系统内存 | 16GB LPDDR5（128 位总线，102.4 GB/s） |
AI 推理加速 | TensorRT（支持 INT8/FP16 量化推理） |
FPGA 开发 | Xilinx ISE / Vivado，UHD FPGA 镜像 |
3.5 数据接口与同步
参数 | 指标 |
高速数据接口 | 2 × USB 3.0（5Gbps/路，Type-A） |
以太网 | 1 × RJ45 千兆（1Gbps） |
人机交互/外设扩展 | 1 × Type-C OTG（支持 U 盘/键盘/鼠标/传感器） |
显示输出 | 1 × DisplayPort（支持 4K@60Hz） |
JTAG | 1 × JTAG 调试接口 |
GPIO | 通用数字 I/O（扩展接口） |
外部参考时钟 | 10MHz REF IN |
PPS 时间同步 | PPS IN（秒脉冲同步） |
射频接口 | SMA（TX1/TX2/RX1/RX2） |
3.6 供电与物理参数
参数 | 指标 |
供电方式 | DC 直流供电 |
AI 模组功耗 | 10～25W（可配置功耗模式） |
典型系统功耗 | 约 25～40W |
产品形态 | 嵌入式紧凑型一体化板卡平台 |
散热方式 | 被动散热 + 可选主动风冷 |
工作温度 | 0°C～50°C（工业级可选 -40°C～85°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） |
开源 SDR 开发 | GNU Radio |
FPGA 异构计算 | RFNoC（RF Network on Chip） |
FPGA 开发 | Xilinx ISE / Vivado |
AI 深度学习训练 | TensorFlow / PyTorch / ONNX |
AI 推理部署 | TensorRT（INT8/FP16 量化加速） |
AI 边缘部署 | NVIDIA DeepStream / TAO Toolkit |
科学计算 | MATLAB / Simulink（通过 UHD 接口） |
脚本开发 | Python API / C++ API |
操作系统 | Ubuntu Linux（Jetson BSP） |
远程开发 | 支持 SSH / VNC / 远程桌面 |
四、与相关产品对比
DEEPSDR 1 是珞光电子 SDR 产品线中首款原生集成 AI 算力引擎的平台，与 SDR-LW 2972、SDR-LW 2975 等同为 AD9361 射频方案的产品相比，核心差异化优势体现在 AI 算力的原生集成与端到端边缘智能能力，下表展示关键对比：
参数 | DEEPSDR 1 | SDR-LW 2972 | SDR-LW 2975 |
产品定位 | AI 边缘智能 SDR 平台 | 便携入门一体机 | 便携高连接性一体机 |
射频平台 | USRP-LW B210（AD9361） | AD9361 集成 | AD9361 集成 |
FPGA 型号 | Spartan 6 XC6SLX150 | Artix-7 XC7A200T | Zynq-7020 XC7Z020 |
逻辑单元 | 147,443 | 215,360 | 85,000 |
DSP Slice | 180 | 740 | 220 |
AI 算力 | 100 TOPS（Jetson Orin NX） | 无（依赖外部） | 无（依赖外部） |
GPU | Ampere 1024 CUDA + 32 Tensor | 无 | 无 |
CPU | 8 核 ARM Cortex-A78AE | i7-8700 六核 | i7-8700 六核 |
内存 + 频宽 | 16GB LPDDR5（102.4GB/s） | 16GB DDR4 | 16GB DDR4 |
存储 | 板载存储 + 扩展 | 500GB SSD | 500GB SSD |
显示输出 | DP 4K@60Hz | HDMI（2972-24/44） | HDMI |
Type-C OTG | 支持（U盘/键鼠/传感器） | —— | —— |
USB 3.0 | 2 路 | 1 路 | 2 路 |
RJ45 千兆网口 | 1Gbps × 1 | —— | 1Gbps × 1 |
PCIe 总线 | —— | —— | Gen2 x4 |
功耗 | 约 25～40W（极低功耗） | 180～250W | 约 30～50W |
产品形态 | 嵌入式板卡 | 独立一体化机箱 | 独立一体化机箱 |
频率/带宽 | 70MHz～6GHz / 56MHz | 70MHz～6GHz / 56MHz | 70MHz～6GHz / 56MHz |
UHD + GNU Radio | 支持 | 支持 | 支持 |
TensorFlow/PyTorch | 原生支持（Jetson） | 间接支持（x86） | 间接支持（x86） |
核心差异：DEEPSDR 1 是唯一具备原生 AI 硬件加速（GPU + Tensor Core + NVDLA）的平台，专为"射频信号 + 边缘 AI 推理"场景优化设计。SDR-LW 2972 和 2975 为通用型独立 SDR 平台（x86 CPU），虽可运行轻量级 AI 框架但无 GPU 硬件加速，不适用于需要大算力实时推理的深度学习任务。DEEPSDR 1 特别适合频谱智能感知、自动化调制识别、信号分类、干扰智能检测等 AI 驱动的新型无线电应用场景。
五、应用领域
1. AI 驱动的频谱智能感知与认知无线电
利用 Jetson Orin NX 的 100 TOPS 算力，在边缘端对宽带频谱进行深度学习实时分析，实现频谱空洞检测、动态频谱接入、认知无线电决策等高级功能。相比传统基于能量检测的门限方法，AI 模型可同时识别信号类型、预测频谱占用模式，大幅提升频谱利用效率。
2. 深度学习调制识别与信号智能分类
DEEPSDR 1 可在本地运行 CNN/Transformer/RNN 等深度学习模型，直接对 AD9361 采集的 IQ 星座图/频谱瀑布图进行端到端调制识别（AM/FM/BPSK/QPSK/QAM/OFDM 等），推理延迟控制在毫秒级。适用于电子侦察、频谱监管等需要快速响应和自主决策的敏感场景。
3. 无人机信号监测与特征识别
通过外接天线覆盖 433MHz/900MHz/2.4GHz/5.8GHz 等无人机常用通信和遥控频段，利用深度学习模型对无人机图传信号、遥控信号进行特征提取和机型识别，实现自动化的低空目标感知与预警。
4. 智能干扰检测与自适应抗干扰
基于 AI 模型对接收信号的频谱、调制特征和统计异常进行实时分析，自动识别压制式干扰、欺骗式干扰、窄带/宽带噪声干扰等多种干扰类型，并触发自适应频率跳变或自适应波束赋形等抗干扰策略，实现认知抗干扰闭环。
5. 边缘侧电磁频谱态势感知（Edge RF Situational Awareness）
多台 DEEPSDR 1 通过千兆以太网组网，利用 PPS+10MHz REF 同步实现分布式频谱采集，在边缘端借助 AI 模型融合多节点数据，生成实时电磁频谱态势图，应用于战区电磁环境监控、智慧城市无线电频谱管理、重大活动无线电安全保障。
6. 软件无线电（SDR）教学与 AI+SDR 科研实训
兼有 UHD/GNU Radio 开源 SDR 框架和 TensorFlow/PyTorch 主流 AI 框架的原生支持，是高校通信工程+人工智能交叉学科教学的理想平台。学生可在一台设备上完成传统无线通信实验（调制解调、QAM 收发等）和前沿 AI SDR 课题（自动调制识别、智能频谱感知、深度学习信道估计等）。
7. WiFi / 蓝牙 / ISM 频段智能安全监测
覆盖 2.4GHz/5GHz WiFi 和蓝牙频段，结合 AI 异常检测模型对 WiFi 管理帧欺骗攻击（Deauth/Disassoc）、蓝牙干扰注入、非法热点识别等无线安全威胁进行实时检测与告警，适用于企业无线网络审计和 IoT 设备安全防护。
8. 2G/3G/4G/5G 蜂窝协议智能分析
70MHz～6GHz 覆盖主流蜂窝频段，56MHz 带宽可承载 LTE 标准载波。结合 AI 模型对下行信号的物理层参数（MIB/SIB、MCS 索引、PRB 分配等）进行自动提取和盲解调，用于蜂窝网络路测、基站信号覆盖评测和移动通信安全研究。
9. 工业物联网边缘 AI 网关
利用 Type-C OTG 外接工业传感器（温度、振动、压力等），通过 AD9361 同时监测 433MHz/868MHz/915MHz/2.4GHz 等工业物联网通信频段，AI 模型在边缘侧完成多模态数据融合分析（传感器数据 + 射频信号特征），实现设备预测性维护、工业无线环境异常检测等工业 4.0 应用。
10. 软件定义雷达与智能信号处理研究
DEEPSDR 1 的 FPGA + GPU 异构架构特别适合需要大规模并行计算的雷达信号处理。FPGA 端处理实时脉冲压缩/MTI/MTD，GPU 端运行深度学习目标检测/识别模型（如 CFAR-CNN 检测器），实现从雷达回波采集到目标识别全链路在边缘侧的实时处理。
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