【摘要】在雷达电子战中，快速并准确地识别敌方雷达信号调制技术对于获得战术优势至关重要，而传统依赖于图形处理单元（graphics processing unit,GPU）的识别方法难以满足此应用场景的低延迟要求。为此，该文设计了一种基于数据流架构（dataflow architecture,DF）的雷达信号调制方式识别加速系统。该系统通过对卷积神经网络权值进行二值化来减少模型参数，便于将算法部署到现场可编程门阵列（field-programmablegatearray,FPGA），同时采用数据流架构加快雷达信号调制方式的识别过程。实验结果表明，在确保整体识别准确率的前提下，该加速系统的推理速度相比i7-11800H CPU提升44.43倍，相比RTX 3050Ti GPU提升2.59倍，系统功耗仅为1.724 W。