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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种片上网络高速数据采集系统映射方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116089355B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310152769.4，技术领域涉及：G06F15/78；该发明授权一种片上网络高速数据采集系统映射方法是由许川佩;王阳;马贤;施秀丽;邓运辉;胡聪;牛军浩设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种片上网络高速数据采集系统映射方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种片上网络高速数据采集系统映射方法，该映射方法由片上网络映射模型和映射效果评价模型两部分组成。片上网络映射模型由编码器和解码器组成，编码器将数据采集系统中节点按功能分类为采集节点、存储节点、传输节点、控制节点四类，采用图卷积神经网络根据任务图中的节点种类和节点间的连接关系进行图编码得到任务图中各节点的编码器向量，关键作为Query向量，与未映射节点编码向量做单头注意力运算，将未映射节点的注意力值作为该节点成为下个映射节点的概率以波束搜索的方式获得同一问题的多组解序列，计算各组解序列作为映射结果的实际通讯时延，选择通讯时延最小的解序列作为最终解序列。训练引入映射效果评价模型作为基线以强化学习的方式来对片上网络映射模型进行无监督训练。本发明构建的片上网络高速数据采集系统映射方法具有针对同一NoC架构进行模型训练即可实现同类待映射问题快速且高效的求解。

本发明授权一种片上网络高速数据采集系统映射方法在权利要求书中公布了：1.一种片上网络高速数据采集系统映射方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、输入待映射高速数据采集系统任务图，将任务图中的节点按其功能分为采集节点、存储节点、传输节点、控制节点四类，并进行one-hot编码，编码结果分别为采集节点[1,0,0,0]、传输节点[0,1,0,0]、传输节点[0,0,1,0]、控制节点[0,0,0,1]； 步骤2、将节点类别向量和待映射任务图邻接矩阵作为图卷积神经网络的输入，图卷积神经网络提取任务图中节点信息和节点间结构信息对任务图中每个节点进行编码，编码器输出为{e0,e1,…,en-1,en}，编码公式如下： 其中A是图的邻接矩阵，I是单位矩阵，是图的度矩阵，度指图中指定节点相连的边的条数，H是每一层节点的特征，对于输入层的话，H就是初始输入X，σ是非线性激活函数； 步骤3、解码器将任务图各节点编码向量{e0,e1,…,en-1,en}和节点分类向量作为输入，将节点编码向量求均值作为任务图全局信息，最近映射的3个节点的编码向量作为任务图局部信息，解码器根据任务图全局信息和局部信息在所有的存储节点中动态选择两个存储节点的编码向量作为任务图关键信息，动态关键节点的选择由带掩码的单头注意力机制获得； 步骤4、解码器融合任务图全局信息、局部信息和动态关键节点信息作为注意力机制的Query向量来和未映射节点编码向量做匹配度计算，选择匹配度高的节点作为下个映射节点完成映射； 步骤5、采用波束搜索的方法循环步骤3和步骤4得到多组映射解M{M1,M2,…,Mn}，选择使得数据采集系统时延最小的解作为最终映射解即从1到n的数字排列，其中索引表示架构上的路由节点，元素表示任务图中的IP核； 步骤6、映射效果评价模型由全连接神经网络构成，针对输入待映射任务图估计其通讯时延； 步骤7、将片上网络映射模型的实际系统通讯时延作为Lπ，映射效果评价模型估计的系统通讯时延作为基线bs，通过梯度下降优化片上网络映射模型，公式如下： 其中Lθ|s＝Epθπ|s[Lπ],Lθ|s为待映射任务图通讯延时的期望； 步骤8、将片上网络映射模型解序列计算出的系统通讯时延Lπ作为实际值，映射效果评价模型估计的系统通讯时延bs作为预测值，通过均方误差MSE作为损失函数优化映射效果评价模型，公式如下： MSELπ,bs＝Lπ-bs2。

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