Фотонный экстрактор для широкополосных радиочастотных сигналов
Рабочий принцип и результаты экстрактора фотонных элементов.Кредит: Свет: Наука и приложения (2024).Doi: 10.1038/s41377-024-01390-9
Если ключевая информация может быть извлечена непосредственно в аналоговую связь приема сигнала, избыточность данных может быть резко снижена, а также скорость передачи данных.Задача цифровой обработки может быть значительно уменьшена.
Следовательно, так называемая стратегия «аналого-извлечения (AFE)» получила обширное внимание в области интеллектуального зондирования.Однако в области РЧ -зондирования широкополосные сигналы нескольких ГГц обычно требуются для различения целевых деталей.В условиях пропускной способности и реконфигурируемости существующих радиочастотных схем применение стратегии AFE в области РЧ -зондирования сталкивается с проблемами.
В новой статье, опубликованной в свете: Science & Applications, команда ученых во главе с профессором Вейвен Зоу из State Key Laboratory of Advanced Optical Communication Systems and Networks, Intellent Microwave Lightwave Innovation Center (IMLIC), Департамент электронного инженера, Шанхай Цзяо.Университет Тонга и коллеги разработали фотонную схему для достижения широкополосных радиочастотных сигналов.
В принципе, фотоника считается конкурентным кандидатом на обработку радиочастотных сигналов из -за его широкополосной возможности и реконфигурируемости.Если физическая структура извлечения признаков, реализованной в фотонных схемах, входные сигналы могут быть напрямую преобразованы в функции без цифровой обработки.
Основываясь на этой идее, они внедрили фотонный чип, который может выводить ключевые функции непосредственно из исходных радиочастотных сигналов, полученных антенной.С этими функциями различные цели распознаются с высокой точностью.Зарегистрированная схема обеспечит многообещающий путь для эффективной обработки сигналов, связанной с автономным вождением, робототехникой и интеллектуальными заводами.
Ключевой частью их схемы является фотонный чип.«Структура извлечения признаков является по сути сверточной нейронной сетью, которая выводит пространственно -временную особенность входных сигналов. Фотонная чип имитирует нейронную сеть для проведения извлечения признаков для радиочастотных сигналов», - говорят исследователи.
«Кроме того, мы разработали эффективный метод обучения, особенно для системы извлечения фотонных элементов. Он резко снижает стоимость обучения нейронной сети и делает возможным обучение.
«Экспериментальные результаты показывают, что экстрактор фотонной функции сжимает частоту передачи данных в четыре раза, в то время как он сохраняет хорошую точность распознавания целей 97,5%. Мы проанализировали результаты и обнаружили, что экстрактор фотонных пространственно -временных признаков достигает 7,7% лучше, чем то, что без функции.извлечение
«По сравнению с одномерной экстракцией признаков, экстракция пространственно-временной функции работает на 6% лучше. Итак, мы показали эффективность экстрактора фотонных признаков.
«Мы считаем, что наше предложение будет катализировать разработку естественных стратегий AFE для широкополосной обработки радиочастотных сигналов и обеспечить многообещающий путь для систем когнитивных радиочастотных чувствительности следующего поколения».
Больше информации: Shaofu Xu et al., Аналоговая пространственно-временная экстракция признаков для когнитивного радиочастотного зондирования с интегрированной фотоникой, Light: Science & Applications (2024).Doi: 10.1038/s41377-024-01390-9
Нашли ошибку в тексте? Напишите нам.