基于MEMS諧振器硬件儲備池計算的類腦信號處理方法

鄒旭東 楊伍昊 郭瀟威 孫 杰 鄭天依

（1.傳感技術國家重點實驗室，中國科學院空天信息創新研究院，北京 100190；2.齊魯空天信息研究院，山東濟南 250132）

1 引言

近年來，得益于信息技術與傳感技術的快速發展，傳感技術在物聯網、泛在傳感等新興領域中的應用也取得一定突破［1］。成千上萬的傳感器節點產生的海量傳感數據也隨之爆炸式地積累起來，并且消耗著越來越多的傳輸帶寬、存儲容量和能量。這就要求信息處理終端能夠高效、低功耗地處理信息。然而，傳統基于馮·諾伊曼架構的計算范式的計算效率又受限于電子器件性能和速度的物理極限。這種矛盾激發了人們對高效的新型計算范式進行探索。其中，人工神經網絡［2］以其較強的自學習適應性，并行信息處理能力和非線性映射能力等特點，已經被廣泛應用于模式識別［3］、圖像識別［4］、目標檢測［5］、人工智能［6］等應用領域。同時，人工神經網絡以其良好的特征提取能力，模式識別與分類能力也成功吸引了同樣需要對信號進行分類、識別和提取的雷達信號處理領域的研究人員，成為近幾年在復雜電磁環境、低信噪比情況下對復雜多樣的雷達信號脈內調制類型進行識別、分類的有力工具［7-12］。通常，雷達信號的處理手段主要包括雷達信號特征的分類、識別和提取。但是，在外界電磁干擾情況下，雷達信號的特征，如載波頻率、脈沖幅度、脈沖波形等容易受到噪聲的影響，從而給信號的識別和分類帶來極大困難。……