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關(guān)于太赫茲無線鏈路解調(diào)的研究成果

QuTG_CloudBrain ? 來源:臨菲信息技術(shù)港 ? 2023-10-16 10:20 ? 次閱讀

太赫茲(Terahertz 或者 THz)波段可以定義為 0.3 THz~3 THz 的電磁波。從頻率上看,太赫茲波段處于微波與光波之間,被稱為“太赫茲間隙”(THz Gap)。然而,近年來的一系列研究表明,正是在這個間隙,存在著巨大的開發(fā)潛力和應(yīng)用價值。它可以廣泛地應(yīng)用于爆炸物檢測、藥品檢測、成像、雷達(dá)和無線寬帶通信。

最近,Nature的Scientific Report報道了一種關(guān)于太赫茲無線鏈路解調(diào)的研究成果[1]。

作者報告的“認(rèn)知解調(diào)”(Cognitive Demodulation),利用人工智能技術(shù),在實(shí)驗(yàn)室內(nèi),誤比特率性能提高了100倍以上;在非實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下,誤碼率提高了約60倍。此外,解調(diào)速度也大大提高,可以實(shí)時解調(diào)。除了軟件上的進(jìn)步,文章還展示了硬件方面的重要改進(jìn)。這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)走出了實(shí)驗(yàn)室,在辦公室走廊里進(jìn)行了現(xiàn)場試驗(yàn)。

系統(tǒng)構(gòu)成

這個被研究小組稱為“太赫茲火炬”("THz Torch")的系統(tǒng),是一個超低價格的太赫茲近距離無線連接。

“THz Torch”的系統(tǒng)模型最早在2011年提出,基本架構(gòu)如下圖[2]。該系統(tǒng)使用簡單的OOK調(diào)制,工作于25~50THz之間。

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超低成本OOK“THz Torch”無線通信鏈路架構(gòu)

該系統(tǒng)利用了超低成本的熱發(fā)射器(微型白熾燈陣列),通過熱發(fā)射產(chǎn)生非相干的電磁能量,接收端采用熱釋電紅外(pyroelectric infrared,PIR)傳感器,從而構(gòu)成無線鏈路。為了使峰值光譜功率密度位于電磁光譜的遠(yuǎn)/中紅外部分,燈絲需要能夠發(fā)熱,鎢燈泡是這種應(yīng)用的首選。

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"THz Torch”系統(tǒng)基本組成單元[3]

該研究小組9年來,從系統(tǒng)級架構(gòu)到設(shè)備級實(shí)現(xiàn)技術(shù)多方面進(jìn)行了研究,在保持使用固有的低成本組件的同時,使該技術(shù)可用于安全應(yīng)用(例如,私鑰遙控器、隱蔽遙控、安全設(shè)備數(shù)據(jù)鏈路等)的低數(shù)據(jù)速率無線鏈路。

實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)如下所示[1]:

9cece5f8-6074-11ee-939d-92fbcf53809c.png

(a)收發(fā)鏈路展示

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(b)發(fā)射機(jī)

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(c)接收機(jī)

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(d)熱圖像

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(e)收發(fā)信基本功能框圖

“THz Torch”實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)

認(rèn)知解調(diào)

認(rèn)知無線電(Cognitive Radio)是無線通信的不小進(jìn)步。它把感知、推理、決策引入到無線通信中來。認(rèn)知無線電的主要內(nèi)容是感知可用頻譜,讓非授權(quán)用戶也能享用授權(quán)頻譜,從而解決頻譜資源緊缺問題。

如果基于傳統(tǒng)的門限檢測,是檢測PIR傳感器輸出電壓,而“THz Torch”的認(rèn)知解調(diào)(Cognitive Demodulation)是指:動態(tài)預(yù)測下一個待接收比特兩種可能的熱瞬態(tài)。認(rèn)知解調(diào)動態(tài)地確定幀的起始位置,并預(yù)測幀內(nèi)每個比特的狀態(tài)。

認(rèn)知解調(diào)后來獲得了改進(jìn)[1]:通過優(yōu)化方法校準(zhǔn)熱輻射器參數(shù)值,使解調(diào)算法更加適應(yīng)組件變化和環(huán)境變化;利用變化點(diǎn)檢測的定時同步技術(shù),在測量波形及其關(guān)聯(lián)幀之間實(shí)現(xiàn)了更好的時間對齊;引入了長短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM(Long-Short Term Memory),顯著提升了BER性能和計(jì)算效率。下面將介紹最后一項(xiàng)改進(jìn)。

人工智能增強(qiáng)認(rèn)知解調(diào)

將基于熱力學(xué)的模型與人工智能相結(jié)合,文獻(xiàn)[1]將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入認(rèn)知解調(diào),具體實(shí)現(xiàn)采用LSTM。見下圖所示:

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基于LSTM的認(rèn)知解調(diào)器

在上圖中,xi代表第i個比特的波形。對于每個比特,LSTM獲取與該比特相關(guān)聯(lián)的同步測量波形,以更新其單元狀態(tài)ci和隱藏狀態(tài)hi。當(dāng)更新的狀態(tài)被傳遞到下一步時,隱藏狀態(tài)hi傳送到多層感知(Multi-Layer Perception,MLP),由MLP對當(dāng)前比特做出概率決策。

過擬合和域遷移(domain shift)會影響到基于LSTM的認(rèn)知解調(diào)器的應(yīng)用。雖然LSTM具有將測量波形映射為二進(jìn)制比特的潛能,但它有可能會過擬合。解決方案是收集構(gòu)建一個大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,但這在實(shí)際中可能會很耗時。此外,由于發(fā)射器和感知器參數(shù)值的時變性,會發(fā)生域遷移。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集沒有覆蓋系統(tǒng)參數(shù)值的情況下,傳統(tǒng)的基于學(xué)習(xí)的解調(diào)器可能工作得很差。但文獻(xiàn)[1]認(rèn)為,通過基于熱力學(xué)的完整模型建立訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,可以解決過擬合和域遷移問題。

審核編輯:湯梓紅

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原文標(biāo)題:人工智能增強(qiáng)的太赫茲火炬認(rèn)知解調(diào)技術(shù)

文章出處:【微信號:CloudBrain-TT,微信公眾號:云腦智庫】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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