L'informatique optique permet d'estimer la direction d'arrivée au-delà de la limite de diffraction
La détection et la communication sans fil sont devenues des éléments essentiels de la vie moderne. Parmi elles, la technologie clé de l'estimation de la direction d'arrivée (DOA), qui utilise des techniques de traitement de signaux en réseau pour mesurer la direction angulaire des signaux RF, a été largement appliquée dans les domaines civil et militaire.
Les méthodes d'estimation DOA traditionnelles, telles que l'algorithme de classification de signaux multiples (MUSIC), nécessitent une quantité importante de circuits RF pour recevoir des signaux multicanaux, effectuer une conversion descendante et un échantillonnage à grande vitesse, puis effectuer le traitement du signal numérique.
La grande complexité du matériel et des algorithmes, ainsi que la quantité importante de données, augmentent considérablement la latence, la consommation d'énergie et le coût des systèmes de traitement de signal traditionnels. Il est donc urgent de développer de nouveaux paradigmes de calcul capables de remplacer les processeurs électroniques et de traiter plus efficacement les signaux RF, permettant une estimation DOA à faible latence, à hautes performances et rentable.
En tant que nouveau paradigme informatique, l'informatique optique possède d'immenses avantages en termes de vitesse de calcul, de débit et d'efficacité énergétique, offrant une percée pour surmonter le goulot d'étranglement de l'efficacité énergétique de l'architecture von Neumann.
Pour traiter directement les signaux RF, des réseaux neuronaux diffractifs ont été construits pour le calcul optique spatial à grande échelle. Ces réseaux modulent les ondes électromagnétiques à la vitesse de la lumière et traitent les informations qu'elles transportent, permettant des tâches telles que la reconnaissance d'objets et le codage/décodage sans fil.
Cependant, la résolution angulaire des réseaux neuronaux diffractifs existants reste limitée par la limite de diffraction, et leur application dans les tâches de détection sans fil avancées reste encore à explorée.
De plus, il existe un manque de capacités de détection d’angle et de calcul dans l’utilisation de surfaces intelligentes reconfigurables (RIS) pour moduler les ondes électromagnétiques spatiales et construire des systèmes de communication de nouvelle génération.
Dans un article publié dans Lumière : science et applicationsune équipe de scientifiques, dirigée par le professeur Xing Lin du département de génie électronique de l'université Tsinghua, en Chine, et ses collègues ont développé un réseau neuronal diffractif à super-résolution (S-DNN) pour l'estimation DOA entièrement optique sur une large gamme de fréquences, obtenant une résolution angulaire qui dépasse la limite de diffraction de Rayleigh.
En traitant directement les ondes électromagnétiques (EM) spatiales, le S-DNN permet l'estimation du DOA à la vitesse de la lumière sans avoir besoin de circuits RF traditionnels, d'ADC ou de traitement du signal numérique.
De plus, le S-DNN atteint une résolution angulaire plus élevée et des résultats d'estimation plus robustes contre le bruit d'entrée par rapport à l'algorithme MUSIC, ne nécessitant qu'un seul instantané. Les chercheurs ont également appliqué la capacité d'estimation DOA du S-DNN pour fournir des informations d'angle utilisateur pour RIS, permettant une détection et une communication intégrées à faible latence et à faible consommation.
Les scientifiques résument le principe de fonctionnement du S-DNN : comme les distributions de phase des ondes électromagnétiques émises par des sources cibles à différents angles varient dans le plan du champ lointain, le S-DNN détermine l'angle de la cible en identifiant la distribution de phase du champ électromagnétique. Pour obtenir une modulation précise des ondes électromagnétiques, le S-DNN se compose de plusieurs couches de modulation diffractives en cascade.
En définissant 10 régions de détection dans le plan de sortie, chacune correspondant à un intervalle angulaire incident, lorsque des ondes EM sont entrées, l'intervalle angulaire de la source cible est déterminé en comparant les intensités de champ EM des 10 régions de détection et en trouvant la valeur maximale.
La résolution angulaire est une mesure cruciale pour les systèmes de radiogoniométrie RF, représentant leur capacité à distinguer les signaux provenant de deux angles proches. Cependant, en raison de la limitation de l'ouverture du réseau, la résolution angulaire des systèmes existants a été difficile à dépasser la limite de diffraction de Rayleigh.
Les chercheurs ont optimisé et fabriqué un S-DNN passif à quatre couches basé sur l'apprentissage profond, obtenant une estimation DOA en super-résolution avec une résolution angulaire de 1°, soit quatre fois supérieure à la résolution limitée par diffraction.
L'espace de conception à haut degré de liberté avec plusieurs métasurfaces et des méta-atomes de modulation diffractive à grande échelle permet au S-DNN de générer des réponses angulaires superoscillatoires dans des intervalles angulaires locaux, réalisant ainsi une estimation DOA au-delà de la limite de diffraction.
Du point de vue du décalage du spectre, la capacité de modulation précise du S-DNN peut décaler les composantes spectrales éparses au-delà de la plage de fréquences limitée par la diffraction vers la plage de fréquences limitée par la diffraction. Grâce aux tests, le S-DNN a atteint un taux de précision de 99 % dans les tâches d'estimation DOA à cible unique et à deux cibles.
En raison de la complexité croissante des environnements électromagnétiques réels, les sources de signaux cohérents sur les systèmes de radiogoniométrie RF, ainsi que l'élargissement continu des plages de fréquences des signaux, posent des défis. Les algorithmes MUSIC à bande étroite traditionnels ne sont pas en mesure d'obtenir une estimation DOA à large bande pour les sources cibles cohérentes.
Pour résoudre ces problèmes, les chercheurs ont proposé une méthode d'apprentissage à large bande basée sur l'apprentissage profond, améliorant considérablement la capacité anti-dispersion du S-DNN et lui permettant d'obtenir une estimation DOA à super-résolution à large bande pour plusieurs sources cibles cohérentes. En utilisant cette méthode d'apprentissage, un S-DNN à trois couches a été optimisé et fabriqué, permettant d'obtenir une estimation DOA à super-résolution avec une résolution angulaire de 3° dans la gamme de fréquences de 25 GHz à 30 GHz.
Pour valider davantage les performances du S-DNN, les chercheurs ont effectué des simulations en onde complète du modèle formé à l'aide du logiciel de simulation de champ électromagnétique CST, suivies de mesures expérimentales sur le S-DNN fabriqué.
En tant que technologie essentielle à l'ère de la 6G, le RIS manque de capacités de détection et de calcul, ce qui rend son déploiement à grande échelle difficile en raison de sa dépendance au contrôle des stations de base. Cependant, le S-DNN offre la possibilité de remplacer les stations de base en réalisant une estimation DOA à la vitesse de la lumière pour plusieurs utilisateurs mobiles, fournissant des informations préalables cruciales pour les processus de communication sans fil ultérieurs.
Cette étude propose d'exploiter les capacités de détection d'angle à large bande du S-DNN pour permettre au RIS de percevoir de manière autonome l'environnement électromagnétique indépendamment de la station de base, facilitant ainsi les liaisons de communication en temps réel entre les stations de base et les utilisateurs mobiles à haut débit.
Des chercheurs ont développé un système RIS à cristaux liquides réfléchissants avec une précision de modulation de phase allant jusqu'à 5 bits par méta-atome, permettant la formation de faisceaux et la réalisation d'un S-DNN reconfigurable. Dans un premier temps, le S-DNN passif reçoit les ondes électromagnétiques des stations de base et des utilisateurs mobiles, estimant les angles de plusieurs cibles avec un délai minimal.
Sur la base des résultats d'estimation du S-DNN, un FPGA génère des tensions de contrôle et configure le RIS pour réfléchir les ondes électromagnétiques de la station de base vers les utilisateurs, réalisant ainsi un suivi de formation de faisceau. L'expérience a permis d'obtenir un gain d'amplitude de détection moyen de 17,9 dB du côté utilisateur, démontrant l'efficacité du système intégré de communication et de détection proposé.
En résumé, ces travaux de recherche démontrent le potentiel important du calcul tout optique pour surmonter les limitations physiques des systèmes de détection.
En tirant parti de l'architecture informatique optique du S-DNN, la latence de détection DOA entièrement optique est réduite de plus de 2 à 4 ordres de grandeur par rapport aux dispositifs de radiogoniométrie les plus avancés, ce qui en fait un choix idéal pour la conduite autonome et la communication ferroviaire à grande vitesse.
De plus, les S-DNN équipés d’émetteurs haute puissance sont prometteurs pour des applications dans la détection et le suivi de cibles radar, ainsi que pour la navigation et le positionnement par satellite.
