論文の概要: Neuromorphic Integrated Sensing and Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11891v1
• Date: Sat, 24 Sep 2022 00:23:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 15:58:39.471748
• Title: Neuromorphic Integrated Sensing and Communications
• Title（参考訳）: 神経形態的統合センシングとコミュニケーション
• Authors: Jiechen Chen, Nicolas Skatchkovsky, and Osvaldo Simeone
• Abstract要約: ニューロモルフィック統合センシングと通信(N-ISAC)を導入し,効率的なオンラインデータデコーディングとレーダセンシングを実現する。 N-ISACは、デジタル情報を伝達し、レーダーターゲットの有無を検出するために、共通のIR波形を利用する。 受信機にスパイキングニューラルネットワーク(SNN)を配置し、デジタルデータを復号し、受信した信号から直接レーダーターゲットを検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.475406916976247
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neuromorphic computing is an emerging technology that support event-driven data processing for applications requiring efficient online inference and/or control. Recent work has introduced the concept of neuromorphic communications, whereby neuromorphic computing is integrated with impulse radio (IR) transmission to implement low-energy and low-latency remote inference in wireless IoT networks. In this paper, we introduce neuromorphic integrated sensing and communications (N-ISAC), a novel solution that enables efficient online data decoding and radar sensing. N-ISAC leverages a common IR waveform for the dual purpose of conveying digital information and of detecting the presence or absence of a radar target. A spiking neural network (SNN) is deployed at the receiver to decode digital data and detect the radar target using directly the received signal. The SNN operation is optimized by balancing performance metric for data communications and radar sensing, highlighting synergies and trade-offs between the two applications.
• Abstract（参考訳）: ニューロモルフィックコンピューティングは、効率的なオンライン推論や制御を必要とするアプリケーションのためのイベント駆動データ処理をサポートする新興技術である。 最近の研究はニューロモルフィック通信の概念を導入し、ニューロモルフィックコンピューティングはインパルスラジオ(IR)伝送と統合され、無線IoTネットワークにおける低エネルギーかつ低レイテンシなリモート推論を実装している。 本稿では,ニューロモルフィック統合センシングと通信(N-ISAC)を導入し,効率的なオンラインデータデコーディングとレーダセンシングを実現する。 N-ISACは、デジタル情報を伝達し、レーダーターゲットの有無を検出するために共通のIR波形を利用する。 受信機にスパイキングニューラルネットワーク(SNN)を配置し、デジタルデータを復号し、受信した信号から直接レーダーターゲットを検出する。 SNN操作は、データ通信とレーダセンシングのパフォーマンス指標のバランスをとることで最適化され、2つのアプリケーション間の相乗効果とトレードオフが強調される。

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