論文の概要: Spiking Neural Networks for SAR Interferometric Phase Unwrapping: A Theoretical Framework for Energy-Efficient Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.20782v1
• Date: Wed, 25 Jun 2025 19:12:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-27 19:53:09.861717
• Title: Spiking Neural Networks for SAR Interferometric Phase Unwrapping: A Theoretical Framework for Energy-Efficient Processing
• Title（参考訳）: SAR干渉位相アンラッピングのためのスパイクニューラルネットワーク:エネルギー効率向上のための理論的枠組み
• Authors: Marc Bara,
• Abstract要約: 合成開口レーダ(SAR)にスパイキングニューラルネットワーク(SNN)を適用するための最初の理論的枠組みを提案する。 我々のフレームワークは、SNNに固有の時間的ダイナミクスが、位相アンラッピングの基本となる空間的連続性制約を自然にモデル化する方法を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present the first theoretical framework for applying spiking neural networks (SNNs) to synthetic aperture radar (SAR) interferometric phase unwrapping. Despite extensive research in both domains, our comprehensive literature review confirms that SNNs have never been applied to phase unwrapping, representing a significant gap in current methodologies. As Earth observation data volumes continue to grow exponentially (with missions like NISAR expected to generate 100PB in two years) energy-efficient processing becomes critical for sustainable data center operations. SNNs, with their event-driven computation model, offer potential energy savings of 30-100x compared to conventional approaches while maintaining comparable accuracy. We develop spike encoding schemes specifically designed for wrapped phase data, propose SNN architectures that leverage the spatial propagation nature of phase unwrapping, and provide theoretical analysis of computational complexity and convergence properties. Our framework demonstrates how the temporal dynamics inherent in SNNs can naturally model the spatial continuity constraints fundamental to phase unwrapping. This work opens a new research direction at the intersection of neuromorphic computing and SAR interferometry, offering a complementary approach to existing algorithms that could enable more sustainable large-scale InSAR processing.
• Abstract（参考訳）: 合成開口レーダ(SAR)にスパイキングニューラルネットワーク(SNN)を適用するための最初の理論的枠組みを提案する。 両領域の広範な研究にもかかわらず,本文献の総合的なレビューでは,SNNが位相アンラッピングに適用されたことはないことが確認されており,現状の方法論において大きなギャップがある。 地球の観測データ量は指数関数的に増加し続けており(NISARのようなミッションでは2年で100PBが生成されると予測されている)、持続可能なデータセンター運用にはエネルギー効率の高い処理が不可欠である。 SNNは、イベント駆動計算モデルにより、従来の手法に比べて30～100倍の潜在的な省エネを提供すると同時に、同等の精度を維持している。 本研究では,ラップした位相データに特化して設計されたスパイク符号化方式を開発し,位相アンラッピングの空間伝播特性を利用したSNNアーキテクチャを提案し,計算複雑性と収束特性の理論的解析を行う。 我々のフレームワークは、SNNに固有の時間的ダイナミクスが、位相アンラッピングの基本となる空間的連続性制約を自然にモデル化する方法を実証する。 この研究は、ニューロモルフィックコンピューティングとSARインターフェロメトリーの交差点における新しい研究方向を開き、より持続可能な大規模InSAR処理を可能にする既存のアルゴリズムに補完的なアプローチを提供する。

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