[发明专利]智能决策的光子处理系统和处理方法

说明书

一种智能决策的光子处理系统和处理方法，系统包括多功能输入单元、电光转换模块、信号处理模块、光电转换模块、多功能输出单元以及人工智能芯片。本发明结合光子高速宽带和电子灵活精细的优势，结合异质异构光电子混合集成、封装等工艺，以及深度学习算法，可同时实现数字与模拟信号处理的智能化决策的电子信息系统。本发明对提升电子信息系统性能具有重大意义。

技术领域

本发明涉及光信号，具体是一种智能决策的光子处理系统和处理方法。

背景技术

未来的雷达、电子对抗、通信等电子信息系统面临着环境复杂、强对抗、实时响应、信息不完整、信号不确定等挑战。信号处理系统向宽频段、捷变频、超宽带阵列化、多功能一体化、环境适应智能化方向发展成为必然趋势。对于高频率、超宽带信号的高效实时的智能化处理是电子信息系统迈向下一代性能升级的必由之路。然而，受电子器件工作速度和带宽的制约，基于传统电子技术的信号处理系统性能的提升正遇到无法逾越的障碍。

光子技术能够突破“电子瓶颈”，是实现超大宽带、超高速信号、高效的重要突破口。同时，随着光子集成技术的不断发展，采用成熟的微电子CMOS工艺直接制备、在SOI生长、键合InP等异质材料等方式，来制作微波光电子集成器件，是实现光子信号处理系统小型化的重要保障。因此在芯片尺度上，将微波技术对信号的精细处理能力和光子技术对信号的高速宽带处理能力进行有机融合，能有效解决传统微波射频技术难题，为提升雷达、电子对抗、通信等电子信息系统性能提供了颠覆性的解决途径。

目前，智能化的光子信号处理已经成为发达国家发展新一代电子信息系统的研究热点。据报道，美国的实验室已开始研究类人脑超级计算技术，旨在构建出可实时处理非结构化信息、具有学习能力的超低功耗类脑计算系统，从而突破冯诺依曼架构对运算速度和功耗的限制，成为人工智能时代的“大脑”；同时，美国相关团队宣布在2017年要推出第一款用于嵌入式武器系统和传感器处理器的紧凑型智能算法，在计算能力的支撑下，机器学习、数据可视化将会实时更新，创造出一个不断学习的环境；DARPA宣布设立新项目“射频机器学习系统”(RFMLS)，希望能够帮助决策者从海量情报中获取有用信息，进一步辅助决策，实现智能决策，目前还在开展联合大学微电子计划全面提高处理能力；MIT、加州大学伯克利分校的研究人员把光互联技术应用在“电子-光子”系统的芯片上，实现了比现行处理器快50倍的处理速度(C.Sun,et al.,“Single-chip microprocessor that communicatesdirectly using light,”Nature.528,534-538,2015)，然而该技术仅实现了电子器件与光电子器件的集成化，并不能完全满足未来对智能化信号处理系统的需求。另一方面，基于光子技术的深度学习技术也在不断发展(Yichen Shen.et al.“Deep learning withcoherent nanophotonic circuits,”Nat.photon.11 441-447,2017)，该技术避免了数字域的神经网络架构，直接实现神经网络，因此具有更大的发展优势。

智能光子技术是基于光子技术、电子技术、材料技术和人工智能等形成的一种全新技术。该技术利用光的并行处理、大带宽、低损耗、远程传输的优势，与电的信号处理、深度学习算法、人工智能等相结合，形成智能化光子处理系统。随着电子信息系统对信号的处理需求的不断发展，光电子技术对单一功能系统及可重构系统的研究，已无法满足未来电子信息系统智能化决策的需求，因此，开展智能光子信号处理的研究，研制实现智能决策的光子处理方法对提升电子信息系统性能具有重大意义。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提出一种智能决策的光子处理系统和处理方法。该系统有机融合光子高速、宽带和电子灵活精细的优势，结合异质异构光电子混合集成、封装等工艺，以及深度学习，可同时实现数字与模拟信号处理的智能电子信息系统。

本发明的技术解决方案如下：