Energieeffizientes und zuverlässiges neuromorphes Split-Computing mit Wake-Up-Radios: Architektur und Design über digitale Zwillinge

Alapfogalmak

Ein energieeffizientes neuromorphes Split-Computing-System mit Wake-Up-Radios, das theoretisch garantierte Zuverlässigkeit bei der Entscheidungsfindung bietet.

Kivonat

In dieser Arbeit wird ein energieeffizientes neuromorphes Split-Computing-System mit Wake-Up-Radios vorgestellt. Das System kombiniert die Energieeinsparungen durch ereignisgesteuertes Computing am Sender und Empfänger sowie durch Impulsübertragung mit den Einsparungen, die durch den Einsatz eines Wake-Up-Empfängers am Empfänger möglich sind.

Ein Schlüsselproblem beim Design eines solchen Systems ist die Auswahl geeigneter Schwellenwerte für Signaldetektion, Wake-Up-Signaldetektion und Entscheidungsfindung. Um dieses Problem zu lösen, schlägt die Arbeit eine neuartige Methodik vor, die digitale Zwillinge und das "Learn-Then-Test"-Verfahren (LTT) kombiniert. Diese Methodik, genannt DT-LTT, nutzt den digitalen Zwilling, um eine Vorauswahl geeigneter Hyperparameter zu treffen, und führt dann eine zuverlässige On-Air-Kalibrierung durch, um einen Hyperparametervektor zu finden, der die gewünschte Zuverlässigkeit garantiert.

Die experimentellen Ergebnisse validieren den Entwurf und die Analyse, bestätigen die theoretischen Zuverlässigkeitsgarantien und zeigen den Zielkonflikt zwischen Energieverbrauch und Informationsgehalt der Entscheidung auf.

Statisztikák

Die Signaldetektion am Sender verwendet einen QUSUM-Algorithmus, der die Log-Likelihood-Verhältnisse der Verteilungen des Signals und des Rauschens auswertet.
Die Leistungsaufnahme des Hauptempfängers beträgt einen normierten Wert von P_on = 1.
Die Dauer des Wake-Up-Signals beträgt L_w = 2 Zeitschritte, die Dauer des Pilotsignals L_p = 2 Zeitschritte und die Verzögerung L_d = 3 Zeitschritte.
Die Aktivierungszeit des Hauptempfängers beträgt δ_wake = 2 Zeitschritte.

Idézetek

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Főbb Kivonatok

Neuromorphic Split Computing with Wake-Up Radios

by Jiechen Chen... : arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.01815.pdf

Mélyebb kérdések

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