近日，美国普林斯顿大学博士生张伟鹏和所在团队，提出一种基于硅光芯片的盲源分离方法，它可以有效解决射频干扰的问题。
和传统电子芯片不同的是，硅光芯片是一种以光波为媒介的芯片，对于加载在光波上的电信号，它能通过片上集成的各种光学元件，进行相应的处理。
(相关资料图)
图 | 张伟鹏（来源：张伟鹏）
得益于光波先天的高载波频率，这种信号处理方式具有非常宽带的性能，所提供的处理带宽是传统电子元件的几倍。
同时，硅光芯片信号处理器可以直接处理模拟信号，无需数模转换就能实现光速的超快计算。
其次，硅光芯片具有超低的功耗，其信号处理能耗不会随着信号频率增加而增长。并且，片上的光学元件通常具有较高灵敏度，故能降低调制所需的能量。
图 | 完整封装的硅光芯片，以及微腔权重库的显微照片（来源：张伟鹏）
在该研究中，利用实验室里的硅光芯片平台，张伟鹏等人通过盲源分离算法，来应对射频的干扰。当存在干扰源的时候，接收到的有效信号和无用的干扰信号会进行混合叠加，而盲源分离技术可以从混合信号中分离出有效原始信号。
该技术的主要特点是：分离过程仅仅依靠对于混合信号的统计学分析，无需关于原始信号的载波频率、数据速率、调制形式等参数来作为先验知识。
也就是说，盲源分离算法可以避免对于无线电技术的认知局限。同时，这种技术所依靠的统计学分析方法，同样适用于两个具有相近甚至相同频率的原始信号，从而能解决传统滤波技术所不能解决的问题。
图 | 实验测试环境，以及宽带盲源分离带来的信噪比提升的结果（来源：张伟鹏）
基于此，张伟鹏和所在团队以硅光芯片为平台、以盲源分离为核心技术，进行了相关实验。
结果显示，在单一光芯片上就能实现高达 20GHz 的处理带宽，是传统电处理带宽的 55 倍左右。而针对一个无线收发器系统的验证结果显示，该技术可以带来 15dB 以上的信噪比提升。
这说明盲源分离算法可以灵活应对宽带射频的干扰，有望应用各种射频通信场景。论文评审专家更是直言：“（该成果）可以进一步发展成产品，以提高射频传输系统的性能。”
详细来说，本次成果主要有望用于通讯领域、科学服务、交通安全、物联网、和无线电等领域。
（1）在通讯领域，盲源分离方法可被用于终端设备的射频前端。在使用时，它可以模拟域直接抑制信号干扰，借此提升接收信号的信噪比、通话传输和信息传输的质量。
（2）在科学服务领域，盲源分离方法可被用于天文观测、气象卫星、遥感等。在使用时，它可以有效降低探测器周围不断新增的其他商业射频信号的干扰，从而保证探测活动的正常进行，以及增加探测的准确性。
（3）在交通安全领域，盲源分离方法可被用于飞机雷达高度计、轨道交通的超宽频定位系统、以及道路车辆的自动驾驶系统。在使用时，它可以保证位置信息在测量和传输上的准确性。
（4）在物联网领域，盲源分离方法可被用于智慧家居设备等场景。在使用时，它可以缓解不同设备之间的信号串扰，避免设备响应延时、甚至出现断联。
（5）在业余无线电等领域，盲源分离方法可被用于确保各设备的正常工作。免费的频谱资源，一般集中在很窄的带宽内，并被同时提供给多个设备以及多个不同协议使用。以广为人知的 2.4GHz 频带为例，我们经常听说的 Wi-Fi、蓝牙、遥控玩具、无人机等都在使用这个频带。同时，该频率也开放给业余无线电爱好者使用，因此可谓用户众多、协议繁多、难以监管。而盲源分离方法具备无需相互协调的优势。在使用时，它可以直接从接收到的混合信号中分离出有效信号。
（来源：Nature Communications）
日前，相关论文以《宽带物理层认知无线电与一个集成的光子处理器的盲源分离》（Broadband physical layer cognitive radio with an integrated photonic processor for blind source separation）为题发在 Nature Communications 上[1]。
图 | 相关论文（来源：Nature Communications）
张伟鹏是第一作者兼共同通讯，普林斯顿大学保罗·普鲁纳尔（Paul Prucnal）教授担任通讯作者。
逐日攀升的宽带性能挑战，到底该如何解决？
在当今的信息社会里，无线技术得到了蓬勃发展。同时，射频干扰的负面效应，也随之愈发严重。
在过去 20 年间，移动通讯技术历经多次迭代，5G 通讯的商业化也已经实现数年之久。为了满足随之增长的数据速率和用户数量的需求，针对相关的通讯新技术，人们不得不扩展其所使用的频谱资源，或者被迫提高其频谱使用效率，与之伴随的则是接踵而来的新挑战。
频谱资源不仅是有限的，且会受到严格的管制，价格也非常昂贵。常有新闻报道某某电信运营商为争夺某个频段的运营带宽，在频谱拍卖中开出天价。
人们对于经济效益的追求，催生了新的频谱使用机制，以便增加这些有限带宽的利用率。在这些机制中，基本策略是让频谱资源实现复用，具体涉及到时间、频率、以及空间等多个维度。
以家庭中常见的 Wi-Fi 路由器为例，多年来其形态上最明显的变化便是所使用的天线数量从一个增加到多个。而在这背后，使用了多输入多输出技术（MIMO，multiple-in multiple-out），即通过增加空间复用效率来增加数据通量。
复用机制虽然有一定的效果，但是多个空间信道的紧密堆叠，不可避免会带来信噪比下降、以及信道串扰等问题。
而当下的通讯场景，其数据速率和信道数量正在不断增加。如果仍旧使用传统的数字信号处理方法，来解决电子电路串扰问题，必将面临更加严苛的挑战。
具体来说，要想解决射频干扰，至少需要面临两大问题：
一是频率范围的扩大所带来的技术挑战。当信息需要加载在无线电波上，其所能携带的数据速率和其载波频率成正比，这会促使无线技术所使用的频率范围不断扩大。
以 5G 和 Wi-Fi6 为例，随着超宽频和毫米波等宽带应用技术的出现，它们所使用的射频信号，从不到 1GHz 的频率逐步攀至数十 GHz 甚至百 GHz 的频率。
同时，传统电子信号处理技术和射频元件，存在内在的带宽局限性，每个单独的元件只能在较窄的频谱范围内开展有效性工作。
因此，要想满足上述宽带应用的性能要求，需要整合多个各自负责一定频率范围的子系统，同时还得使用一个复杂的中心开关系统来调度这些子系统。而其体积、重量和功耗，都将处于难以控制的状态。
二是现有抗射频干扰的方法存在一定的局限性。当下，人们最常用的频率滤波方法，仅适用于信号和干扰的频率存在一定间隔、且信号频率处于已知的情况下。
当用户数量增多，或者处于空间复用信号相互干扰的情况下，不同信号之间的频率间隔很小，这会让滤波器的性能难以提供足够的干扰抑制能力。
另一种主流的缓解射频干扰的技术是认知无线电技术。该技术根据使用情况和规律，按照用户分类动态地分配频谱资源，以避免相互的干扰。
然而，该技术需要获得用户传输数据的先验知识，比如信号频率、发送时间、发送内容等等。
具体来说它的弊端在于：
其一，会带来隐私泄露的隐患以及协调部署的困难；
其二，对于某些情况比如科研场景中，其目标信号无法被主动协调，这时这种主动应对干扰的方法就会变得无能为力。
基于此，张伟鹏和所在团队开展了本次研究。
遭遇芯片供货短缺，依靠自制电流源电路板完成实验
据了解早在十年前，张伟鹏所在课题组就开始进行硅光芯片应用技术的研究，探索其在微波光子学和光学类脑计算的潜在可能。
微波光子学，正是本次论文所对应的方向：即利用光芯片的宽带、高效以及低延时的优势，探索其处理微波射频信号的革新应用能力。
在多年的研究积累中，该实验室逐渐意识到一个矛盾：光芯片技术的优势和潜力很大，但是现有成果的应用领域还比较局限。
张伟鹏表示：“因此我们需要一个好的切入点或者说目标应用，以便最大化地展示这个新兴技术的效益。反过来，也能吸引更多的外部关注，从而促进这项技术的进步。”
秉承这一思想，该团队一直在探索光芯片在微波射频领域的有效应用。最初，受益于光学类脑计算的成果，为了实现光芯片的神经网络功能，他们提出了一种能够实现加权求和运算的结构，并将其命名为微腔权重库。
后来，课题组联想到：这种加权求和运算还能用于信号处理的过程。于是，他们开展了基于光芯片的主成分分析和独立成分分析等信号处理的尝试。
有了这些前期实验之后，他们进一步联想到：或许可以对这些已有成果稍做修改，以便实现盲源分离所需的运算过程。
随着调研的逐渐深入，该团队意识到盲源分离在射频干扰方面，有着不错的潜在应用能力，于是定下了本次课题，并由张伟鹏主要负责。
他说：“我接手这个项目时仅有一个基本思路，即利用微腔权重库实现盲源分离技术算法。然而，光学微腔具有极高的灵敏度，在实现较低功耗的同时，也会带来易受环境影响而波动的问题。因此，在先前的方案中，微腔的控制精度一直比较低。”
而如果延续之前的方案，则很难对混合信号进行准确加权，其所存在的误差，会给分离出来的信号带来干扰信号。
考虑到到这一点，张伟鹏不得已从原本来的光学盲源分离方向，被迫转向提高光芯片的控制精度。
他表示：“如果这个分支出来的方向，的确具有一定的重要性。那么，我这些额外投入的时间成本，反而会带来新的突破，同时也能为推进原来的方向铺平道路。”
针对光芯片的控制，张伟鹏提出并实现了一种抖动控制的方法。对于光芯片处理信号的完整信号通路上的漂移源，这种方法可以对其进行监控，从而对于由温度、偏振改变等因素带来的加权权重的漂移，进行一定的补偿，进而实现了目前已知的光芯片最高控制精度，也实现了能和电子芯片相媲美的性能。
据了解，要想实现光芯片的控制，就得对片上元件施加电流，这就需要用到可调谐电流源。然而，商用电流源往往只有一个输出通道；而搭建一个完整的科研实验系统通常需要多个电流源，后者的总体积甚至能铺满整个光学实验台。
但在当时，张伟鹏很难凑齐足够的电流源来完成实验。为了避免占用太多的实验室资源，他借助自己在本科积累的电路设计经验，设计了一个新的电路板，在手掌大小的体积内集成了全部所需的电流通道数量。
他说：“正是这个手工制作的小电路板，成为了实验顺利进行的关键。当时受到新冠疫情的影响，各个下游仪器制造供应出现问题，全球芯片面临着短缺。”
这意味着光芯片控制所需的电流源，要面临长时间的缺货。此时，已有很多课题组因为缺乏设备，无法开展较大规模的光芯片实验。
而这个自制的电流源电路板，在减小实验装置体积的同时，也克服了实验室资源紧张的问题，也让张伟鹏省去了很多不必要的等待时间。
“后来我把这个成果整理成论文，并成为了我在读博期间的第一篇文章。”张伟鹏说。
在光芯片控制问题得到解决，盲源分离的问题也变得简单起来。抖动控制的好处在于，可以带来较高的精度加权求和运算，从而能从混合信号中消除干扰，进而更好地恢复有效信号。至此，张伟鹏的研究基本告一段落，他将其整理成一篇新论文，最终被收录于 Nature Communications[ 1]。
打造可以“用光脑思考”的机器人
目前，张伟鹏的博士生涯仍在进行中，他也将基于本次成果开展几项新计划：
首先，他打算改进实现盲源分离算法所需的硬件，即使用更快的控制电路来实现实时处理的盲源分离。这样的好处在于，对于由移动收发器造成的动态射频干扰，可以做出实时的应对。
以飞机、火车、地面道路车辆等移动物体收到的射频干扰为例，这些物体接受到的信号，是有效信号和干扰信号以动态比例混合的结果。而实时处理的能力，能让盲源分离装置得以追踪并锁定动态的混合比，从而保障长时间的稳定分离效果。
其次，他打算采用一个新的光芯片设计，以将更多元件集成在光芯片上，从而将体积缩小数倍左右、以及实现百倍处理的延时降低。
再次，他打算把盲源分离的实验平台拓展到其他应用里，比如在稍加改动之后，在光芯片上实现电机反馈控制，实现超低延时的机器人控制，最终目标则是打造一个可以“用光脑思考”的机器人。
最后，张伟鹏表示，摩尔定律在近年来多次被预言将走到尽头，而光芯片是未来替代技术之一。光芯片的发展离不开全产业链的进步。他和所在团队能取得现在的成果，离不开开源设计软件和芯片制造厂家。因此他光芯片产业能够继续蓬勃发展，不断提升芯片性能，广泛应用于各个领域。
参考资料：
1.Zhang, W., Tait, A., Huang, C. et al. Broadband physical layer cognitive radio with an integrated photonic processor for blind source separation. Nat Commun 14, 1107 (2023). https://doi.org/10.1038/s41467-023-36814-4
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