Radar Signal Processing with Spiking Neural Networks and Resonate-and-Fire Encoding

Hille, Julian Bernhard Christian

Julian Bernhard Christian Hille

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Original title:: Radar Signal Processing with Spiking Neural Networks and Resonate-and-Fire Encoding
Translated title:: Radarsignalverarbeitung mit Pulsenden Neuronalen Netzen und Kodierung mittels Resonierender Neuronen
Author:: Hille, Julian Bernhard Christian
Year:: 2024
Document type:: Dissertation
Faculty/School:: TUM School of Computation, Information and Technology
Advisor:: Knoll, Alois Christian (Prof. Dr.)
Referee:: Knoll, Alois Christian (Prof. Dr.); Biebl, Erwin (Prof. Dr.)
Language:: en
Subject group:: DAT Datenverarbeitung, Informatik
Keywords:: Neuromorphic, Spiking Neural Networks, Encoding, spatial-temporal, Signal Processing, Radar, Interference Detection, Phase Detection, Angle-of-Arrival
Translated keywords:: Neuromorph, Pulsende Neuronale Netze, Kodierung, räumlich-zeitlich, Signalverarbeitung, Radar, Interferenzerkennung, Phasenerkennung, Winkelabschätzung
TUM classification:: DAT 260; DAT 815
Abstract:: This work introduces an efficient conversion of continuous signals into spatio-temporal spike events for spiking neural networks. We demonstrate the direct processing of sensor data streams with resonate-and-fire encoding in three real-world applications. In these applications, the encoding extracts the relevant signal components while suppressing noise. An appropriate spiking network successfully classifies the encoded spike trains by analyzing the spatio-temporal correlation of spikes.
Translated abstract:: In dieser Arbeit wird eine effiziente Konvertierung von kontinuierlichen Signalen in räumlich-zeitliche Ereignisse für pulsende neuronale Netze vorgestellt. Wir demonstrieren in drei Anwendungen die direkte Verarbeitung von Sensordatenströmen mit der Kodierung durch resonierende Neuronen, die das Rauschen der Signale unterdrücken. Ein geeignetes pulsendes Netzwerk klassifiziert die kodierten Pulsfolgen erfolgreich, indem es die räumlich-zeitliche Korrelation der Pulse analysiert.
WWW:: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1702849
Date of submission:: 22.06.2023
Oral examination:: 19.08.2024
File size:: 6617016 bytes
Pages:: 172
Urn (citeable URL):: https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240819-1702849-1-2
Last change:: 24.09.2024
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