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　　2、N 3/088(2023.01)(54)發明名稱一種用于32位單片機的多傳感器融合設計系統(57)摘要本發明涉及電子數據技術處理領域，公開了一種用于32位單片機的多傳感器融合設計系統，包括傳感器模塊、數據融合模塊、通信模塊和控制模塊，傳感器模塊、數據融合模塊、通信模塊和控制模塊通過adopt RISCV開源指令集的32位單片機總線連接，數據融合模塊采用基于自適應無監督深度生成對抗網絡模型的多源異構數據融合算法，控制模塊采用ARM CortexM內核的32位RISC結構，高效實現數據融合模型和控制算法，發送控制指令。該用于32位單片機的多傳感器融合設計系統，是一個用于復雜環境感知的高度集成設計方。

　　3、案，在傳感器類型選擇、數據處理算法和系統集成方面實現更好的多源數據融合效果，不僅能夠實現預期的多目標識別能力，還具有可擴展性強、適應復雜環境等優點。權利要求書3頁 說明書7頁 附圖1頁CN 117291090 A2023.12.26CN 117291090 A1.一種用于32位單片機的多傳感器融合設計系統，包括傳感器模塊、數據融合模塊、通信模塊和控制模塊，其特征在于：所述傳感器模塊、數據融合模塊、通信模塊和控制模塊通過adopt RISCV開源指令集的32位單片機總線連接；所述傳感器模塊包含但不限于圖像傳感器、聲音傳感器、距離傳感器、加速度傳感器、氣味傳感器、壓電微納機械諧振器傳感器、碳納米管。

　　4、校準傳感器、石墨烯波爾位置敏感探測器、自組裝金屬有機框架enario傳感器、表面等離子體子增強拉曼散射傳感器、量子點熒光共振能量轉移生物傳感器、納米壓電材料熱釋電傳感器、石墨烯光學微腔增強傳感器、DNA鏈置換邏輯門生化傳感器和編碼納米顆粒暗場微鏡成像傳感器；所述數據融合模塊采用基于自適應無監督深度生成對抗網絡模型的多源異構數據融合算法，首先通過變分自編碼器提取各傳感器數據的語義特征表達，再輸入生成器和判別器進行匹配約束，最終獲得融合的特征表達，作為對目標情景的判別，模型訓練通過無監督對抗學習實現；所述通信模塊包含ZigBee無線通信單元、Bluetooth低功耗通信芯片、60GHz毫米波通信模。

　　5、塊、可見光通信模塊、聲學通信模塊、基于石墨烯的太赫茲通信模塊、基于石墨烯的太赫茲通信模塊、腔量子電動力學通信模塊、可編程軟件無線電通信模塊、DNA編碼通信模塊、基于量子糾纏的超光速量子通信模塊和基于相變存儲器的通信模塊；所述控制模塊采用ARM CortexM內核的32位RISC結構，時鐘頻率100MHz,具有數字信號處理和機器學習加速引擎，可以高效實現數據融合模型和控制算法，發送控制指令。2.根據權利要求1所述的一種用于32位單片機的多傳感器融合設計系統，其特征在于：所述圖像傳感器通過CMOS或CCD芯片采集視覺圖像，聲音傳感器包含麥克風采集聲音，所述距離傳感器包含紅外測距模塊、超聲波測距模塊。

　　6、和光學測距模塊，所述加速度傳感器通過MEMS微機械技術實現三軸線性加速度測量，所述氣味傳感器通過半導體氣敏傳感陣列實現，所述壓電微納機械諧振器傳感器通過測量諧振頻率變化檢測質量變化實現氣體分子級檢測，所述碳納米管校準傳感器基于卡儂湯普森效應實現單分子級生物分析，所述石墨烯波爾位置敏感探測器通過量子化霍爾效應實現精確磁場測量，所述自組裝金屬有機框架enario傳感器通過熒光響應實現高選擇性離子檢測，所述表面等離子體子增強拉曼散射傳感器基于拉曼光譜實現痕量分析，所述量子點熒光共振能量轉移生物傳感器通過熒光壽命變化實現超高靈敏度，所述納米壓電材料熱釋電傳感器將溫差轉換為電信號，所述石墨烯光學微腔增強。

　　7、傳感器實現單分子級折射率檢測，所述DNA鏈置換邏輯門生化傳感器基于DNA計算實現復雜邏輯運算，所述編碼納米顆粒暗場微鏡成像傳感器基于breaks光學衍射極限。3.根據權利要求1所述的一種用于32位單片機的多傳感器融合設計系統，其特征在于：所述ZigBee無線通信單元通過ZigBee協議與控制端進行數據傳輸；所述Bluetooth低功耗通信芯片用于與移動終端進行連接；所述60GHz毫米波通信模塊實現近距離高速率傳輸，采用CMOS毫米波集成電路，傳輸速率可達20Gbps；所述可見光通信模塊通過LED令譜實現室內可見光通信，采用波分復用技術，可實現多用戶訪問；所述聲學通信模塊，通過聲波進行通信，使用。

　　8、MEMS微機械鉚振器實現聲波的調制解調，權利要求書1/3 頁2CN 117291090 A2適用于水下或金屬隔離場景；所述基于石墨烯的太赫茲通信模塊，工作頻率達到0.310THz，采用石墨烯Josephson接面作為發射源；所述腔量子電動力學通信模塊，使用量子光源和探測器通信，傳輸距離可達公里級，安全性高；所述可編程軟件無線電通信模塊，根據需要配置不同通信協議，使用FPGA實現全數模設計；所述DNA編碼通信模塊，使用DNA分子存儲和傳輸信息，容量高、穩定性強；所述基于量子糾纏的超光速量子通信模塊，實現距離無關的瞬時通信；所述基于相變存儲器的通信模塊，使用相變材料進行信息存儲和傳輸。4.根據權利。

　　9、要求1所述的一種用于32位單片機的多傳感器融合設計系統，其特征在于：所述控制模塊除了采用ARM CortexM內核的32位RISC結構，還包括有采用最新ARM CortexM85核、將MRAM直接集成在處理器內核上、使用光子電子混合芯片技術、采用3D堆疊技術、利用碳納米管互連、與MEMS微機械系統集成在一體、集成可重構邏輯單元FPGA、采用光刻可定制的掩模ROM或離子可控邏輯單元。5.根據權利要求4所述的一種用于32位單片機的多傳感器融合設計系統，其特征在于：采用最新ARM CortexM85核，使用5nm工藝，主頻可達4GHz，配備AI加速器，可直接對神經網絡模型進行低位寬高效計算；將MRA。

　　10、M直接集成在處理器內核上，實現存儲器級加速，數據傳輸帶寬可達1Tb/s，大幅提升性能；使用光子電子混合芯片技術，光子互連替代部分電子互連，實現超高速互聯，時延降低1000倍；采用3D堆疊技術，不同芯片層之間通過硅通孔(TSV)垂直互連,擴展了功能模塊，提升系統帶寬；利用碳納米管互連，實現超高密度芯片內部互聯，降低功耗百分之十；與MEMS微機械系統集成在一體，形成更緊密的感知控制反饋循環；集成可重構邏輯單元FPGA，使系統結構可在線重配置，實現功能自定義；采用光刻可定制的掩模ROM，用戶可自定義指令集和功能；包含離子可控邏輯單元，可根據輸入電壓控制邏輯功能，實現多功能計算。6.根據權利要求5所述。

　　11、的一種用于32位單片機的多傳感器融合設計系統，其特征在于：所述ARM CortexM85核的AI加速器是通過以下幾個方面實現對神經網絡的加速：采用內存級并行技術、設計了專門的矩陣乘法運算單元、直接支持低精度數據類型、采用流水線架構、直接在芯片上集成高速緩存存儲、采用自動生成的分析工具、支持各種數據壓縮技術和采用近存儲計算技術。7.根據權利要求1所述的一種用于32位單片機的多傳感器融合設計系統，其特征在于：所述數據融合模塊還包括基于關聯記憶網絡的異構數據融合、脈沖耦合神經網絡進行多模態信息表達、采用基于TENsor分解的多視圖數據融合、基于量子糾纏狀態的異構數據關聯、生物啟發的細胞凋亡網絡算法、。

　　12、生物啟發的細胞凋亡網絡算法、基于DNA計算的模式識別與決策、采用時間碎片網絡模型、基于突觸可塑性的無監督學習框架或使用碎形幾何進行數權利要求書2/3 頁3CN 117291090 A3據集成。權利要求書3/3 頁4CN 117291090 A4一種用于32位單片機的多傳感器融合設計系統技術領域0001本發明涉及電子數據處理技術領域，具體為一種用于32位單片機的多傳感器融合設計系統。背景技術0002人們為了從外界獲取信息，必須借助于感覺器官。而單靠人們自身的感覺器官，在研究自然現象和規律以及生產活動中它們的功能就遠遠不夠了。為適應這種情況，就需要傳感器。因此可以說，傳感器是人類五官的延長，又稱之。

　　13、為電五官。多功能傳感器主要用于酒精檢測、防火報警、溫濕度檢測中占據的地位日趨重要，已獲得巨大的經濟效果。由于世界各國參數選擇不統一，生產出的產品在價格性能上都有差別。過去采用人工焊接，且所用的器件型號和參數都不統一，所以在性能、價格就有很大不同，現在隨著技術和科技的進步，我們開始使用工廠自動化焊接，從而在很大程度上提高了性能，降低了成本。0003經檢索，中國專利授權號為CN 106546295 A的專利，公開了一種基于單片機的多功能傳感器設計裝置。包括智能式溫濕度傳感器、鍵盤模塊、傳感器信號采集電路、A/D模塊、單片機、蜂鳴器和顯示模塊，智能式溫濕度傳感器和鍵盤模塊分別與單片機的P2.0口和P。

　　14、2.4口相連，傳感器信號采集電路通過A/D模塊與單片機的P0口相連，單片機的P2.5口和P1口分別與蜂鳴器和顯示模塊相連。0004上述專利中的一種基于單片機的多功能傳感器設計裝置存在以下不足：采用單一的技術使得單片機和多種傳感器之間進行連接監測，無法實現更好的多源數據融合，擴展性低，難以適應更加復雜的環境。為此，需要設計相應的技術方案給予解決。發明內容0005(一)解決的技術問題0006針對現有技術的不足，本發明提供了一種用于32位單片機的多傳感器融合設計系統，解決了采用單一的技術使得單片機和多種傳感器之間進行連接監測，無法實現更好的多源數據融合，擴展性低，難以適應更加復雜環境的技術問題。00。

　　15、07(二)技術方案0008為實現以上目的，本發明通過以下技術方案予以實現：一種用于32位單片機的多傳感器融合設計系統，包括傳感器模塊、數據融合模塊、通信模塊和控制模塊，所述傳感器模塊、數據融合模塊、通信模塊和控制模塊通過adopt RISCV開源指令集的32位單片機總線所述傳感器模塊包含但不限于圖像傳感器、聲音傳感器、距離傳感器、加速度傳感器、氣味傳感器、壓電微納機械諧振器傳感器、碳納米管校準傳感器、石墨烯波爾位置敏感探測器、自組裝金屬有機框架enario傳感器、表面等離子體子增強拉曼散射傳感器、量子點熒光共振能量轉移生物傳感器、納米壓電材料熱釋電傳感器、石墨烯光學微腔增強傳感器。

　　16、、DNA鏈置換邏輯門生化傳感器和編碼納米顆粒暗場微鏡成像傳感器；說明書1/7 頁5CN 117291090 A50010所述數據融合模塊采用基于自適應無監督深度生成對抗網絡模型的多源異構數據融合算法，首先通過變分自編碼器提取各傳感器數據的語義特征表達，再輸入生成器和判別器進行匹配約束，最終獲得融合的特征表達，作為對目標情景的判別，模型訓練通過無監督對抗學習實現；0011所述通信模塊包含ZigBee無線通信單元、Bluetooth低功耗通信芯片、60GHz毫米波通信模塊、可見光通信模塊、聲學通信模塊、基于石墨烯的太赫茲通信模塊、基于石墨烯的太赫茲通信模塊、腔量子電動力學通信模塊、可編程軟件無線、通信模塊、DNA編碼通信模塊、基于量子糾纏的超光速量子通信模塊和基于相變存儲器的通信模塊；0012所述控制模塊采用ARM CortexM內核的32位RISC結構，時鐘頻率100MHz,具有數字信號處理和機器學習加速引擎，可以高效實現數據融合模型和控制算法，發送控制指令。0013優選的，所述圖像傳感器通過CMOS或CCD芯片采集視覺圖像，聲音傳感器包含麥克風采集聲音，所述距離傳感器包含紅外測距模塊、超聲波測距模塊和光學測距模塊，所述加速度傳感器通過MEMS微機械技術實現三軸線性加速度測量，所述氣味傳感器通過半導體氣敏傳感陣列實現，所述壓電微納機械諧振器傳感器通過測量諧振頻率變化檢測質量變化實現氣。

　　18、體分子級檢測，所述碳納米管校準傳感器基于卡儂湯普森效應實現單分子級生物分析，所述石墨烯波爾位置敏感探測器通過量子化霍爾效應實現精確磁場測量，所述自組裝金屬有機框架enario傳感器通過熒光響應實現高選擇性離子檢測，所述表面等離子體子增強拉曼散射傳感器基于拉曼光譜實現痕量分析，所述量子點熒光共振能量轉移生物傳感器通過熒光壽命變化實現超高靈敏度，所述納米壓電材料熱釋電傳感器將溫差轉換為電信號，所述石墨烯光學微腔增強傳感器實現單分子級折射率檢測，所述DNA鏈置換邏輯門生化傳感器基于DNA計算實現復雜邏輯運算，所述編碼納米顆粒暗場微鏡成像傳感器基于breaks光學衍射極限。0014優選的，所述ZigB。

　　19、ee無線通信單元通過ZigBee協議與控制端進行數據傳輸；0015所述Bluetooth低功耗通信芯片用于與移動終端進行連接；0016所述60GHz毫米波通信模塊實現近距離高速率傳輸，采用CMOS毫米波集成電路，傳輸速率可達20Gbps；0017所述可見光通信模塊通過LED令譜實現室內可見光通信，采用波分復用技術，可實現多用戶訪問；0018所述聲學通信模塊，通過聲波進行通信，使用MEMS微機械鉚振器實現聲波的調制解調，適用于水下或金屬隔離場景；0019所述基于石墨烯的太赫茲通信模塊，工作頻率達到0.310THz，采用石墨烯Josephson接面作為發射源；0020所述腔量子電動力學通信模塊，使。

　　必一運動

　　20、用量子光源和探測器通信，傳輸距離可達公里級，安全性高；0021所述可編程軟件無線電通信模塊，根據需要配置不同通信協議，使用FPGA實現全數模設計；0022所述DNA編碼通信模塊，使用DNA分子存儲和傳輸信息，容量高、穩定性強；0023所述基于量子糾纏的超光速量子通信模塊，實現距離無關的瞬時通信；0024所述基于相變存儲器的通信模塊，使用相變材料進行信息存儲和傳輸。說明書2/7 頁6CN 117291090 A60025優選的，所述控制模塊除了采用ARM CortexM內核的32位RISC結構，還包括有采用最新ARM CortexM85核、將MRAM直接集成在處理器內核上、使用光子電子混合芯片技。

　　21、術、采用3D堆疊技術、利用碳納米管互連、與MEMS微機械系統集成在一體、集成可重構邏輯單元FPGA、采用光刻可定制的掩模ROM或離子可控邏輯單元。0026優選的，采用最新ARM CortexM85核，使用5nm工藝，主頻可達4GHz，配備AI加速器，可直接對神經網絡模型進行低位寬高效計算；0027將MRAM直接集成在處理器內核上，實現存儲器級加速，數據傳輸帶寬可達1Tb/s，大幅提升性能；0028使用光子電子混合芯片技術，光子互連替代部分電子互連，實現超高速互聯，時延降低1000倍；0029采用3D堆疊技術，不同芯片層之間通過硅通孔(TSV)垂直互連,擴展了功能模塊，提升系統帶寬；0030利用。

　　22、碳納米管互連，實現超高密度芯片內部互聯，降低功耗百分之十；0031與MEMS微機械系統集成在一體，形成更緊密的感知控制反饋循環；0032集成可重構邏輯單元FPGA，使系統結構可在線重配置，實現功能自定義；0033采用光刻可定制的掩模ROM，用戶可自定義指令集和功能；0034包含離子可控邏輯單元，可根據輸入電壓控制邏輯功能，實現多功能計算。0035優選的，所述ARM CortexM85核的AI加速器是通過以下幾個方面實現對神經網絡的加速：采用內存級并行技術、設計了專門的矩陣乘法運算單元、直接支持低精度數據類型、采用流水線架構、直接在芯片上集成高速緩存存儲、采用自動生成的分析工具、支持各種數據壓縮。

　　23、技術和采用近存儲計算技術。0036優選的，所述數據融合模塊還包括基于關聯記憶網絡的異構數據融合、脈沖耦合神經網絡進行多模態信息表達、采用基于TENsor分解的多視圖數據融合、基于量子糾纏狀態的異構數據關聯、生物啟發的細胞凋亡網絡算法、生物啟發的細胞凋亡網絡算法、基于DNA計算的模式識別與決策、采用時間碎片網絡模型、基于突觸可塑性的無監督學習框架或使用碎形幾何進行數據集成。0037(三)有益效果0038與現有技術相比，本發明的有益效果：充分融合了多源異構數據、深度生成對抗網絡、無監督學習和SOC設計多項前沿技術，是一個用于復雜環境感知的高度集成設計方案，其小型化和低功耗設計使系統可以部署于對尺寸。

　　24、和能量具有約束的應用場景，相比現有技術，該設計在傳感器類型選擇、數據處理算法和系統集成方面實現更好的多源數據融合效果，不僅能夠實現預期的多目標識別能力，還具有可擴展性強、適應復雜環境等優點。附圖說明0039圖1為本發明的系統示意圖。具體實施方式0040下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于說明書3/7 頁7CN 117291090 A7本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。0041請參閱圖1，本發明實施例提供一種。

　　25、技術方案：一種用于32位單片機的多傳感器融合設計系統，包括傳感器模塊、數據融合模塊、通信模塊和控制模塊，所述傳感器模塊、數據融合模塊、通信模塊和控制模塊通過adopt RISCV開源指令集的32位單片機總線所述傳感器模塊包含但不限于圖像傳感器、聲音傳感器、距離傳感器、加速度傳感器、氣味傳感器、壓電微納機械諧振器傳感器、碳納米管校準傳感器、石墨烯波爾位置敏感探測器、自組裝金屬有機框架enario傳感器、表面等離子體子增強拉曼散射傳感器、量子點熒光共振能量轉移生物傳感器、納米壓電材料熱釋電傳感器、石墨烯光學微腔增強傳感器、DNA鏈置換邏輯門生化傳感器和編碼納米顆粒暗場微鏡成像傳感器；。

　　26、0043所述數據融合模塊采用基于自適應無監督深度生成對抗網絡模型的多源異構數據融合算法，首先通過變分自編碼器提取各傳感器數據的語義特征表達，再輸入生成器和判別器進行匹配約束，最終獲得融合的特征表達，作為對目標情景的判別，模型訓練通過無監督對抗學習實現；0044所述通信模塊包含ZigBee無線通信單元、Bluetooth低功耗通信芯片、60GHz毫米波通信模塊、可見光通信模塊、聲學通信模塊、基于石墨烯的太赫茲通信模塊、基于石墨烯的太赫茲通信模塊、腔量子電動力學通信模塊、可編程軟件無線電通信模塊、DNA編碼通信模塊、基于量子糾纏的超光速量子通信模塊和基于相變存儲器的通信模塊；0045所述控制模塊采。

　　27、用ARM CortexM內核的32位RISC結構，時鐘頻率100MHz,具有數字信號處理和機器學習加速引擎，可以高效實現數據融合模型和控制算法，發送控制指令。0046進一步改進地，所述圖像傳感器通過CMOS或CCD芯片采集視覺圖像，聲音傳感器包含麥克風采集聲音，所述距離傳感器包含紅外測距模塊、超聲波測距模塊和光學測距模塊，所述加速度傳感器通過MEMS微機械技術實現三軸線性加速度測量，所述氣味傳感器通過半導體氣敏傳感陣列實現，所述壓電微納機械諧振器傳感器通過測量諧振頻率變化檢測質量變化實現氣體分子級檢測，所述碳納米管校準傳感器基于卡儂湯普森效應實現單分子級生物分析，所述石墨烯波爾位置敏感探測器通。

　　28、過量子化霍爾效應實現精確磁場測量，所述自組裝金屬有機框架enario傳感器通過熒光響應實現高選擇性離子檢測，所述表面等離子體子增強拉曼散射傳感器基于拉曼光譜實現痕量分析，所述量子點熒光共振能量轉移生物傳感器通過熒光壽命變化實現超高靈敏度，所述納米壓電材料熱釋電傳感器將溫差轉換為電信號，所述石墨烯光學微腔增強傳感器實現單分子級折射率檢測，所述DNA鏈置換邏輯門生化傳感器基于DNA計算實現復雜邏輯運算，所述編碼納米顆粒暗場微鏡成像傳感器基于breaks光學衍射極限。0047進一步改進地，所述ZigBee無線通信單元通過ZigBee協議與控制端進行數據傳輸；0048所述Bluetooth低功耗通信芯。

　　29、片用于與移動終端進行連接；0049所述60GHz毫米波通信模塊實現近距離高速率傳輸，采用CMOS毫米波集成電路，傳輸速率可達20Gbps；0050所述可見光通信模塊通過LED令譜實現室內可見光通信，采用波分復用技術，可實現多用戶訪問；說明書4/7 頁8CN 117291090 A80051所述聲學通信模塊，通過聲波進行通信，使用MEMS微機械鉚振器實現聲波的調制解調，適用于水下或金屬隔離場景；0052所述基于石墨烯的太赫茲通信模塊，工作頻率達到0.310THz，采用石墨烯Josephson接面作為發射源；0053所述腔量子電動力學通信模塊，使用量子光源和探測器通信，傳輸距離可達公里級，安全性高。

　　30、；0054所述可編程軟件無線電通信模塊，根據需要配置不同通信協議，使用FPGA實現全數模設計；0055所述DNA編碼通信模塊，使用DNA分子存儲和傳輸信息，容量高、穩定性強；0056所述基于量子糾纏的超光速量子通信模塊，實現距離無關的瞬時通信；0057所述基于相變存儲器的通信模塊，使用相變材料進行信息存儲和傳輸。0058進一步改進地，所述控制模塊除了采用ARM CortexM內核的32位RISC結構，還包括有采用最新ARM CortexM85核、將MRAM直接集成在處理器內核上、使用光子電子混合芯片技術、采用3D堆疊技術、利用碳納米管互連、與MEMS微機械系統集成在一體、集成可重構邏輯單元FP。

　　31、GA、采用光刻可定制的掩模ROM或離子可控邏輯單元。0059進一步改進地，采用最新ARM CortexM85核，使用5nm工藝，主頻可達4GHz，配備AI加速器，可直接對神經網絡模型進行低位寬高效計算；0060將MRAM直接集成在處理器內核上，實現存儲器級加速，數據傳輸帶寬可達1Tb/s，大幅提升性能；0061使用光子電子混合芯片技術，光子互連替代部分電子互連，實現超高速互聯，時延降低1000倍；0062采用3D堆疊技術，不同芯片層之間通過硅通孔(TSV)垂直互連,擴展了功能模塊，提升系統帶寬；0063利用碳納米管互連，實現超高密度芯片內部互聯，降低功耗百分之十；0064與MEMS微機械系統集。

　　32、成在一體，形成更緊密的感知控制反饋循環；0065集成可重構邏輯單元FPGA，使系統結構可在線重配置，實現功能自定義；0066采用光刻可定制的掩模ROM，用戶可自定義指令集和功能；0067包含離子可控邏輯單元，可根據輸入電壓控制邏輯功能，實現多功能計算。0068進一步改進地，所述ARM CortexM85核的AI加速器是通過以下幾個方面實現對神經網絡的加速：采用內存級并行技術、設計了專門的矩陣乘法運算單元、直接支持低精度數據類型、采用流水線架構、直接在芯片上集成高速緩存存儲、采用自動生成的分析工具、支持各種數據壓縮技術和采用近存儲計算技術。0069具體改進地，所述數據融合模塊還包括基于關聯記憶網。

　　33、絡的異構數據融合、脈沖耦合神經網絡進行多模態信息表達、采用基于TENsor分解的多視圖數據融合、基于量子糾纏狀態的異構數據關聯、生物啟發的細胞凋亡網絡算法、生物啟發的細胞凋亡網絡算法、基于DNA計算的模式識別與決策、采用時間碎片網絡模型、基于突觸可塑性的無監督學習框架或使用碎形幾何進行數據集成。0070adopt RISCV開源指令集的自主可定制32位單片機，采用TSMC 7nm工藝制程，主頻可達2GHz，具備機器學習加速引擎，通過SiFive的Freedom U540平臺設計實現。說明書5/7 頁9CN 117291090 A90071所述傳感器模塊包含多種不同類型的傳感器，用于檢測目標的相。

　　34、關物理量。0072控制模塊采用ARM CortexM內核的32位RISC結構，時鐘頻率100MHz,具有數字信號處理和機器學習加速引擎，可以高效實現數據融合模型和控制算法，發送控制指令，該模塊可以進行定點運算，降低了對浮點運算單元的依賴，降低系統成本和功耗。0073所述系統供電電壓為5V，通過高度集成的SOC設計，實現了對多傳感器數據的高效融合處理，可擴展性強，適用于各類復雜環境中的目標檢測和識別。0074采用內存級并行技術，可以同時訪問多個內存存儲單元，大大提升讀取參數和特征映射的帶寬；0075設計了專門的矩陣乘法運算單元，可并行進行大規模矩陣運算，是神經網絡中非常關鍵的計算操作；0076直。

　　35、接支持低精度數據類型，如INT8、INT16，可以減少存儲空間，降低內存訪問能耗；0077采用流水線架構，可以并行執行神經網絡中不同層的運算，提升計算效率；0078直接在芯片上集成高速緩存存儲，減少外部存儲訪問，提高計算密度；0079采用自動生成的分析工具，可以針對特定網絡結構進行優化，生成高效的微代碼；0080支持各種數據壓縮技術，可減少參數和特征映射占用的存儲空間；0081采用近存儲計算技術，可以將計算單元集成在存儲單元附近，減少數據移動；0082綜合這些技術可以大幅提升神經網絡的計算速度和效率，使之可以應用于對實時性要求較高的應用場景。0083基于關聯記憶網絡的異構數據融合，通過稀疏隨機。

　　36、連接進行關聯記憶，無需人工標注數據；0084脈沖耦合神經網絡進行多模態信息表達，通過脈沖的時序編碼融合多源數據；0085采用基于TENsor分解的多視圖數據融合，可以學習數據的潛在表示；0086基于量子糾纏狀態的異構數據關聯，通過量子態超position實現數據的隱式關聯；0087生物啟發的細胞凋亡網絡算法，通過凋亡過程進行非線基于DNA計算的模式識別與決策，使用DNA編碼表示多源數據；0089采用時間碎片網絡模型，解耦時間關系，實現異步數據融合；0090基于突觸可塑性的無監督學習框架，通過稀疏編碼獲得數據表示；0091使用碎形幾何進行數據集成，建立非線、這些前沿算法可在不使用標簽數據情況下進行強有力的模式判別與數據融合，實現超越預期的智能化分析。0093綜述，該系統充分融合了多源異構數據、深度生成對抗網絡、無監督學習和SOC設計多項前沿技術，是一個用于復雜環境感知的高度集成設計方案，其小型化和低功耗設計使系統可以部署于對尺寸和能量具有約束的應用場景，相比現有技術，該設計在傳感器類型選擇、數據處理算法和系統集成方面實現更好的多源數據融合效果，不僅能夠實現預期的多目標識別能力，還具有可擴展性強、適應復雜環境等優點。0094以上顯示和描述了本發明的基本原理和主要特征和本發明的優點,對于本領域技術人員而言，顯然本發明不限于上述示范性實施例的細節，而且。

　　38、在不背離本發明的精神或說明書6/7 頁10CN 117291090 A10基本特征的情況下，能夠以其他的具體形式實現本發明。因此，無論從哪一點來看，均應將實施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本發明的范圍由所附權利要求而不是上述說明限定，因此旨在將落在權利要求的等同要件的含義和范圍內的所有變化囊括在本發明內。不應將權利要求中的任何附圖標記視為限制所涉及的權利要求。0095此外，應當理解，雖然本說明書按照實施方式加以描述，但并非每個實施方式僅包含一個獨立的技術方案，說明書的這種敘述方式僅僅是為清楚起見，本領域技術人員應當將說明書作為一個整體，各實施例中的技術方案也可以經適當組合，形成本領域技術人員可以理解的其他實施方式。說明書7/7 頁11CN 117291090 A11圖1說明書附圖1/1 頁12CN 117291090 A12。