arXiv · Neural and Evolutionary Computing· Suresh Kumar TP, Vikas Agnihotri·· 3 小时前AI 评分31
神经形态卫星智能：事件驱动架构、脉冲算法与能耗-精度权衡的形式化框架
Neuromorphic Satellite Intelligence: A Formal Framework for Event-Driven Architectures, Spike-Based Algorithms, and Quantitative Energy-Accuracy Trade-offs
AI 导读
该论文为卫星星载计算建立脉冲神经网络形式化模型，推导出能耗与网络稀疏度、发放率和突触扇出的闭式表达，并提出 SKCF 姿态估计、TCAD 异常检测与 SAMC 认知链路三种算法。基于 Loihi 与 SpiNNaker 硅片测量构建 EAL 权衡面，对比 FPGA 与 GPU 基线，神经形态实现能耗降低 8 至 47 倍，推理精度保持在 2.1% 以内。
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