無線傳感和通信已成為現(xiàn)代生活不可或缺的一部分。其中，到達方向（DOA）估計的關鍵技術利用陣列信號處理技術測量射頻信號的角度方向，已廣泛應用于民用和軍事領域。傳統(tǒng)的DOA估計方法，例如多信號分類（MUSIC）算法，需要大量射頻電路來接收多通道信號，進行下變頻和高速采樣，然后進行數(shù)字信號處理。

硬件和算法的高度復雜度以及海量的數(shù)據(jù)，大大增加了傳統(tǒng)信號處理系統(tǒng)的延遲、功耗和成本。因此，市場迫切需要開發(fā)能夠取代電子處理器并更高效地處理射頻信號的新型計算范式，實現(xiàn)低延遲、高性能和經濟高效的DOA估計。

光學計算作為一種新型計算范式，在計算速度、吞吐量和能效方面具有巨大優(yōu)勢，為克服馮·諾依曼架構（von Neumann architecture）的能效瓶頸提供了突破。

為了直接處理射頻信號，人們已經構建了衍射神經網絡用于大規(guī)�？臻g光學計算。這些網絡以光速調制電磁波并處理其攜帶的信息，從而實現(xiàn)物體識別和無線編碼/解碼等任務。然而，現(xiàn)有衍射神經網絡的角分辨率仍然受到衍射極限的限制，其在高級無線傳感任務中的應用尚待探索。此外，利用可重構智能表面（RIS）調制空間電磁波，構建下一代通信系統(tǒng)，還缺乏角度感知和計算能力。

據(jù)外媒報道，在期刊《Light: Science & Applications》發(fā)表的一篇論文中，清華大學電子工程系林星教授領導的科學家團隊及其同事開發(fā)出超分辨率衍射神經網絡（S-DNN），用于寬頻率范圍內的全光DOA估計，實現(xiàn)了超越瑞利衍射極限的角度分辨率。

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通過直接處理空間電磁（EM）波，S-DNN能夠以光速進行DOA估計，而無需傳統(tǒng)的RF電路、ADC或數(shù)字信號處理。

此外，與MUSIC算法相比，S-DNN實現(xiàn)了更高的角度分辨率和對輸入噪聲更穩(wěn)健的估計結果，并且只需要一次快照。研究人員還應用了S-DNN的DOA估計功能為RIS提供用戶角度信息，從而實現(xiàn)低延遲和低功耗的集成傳感和通信。