基于芯片级双孤子微梳的仿生声学感知系统研究进展

作者及机构
本研究的通讯作者为电子科技大学的Bai‑Cheng Yao教授，合作团队来自中国电子科技大学、上海交通大学、中国科学院动物研究所以及美国加州大学洛杉矶分校等机构。研究论文发表于期刊*eLight*（2025年，卷5，文章编号22），标题为《Biomimetic acoustic perception via chip-scale dual-soliton microcombs》。

学术背景

研究领域与动机
声学感知是自然界生物（如昆虫）的核心能力，涉及多维信号处理以实现目标检测、定位与识别。然而，在人工系统中实现类似功能面临集成度、灵敏度和可扩展性等挑战。传统声学传感器依赖多激光器、复杂光学滤波器和独立信号处理单元，导致系统笨重且性能受限。本研究通过模仿昆虫听觉系统，提出了一种基于全稳定双孤子微梳（dual-soliton microcombs）的仿生光声感知范式，旨在实现高灵敏度、高并行性的声学传感网络。

科学问题与目标
1. 瓶颈问题：传统光纤麦克风（FOM）阵列需多光源驱动，光学频率不一致性限制了灵敏度和信噪比（SNR）。
2. 技术目标：开发一种基于集成光子学的芯片级双微梳系统，实现超灵敏声压检测（nPa/√Hz级）、厘米级定位精度及多目标实时识别。

研究方法与流程

1. 双孤子微梳的生成与稳定化
- 微梳生成：利用两个氮化硅微环谐振器（重复频率差4.1 MHz）产生克尔孤子微梳，通过蓝失谐泵浦实现热稳定单孤子态。
- 全稳定锁定：采用光学频率分频（OFD）技术，通过超稳真空法布里-珀罗腔（Q>10⁹）锁定泵浦频率和第20条梳齿；通过FPGA控制反馈环路锁定双梳重复频率差，实现梳线瞬时线宽低至0.27 Hz（第1梳齿）和16.3 Hz（第100梳齿）。

2. 仿生光纤麦克风（FOM）设计
- 仿生薄膜：模仿三种昆虫（*Mecopoda elongata*、*Conocephalus gladiatus*、*Ducetia japonica*）的亚膝膜结构，制备了三种Si₃N₄声学响应膜（同心圆、径向条纹、蜂窝复合结构），覆盖50 Hz–20 kHz频段。
- 灵敏度优化：在F-P腔内侧镀20 nm金层，提升光学Q因子，实现声压-光频转换灵敏度1.506 GHz/MPa。

3. 并行化声学传感与定位
- 系统架构：108通道阵列波导光栅（AWG）实现频率复用/解复用，硅光芯片集成滤波器、耦合器和光电探测器。
- 信号处理：双梳外差测量将光频信号转换至射频域，FPGA实时解析声波到达时间差，通过矩阵方程求解目标三维坐标（算法精度±7 cm单次测量，1 s平均后±0.3 cm）。

4. 多目标识别与实验验证
- 目标分离：基于快速傅里叶变换（FFT）和电子滤波分离无人机（500–750 Hz）、人声（250–400 Hz）、车辆（1100–1700 Hz）的特征频率。
- 神经网络增强：采用CAM++卷积神经网络对混合声源识别，组合三类FOM时将识别准确率从44.5%提升至82%。

主要结果

1. 灵敏度与稳定性

   • 最小可检测声压（MDP）达29.3 nPa/√Hz@10 kHz，50 Hz–20 kHz频段内保持<100 nPa/√Hz。
     
   • 双梳拍频稳定性8 μHz@1 s，支持108通道并行探测无性能退化。
     

2. 定位性能

   • 静态目标定位标准差（σₓ, σᵧ, σ_z）<7.9 cm；动态追踪无人机轨迹（速度≈5 m/s），1 s平均后精度达0.3 cm。
     
   • 6机器人组网（108个FOM）可将探测距离扩展至1.2 km（SNR衰减率0.7 dB/m）。
     

3. 多目标识别

   • 单目标识别准确率97.2%，三目标混合场景下91.5%。
     

结论与价值

科学价值
1. 微梳技术突破：首次实现全稳定双孤子微梳驱动的传感器网络，为光频梳科学提供了新的应用范式。
2. 仿生学创新：通过昆虫听觉结构仿生，解决了宽带声学响应与高灵敏度的矛盾。

应用前景
1. 军事与安防：隐蔽目标（如无人机）的高精度追踪与识别。
2. 工业监测：复杂环境中的多声源实时定位（如故障诊断）。
3. 机器人感知：为仿生机器人集群提供轻量化声学感知模块。

研究亮点

1. 技术集成：将微梳光子学、硅光电子学与仿生传感集成于30×20×10 cm³便携设备。
   
2. 性能极限：突破声学探测的灵敏度与通道数限制（nPa级，108通道）。
   
3. 跨学科融合：结合昆虫学、非线性光学与信号处理，开辟了“双梳驱动传感器网络”新方向。
   

补充价值
- 开源硬件设计（FPGA控制代码）与仿生薄膜制备方法，为后续研究提供可复现模板。
- 野外部署验证（如无人机追踪）展示了实验室外实用化潜力。