图 低功耗可重构存内通信信号处理架构。（a）基于概率图模型的通信信号统一存内表征；（b）“行电压传播-列电流聚合”的通信信号存内计算机制；（c）信号处理能效对比

　　在国家自然科学基金项目（批准号：62325108）资助下，清华大学天基网络与通信全国重点实验室和集成电路学院联合研究团队在通信信号处理方面取得进展。研究成果以“基于忆阻器的超低功耗概率图计算赋能通信信号处理（Ultra-low-power probabilistic graphical computing based on memristors enabling communications signal processing）”为题，于2026年9月3日发表于《自然·通讯》（Nature Communications），论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-026-77169-w。

　　通信基带信号处理是数字信号在通信系统物理信道中可靠传输的核心保障。传统通信基带信号处理主要依托FPGA、DSP、ASIC等数字硬件平台实现，采用计算单元与存储单元物理分离的硬件架构，导致信号处理过程需要在存储器、寄存器与计算单元之间频繁进行数据读写与运算搬移。随着通信带宽、天线阵列规模与数据传输速率持续提升，基带信号处理的运算复杂度激增，传统数字架构固有的数据搬移开销与计算能耗问题愈发凸显。

　　近年来，以忆阻器为代表的新型存算一体器件逐步发展成熟，其兼具非易失性存储、低功耗模拟域并行计算等特性，为通信基带信号处理提供了新的硬件平台。然而，现有经典通信算法无法直接适配忆阻器存算阵列的硬件特性。一方面，多天线检测、信道估计、信道译码等不同功能的通信基带信号处理数学模型与处理流程差异化显著，难以统一转化为忆阻器阵列所适配的矩阵-向量运算形式；另一方面，通信信号处理具有高度动态的数据流特征，而非易失忆阻器更适合稳定存储和低频参数更新，两者存在计算与存储模式上的矛盾。

　　针对上述问题，联合研究团队提出了一种面向忆阻器存算阵列的通信信号统一存内表征与模拟计算方法。该方法在存储层面，将多天线检测、信道估计、信道译码等异构通信基带任务统一建模为概率消息传递通用架构，将不同任务的差异化特征解耦为观测信息与待估变量间的概率映射关系，实现了多类通信任务的结构化统一表征（图a）。进一步，研究团队将动态概率映射关系离散量化为有限组固定表征码本，并以忆阻器电导态的形式固化于存算单元，实现了多通信任务的统一片上存储与按需重构配置。在计算层面，研究团队利用忆阻交叉阵列行电压承载迭代推断所需的先验概率消息，通过列电流聚合输出变量节点后验概率信息，基于模拟域欧姆定律与基尔霍夫定律直接完成概率消息传递的并行运算，构建了“行电压传播-列电流聚合”的通信信号存内计算机制（图b）。基于1T1R氧化铪忆阻器交叉阵列的实验结果表明，所提方法实现的多天线检测任务能耗为7.58 pJ/bit，相较于文献报道的最优ASIC方案，能效提升超过2.5倍；实现的LDPC译码任务能耗为9.65 pJ/bit，相较于文献报道的最优ASIC方案，能效提升超过11.4倍，达到一个数量级以上（图c）。

　　该研究不仅展示了忆阻器存算阵列在通信基带信号处理领域的新应用，更为高能效通信信号处理提供了新路径。