본 논문은 Sentinel-1 레벨 0 원시 IQ 데이터로부터 실시간 온보드 지형 분류를 위한 새로운 접근 방식을 제시합니다. 스택형 지능형 메타표면(SIM)을 활용하여 아날로그 파동 영역에서 직접 추론을 수행하는 다층 회절 심층 신경망(D²NN)을 설계했습니다. 기존의 디지털 심층 신경망과 달리, 제안된 D²NN은 메타표면 층을 통과하는 전자기파의 전파를 통해 자동적인 특징 추출을 구현합니다. 이 설계는 지상국에서의 고가의 다운링크 대역폭과 고성능 컴퓨팅에 대한 의존성을 줄일 뿐만 아니라, 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수 측면에서 원시 IQ 데이터로부터 약 90%의 성능을 달성합니다. 따라서 본 연구는 차세대 원격 감지 작업과 궤도상 처리 요구 사이의 간극을 해소하고, 계산 효율적인 원격 감지 애플리케이션의 길을 열어줍니다.
