Traditionelle Schaltungssysteme sind oft nur begrenzt in der Lage, Störungen mit stark ausgeprägten zeitlichen Strukturen zu unterdrücken. Ein biomimetischer Störfestigkeitsrahmen basierend auf neuronalen Synchronisationsmechanismen wird vorgeschlagen. Durch den Vergleich der Synchronisationsstabilität, Energieabweichungen und der Hardware-Implementierbarkeit von Hodgkin–Huxley (HH) und Izhikevich (IZH) Netzwerken mit unterschiedlichen topologischen Strukturen unter externen Störungen werden neuronale Modelle mit neuronalen Netzwerk-Topologien kombiniert, um ein einheitliches Bewertungssystem für biomimetische störfeste Schaltungen zu etablieren. Simulationsergebnisse zeigen, dass unter starken Kopplungsbedingungen das HH-Netzwerk eine höhere Robustheit aufweist, dessen Synchronisationsindex nahe 1,0 liegt und die relative Energieabweichung niedriger ist als beim IZH-Netzwerk. Die Small-World-Topologie weist die beste Störungstoleranz auf, während die Ketten-Topologie in beiden Modellen die schwächste Robustheit zeigt. Hardware-Implementierungsergebnisse zeigen, dass das IZH-Netzwerk den Verbrauch von Lookup-Tabellen-Ressourcen deutlich reduzieren kann, und dass beide, HH- und IZH-Schaltungen, rhythmische Entladungen und Wellenformintegrität unter einer 20-mV-Rechteckwellenstörung beibehalten können. Diese Ergebnisse zeigen, dass der neuronale Synchronisationsmechanismus einen effektiven und praktisch realisierbaren Mechanismus für die Gestaltung adaptiver störfester Schaltungen bietet.

biomimetische Störfestigkeit; neuronale Synchronisationsdynamik; HH/IZH Netzwerkmodelle; Hardware-Implementierung