摘要：针对频谱资源短缺和传统的智能反射面无法实现全空间覆盖的问题,研究了同时透射和反射的可重构智能表面(simultaneously transmitting and reflecting reconfigurable intelligent surface, STAR-RIS)辅助通信感知一体化系统。通过分配功率和子载波资源并优化STAR-RIS系数矩阵,使得在保证感知功能的前提下,最大化通信和速率。设计了一种交替优化算法,将多变量之间相互耦合的非凸问题解耦转化为3个凸的子问题。首先,松弛子载波选择变量后使用惩罚函数和逐次凸逼近算法;然后,直接求解功率分配变量的凸子问题;最后,使用半正定规划并把秩一约束改写为核范数与谱范数之差,将其作为惩罚函数,使用逐次凸逼近以优化STAR-RIS系数矩阵。仿真结果表明,与传统RIS相比,所提方案的性能取得了显著提升。

摘要：基于0.18μm SiGe BiCMOS工艺,设计了超高速高精度数模转换器(DAC),其时钟采样率为4 GS/s、精度为14 bit。为满足4 GHz处理速度,该DAC中所有电路均采用异质结晶体管(HBTs)搭建。为了降低功耗和节约面积,本设计采用10+4分段译码的方式,其中低10位电流舵使用R-2R梯形电阻网络,而高4位使用温度计码结构。仿真结果表明,所设计DAC的DNL、INL分别为0.54 LSB和0.39 LSB,全奈奎斯特频域内的无杂散动态范围均大于82 dBc。在3.3 V和5 V混合电源供电下,整个DAC的平均功耗为2.39 W。芯片总面积为11.22 mm^(2)。

摘要：利用分段式电阻串结构,基于CMOS工艺设计了一款12位3.4 MHz低功耗数模转换器(DAC)芯片。结合建立速度和静态性能的设计指标,确定“5+7”式分段结构,在保证建立速度的条件下考虑到电阻的失配性,实现良好的微分非线性(DNL)和积分非线性(INL)特性。后仿真结果表明,在3.4 MHz速度下,常温下DNL为0.14 LSB,INL为1 LSB,在-40~125℃下,DNL为0.6 LSB,INL为2 LSB,并且表现出-84 dB的总谐波失真(THD),以及在3 V电压下378μW的极低功耗,版图面积缩小到1.09 mm×0.91 mm。

摘要：提出同时将透射和反射可重构智能表面(Simultaneously transmitting and reflecting reconfigurable intelligent surfaces,STAR-RIS)与通信感知一体化(Integrated sensing and communication,ISAC)系统结合,以实现全空间的通信与感知。同时在STAR-RIS上应用一种低成本的传感器实现了在STAR-RIS上进行目标感知,解决了雷达感知的严重路径损耗问题。基于此,本文研究了STAR-RIS辅助位于STAR-RIS两侧的多用户多输入单输出(Multi-usermulti-input single-output,MU-MISO)以及一个位于STAR-RIS透射侧的目标的ISAC系统,旨在联合优化STAR-RIS的被动波束成形矩阵和ISAC基站处的主动波束成形矩阵,以最大化用户的通信和速率,同时满足目标感知的最低信噪比要求。为了解决优化过程中的非凸问题,提出了一种基于分式规划的块坐标上升算法,将优化变量分为几个块变量交替优化。在迭代优化后续波束成形问题上,应用了连续凸逼近和半正定松弛算法。与传统的可重构智能表面相比,仿真结果验证了在ISAC系统中部署STAR-RIS的优点。同时将所提的基于分式规划的算法与基于加权最小均方误差的算法进行了对比并验证了所提算法在提高通信和速率上的优势和有效性。

摘要：在不同工艺角下,关键路径呈现显著差异,因此需要进行大量的静态时序分析,从而导致时序分析运行时间较长。与此同时,随着工艺尺寸的缩小,静态时序分析的精度问题变得不容忽视。本文提出一种基于机器学习的适用于众工艺角下的延迟预测方法,考虑工艺、电压和温度对时序的影响,利用基于自注意力Transformer模型对关键路径进行全局聚合编码,预测众工艺角下关键路径的统计延迟。在EPFL基准电路下进行验证,结果表明该方法的平均绝对误差范围为5.8%~9.4%,有良好的预测性能,可以提高时序分析的准确度和效率,进而缩短数字电路设计周期和设计成本。

摘要：为了实现动态的频率控制,设计了一款双通带可调滤波器。通过改变变容二极管电容,使通带的中心频率发生移动,并且该滤波器的2个通带在调谐过程中相互独立。通过在源与负载之间引入容性耦合,在靠近滤波器每一个通带的两侧各产生1个传输零点,共有4个传输零点,从而提高了带外抑制性。最终制备并测试的双通带滤波器低频通带中心频率在1.40~1.49 GHz之间连续可调,高频通带中心频率在2.10~2.24 GHz之间连续可调,2个通带的插入损耗均低于2.6 dB,回波损耗均高于10 dB,能够满足目前对滤波器小型化、多频段、高性能的要求。

摘要：本文研究了智能反射面(Intelligent Reflecting Surface, IRS)辅助通感一体化(Integrated Sensing and Communication, ISAC)系统的安全通信。其中基站希望在IRS的帮助下,在窃听用户存在的情况下向合法用户发送消息并同时检测可信目标。本文的目的是联合设计基站的发射波束形成向量和IRS的反射波束形成向量,以最大化保密速率,同时满足检测目标所需信噪比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)阈值、发射功率约束和IRS反射系数的单位模约束。为了解决这个复杂的非凸问题,本文提出了一种基于半正定松弛(Semidefinite Relaxation, SDR)和交替优化的有效算法来解决该问题。仿真结果表明,该系统既可以提供有效的目标检测,保证预定义的SNR阈值,也可以提供安全的通信。同时证实了与没有IRS的方案相比,IRS辅助实现了更高的保密速率,也表明了在ISAC系统中部署IRS的优势和所提出算法的有效性。

摘要：智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)可以通过调整反射元件的相移来反射信号,可以用来增强期望信号或者抑制不期望信号,在安全通信领域有着广阔的应用前景。文中研究了一种由多IRS辅助的多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)安全通信系统,建立了多IRS辅助安全通信系统中最大化保密速率的优化问题,该优化问题可以通过交替优化将其解耦为两个子问题,然后再分别设计发射端的波束形成矩阵和IRS的反射相移矩阵,从而最大化合法通信者的保密率。基于广义瑞利商,文中提出了一种改进的交替优化算法,在优化IRS的反射相移矩阵时,对所得的最优解进行归一化,使其满足约束,然后代入交替优化中进行循环。仿真结果表明,在IRS反射元件数量规模较大时,该算法的性能要明显优于现有算法。

摘要：智能反射表面(intelligent reflective surface,IRS)被认为是无线通信网络的前景技术之一。然而由于IRS无源波束赋形优化受到本身所具有的非凸恒模约束,现有工作在IRS辅助的多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统中的研究只能得到次优解且具有较高的复杂度。本文考虑一个单用户IRS辅助通信的毫米波MIMO系统,为了最大化频谱效率,优化通信接入点AP(access point)端有源和IRS端无源波束赋形矩阵。首先将有源和无源波束赋形矩阵解耦,得到AP的最优有源波束赋形解,将IRS无源波束赋形设计问题推导为一个非凸二次约束二次规划(quadratically constrained quadratic programming,QCQP)问题;采用低复杂度的连续闭式解(successive closed form,SCF)算法求解IRS无源波束赋形矩阵,为了衡量SCF算法性能,分析对比了现有的最优分支界定(branch and bound,BnB)算法。仿真结果验证了SCF算法在IRS相移连续和离散时均能在较低复杂度达到较高的频谱效率性能。

摘要：基于0.7μm InP HBT工艺,设计了连续时间超高速宽带Σ-Δ模数转换器,其时钟采样率为10 GS/s.该模数转换器系统包括两级环路滤波器,一个2 bit ADC和一个2 bit DAC.为了方便测试,电路中还增加了2 bit DAC和输出缓冲电路.设计完成后的Σ-ΔADC电路版图整体尺寸为1.58 mm×1.82 mm.电路后仿真结果表明:当时钟采样率为10 GS/s时,该ADC电路在输入信号频率为307 MHz时的带内无杂散动态范围为52.4 dB,信噪比为42.6 dB;在5 V电源电压下,电路的总功耗约为1.3 W.