摘要：空天通信信道时变性强且包含复杂干扰,而经典信道编码以高斯信道为假设设计,其直接应用将带来通信资源效率低、灵活性差、传输可靠性难以保障等问题.本文针对这一问题提出了一种基于基模图的广义稀疏随机编码构造及实现方法,通过在基于基模图随机编码架构上引入高维代数约束,提升了在极低码率下的编码纠错性能;进一步通过动态调整高维约束阶次和维数实现码率兼容,支持对信道非高斯特征以及传输业务需求的适配.测试结果表明,该编码可实现码率范围1/40~1可变、信息位长度104~20000 bit可变、速率25 Kbps~10 Gbps可变的编译码,可在SNR=-37.1 dB(对应E_(b)/N_(0)=-0.79 dB)的低信噪比下实现误帧率优于1.0×10^(‒4)的高可靠通信.

摘要：设计了一种40 nm CMOS技术下的9位差分逐次逼近式(SAR)模数转换器(ADC)。通过理论推导计算电容器失配误差和寄生效应的影响,结合MATLAB软件特点建立了快速蒙特卡洛仿真模型,模型可根据ADC各项关键参数约束,实现多结构性能比较算法。根据工艺参数和版图提取信息,将实际参数代回仿真模型进行快速验证,极大降低了架构调整带来的迭代成本。最终实现的ADC硅片面积仅为0.0043 mm^(2),在125 kS/s采样率下测得的功耗开销仅为360 nW,对于2.6 kHz的1.8 Vpp输入信号实现了8.4 bit的有效位数(ENoB)和68.8 dB的无杂散动态范围(SFDR)。

摘要：针对移动定位和目标感知两大问题,研究软件与硬件协同的巡检机器人系统设计方案。在移动定位方面,设计一种结合激光雷达、单目摄像头、惯性测量单元、GPS等多种传感器的即时定位与地图构建的技术方案,并采用在巡检环境中设置二维码路标辅助视觉定位的方法;在目标感知方面,以表计信息提取任务为例,设计一种基于深度学习的表计检测、定位与文本识别方法。结果表明,通过引入基于5G移动通信及Wi-Fi的网络通信功能实现了具有网络管理平台的巡检机器人系统,系统达到实际应用要求,有效提升了巡检的自动化和智能化水平。

摘要：针对传统任务规划系统存在重用性差、缺乏灵活快速定制能力等问题,设计了一种基于软件定义的任务规划中台架构。按照软件定义的平面划分理念,将该中台架构划分为执行平面、控制平面和应用平面。执行平面包含任务规划业务中台和数据中台,负责提供业务机制和数据资产共享服务能力。控制平面负责业务逻辑的按需组装与灵活编排,提供注册服务、编排服务等共享能力。应用平面为多业务场景的前台应用提供统一的入口和应用管理。采用领域驱动设计方法,进一步设计任务规划业务中台架构、数据中台架构。基于软件定义的任务规划中台架构能够实现共享服务能力的集中管控、业务逻辑的灵活编排,避免软件功能重复开发。

摘要：在当今数字化时代,随着云计算、物联网和分布式网络的兴起,资源的分散性和多样性日益增加,要求用创新性的方法来确保这些资源的安全、高效和公平的利用,分布式资源的有效管理和授权使用已经成为一个至关重要的研究问题。创新性地提出了一套全面的分布式资源授权使用框架,旨在为各种应用场景提供可扩展性和可定制性的解决方案。该系统采用了主链对齐一或多条并行侧链的基础系统架构,内设基于同步机制和监管机制等算法模块。通过区块链技术的去中心化、不可篡改和安全性特性,侧链技术的扩展性,有效应对了性能和灵活性问题。本研究的成果具有广泛的应用潜力,不仅可以用于数字资产管理,还可以扩展到诸如物联网设备授权、智能合约交互等领域。系统设计为分布式资源管理带来了突破性的创新,为构建更加安全、高效的数字社会奠定了坚实的基础。

摘要：为了解决物联网环境下设备众多且终端资源有限带来的安全问题,提出了一种基于轻量级全维动态卷积神经网络(LR-ODCNN)的物联网设备射频指纹信号识别方法。首先,设计了LR-ODCNN模型;然后,利用光传输系统采集设备的基带信号,从基带信号中提取I、Q信号作为网络的输入;最后,LR-ODCNN模型根据多维注意力机制来适应不同设备的信号特征,并进行信号特征的提取和识别。实验结果表明,当传输距离为10 m、400 m、1.7 km和8.6 km时,LR-ODCNN模型的平均识别准确率为94.35%,比Mc AFF模型、Oracle模型分别提高了5.35%、10.13%,且具有鲁棒性强、轻量化的优点。

摘要：随着人工智能的发展,边缘端设备对智能图像处理的需求急剧增加。目前边缘端设备主要面临能量受限、吞吐率较低等问题。无人机在侦察过程中,根据任务要求需进行复杂的地形分析、物体识别和环境监测等任务,这些任务常常会给设备带来严重的功耗问题,并且严重影响无人机的飞行时间。针对上述问题,提出一种基于卷积神经网络的逐级唤醒存内计算控制器设计方案,控制器内部能够完成分类型网络的前向推理,可根据分类结果唤醒对应的边缘端设备。控制器的模拟部分采用存算一体计算模式,数字部分采用分块的处理方式,在运行过程中可将空闲模块休眠,以降低系统的整体功耗。此外,控制器内部还集成了级联接口,可以将复杂任务分解为多个层级的子任务,并将其部署到级联的控制器上,从而实现多级唤醒,使系统具备提前输出的潜力。实验采用ResNet-14作为神经网络模型,数据集采用CIFAR-10数据集。实验结果表明,在10 MHz的时钟频率下,基于卷积神经网络的逐级唤醒存内计算控制器可以实现60帧/s的检测帧率,并且分类精度达到84.61%,验证了该架构在能量受限应用场景下的可行性和高效性。

摘要：分析了机载火控雷达的固有特点、发展趋势以及从“数字化”走向“软件化”的迫切需求。首先,从总体设计、基础软硬件、组件化开发、集成与验证等方面梳理了软件化雷达技术体系。针对机载火控雷达强实时、嵌入式等特性,研究了本领域软件化雷达亟需解决的关键技术,主要包括:开放式系统架构、轻量化/低时延中间件、组件的抽象与划分原则、高效组件开发机制、基于模型驱动的组件集成开发环境等。然后,从实时性、重构性、软件解耦等方面介绍了机载火控软件化雷达的验证思路。最后,针对我国尚未装备完全符合开放式架构规定的机载火控软件化雷达的现状,指出了重点需要关注和解决的若干问题。

摘要：5G的大规模部署伴随着网络能耗呈指数级增长,与此同时,国家提出了"碳达峰"与"碳中和"的"双碳"目标,因此移动网络的节能减排已刻不容缓.然而,一方面随着人工智能等技术的发展,未来6G网络中计算类业务预期将迎来大幅增长;另一方面,实现绿色低碳需要提升可再生能源的利用率,但绿色新能源供能不稳难以保证服务质量.为应对以上挑战,本文提出一种能量与信息服务深度融合的低碳网络架构,通过构建一个协调异质资源的智能控制面,充分利用并调度移动网络中泛在的算力、通信和储能,在保证6G个性化业务服务质量要求的同时,以期大幅降低网络能耗与碳排放.本文同时还讨论了该架构下的调度机制设计以及可能的未来研究方向.

摘要：集成电路是信息时代重要的技术基础,也是国家战略竞争力的重要标志.在全球范围内,集成电路技术正处于快速变革与创新的新时期.面向集成电路未来发展,需要针对先进器件及集成工艺、模拟与混合电路、电路设计方法、新型计算架构等方面开展前沿研究,加强规划布局,完善创新系统,推动我国集成电路产业在未来发展中占得先机.基于第347期“双清论坛(青年)”,本文总结了我国集成电路科学研究及产业发展面临的国家重大需求,研判分析了集成电路领域国内外的发展态势和关键问题,展望了该领域重大的前沿发展趋势,探讨了前沿研究方向和科学基金资助战略,以期助推我国集成电路技术高质量发展.