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大数据综合信息处理SiP电路设计[EDA与制造][工业自动化]

为满足电子设备小型化、高性能、快速研制和信息处理能力等复杂要求，设计了基于先进系统级封装技术（System in Package， SiP）的大数据清洗综合信息处理SiP电路。电路采用全国产化裸芯，通过三维硅通孔技术（3D Through-Silicon Via，3D TSV）和模块化复用技术实现多个微组件的系统集成，支持同时多个空域方向的自适应干扰抑制功能，支持大规模无人蜂群干扰抑制能力，满足大数据清洗的实时计算能力要求。电路相比板卡面积缩小90%，重量减轻85%。通过多物理场仿真和实际测试，电路满足研制要求，在无人机蜂群领域具有应用前景。

發(fā)表于：2026/3/17

一种16位指令驱动型逐次逼近型模数转换器[模拟设计][物联网]

设计实现了一种指令驱动型16位逐次逼近型模数转换器（SAR ADC），旨在支持精准获取被监控设备的实时状态。设计的ADC仅在主控机指令发送后进行转换，可以实现精准的数据采集和故障判断。该ADC包含三个部分：第一级ADC、第二级ADC、极间放大器。该ADC采用一次性片上校准技术，为了进一步提高ADC线性度，在第一级电容阵列（CDAC）设计中采用增量式和二进制混合电容阵列。测试结果表明该ADC实现了82 dB的信纳比（SNDR）和84 dB的信噪比（SNR）。测量的微分非线性（DNL）和积分非线性（INL）分别为-0.9/+1.5 LSB和-5.5/4 LSB。电路采用180 nm CMOS工艺制造，芯片面积为2.9 mm2，供电电压为5 V，功耗为6 mW。

發(fā)表于：2026/3/17

基于边界扫描的多芯粒异构集成系统互连线测试方法[可编程逻辑][工业自动化]

针对多芯粒异构复杂结构采用传统的功能测试方案无法准确定位内部互连故障，提出一种基于边界扫描的多芯粒互连线测试方法，实现对芯粒芯片互连故障的检测。基于IEEE 1149.1边界扫描协议与互连线测试优化算法，通过ATE测试系统识别内部互连故障线路，从而准确检测出芯片故障缺陷。与传统测试方法相比，基于边界扫描的多芯粒互连线测试方法稳定可靠，能够精确定位芯片内部互连故障，大幅提高测试效率，保证芯粒系统的可靠性应用。

發(fā)表于：2026/3/17

基于并联运行特性的整流变压器红外图像异常识别方法[人工智能][智能电网]

针对变压器故障样本稀缺致使人工智能模型识别效果欠佳，以及现有红外诊断技术存在小目标故障漏检率高等问题，提出基于并联运行特性的整流变压器红外图像异常识别方法。首先对并联运行的整流变压器开展一致性分析，制定出“对比-识别”红外图像异常诊断策略；其次，基于YOLO目标检测算法构建模型，对变压器五大关键部件进行分割；最后，利用区域生长算法定位变压器红外图像中的异常区域。实验结果表明：该方法能在零故障样本条件下实现变压器在线热故障检测，有效解决了小目标故障检测的难题，为变压器热故障检测提供了新颖可行的方案。

發(fā)表于：2026/3/17

基于YOLOv11改进算法的金属缺陷识别检测[人工智能][工业自动化]

在工业自动化生产中，金属表面缺陷检测面临小目标漏检、定位精度不足等挑战。为此，对YOLOv11模型实施三方面优化。首先，构建C3k2_MLCA模块融合多尺度局部上下文注意力机制，增强网络对细微特征的捕捉。其次，将损失函数由CIoU改进为EIoU，显式约束目标框宽高差异以提升回归精度。最后，设计Detect_LADH 检测头，通过轻量级自适应特征聚合结构优化多尺度缺陷识别。在自建数据集上实验表明，改进模型的mAP@0.5较原始模型提升8.9%，每张图片的推理时间降低至1.4 ms，为工业缺陷检测提供了高精度、高鲁棒性的技术方案。

發(fā)表于：2026/3/17

基于超大规模MIMO系统的宽带波束训练方法研究[测试测量][通信网络]

在宽带超大规模多输入多输出（MIMO）通信系统中，基站若采用均匀圆环阵列（UCA），会因其宽频带与大规天线模特性而引发明显的近场波束分裂现象，这使得传统的基于相移器（PS）的波束成形快速训练方法在宽带环境下性能显著下降。首先论证了UCA架构下波束分裂效应具备可调控特性，即通过引入时延（TD）波束成形技术，能够有效调节近场波束分裂的强弱。在此基础上，设计了一种新颖的快速宽带波束训练策略：利用TD波束成形同时生成多个频率的波束，分别聚焦于三维空间中的多个位置，分两阶段进行训练，阶段一搜索用户方位角信息，阶段二搜索用户距离与俯仰角信息。仿真结果表明，该方案训练开销低，仅为1 051，且平均速率性能达到完美信道状态信息基准的 96.28%。

發(fā)表于：2026/3/17

5G-A通感场景下无人机连续时延-多普勒信道参数的评估算法[通信与网络][5G]

针对无人机“黑飞”对变电站安全运行造成的严重威胁，以及传统低空防护技术定位精度低、抗干扰能力弱、场景适配性差等问题，提出一种基于5G-A通感一体化的电网低空无人机精确参数估计算法。首先，构建涵盖无人机运动特性与电磁散射特性的感知参数体系，设计包含干扰信号功率谱密度、多径衰减系数、信号遮挡率的定位环境重构参数体系，通过“参数采集-模型修正-误差补偿”流程实现环境适配；最后，提出“2D-OMP稀疏粗估+连续域黄金分割精估”的两阶段连续时延-多普勒信道参数估计算法，解决传统算法的网格失配与高复杂度问题。结果表明，所提算法的速度估计均方根误差始终保持最优，相较于传统单导频估计与一步搜索算法精度分别提升约55%、33%，可实现分米级定位与低误报率的目标感知。研究成果为变电站低空安全防护提供了高精度、高可靠的技术方案，也为5G-A技术在电力行业的规模化应用奠定基础。

發(fā)表于：2026/3/17

基于GNU Radio的APSK调制与卫星信道联合硬件验证[通信与网络][5G]

针对现有卫星通信中幅度相位键控（Amplitude Phase Shift Keying，APSK）调制方案依赖商用芯片或FPGA实现、且性能评估多局限于理想高斯信道的问题，提出基于开源软件定义无线电（Software Defined Radio，SDR）平台的动态可重构验证框架。以数字视频广播卫星第二代（Digital Video Broadcasting-Satellite Second Generation，DVB-S2）标准为基准，在GNU Radio平台构建高阶调制-卫星信道联合仿真系统，支持16APSK与32APSK调制解调链路的灵活配置，深度集成Loo与Corazza模型以精确模拟多径时延、阴影衰落及多普勒频移特性。通过HackRF SDR硬件平台实现基带生成、射频收发至接收解调的端到端硬件在环验证。该框架可为6G天地一体化网络中高阶调制的频谱效率、抗衰落性能及功放非线性适应性研究提供可扩展实验平台。

發(fā)表于：2026/3/17

基于伺服天线CPE的海域5G覆盖扩展研究与验证[通信与网络][5G]

随着海域覆盖扩展的研究，船舶内部署小基站可以减少海上船舶舱体内部的穿透损耗。然而小基站的数据需通过IPRAN或者STN等有线方式回传至陆地的核心网，海洋条件无法满足，采用普通CPE做回传功率小，上行传输有限。因此，提出一种扩展海域5G覆盖的方案，在岸基基站和小基站联合组网的基础上，引入大功率CPE和高增益伺服天线系统，大功率CPE通过伺服天线系统接入岸基基站，并采用有线连接的方式下挂小基站，将小基站数据回传至岸基基站，由岸基基站回传至陆地核心网，实现海域5G网络扩展覆盖。特别地，利用船上多个终端设备的无线网络搜索过程获取岸基宏站的列表信息，解决了现网建设中岸基宏站列表信息获取难的问题，并通过多个终端设备的协作优化了伺服天线的目标岸基小区接入算法。现网结果显示提出的方案具有良好的性能。

發(fā)表于：2026/3/17

3GPP NR NTN接入网最新技术进展和发展趋势[通信与网络][5G]

为满足全球无缝覆盖、应急通信、物联网与航空海事等新兴业务需求，3GPP R19阶段对NTN进行了系统性增强。相比R18以透明转发为主的架构，3GPP R19 NR NTN首次引入星上再生处理架构，实现接入网与核心网功能在卫星上的灵活部署，显著降低端到端时延并提升系统容量，并对R18多个方面进行了增强和扩展，使得5G 技术方案更加完整，技术能力进一步增强，为5G NR NTN 商用提供了坚实的技术基础。以当前6G卫星互联网发展中面临的挑战作为出发点，重点围绕R19 NR NTN 核心架构、空口与性能优化、移动性与服务连续性、终端与场景扩展等方面展开分析，最后对R20的技术发展进行了展望。

發(fā)表于：2026/3/17

弥合带宽缺口，高性能AI推理如何受益于GDDR7？[人工智能][工业自动化]

在过去两年中，AI模型规模惊人地增长了410倍，而同期内存带宽仅提升约一倍。这种巨大反差导致显著的“内存鸿沟"——内存子系统正日益成为制约AI性能的瓶颈，限制了先进处理器的潜力发挥。

發(fā)表于：2026/3/17

我们打造了一款“软件定义”的锁相放大器[测试测量][工业自动化]

这是一套开放的IP，能够将PXI R系列、FlexRIO甚至示波器“变身”为高性能数字锁相放大器。

發(fā)表于：2026/3/17

如何使用多相升压转换器[电源技术][工业自动化]

当系统需要的电压高于可用电压时，升压转换器是满足这一需求的理想选择。然而，经典的标准升压拓扑结构并非唯一方案。

發(fā)表于：2026/3/12

机器学习中已公开个人数据的合法利用路径[其他][其他]

已公开个人数据作为机器学习的重要训练语料 , 应对其秉持开放利用的目标取向。但采取宽松获取策略 , 却由于爬取范围不清晰、用于生成式 AI存在侵权风险、个人数据主体难以行使信息自决权而面临合法利用的实践困境。检视困境成因 , 应围绕机器学习应用全周期 , 构建已公开个人数据的合法利用路径 : 在数据获取阶段 , 评估爬取行为的正当性与潜在影响 , 若涉及竞争性权益 , 应转向 API 授权等合法路径 , 确保数据来源合法 ; 在机器学习智力成果投入应用阶段 , 应依据个人信息种类设置分类安全机制 , 并实时监督以防范隐私泄露与滥用风险; 在应用投放市场后 , 应构建训练数据披露机制 , 以透明度支持用户干预 , 保障个人信息自决权的实现。

發(fā)表于：2026/3/10

数据产业的发展特点、模式和培育策略研究[其他][其他]

为高效有序地培育发展数据产业 , 利用文献分析、案例分析等方法 , 从“ 区域 - 行业 - 企业 ” 的视角分析了数据产业在宏观、中观、微观层面的发展特点 , 结合先进地区的实践总结出由基础环境、数据资源、数据市场、数据场景四类要素驱动的数据产业培育模式 , 并聚焦做大数据企业规模、提升数据产业质量 , 提出培育数据产业的策略框架体系 , 以期为地方政府发展数据产业提供有效借鉴。

發(fā)表于：2026/3/10