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Wi-Fi与机器学习结合的综合分析

Wi-Fi与机器学习结合的综合分析

系统性地分析了当前AI/ML在Wi-Fi领域的技术研究和应用情况。首先对Wi-Fi技术特征以及发展趋势所带来的复杂度进行阐述。然后提出机器学习对优化Wi-Fi网络参数的必要性，以及综合介绍和分析AI/ML在提升Wi-Fi性能和用户体验的研究及可行性，并对IEEE 802.11 AI/ML兴趣组四个具体的AI/ML用例进行说明和评估。接着探讨和建议Wi-Fi与AI/ML相结合的系统设计框架，以及相应的基本用例分析。最后对Wi-Fi与AI/ML结合的技术挑战和行业发展做了归纳和总结。

芯片搭载试验数据存储与传输系统设计

航天级芯片搭载试验过程中会产生大量数据，为了实现对数据的存储、管理与传输，并且适应嵌入式设备内存资源少等特点，设计了采用SD卡和UDP的数据存储与传输系统。首先，设计了数据存储与传输系统架构，主控芯片通过SPI总线与SD卡通信，并通过UDP与搭载芯片和上位机通信。然后，介绍了SD卡和文件系统的选型和软件设计。接下来，基于LwIP进行了数据传输部分的软件设计。最后，通过实验验证了该数据存储传输系统的有效性，并测试得到该系统的传输速率可达4.5 Mb/s且内存占用仅为57 KB，满足了芯片搭载试验过程中对数据存储与传输的需求，且相比于传统的存储与传输方式，该方法大大提高了传输速率，降低了内存占用。

發表于：2025/9/26

基于Cadence软件平台的分布式电源噪声仿真方法研究

为了缩短采用PowerSI提取电源S参数的建模时间，提高芯片内部功能模块电源仿真的精度，进一步识别敏感区域电源噪声，引入了一种基于封装电源的分布式建模及电源噪声实测点确定方法。用该方法研究了系统处理芯片内部功能模块的电源仿真，发现在时域电源仿真的噪声中，同一数据流流经功能近似的电源模块产生的电源噪声存在相似性。在此基础上，建立电源分布式模型，将功能近似的电源模块进行分组，并将分组后的封装电源S 参数模型和die内RC模型融入到电源时域噪声仿真中，然后根据仿真结果确定封装bump处敏感区域噪声实测点的位置。通过仿测对比发现，在噪声频域主频点对齐的条件下，噪声时域的仿测误差小于6%，验证了所提分布式仿真方法的有效性。

發表于：2025/9/23

XR芯片系统的EMU全场景AVIP快速迭代验证方案

随着XR领域的不断发展，市场对全功能和更高性能的复杂XR芯片系统需求越来越强烈。需求传导到芯片设计环节，呈现出芯片规模和复杂度增加的态势，给芯片验证收敛带来的挑战也同时不断增大。如何在投片前做到关键指标验证收敛，是每个芯片工程师和项目经理面对的难题。在XR芯片研发领域，为了解决这一难题，提出EMU全场景AVIP快速迭代验证方案，其中EMU设备采用Cadence Palladium Z2，AVIP在Cadence VIP的基础上，适配Palladium Z2 EMU环境，对接PCIe、MIPI、USB、UART等不同接口，并满足仿真加速、数据比对等需求。通过在XR芯片系统中EMU全场景AVIP快速迭代验证方案的应用，有效提升验证收敛效率，为芯片的成功交付做到了有力支撑。

發表于：2025/9/18

探索分布式仿真方法加速Chiplet系统级验证

随着人工智能（AI）和高性能计算领域对芯片算力需求的增长，Chiplet方案正日益受到行业重视。然而Multi-Die系统复杂性和规模的扩大导致仿真消耗服务器资源大、验证交付周期延长等。为解决这些问题，分析了传统的三步法和Socket验证方法，重点探索了Cadence分布式仿真方案，基于某实际Chiplet项目将系统级仿真任务分解成多个子Die并行执行的仿真实例，从服务器内存、跨服务器通信延迟、同步时间精准调控、信号连接开始时间及信号连接数量等多个方面探索了分布式仿真提效的措施，实现了超大规模Chiplet系统级RTL仿真和回归效率提升。

發表于：2025/9/18

智能水位标尺监测系统的设计实现

随着目前深度学习的发展，通过视频来监测水位成为近年来的研究热点，为了提高对城市河道、水库等地水位高度检测的准确性，提出了一种5G智能水位标尺监测系统，主要介绍以星宸SSC338G为核心的硬件设计和一种基于YOLOv8n改进的水位监测方法。首先用于识别水尺方位，再对水尺图像进行灰度化和二值化处理，最后通过YOLOv8n识别水尺上的字符及刻度信息，分析计算水位数据。通过引入注意力机制EMA和更换损失函数Focal-EIoU，使得改进后的模型参数量减少了21%，模型大小减少了17%，浮点运算次数减少了21%。根据与人眼实际对比实验，证明该模型精度符合要求，总体实现了智能水尺设计要求。

發表于：2025/9/17

基于变量地址的DCS平台下装技术研究

依据核电厂控制系统运行场景，分析了一类基于变量地址的DCS平台在下装工程组态数据时存在的问题，研究了一种无扰的增量下装技术，包括工程组态软件、控制器、数据服务及人机接口的优化改进。通过设计验证及实际工程应用表明所研究的增量下载方案可有效回收空闲地址位，确定变量地址与变量名称的对应关系，防止现场数据错位及执行机构误动作，提高DCS的运行效率及核电厂的运行安全性。

發表于：2025/9/12

基于知识图谱与本体驱动的数据建模框架

针对传统数据建模方法在处理多维动态关系和异构数据集成方面的局限性，提出一种基于知识图谱与动态本体驱动的数据建模框架。该框架利用知识图谱灵活表达实体及关系的优势，结合动态本体提供的语义约束，通过实体识别、属性和关系自动映射等技术，将语义信息有效转化为结构化数据模型，提升数据建模的自动化和标准化水平。案例分析表明，该框架可广泛适用于复杂数据结构的语义表示、自动化知识抽取及跨系统的数据融合，展现了良好的通用性和应用价值。

發表于：2025/9/10

基于变步长LMS的多普勒雷达回波信号处理方法

针对复杂电磁环境下多普勒雷达回波信噪比较低导致难以处理的问题，提出一种基于改进箕舌线函数的变步长LMS自适应噪声对消方法。通过在原本的步长迭代公式和滤波器权系数迭代中添加反馈量来提高算法整体的抗干扰性能，在步长迭代中添加补偿量来加快算法初期的迭代速度。仿真结果表明在0至-10 dB信噪比下，所提算法能够有效还原含噪信号中的目标信号，误差均方值最小为0.004 5，最大相关系数为0.95，最大输出信噪比为10.60dB。实测结果表明所提方法在雷达回波信号降噪方面的性能突出，均方误差最小为0.005 5，在实际电磁信号降噪处理中具有适应性和有效性。

發表于：2025/9/10

一种基于嵌套CRC的分段极化码设计

极化码循环冗余校验辅助的串行抵消列表（Cyclic Redundancy Check Aided Successive Cancellation List，CA-SCL）译码算法随着列表的增大，需要大量的空间存储资源，导致其在资源受限条件下无法应用。针对该问题，提出了一种基于嵌套CRC的分段极化码设计方法。通过分段内并行、分段之间串行的码字结构，极大降低了存储资源消耗；利用设计的嵌套CRC多重校验的优异检错性能，以及创新的分段之间串行列表译码算法，进一步提高了码字性能。仿真结果表明，所提算法在明显低于CA-SCL译码算法的存储资源消耗下，可以获得更优的译码性能。

發表于：2025/9/9

数字图像边缘检测算法研究

数字图像边缘检测常规的方法有Canny算法、Sobel算法、Prewitt算法等。在研究图像边缘检测常规方法的计算原理基础上，提出一种数字图像边缘检测算法，该算法包括图像的初步极值边缘矩阵计算、Otsu阈值的抑制计算和边缘的延长计算。将该算法与常规算法提取的图像边缘进行比较，验证该算法的可行性。使用该算法与常规算法对发动机喷嘴燃烧火焰图像进行边缘检测，Sobel算法、Prewitt算法提供了少量火焰的边缘，Canny算法提供了火焰的大轮廓，而该算法提供了大量的火焰细节边缘信息。因为燃烧火焰的边缘是燃烧的重要特征，所以该算法更适用于喷嘴燃烧火焰的数字图像边缘深度分析，为喷嘴燃烧火焰分析提供一种新方法。

發表于：2025/9/9

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