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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。

基于内定标数据的机载合成孔径雷达成像处理

在机载合成孔径雷达（SAR）硬件系统构建过程中，收发通道链路不可避免地会引入幅相误差，将导致SAR系统实际成像性能的恶化，为此研究设计了一套基于内定标的机载SAR回波数据幅相误差补偿方案，并结合改进的自聚焦成像算法完成成像处理。方案依据内定标设计中的参考、发射及接收定标数据，精准估计幅相误差值并基于幅频、相频特性补偿回波数据；同时，通过引入二次相位配合传统自聚焦算法，提升对方位向高次相位误差的估计精度，优化图像二维聚焦效果。实测数据处理结果表明，所提方案处理后距离向分辨率提升6.6%，方位向分辨率提升25.9%，二维积分旁瓣比和峰值旁瓣比分别满足-10 dB/-13 dB指标要求。研究通过对幅相误差补偿分析与不同成像方案对比，有效提高图像聚焦精度，对机载 SAR 系统工程化及应用具有重要指导意义。

發表于：2026/3/9

载波相位测量在突发通信测距中的应用

在数据链突发通信系统中，采用RTT校时方法来实现时间同步和测距，测量精度受码速率约束，难以进一步提高。提出了一种在传统RTT测距基础上引入载波相位测量值提升测距精度的方法。硬件层面采用零中频收发信机架构、收发共用本振、耦合闭环；软件算法层面对测量值综合处理、解算整周模糊来提升测量精度。通过这些技术的运用，在传统RTT测距流程基本不变的情况下，突破了载波相位需要连续跟踪的测量方式，利用载波相位的高分辨能力提升了测量精度。该方法经过实验室工程原理样机验证，有线测试结果表明，测量精度提高了约2个数量级，为突发通信高精度测距应用提供了一种可行的技术方案。

發表于：2026/3/9

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。

發表于：2026/2/12

基于双轴激光扫描的煤仓物位深度检测系统

为了准确测量煤仓物位的深度信息，避免物位过高或过低对输煤过程造成影响，提出了一种基于双轴激光扫描的煤仓物位深度检测系统。系统采用双轴振镜结构实现大视场扫描，完成物位面任意位置的激光测距。搭建了符合双轴振镜与激光测距的同步光路结构，设计了调焦模块用于光束整形。在动态调焦测试中，对2 m~5 m范围内的光斑变化进行了测试，光斑直径均小于0.5 mm，符合聚焦照射待测物面的设计要求。物面深度实验中，分别测试了距离为2 m和5 m的物面高度，测试偏转角介于0°~20°之间。实验结果显示，两个测试条件下，最大误差为23 mm，物位上下限的测试结果的误差均小于0.5%以内。该双轴激光扫描系统精度高、视场大，且具备在线实时测试的能力，在煤仓物位检测领域具有较高的实用价值。

發表于：2026/2/12

直流微电流标准源的研究进展

直流微电流标准源广泛用于电学仪器校准、半导体测试、静电检测等领域，涉及电流负反馈调节、等电位屏蔽等关键技术。直流微电流标准源主要有三种基本实现方式：电阻式、电容式和电离式，每种技术都有其独特的优势和局限性。对近年来国内外直流微电流标准源研究现状进行了综述，对国内外直流微电流标准源的现状进行调查，并指出我国在这一领域的研究起步较晚，与国际先进水平存在差距。

發表于：2026/2/12

基于起源标注的数据中台原始库数据溯源研究

数据中台数据质量审验和问题诊断经常需要追溯指定数据的历史变化。着眼于追溯数据中台源信息系统元数据和数据记录变化，进行了数据表元数据起源标注和数据表数据记录起源标注设计，基于数据中台结构化数据在线抽取功能同步生成相应的数据起源标注，并针对数据表元数据版本变化历史追溯、数据表数据记录版本变化历史追溯和指定时间段树形表数据历史追溯等典型溯源需求给出了具体解决方案。本方案在某部数据中台系统中进行了具体实现，为数据中台数据生命周期溯源提供了重要支撑。

發表于：2026/2/12

基于改进YOLOv12的无人机高速公路边坡起火检测算法研究

针对无人机高速公路边坡火灾检测中存在的初期火苗漏检率高、复杂背景干扰显著以及边缘设备部署精度-实时性难以平衡等关键问题，基于改进YOLOv12框架提出一种轻量化可见光火灾检测算法。该算法通过实例分割技术精准提取边坡与道路区域以消除背景干扰，设计包含高分辨率P2层与多路径下采样机制的小目标增强特征金字塔（SOPAN）提升微小目标检测能力，并构建基于共享卷积的轻量检测头（LSCD）实现模型复杂度压缩。实验结果表明，在融合无人机巡检数据集上，所提模型以仅1.8M参数量达到92.5% mAP检测精度，较基准模型YOLOv12n参数量降低28.3%，为无人机端实时高精度火灾预警提供了高效解决方案。

發表于：2026/2/12

感兴趣区域引导的码率可变卫星遥感图像压缩方法

随着遥感卫星数量和成像分辨率的不断提高，遥感图像的数据量急剧增加，在传输带宽受限的情况下，如何保证遥感图像中目标区域的重建质量，是目前亟需解决的问题。针对上述问题，提出了一种感兴趣区域引导的码率可变卫星遥感图像压缩方法。首先，构建了基于感兴趣区域引导的重要性图模块，在压缩网络前端使用通用检测网络得到感兴趣目标分布掩膜，指导感兴趣区域和背景区域的码率分配。其次，设计码率可变压缩策略，在遥感图像压缩过程中实现灵活的码率控制。实验结果表明，本文方法在主观和客观指标上均优于传统方法，并且在低码率条件下也能达到与现有图像压缩方法相当的性能。

發表于：2026/2/12

L频段双通道高集成度变频SiP模块设计

为了适应系统轻量化、小型化、集成化的需求，基于3D堆叠技术实现了一款高集成度L频段双通道变频SiP模块。该SiP模块采用多层有机复合基板堆叠，集成了两路变频通道、频率源和微控制器，采用陶瓷管壳气密封装，尺寸仅为21 mm×16 mm×4.3 mm。测试结果表明，该模块具有43.5 dB的典型变频增益，增益平坦度小于0.7 dB，带外杂散抑制大于60 dBc，通道间隔离度大于50 dB，满足系统使用要求。

發表于：2026/2/9

基于改进遗传算法的多芯粒NoC低功耗映射

针对多芯粒片上网络（Network-on-Chip，NoC）的低功耗映射问题，提出了一种改进的自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm，AGA）。通过引入排列编码机制、部分映射交叉算子、自适应交换变异策略以及混合选择机制，有效解决了传统遗传算法在NoC映射中存在的约束冲突、局部最优和解空间爆炸等问题。实验基于36节点2D-Mesh拓扑和随机生成的通信任务图，对比了AGA、蚁群优化算法（Ant Colony Optimization，ACO）和灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）的性能。结果表明，AGA在通信能耗优化方面显著优于其他算法，相较于GWO和ACO分别降低了32.0%和26.2%的总功耗，同时展现出更好的全局搜索能力和收敛稳定性。该研究为NoC的低功耗设计提供了高效的优化方法。

發表于：2026/2/9

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