Wi-Fi与机器学习结合的综合分析

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YJJFA：一种数据驱动的高性能正则表达式匹配算法

正则表达式匹配技术在人工智能时代背景下扮演着重要角色，尤其在数据清洗与数据抽取领域，可为大语言模型训练所需的高质量数据处理提供技术支撑。然而，传统正则表达式匹配算法存在性能瓶颈，限制了其应用范围。针对此问题，提出一种基于可信区域的高性能正则表达式匹配算法，命名为YJJFA算法。该算法通过对状态转移表划分成最优可信区域与非信任区域，减少需要处理的状态转移表输入字符数量，并借助非内存访问的非信任字符集向量比较以实现信任字符低时间消耗处理。实验结果表明，YJJFA算法在L7filter规则上的吞吐率达17.88~53.81Gb/s，较原始DFA算法性能提升了一个数量级。

发表于：2026/4/23

一种SM4算法的高效FPGA实现

随着信息安全和数据隐私需求的日益增长，国产SM4分组密码算法在政务、商业等信息传输领域具有重要应用价值。 针对SM4算法在FPGA实现中的性能瓶颈问题，提出一种高效的全流水线硬件架构。通过优化S盒的硬件实现，将每轮迭代中的S盒数量从4个减少至1个，并采用组合逻辑实现快速替换，显著降低资源消耗。同时，设计32级全流水线加解密模块，实现多数据块的并行处理，将加解密吞吐率压缩至一个时钟周期。实验基于Xilinx Zynq7045平台，结果表明，该设计在不使用额外存储器资源的情况下，工作频率达到412 MHz，吞吐率高达52.7 Gb/s，单位面积吞吐率性能较现有方案提升20%以上。

发表于：2026/4/20

基于稀疏重构与深度学习的雷达抗有源干扰信号处理算法

针对数字射频信号复制干扰和宽带噪声干扰威胁雷达目标检测的问题，提出一种结合稀疏重构与深度学习的干扰抑制算法。该算法先用深度学习提取干扰特征并检测干扰类型和位置，再采用基于稀疏表示的空时自适应处理策略在空间和时间域抑制干扰。仿真实验表明，相比传统方法，该算法在强干扰背景下显著提升了目标检测概率和输出信干噪比，能有效抑制主瓣仿真干扰和宽带噪声干扰，为雷达干扰抑制提供了新思路，具有工程应用价值。

发表于：2026/4/20

基于RFID标签阵列对棉花内异物的定位识别

采用3D空间内RFID标签阵列布局，以感知棉花中异物的数量、位置及类型。以标签的接收信号强度（RSS）和相位为特征量，提出欧几里得距离比算法与最小二乘法以提升定位成功率。基于不同异物对信号特征的差异化影响，构建决策树模型实现异物类型的感知。经实验验证，定位误差优化后控制在5%以内，且能精准识别棉花中的四种异物类型，展现出良好的感知与识别性能。

发表于：2026/4/20

基于SoC的数模混合验证的平台实现方法

目前集成电路的模拟电路在SoC（System on Chip）验证期间大多采用行为级模型（behavior model）的形式进行基本的连接性的验证。但随着当今世界在集成电路方面的电路的复杂度越来越高，规模越来越大，SoC或者MCU集成的模拟模块也越来越多，越来越复杂，数模验证的复杂度剧增。基于上述问题，致力于开发一种基于SoC的数模混合验证DMS（Digital Mixed-Signal models）的平台实现方法，以解决芯片级数模交互的功能、时序、低功耗功能、低功耗指标等只能等到回片测试才能检验的正确性，提升验证的完备性等。

发表于：2026/4/13

混合双通道主动降噪算法的抗干扰优化研究

针对传统入耳式主动降噪耳机在应对高低频混合噪声的复杂工况，仅依赖参考麦克风采集主噪声源进行降噪而忽略干扰噪声对误差麦克风的影响，使系统降噪性能显著降低。提出了一种对双通道FxLMS算法的优化方案。通过在误差麦克风处构建误差分离系统，将其与反馈FxLMS算法结合，实现了对干扰性噪声的抑制。理论分析与实验表明，在250~500 Hz混频干扰噪声场景下，系统主动降噪性能达到38 dB；噪声频谱扩展至165~600 Hz时，降噪量为19 dB；针对高频窄带干扰噪声，降噪量为30 dB。改进算法通过多维噪声分离和补偿机制，显著提升复合噪声环境下主动噪声控制的鲁棒性。

发表于：2026/4/13

大数据综合信息处理SiP电路设计

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。

发表于：2026/4/13

一种16位指令驱动型逐次逼近型模数转换器

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。

发表于：2026/4/13

基于边界扫描的多芯粒异构集成系统互连线测试方法

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。

发表于：2026/4/13

基于图像拼接的输电线路覆冰重量估计研究

输电线路覆冰现象是电力系统运行中的一个重大问题，覆冰重量的准确估计对于确保输电线路的安全稳定运行具有重要意义。提出了一种基于图像拼接的输电线路质量估计方法，针对现有去模糊算法在复杂运动模糊场景下边缘保留能力不足的问题，采用改进总变差正则化对拍摄不清晰的图像进行模糊去除，增加图像的细节和清晰度。随后采用SIFT算法对增强后的图像进行特征值提取与匹配，结合加权融合算法实现图像拼接。最后利用拼接图像中导线所占比例计算出导线的最大弧垂，基于输电线路的抛物线模型以及导线的相关参数，分析覆冰重量与弧垂的对应关系并求解出覆冰重量。最终，所采用的总变差正则化与SIFT动态匹配的组合策略，在模糊、低光照场景下仍保持95.8%的匹配准确率，优于主流算法，为电力系统工程师提供可靠的覆冰重量估计参考，从而有效提高输电线路的防冰减灾能力。

发表于：2026/4/7