面向多目标探测汽车雷达应用的77 GHz多频移键控（MFSK）调制波形发生器——论文阅读
本文提出一种用于77 GHz汽车雷达的多频移键控（MFSK）波形发生器，通过分数N锁相环与数字调制控制逻辑（MMCL）结合，实现高精度、无模糊的多目标距离与速度同步检测，有效解决传统雷达在复杂交通环境中的探测局限，具备高集成度与良好硬件可行性。
用于连续波雷达的二进制频移键控——论文阅读
本文提出一种基于二进制频移键控（BFSK）的连续波雷达新波形，利用勒让德序列实现理想周期自相关与完美互相关特性。该波形具恒定包络、频谱紧凑、旁瓣抑制优异等优势，支持匹配与失配滤波灵活切换，适用于多址雷达网络，但对频率源精度要求较高。
一种基于连续相位频移键控的高效频谱利用新型雷达信号——论文阅读
本文提出一种基于连续相位频移键控（CPFSK）的新型雷达信号设计方法，通过确保频率切换时相位连续，有效抑制频谱旁瓣与能量泄漏。相比传统FSK信号，该方法在不牺牲脉冲压缩性能的前提下，实现旁瓣降低约20dB，显著提升频谱利用效率，适用于复杂电磁环境下的高性能雷达系统。
正交时频空间调制：离散Zak变换方法——论文阅读笔记
本文提出基于离散Zak变换（DZT）的正交时频空间（OTFS）调制新方法，通过DZT统一构建OTFS收发框架，揭示其在时延-多普勒域的输入输出关系，简化系统分析并深化对分辨率与脉冲设计的理解，为高移动性通信提供高效解决方案。
面向高多普勒衰落信道的 OTFS 调制技术
正交时频空（OTFS）调制通过延迟-多普勒域传输，将高多普勒信道转化为准静态环境，显著提升高速移动下的通信鲁棒性。本文研究其信号检测与信道估计，提出低复杂度MCMC检测算法和基于PN导频的稀疏信道估计算法，验证了OTFS在高速场景下的优异性能。
基于信息论的OTFS雷达波形设计——论文阅读
本文提出一种基于条件互信息（CMI）的OTFS雷达波形设计方法，首次将信息论准则引入延迟-多普勒域波形优化。通过建立扩展目标回波模型，推导出CMI与波形自相关旁瓣及互相关的等价关系，并提出Multi-CAN算法优化恒模波形。仿真表明，优化波形显著降低旁瓣电平，提升信息获取能力，增强高动态环境下雷达检测性能。
正交时频空间调制（OTFS）技术详解：基础原理与未来挑战
正交时频空间（OTFS）调制将信息嵌入延迟-多普勒域，有效应对高速移动下的多普勒效应。相比OFDM，OTFS在高动态信道中具备全分集增益、低导频开销与强鲁棒性，是6G候选技术之一。
正交时频空间（OTFS）调制技术：理论基础与性能分析
正交时频空间（OTFS）调制技术在延迟-多普勒域进行信号设计，有效应对高多普勒、短包传输等5G挑战。相比传统OFDM，OTFS通过全时频分集和信道硬化，显著提升高速移动场景下的鲁棒性与分集增益，仿真显示其在BLER性能上可获得3-4dB SNR增益，尤其适用于车联网、物联网等应用场景。
6G时代的新型延迟多普勒通信范式：正交时频空间（OTFS）综述
本文综述正交时频空间（OTFS）技术，一种面向6G高移动性场景的新型延迟-多普勒域通信范式。OTFS通过在延迟-多普勒域调制信号，克服传统OFDM在高速移动下的多普勒扩展难题，具备信道稳定性强、抗干扰能力优、峰均比低等优势。文章系统阐述OTFS的信道模型、调制原理、收发机设计、ISAC一体化及在卫星、水声、可见光等新兴场景的应用前景，为其在6G空天地海一体化网络中的应用提供理论支撑与技术路径。
OTFS调制技术：通往6G的时延-多普勒域革命
OTFS调制技术革新无线通信，将信息从时频域迁移至时延-多普勒域，利用信道的准静态特性与稀疏性，显著提升高速移动场景下的抗多普勒性能与频谱效率，成为6G关键候选技术。
双选择性信道下正交啁啾分复用（OCDM）的低复杂度均衡算法研究——论文阅读
本文提出统一相位正交啁啾分复用（UP-OCDM）方案，利用循环矩阵特性设计两种低复杂度均衡算法：基于带状近似的LDL^H分解和基于BEM的迭代LSQR，将复杂度由$O(N^3)$降至$O(NQ^2)$或$O(iNM\log N)$，在双选择性信道下显著提升高频谱效率与抗多普勒性能。
基于OCDM雷达系统的离散Fresnel域信道估计——论文阅读
本文研究基于离散Fresnel域信道估计的OCDM雷达系统，提出一种抑制高旁瓣的新方法。通过分析时间与频率偏移在离散Fresnel域的影响，建立联合信道模型，揭示距离-多普勒耦合效应。实验验证了系统在真实场景下的鲁棒性，兼具低峰均比、强抗干扰能力，为6G一体化感知通信提供新思路。
双选择性信道中的广义正交啁啾分复用——论文阅读
本文提出广义离散Fresnel变换（GDFnT），构建广义正交啁啾分复用（GOCDM）波形。通过分析双选择性信道下的GF域信道矩阵稀疏性，设计低复杂度消息传递接收机。仿真表明，GOCDM在保持与OCDM相当误码率性能的同时，显著降低峰均功率比，适用于高移动性通信场景。（238字）
基于多载波宽带OCDM的太赫兹汽车雷达——论文阅读
基于多载波宽带OCDM的太赫兹汽车雷达利用OCDM技术在1.4 THz超宽频带上实现高精度感知。该系统将带宽划分为多个子带，通过正交啁啾复用提升频谱效率，并针对太赫兹频段特有的距离相关路径损耗和大气吸收问题，提出最优加权组合（OWC）方案，对各子带估计结果进行加权融合。理论与仿真表明，该方法显著提升了距离与速度估计精度，在合理信噪比下可实现亚毫米级分辨率，相比单子带处理性能提升约6 dB，为未来高分辨率自动驾驶感知提供了有效解决方案。
正交啁啾分复用技术：基于菲涅尔变换的通信系统设计——论文阅读
正交啁啾分复用（OCDM）技术基于菲涅尔变换，实现多啁啾波形在相同时频资源下的正交复用，显著提升频谱效率。该技术利用啁啾信号的时频特性与菲涅尔域的循环卷积性质，构建高效均衡算法，并与OFDM系统兼容。仿真表明，OCDM在多径信道中结合MMSE均衡与空间分集，性能优于传统OFDM，适用于高速无线通信系统。（238字）
PMCW雷达技术的理解与FMCW对比
PMCW雷达通过相位编码实现高精度测距与测速，利用伪随机码相关处理实现距离-速度解耦，抗干扰强、多用户兼容性好，相较FMCW在密集环境和安全性上更具优势。
相位编码调频连续波雷达：融合传统与创新的智能感知技术
相位编码调频连续波雷达（PC-FMCW）融合FMCW的硬件简洁性与相位编码的抗干扰优势，通过频域扩频提升多雷达共存能力，支持MIMO与联合通信，适用于自动驾驶与智能交通系统。
正交啁啾分复用雷达技术（OCDM雷达）：下一代传感系统技术
正交啁啾分复用雷达（OCDM）基于Fresnel变换，通过复用正交啁啾波形实现雷达通信一体化。相较传统FMCW，其多普勒容限更高、抗干扰强3-5 dB，支持高速移动场景，适用于自动驾驶与6G，是下一代高精度传感核心技术。
Fresnel变换的详解
菲涅耳变换是描述光波近场衍射的核心工具，由法国物理学家菲涅耳提出，用于精确刻画光通过孔径后的传播行为。它在傍轴近似下将衍射积分转化为含二次相位因子的傅里叶形式，广泛应用于激光传输、全息成像与光学系统设计。该变换介于精确的瑞利-索末菲积分与远场的夫琅禾费衍射之间，体现了波动光学的基本特征。
面向边缘通用智能的多大语言模型系统：架构、信任与编排——论文阅读
本文提出面向边缘通用智能的多大语言模型（Multi-LLM）系统，通过协同架构、信任机制与动态编排，突破传统边缘AI的局限。融合合作、竞争与集成三种范式，结合模型压缩、分布式推理与上下文优化技术，实现高效、可靠、低延迟的边缘智能，推动复杂场景下的泛化与自主决策能力。
边缘大型AI模型：协作部署与物联网应用——论文阅读
论文《边缘大型AI模型：协作部署与物联网应用》系统探讨了将大模型（LAM）部署于边缘网络以赋能物联网的前沿框架。针对传统云端部署高延迟、隐私差的问题，提出“边缘LAM”新范式，通过联邦微调、专家混合与思维链推理等技术，实现低延迟、高隐私的分布式智能。
RFID成为车辆识别管理最佳选择
随着车辆保有量上升，RFID技术凭借远距离识别、抗干扰强、多标签读取等优势，广泛应用于ETC、停车场、园区管控和物流追踪等领域，大幅提升管理效率与准确性，成为车辆识别管理的最佳选择。
RFID电子标签如何选择才能事半功倍呢？
RFID电子标签是物联网信息载体的关键，选型需匹配应用场景。从频率、类型、材质到读写性能，精准适配物流、零售、制造等需求，兼顾成本与兼容性，测试验证确保稳定，方能事半功倍。
汽车雷达系统的干扰缓解：现状调查与未来趋势——论文阅读
本文系统综述了汽车雷达干扰缓解技术的最新进展，提出基于物理域避免、主动避免、反应式信号重建和被动调制技术的四类划分方法，深入分析各类策略的原理、优劣及实施挑战，并强调跨学科合作与监管协同对未来发展的关键作用。
汽车雷达在多径存在下的幽灵目标检测——论文阅读
本文研究汽车雷达在多径环境下的幽灵目标检测问题，提出基于广义似然比检验（GLRT）的检测框架，结合稀疏增强压缩感知与Levenberg-Marquardt优化，实现高精度角度估计与虚警控制，有效区分直接路径与多径干扰，提升复杂场景下目标检测可靠性。
面向能效和低延迟的语音控制智能家居：离线语音识别与物联网集成方案——论文阅读
本文提出一种面向能效与低延迟的离线语音控制智能家居方案，通过将关键词识别（KWS）集成至终端设备，结合去中心化Mesh网络与CoAP协议，实现本地化语音处理。相较云端方案，系统能耗降低98%，延迟减少75%以上，显著提升响应速度与能源效率，为绿色智能家居提供可行路径。（236字）
智能家居环境中的AI决策解释：实现以人为中心的可解释性——论文阅读
本文探讨智能家居中AI决策的可解释性，提出以人为中心的XAI框架。通过SHAP、DeepLIFT等技术提升模型透明度，结合用户认知与需求，构建三层解释体系，增强信任与交互效能。
Sasha：使用大语言模型在智能家居中进行创造性目标导向推理——论文阅读
Sasha利用大语言模型实现智能家居中的创造性目标导向推理，通过迭代式澄清、过滤、规划与反馈机制，有效响应模糊用户指令。系统在真实家庭环境中表现出高相关性与用户满意度，支持复杂多步任务的自然交互，显著提升智能空间的适应性与可用性。
边缘云系统的灵活可变速率图像特征压缩——论文阅读
本文提出一种面向边缘云系统的灵活可变速率图像特征压缩方法，通过联合优化率-精度-复杂度三重权衡，实现单模型多比特率自适应。该方法引入速率参数嵌入与条件归一化机制，在ResNet、ConvNeXt等架构上验证了高效性，显著优于固定速率方案，兼顾低延迟与高精度，适用于资源受限的视觉任务。
FrankenSplit：用于移动边缘计算的浅层变分瓶颈注入高效神经特征压缩——论文阅读
FrankenSplit提出一种面向移动边缘计算的高效神经特征压缩框架，通过浅层变分瓶颈与显著性引导失真优化，实现低带宽、低延迟的模型分割推理，支持多架构泛化，在保持高精度的同时显著降低传输开销。
RFID为船舶航行提供保驾护航
RFID技术赋能船舶管理，实现船舶定位、货物追踪、港口调度、备件管理、人员管控及应急救援等智能化应用，提升航行安全与运营效率，助力智慧航运发展。（238字）
Motrix教程来了！让你的下载不限速！全网最仔细的教程来咯！
Motrix是一款高效、简洁的下载工具，支持HTTP、FTP、BT等多种协议，具备智能分片、断点续传、批量下载等功能，适用于电影、游戏、文档等各类文件高速下载，提升用户下载体验。
DDMA-MIMO雷达多子带相干累积目标检测算法——论文阅读
本文提出一种多子带相干累积（MSCA）算法，通过引入空带和子带相干处理，解决DDMA-MIMO雷达的多普勒模糊与能量分散问题。该方法在低信噪比下显著提升检测性能，实测验证可有效恢复目标速度，适用于车载雷达高精度感知。
下一代汽车雷达系统调制方案的统一模型与综述
本文提出统一信号模型，系统综述下一代汽车雷达调制方案。涵盖FMCW、PMCW、OFDM、OCDM与OTFS，分析其波形特性、抗干扰能力及实现复杂度，为高阶自动驾驶感知技术发展提供理论支撑与路径指引。（238字）
Phi-4 技术报告深度解读——论文阅读
微软Phi-4技术报告揭示了140亿参数小模型如何通过高质量合成数据与创新训练方法，在数学推理、代码生成等任务上超越千亿参数大模型。核心突破在于数据质量优于规模扩张，结合关键Token搜索（PTS）算法优化DPO训练，显著提升推理能力并降低幻觉。
Phi-3 技术报告：手机本地运行的高能力语言模型
Phi-3系列模型通过高质量数据训练与架构创新，实现小体积、高性能。38亿参数的phi-3-mini在手机端可达GPT-3.5水平，支持长上下文、多模态与高效推理，推动AI普惠化。
EdgeMark：嵌入式人工智能工具的自动化与基准测试系统——论文阅读
EdgeMark是一个面向嵌入式AI的自动化部署与基准测试系统，支持TensorFlow Lite Micro、Edge Impulse等主流工具，通过模块化架构实现模型生成、优化、转换与部署全流程自动化，并提供跨平台性能对比，助力开发者在资源受限设备上高效选择与部署AI模型。
AI-ANNE: 将神经网络迁移到微控制器的深度探索——论文阅读
AI-ANNE框架探索将深度学习模型迁移至微控制器的可行路径，基于MicroPython在Raspberry Pi Pico上实现神经网络核心组件，支持本地化推理，推动TinyML在边缘设备中的应用。
RFID成为冶金领域管理的重要帮手
RFID技术凭借非接触识别、环境适应性强等优势，广泛应用于冶金行业。从生产监控、设备管理到仓储物流、安全生产，实现全流程数字化，提升效率、降低成本，助力企业智能化升级。（238字）
隧道中毫米波MIMO信道特性的实验研究——论文阅读
本文针对地铁隧道环境开展28 GHz毫米波MIMO信道测量，研究水平与垂直极化下的信道特性。采用高增益定向天线克服路径损耗，并结合实测与射线追踪仿真分析。结果表明，水平极化因侧壁反射更强、角度扩展更大，信道容量优于垂直极化，为隧道内毫米波通信系统设计提供依据。
矩形隧道中MIMO信道特性的模态理论解释——论文解读
本文基于模态理论研究矩形隧道中MIMO信道的传播特性，分析模式正交性、有效模式数及空间相关性对信道容量的影响。结果表明，在损耗壁条件下模式仍具准正交性，有效模式数随距离衰减，收发端相关性制约系统性能。研究为隧道等封闭环境下的MIMO系统设计提供了理论依据。
什么是GEO优化？做GEO优化的最新方法【2025】
GEO（生成式引擎优化）是面向AI搜索的新型优化策略，由学术界于2024年提出。区别于传统SEO的关键词排名，GEO通过优化内容结构、实体识别与用户意图，提升在AI生成答案中的曝光，抢占未来流量入口。
RFID智能环卫让小区环境更 “清爽”
在城市化加速背景下，RFID技术赋能小区环卫管理，通过为垃圾桶配备“电子身份证”，实现垃圾清运、分类、监管全流程智能化。系统实时监控满溢状态、优化清运路线、杜绝漏运偷倒，提升垃圾分类准确率，降低管理成本。居民生活环境更整洁、无异味，蚊虫减少，居住舒适度显著提升。科技助力智慧社区，让小区管理从“被动清扫”迈向“主动精细”，人居环境更“清爽”省心。（238字）
I-ViT: 用于高效视觉Transformer推理的纯整数量化——论文阅读
I-ViT是首个专为视觉Transformer设计的纯整数量化方案，通过Shiftmax、ShiftGELU和I-LayerNorm实现全整数推理，避免浮点运算。在保持模型精度的同时，显著提升推理效率，实现3.7倍以上加速，推动ViT在边缘设备的高效部署。
SparseGPT：大规模语言模型的一次性精确剪枝——论文解读
SparseGPT提出首个可高效剪枝百亿参数大模型的一次性精确方法，通过稀疏回归与近似求解器实现高稀疏度下仍保持精度，支持半结构化稀疏与量化联合压缩，显著降低推理成本。
RFID车辆无感识别进出管理更高效
RFID技术广泛应用于车辆无感识别进出管理，如停车场、园区、物流等场景。通过自动识别车辆身份，实现无需停车或人工操作的高效通行，提升管理便利性与智能化水平。
NLP参数高效迁移学习：Adapter方法——论文简读
本研究深入探讨了自然语言处理中参数高效的迁移学习方法——Adapter。通过在预训练模型中引入小型可训练模块，仅调整少量额外参数即可完成模型适配。理论分析表明，该方法在初始化时保持网络行为稳定，并通过瓶颈结构大幅压缩参数规模。实验结果显示，Adapter在GLUE基准上仅用3.6%的参数便达到接近全微调的性能，且对学习率具有更强的鲁棒性。相比传统微调和其他参数高效方法，Adapter在多任务场景下展现出更优的存储效率与泛化能力，为大规模模型的实际部署提供了高效可行的解决方案。
SpQR: 稀疏量化表示实现大语言模型近无损压缩——论文阅读
SpQR是一种创新的稀疏量化方法，通过识别并高精度存储导致大量化误差的异常权重，将其他权重压缩至3-4比特，实现大语言模型的近无损压缩。该方法在LLM压缩中首次跨模型规模达到接近16位精度的性能，压缩后模型平均误差低于1%。实验表明，SpQR在推理速度与压缩率上优于现有技术，使高质量大模型可在消费级设备高效运行。
RFID技术快速解决固定资产管理中各种 “拦路虎”
在数字化转型背景下，RFID固定资产管理系统通过标签、读写设备与管理平台的协同，实现资产全生命周期的智能追踪与管控，解决传统管理中盘点低效、账实不符、资产流失等问题，助力企业提升管理效率、降低运营成本，推动资产管理向智能化、信息化升级。
模型量化技术简要详解
模型量化技术通过将高精度浮点数转换为低精度整数，在保持模型性能的同时显著提升计算效率并降低内存占用。其核心在于权衡精度与效率，广泛应用于大模型部署，尤其在边缘设备和移动平台中发挥重要作用。
