程控交换机专用接口电路的技术创新

程控交换机专用接口电路是上海贝岭公司拥有多项知识产权的大规模集成电路产品。本文以CSLIC电路(中国版用户接口电路)为例，详细介绍了上海贝岭公司在这种产品的设计、工艺、封装和工程分析等多个领域的技术创新成果。     

ULSI化学机械抛光的研究与展望

随着半导体行业的飞速发展，集成电路特征尺寸的微细化，半导体薄膜表面的高平坦化对器件高性能、低成本、高成品率有着重要的影响。作为唯一能实现全局平坦化方法的化学机械抛光(CMP)，近年来发展迅速，应用广泛。文章综述了化学机械抛光技术的发展现状：包括化学机械抛光设备、抛光液、抛光机理模型及应用研究进展；在此基础上，对CMP下一步发展的方向及其应用前景进行了展望。     

基于大规模天线系统的多通道校准算法研究

文章首先详细地给出大规模天线系统技术优势,并详细给出宽带信号多通道校准基本原理和步骤;然后提出一种新的应用于大规模天线系统的多通道算法,算法实现性能能够将多路待校准通道准确按照参考通道进行校准拟合,并满足系统对多通道幅相一致性的指标要求。实测数据分析表明:多通道校准校准结果可以满足时延、幅度和相位指标要求,保证大规模天线系统的波束赋形和空分复用性能最优。     

高速移动环境下基于RM-Net的大规模MIMO CSI反馈算法

针对高速移动环境信道特征复杂多变,同时存在加性噪声和非线性效应的影响,提出一种残差混合网络（RM-Net）的大规模MIMO CSI反馈算法。RM-Net通过学习高速移动信道的空间结构与时间相关性,具备去除大规模MIMO信道噪声的能力,能显著提高CSI压缩率与恢复质量。系统仿真结果表明,RM-Net可消除高速移动场景加性噪声的影响,学习并适应稀疏、双选衰落信道特征,在高压缩率与低信噪比条件下依然具有较好的性能表现,所提算法性能大幅优于其他基于压缩感知（CS）和深度学习（DL）的CSI反馈算法。     

国家科技重大专项产业技术创新联盟成立

为加快国家科技重大专项“极大规模集成电路制造装备及成套工艺”的组织实施,探索创新机制,引导产业发展,“中国集成电路封测产业链技术创新联盟”近日在京成立。这是16个国家科技重大专项中成立的首个产业技术创新联盟。     

基于数据流方法的大规模网络异常发现

随着网络规模和速度的增加,大规模网络异常发现要求检测算法能够在无保留状态或者少保留状态下对G比特级的海量网络业务量数据进行实时在线分析。针对在高速骨干网上进行大规模网络异常发现的特点和要求,提出了一种基于数据流的大规模网络异常发现的方法,第一次将数据流模型用于大规模网络的异常发现。主要包括以下创新点:设计了一种面向异常发现的网络流量概要数据结构和突发高频事件检测算法;提出了一种基于安全监测策略定制的预查询方法来进行多数据流的关联监测并且对数据流查询进行了优化;在真实数据分析的基础上,对网络业务量进行了数据约减,使得监测部分特殊类型的数据流能最大程度地获得整体网络业务量的变化特征以提高异常发现的效率。通过真实网络环境下的实验和性能评价验证了数据流方法的有效性。     

一个异步低功耗微控制器的结构设计与VLSI实现

介绍了一个低功耗微控制器的结构设计与VLSI电路实现。适当地选择并设计了微控制器的体系结构和流水线,同时采用了异步逻辑的电路实现方法。该微控制器与PIC16C61的指令集兼容,功能相仿。在Chartered0.6μm 的工艺条件下,平均功耗只有PIC16C61的16％。与其它各种类型的现有微控制器相比,功耗的下降更为明显。     

大规模MIMO时分双工系统的鲁棒预编码设计

对于采用大规模MIMO技术的时分双工系统,天线互易误差会破坏上下行信道互易特性,大幅降低预编码算法下行传输性能。由于实际系统难以完全消除天线互易误差,该文以最大化各用户平均信泄噪比为目标,根据天线互易误差的统计特性,设计了对该误差具有鲁棒性的线性预编码算法。同时为了进一步降低用户接收端的等效噪声功率,该文还将该线性鲁棒预编码算法扩展为基于矢量扰动的非线性鲁棒预编码算法,并通过减格辅助技术降低其扰动矢量求解复杂度,使其更适用于大规模MIMO系统应用。计算机仿真结果表明在存在基站天线互易误差条件下,该文所提出的线性与非线性鲁棒性预编码算法的性能均优于传统预编码算法的性能。     

大规模光纤网络异常节点数据深度挖掘方法研究

为解决常用光纤网络异常节点数据挖掘方法耗时长、精度低的问题,提出一种可应用于大规模光纤网络的异常节点数据深度挖掘方法。预处理光纤网络节点数据,提取信息熵特征,并对数据进行降维操作,引入随机森林算法,通过自助采样形成多个随机样本空间,通过投票机制合并处理并输出树群中各棵子树光纤网络异常节点数据深度挖掘结果,实现光纤网络异常节点挖掘。实验结果表明,所提方法的精确度高达99.8%,耗时仅为9.2 min,漏检率为0.12%,因此,该方法可以获取高效率、高精度的光纤网络异常节点数据深度挖掘结果。     

电信大规模社交关系网络图数据挖掘研究

电信技术的发展使得通话网络几乎覆盖了整个社会,对电信运营商来说,这个庞大的社会网络蕴藏着巨大的商机.尤其在日益激烈的市场竞争中,客户关系的维护、客户潜在价值的挖掘以及有针对性地对客户进行营销等对电信图数据的挖掘,受到了强烈关注.通过对比,研究了当前针对类似电信网络的大规模社交关系网络图数据进行挖掘的分布式和单机图计算工具和框架,并对单机图计算工具Graphchi的单机处理数据能力进行了可行性和可用性测试,同时采用单机Graphchi对电信社交关系网络的数据进行了图挖掘研究和应用.