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信息技术研究生论坛（十一）

场次一、

时间：2023年05月19日（星期五）16：30-18：30

地点：计算机与电子信息学院509教室

报告题目一：数字下变频与脉冲压缩的综合仿真与硬件实现

报告人：杨盛亿

报告简介：作为雷达系统的重要组成部分——雷达接收机，其性能优劣会直接影响雷达系统的整体性能。雷达数字接收机与模拟接收机相比，无论从电路结构还是从性能上，都充分体现了其优越性。而数字下变频与脉冲压缩是雷达数字接收机的关键技术，本次实验实现了用MATLAB产生雷达单次发射的中频回波接收数据，量化为16位有符号整数，存到FPGA中的RAM中，然后在FPGA中对该中频回波数据进行数字下变频处理（包括移频、滤波和抽取3步操作），得到基带的I/Q数据（采样数据率降为4MHz），并对该线性调频信号进行脉冲压缩处理。实验基于MATLAB和塞林斯的VIVADO软件实现，仿真结果良好。

报告题目二：人机交互控制方法研究

报告人：张超

报告简介：在人机交互控制方法的研究中，探索如何理解和解释人类行为、情感和意图成为关键任务。通过结合计算机视觉、自然语言处理等技术手段，能够实现识别和理解人类行为的能力，从而为人机交互提供更智能化的支持。在这个领域中，我的研究主要集中在机械手的视觉控制实现和深度学习的数据融合研究，利用计算机视觉和深度学习技术来实现机械手在视觉感知和控制方面的智能化。通过将机械手与视觉传感器相结合，并采用先进的深度学习算法，期望实现机械手对环境和目标的准确感知，从而实现更精准、高效的操作和控制。此外，我还专注于深度学习的数据融合研究，将不同传感器获取的多源数据进行融合，以提高感知和决策的准确性和鲁棒性。通过将视觉数据和其他传感器数据进行有效整合，并应用深度学习模型进行联合训练和决策，以实现对复杂环境中机械手行为的更全面理解和精确控制。

通过这些研究工作，我期望能够在人机交互领域取得实质性的进展，推动机械手技术在工业自动化、智能制造等领域的广泛应用。

报告题目三： Federated Learning and Multi-Layer Blockchain for Privacy Preservation of 6G Communications

报告人：方舟

简介： 即将推出的第六代（6G）无线通信系统有望满足用户隐私保护和设备可靠性的新要求，同时降低网络中的通信负载。然而，现有的框架不能满足未来6G无线通信的要求，特别是在保证隐私安全的同时，在高交互性和低延迟方面。为了克服这些挑战，我们提出了一个集成框架，将联邦学习与多层区块链相结合，以保护6G的隐私。所提出的框架将训练任务分配给在区块链上注册的基站。所提出的框架有助于在联邦层中的基站之间进行协作训练。为了确保数据安全，在6G宏基站中使用非对称加密技术与全局模型进行通信。考虑到数据备份和灾难性，区块链层验证数据后，将数据发送到数据云层。数据云层使用分布式哈希表进行存储和管理，同时通过范围分片对数据进行处理和查询，确保了存储中数据的安全性和可用性。此外，该架构允许免费添加基站和网络层，以满足未来无线通信架构的可扩展性。仿真结果表明，该体系结构实现了低延迟通信，并实现了大规模连接。此外，它还通过区块链和加密技术有效防止各种安全攻击，保护用户隐私。总体而言，与现有的联合学习框架相比，我们提出的框架表现出更强的鲁棒性和更好的通信QoS。

报告题目四：深紫外全固态激光系统研究

报告人：余泓霖

报告简介：深紫外全固态激光系统是一种以固体激光材料为基础，利用非线性光学材料对激光波长进行频率转换，从而得到波长较短的深紫外激光的技术。该技术可用于量子光学、材料科学、光谱学、生命科学、半导体制造等领域。

该系统主要由以下部分组成：

1. 激光器：激光器采用固体激光材料，例如Nd:YAG或Nd:YVO4等。激励源可以是二极管激光或闪光灯。激光器的输出通常是1064nm的激光。

2. 产生深紫外激光的频率转换器：这个部分采用非线性光学晶体，例如BBO或LBO等，并使用光学腔使得能量在晶体中发生倍频或和频转换，输出的激光波长通常处于193nm ~ 266nm之间。

3. 光学系统：光学系统包括激光束传输和聚焦光学元件。传输光学器件传输激光束到频率转换器中进行频率转换，聚焦光学元件把激光集中在样品上。

使用固体激光，输出脉冲能量高、重复频率高，稳定可靠；产生的深紫外激光波长短、光子能量高，具有更强的穿透力和分辨率；非线性光学晶体的可调谐性非常好，可以根据需求调整输出激光的波长和功率等参数。