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广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院
院科研基金项目简介

2017年


重点项目

项目编号:20170107
项目名称:无源超低功耗无线局域网数据传输系统
项目摘要:本项目属于物联网互联层基础连接技术。本项目的主要研究内容为无源的超低功耗无线局域网数据传输系统,其有如下三层含义:首先,对超低功耗的无线局域网数据收发系统进行研究,发送的电磁波形式遵循802.11 无线局域网系列协议和标准;其次,利用反向散射天线技术和无线能量获取技术对无线局域网信号本身所携带的能量进行获取、储存和管理;最后,此项目也包含为以上所述系统提供必要支撑的硬件设备以及相应的嵌入式软件、固件、上层应用软件和测试设备。
相对于其他物联网互联层设备,本项目的创新点在于:1,兼容于传统无线局域网络,可以减少大规模更新、部署、测试应用设备的经济成本;2,完全抛弃供电模块,不需要持续电源和电池,解放部署方式;3,模块化设计,成果可复用。
本项目的预期成果:1,获取能量单元,其核心技术在于全向天线设计、RF-DC信号转换、能量管理和分配等;2,超低功耗无线局域网数据传输系统模块;3,超低功耗芯片设计技术的通用技术和相关设计方法学的前期研究;4,反向散射天线阵列,需要根据需要进行调整以获得最佳散射效果。
本项目的主要用途和使用范围:物联网互联层基础件,应用于高速率短持续的感知数据上行传输,无线传感网络自由部署等场景。

项目编号:20170106
项目名称:面向复杂环境应用的抗模糊物联网图像标识及快速识别技术研究
项目摘要:为了能高效解决物联网感知层图像标识在复杂环境获取过程中的严重模糊、畸变成像、污损等问题,突破传统图像处理方法,从光学成像、信息理论、能量传输等三个角度研究图像模糊成像的机理,并基于研究结论,提出一种不受模糊程度影响的抗模糊物联网图像标识,并设计其快速识别算法。同时研究出在复杂环境下的中存在的噪声、污损干扰以及畸变等问题的处理算法。这种抗模糊图像标识与快速识别算法为未来物联网感知层复杂环境下图像标识信息采集提供了理论依据与技术保障思路。

项目编号:20170105
项目名称:集成于液晶显示面板的光学指纹采集技术
项目摘要:以指纹识别为代表的移动安全防护技术在手机中已经得到了广泛的应用。然而,目前广泛沿用的指纹传感器基于分立的器件,只能实现静态单手指指纹识别, 其安全性有待进一步提高,无法更好地满足移动支付对安全性的要求。我们提出一种将光学指纹识别传感器集成到手机LCD显示屏上的技术,为实现多手指指纹甚至掌纹识别提供了新的解决方案。不仅有助于提高手机的安全性,而且使用方便,特别适合用于如移动支付等移动互联网安全领域。

项目编号:20170104
项目名称:高鲁棒性麦克风阵列远场拾音及语音识别人机交互技术研究
项目摘要:本项目重点面向在智能家居,智能电器和智能音响等场景下的远场语音交互应用范畴,开展基于鲁棒性麦克风阵列远场拾音及语音识别人机交互技术的智能交互系统的研发,该系统主要采用语音识别、声纹识别、麦克风阵列语音增强、声源定位、语音交互等关键技术。实现智能终端准确定位声源,清晰拾取声音,高效识别、理解语音信息,判别说话人情感,多人会议场景下语音识别记录等功能。
本项目实施周期为1年(2017年1月至2017年12月),周期内预计产出SCI期刊论文1-2篇,发明专利申请不少于5项,完成相关麦克风阵列硬件终端及云端语音识别引擎的研发与联调,完成一套原型演示系统。

项目编号:20170102
项目名称:适用于智能制造的超近场电磁测试系统研究和制备
项目摘要:射频器件作为通信系统中传输和接收信息的重要器件,其电场分布和辐射性能直接影响了整个无线通信系统的性能。在实际开展生产流程中,受到工业生产技术的限制以及测试系统占地面积、价格等原因,难以精准地测试出射频器件的辐射性能。我们针对适用于智能制造的超近场电磁测试系统开展研究。利用新的超近场测量系统对射频器件开展电磁测试。超近场测试系统可以解决现有远/近场测试系统占地面积大,成本昂贵,对操作流程要求严格等缺点,可以实时得到天线的方向图等辐射性能,而且也便于我们对辐射器件的实时辐射电场开展研究。首先我们研究使用严格的数学方法将感应近场数据计算推导射频器件方向图等辐射性能。然后我们讨论如何搭建测试系统硬件,研制探头等器件,实现对待测辐射器件感应近场平面内做机械步进采集待测天线的幅度和相位信息。最后,与远/近场测试系统结果相验证,证明系统测试结果的正确性。

项目编号:20170101
项目名称:大数据全文索引技术与系统
项目摘要:大数据具有规模大、类型多、变化快等特点,针对这些特点,项目研究高效的后缀索引算法,据此研发Lucene架构的大数据后缀索引原型系统,支持带通配符“*”的模糊查询,查找模式长度可变,查全率100%。研究内容包括:同时构建和验证SA的外存算法;TB级SA索引的多模式查找算法;网络数据流的SA索引匹配算法;大数据后缀索引系统。研发的原型系统和算法库可用于大数据的全文搜索,满足查全率100%的大数据搜索应用需求。所设计的算法可以用于两个典型应用场景:(1)数据已知、模式未知,为数据构建索引,根据输入的模式查找,例如数据库搜索;(2)模式已知、数据未知,为模式集构建索引,根据输入的数据查找,例如网络数据流在线匹配。

创新团队项目

项目编号:20170402
项目名称:基于机器学习的智能视觉检测系统
项目摘要:自动化和智能化是当今世界工业企业的发展趋势,也是提高制造企业竞争力的主要突破口。在生产过程中实现自动化和智能化的检测是制造业智能化升级的重要环节。
基于计算机视觉的自动检测技术在生产领域中得到了日益广泛的应用。机器学习的算法能够从训练数据集中自动发现有用的和高效的特征,特别是当需要准确分类的不同种检测对象之间的区别不易定义或难以明确描述时,基于机器学习而非启发性设计的检测算法具有明显的优势。
本项目将研究基于机器学习的计算机视觉检测系统来完成高计算量但功能强大的非启发式学习和智能检测的任务。该系统可望在获得高效的智能视觉检测性能的前提下,有效降低系统成本,从而将以往只能应用于大型企业的先进技术实现于小规模企业,实现小规模企业生产的自动化和智能化升级。

项目编号:20170401
项目名称:新型多用途纳米复合传感器的研制与应用
项目摘要:有关人体的生物力学特征的研究有利于人们进一步认识运动神经以及身体状况和某些疾病间的相互联系。对通过传感器获取的人体力学特征进行分析已成为研究某些疾病的极富价值的诊断工具。传统上,对于人体力学特征的研究需要使用相对昂贵的设备来测量人体力学信息,同时使用高速摄像机来获取人体的运动信息。与建设传统的专用人体力学测量实验室相比,采用便携、可移动的测量方案具有更大的吸引力。
本项目的前期工作发现,将镍纳米线和覆镍碳纳米纤维嵌入到非传导性的聚合物基体中时,纳米复合物将呈现明显的压电效应。本项目将利用基于此发现而开发的新型智能传感器(一种压电传感器和一种准压电传感器)设计价格低廉、高效节能的人体力学信息测量装置,并结合计算机领域的机器学习技术实现可替代传统步态分析实验室的移动步态测量分析系统。


2015年


先导项目

项目编号:20150101
项目名称:基于高性能裸眼3D显示的人机交互及其关键技术研究
项目摘要:裸眼3D显示被认为是一种共性平台技术;人机交互,特别是体感技术正逐步成为重要的信息输入方式。本项目结合这两种热点研究技术,首次提出时空混合控制裸眼3D显示方案及其关键技术,并在通过它们实现低串扰,高分辨率、多人跟踪的立体显示效果基础上,融入体感技术让用户可以利用手势对“浮空”的对象实现信息的实时、准确、多样化交互,既让裸眼3D从辅助功能升级为刚性需求,又凸显体感技术的灵活性,使其变成关键的交互工具。本项目的创新体现在:其一,提出能兼顾实现低串扰率、高清晰度的时空混合控制裸眼3D技术,具有立体沉浸感强的优势,为体感技术融入提供可靠平台;其二,首次将体感技术和裸眼3D显示结合,让用户抛除触控媒介、辅助视具的束缚,自由、灵活地完成信息的交互,与使用习惯自然、无缝对接。项目研究成果除裸眼3D体感系统外,还将总结10篇论文,10项专利,形成独有技术和知识产权群,为我省的显示产业链融合,技术升级提供有力的支持。研究成果有望率先向工业设计、广告展示、医疗卫生、科研教学等高端应用领域转化,并逐步推广至游戏娱乐、计算机及智能终端信息录入等民用场合,产生可观的经济与社会效益。

自由申请项目

项目编号:20150209
项目名称:高功率IC芯片承载用氮化铝基板的结构设计和应用推广
项目摘要:对于大功率IC组件而言,模块化的结构设计是解决功能集中和体积紧缩的关键方案。但是,这也带来核心部件局部热导性差的弊端。使用过程中,需要将半导体产生的热量快速转移到散热器上。界面材料的热阻大是严重影响导热的关键。为了将热量快速传递到散热器上,本项目将芯片、基板和散热器整体分析,从三个方面对散热结构进行优化改造。其一,选用热导率高的氮化铝陶瓷基板;其二,氮化铝基板双面覆铜化处理;其三,基板激光打孔后采用电镀的方式在氮化铝基板上下表面构成微导孔。从而有效地解决芯片与散热器之间的热界面问题,实现最大的散热效果,突破IC热稳定性差的技术瓶颈。

项目编号:20150208
项目名称:癌症基因组学数据整合分析平台
项目摘要:大数据时代的来临对生物医学研究产生了重大影响。随着下一代基因测序技术的快速发展,积累了海量的基因数据。这些数据类型复杂、数量庞大,其中蕴含的价值更是不可估量。如果只简单的通过传统的手段处理,则难以理清海量原始数据中错综复杂的关联信息。本项目试图利用已公布的多个癌症基因信息数据库,对大规模基因数据信息进行数据库整合;并开发医学大数据可视化系统,借助癌症大数据直观地揭示出数据本身内在的信息关联;另外,还会开发并行分析系统,利用超级计算机对整合的海量癌症数据进行分析和精准预测建模;同时,针对异地平台无法对数据进行整合、分析建模的问题,构建异地分析系统。本项目的实施不仅可以帮助实现癌症的早期干预,降低其发生率,并帮助寻找合适的用药靶点,具有很强的临床指导和实践意义;而且利用超级计算机的超强运算能力对海量数据进行分析和预测建模,也解决了普通计算机运行慢甚至无法运行的问题;同时,异地分析系统的构建,也由于间接整合了多平台的数据,使得分析更为精确。

项目编号:20150207
项目名称:可见光通信系统的高安全性多址传输技术研究
项目摘要:物联网以实现物体之间的互联互通为目标,是信息技术发展的主流方向。物联网的性能受限于紧缺的频谱资源。运用认知无线电技术动态接入频谱,或是采用频段较宽的可见光,可有效缓解频段紧缺问题。另一方面,基于Wifi、ZigBee、Bluetooth、NFC、LiFi等各种无线技术的物联网设备的不断出现,使得广义物联网成为该领域发展的必然趋势,也为智能家居、可穿戴设备等物联网技术的主流应用领域带来了日益增加的信息安全风险。本项目拟着眼于广义物联网,研究基于混沌序列的新型高安全认知物联网系统及其应用。我们将分析系统安全性能,并提出增强该系统安全性能的关键技术,具体内容及创新点包括:(1)多载波频域混沌信号及其特性研究;(2)平坦慢衰落信道上系统误比特率性能理论分析和仿真;(3)提高系统安全性能的关键技术研究,包括多载波移位技术、载频置换技术、多相位扩频技术等;(4)对所提技术的抗攻击性能进行理论分析和仿真验证,并分析该多载波系统的峰均比特性;(5)设计基于混沌序列的高安全性多址接入技术;(6)搭建软件无线电演示平台。广东省尤其是顺德的家电产业发达,本项目可为高安全性物联网技术提供理论支撑,为支持包括频域混沌认知无线电、混沌多址接入、混沌可见光等在内的新型广义物联网系统提供重要的技术积累,对推动我省和顺德产业升级和经济发展,具有积极的参考与建设意义。

项目编号:20150206
项目名称:miRNA调控蛋白质相互作用网络的疾病基因预测及电化学研究
项目摘要:本项目以miRNA调控蛋白质相互作用网络的疾病基因预测及电化学研究为目的。以人类心脑血管疾病为研究对象,构建miRNA控调蛋白质相互作用网络。研究调控网络的拓扑属性、生物相关性以及功能模块、构建miRNA靶蛋白质的网络特征,miRNA-靶蛋白质相互作用对的网络特征,以及miRNA与靶蛋白质配对后自由能集合等,利用信息融合方法,建立预测模型,挖掘潜在的与心脑血管疾病相关蛋白质,并预测其真实性。建立miRNA的电化学灵敏检测方法;建立miRNA的有效控制方法,实现miRNA动态过程检测;跟踪活性分子(包括药物分子等)对miRNA表达水平的影响程度,探索活性分子对血管稳态从平衡到失衡演化过程的影响。本课题研究有助于揭示血管稳态与重构转化的分子机制和转化规律,为心脑血管疾病等诸多系统性重大疾病诊断和治疗提供依据,在临床医学等方面具有重要的理论意义和实用价值。

项目编号:20150205
项目名称:基于感兴趣区域(ROI)的无线多屏UHD视频分享显示芯片研发
项目摘要:必要性:1)超高清(UHD)视频越来越普遍;2)在不同尺寸终端上视频无线分享越来越普遍;3)无线显示传输标准(如WIDI,WIGIG,WirelessHD等)专注于数据的传输,其对于视频压缩处理过于粗糙和简单化,目前还不支持UHD视频;4)无线视频分享中会涉及用户隐私问题,需要用户有选择性的部分内容分享,目前的无线显示标准还不支持这样的应用。研究内容:1)基于4K视频和无线视频分享显示的特定应用,研究如何进一步提升压缩效率,降低编码时间;2)次算法的芯片实现及系统验证。研究目标:让现有无线显示标准支持UHD视频,实现低码率、低复杂度、同时在视频分享过程中支持保护用户隐私功能。技术方案:本课题提出基于感兴趣区域(ROI)无线多屏UHD视频分享显示芯片方案。该方案中,ROI可以由用户指定,也可以根据视频传输码率自适应的调整,从而实现超低码率的实时传输。应用前景:1)为各个无线显示标准给出面向UHD的提案;2)在为当前标准还没有支持UHD提案的情况下给出临时解决方案;3)本研究会引导用户的消费习惯,即“视频分享”,解决“低头族”问题。

项目编号:20150204
项目名称:移动互联网大数据分析及行为监测技术
项目摘要:本项目基于硬件异构节点的网络架构,结合网络路由和多维数据特征及信息论,研究适应监测动态事件中数据流向的高效能和低延迟路由算法,探索利用数据和时空的关系感知动态行为事件。在获得实际准确的实验数据基础上,进一步完善提出的理论和协议算法。研究中涉及到的大规模异构数据拟采用改进的演化算法进行聚类分析。本项目的主要目标在于提出面向数据流向的异构节点动态行为事件监测逻辑子网建立方法,研究新的分布式节点定位判断算法和新的适合分布式处理得动态行为事件模型。以上待研的行为、行为监测关键技术有助于使当前的行为监测与分析系统进一步发展出可扩展、移动互联的特性,同时提高行为监测的准确性。监测与分析的结果可应用于商业与政府管理等多个领域。

项目编号:20150203
项目名称:面向监测环境的海量视频搜索若干关键技术研究
项目摘要:作为首批国家智慧城市试点之一,佛山市顺德区一直走在智慧城市建设的前沿,随着“南方智谷”的建设,顺德的产业发展进入了全面调整的阶段。作为智慧城市建设的一项重要内容,面向监控环境的视频搜索技术的更新换代以及未来的发展受到各界的高度重视。当前,高清视频、海量视频存储、智能视频分析等技术已成为视频技术发展的主流。但高清视频也带来了大数据量的难题,如何有效解决高清海量视频数据的实时搜索问题,已成为当前视频技术的一个挑战性难题。
本项目旨在突破现有的视频搜索技术的瓶颈,我们将对基于内容的视频搜索技术、分布式的海量视频快速索引以及搜索结果的重排序技术等方面进行深入研究,并根据所得关键算法形成一个面向实时监控的视频搜索原型系统。我们的研究,将有力的推动顺德区智慧城市的发展进程。
本项目的实施,预期将申请专利4项,在国外SCI核心期刊发表10篇高水平的论文。本项目的成果可以满足城市实时视频搜索、网络视频搜索、安防、智能监控等各方面的需求,拥有广阔的应用前景和使用范围。

项目编号:20150202
项目名称:基于最新视频压缩标准HEVC的关键算法和系统优化研究
项目摘要:新一代的视频编码标准HEVC与目前主流的编码标准H.264相比,引入了大量新的编码技术,并获得了将近50%的性能提升。因此,HEVC有可能替代H264成为业界主流编解码方法,将会有越来越多的研究HEVC编码算法的优化,构建基于HEVC的实用编码器。与传统优化方法不同,本项目从新的角度出发,针对在计算资源受限特别是动态受限情况下,对HEVC中的帧间技术的率失真优化关键问题进行理论与算法的研究。面对新标准提供的庞大的编码选项组合,通过引入一些基于视频压缩域的新特征,针对编码过程中的各个关键模块,构建编码选项的性价比预测模型,从而构造基于性价比优先原则的复杂度可伸缩算法,使得在任意复杂度限制下,编码器均可达到该计算资源下接近最优的编码效率。此外,HEVC增加了对并行技术的简单支持,这也是本项目优化HEVC编码算法的一个研究方向。针对HEVC中的关键编码模块,如多模式决策等,提出大规模并行的解决方案,使编码器可以得益于当前主流的并行计算芯片,从而在基本保持视频质量的前提下大幅度减低编码时间。

项目编号:20150201
项目名称:有源集成硅基纳米电子源并行电子束曝光应用探索
项目摘要:电子束光刻是纳米制造的一种关键技术。现有的单束曝光方式耗时长、效率低,难以满足大面积、快速制作纳米图形的要求。使用多电子束并行曝光是提高纳米图形制作效率的有效方法,其可行途径之一是采用阵列式纳米电子源进行曝光。针对这一前沿应用需求,本课题开展单根直立硅纳米线上无结环栅场效应晶体管和真空纳米电子源的集成工艺研究,实验验证场效应晶体管对纳米电子源发射电流强度的精确控制,理解有源控制纳米电子源协同驱动的器件物理,获得可应用于并行电子束光刻的可动态寻址电子源阵列;实验验证并行电子束曝光制作微纳图形。项目执行中将获得一套从材料制备、器件集成工艺技术到纳米电子源并行电子束曝光应用的完整的、具有自主知识产权的成果。研究成果对促进纳米电子源器件阵列在大面积微纳图形制作上的应用,推动新型纳米器件的批量制作及应用开发具有重要的意义。

科研启动费项目

项目编号:20150307
项目名称:Adaptive Agents
项目摘要:This proposal deals with the problem of planning/learning for sequential decision-making under uncertainty with humans in the loop. Its high-level goal aims at helping build autonomous agents that are adaptive, i.e., that can plan and/or learn to perform a task while taking into account qualitative feedback from human tutors. In this proposal, we focus in particular on the following general models: Markov Decision Process, Reinforcement Learning and Multi-Armed Bandit. While related problems have partly been investigated for simple cases (basic types of feedback, only one tutor...) in recent years, it still remains an open problem in general and a well-founded systematic study is still lacking. As in practice, a numeric preference representation (e.g., rewards in Markov Decision Process) is not always available, our approach to tackle this issue is preference-based (e.g., rewards may be unknown) and relies strongly on decision theory, which is the theoretical underpinning for all these problems. We plan to consider and design efficient interactive methods that interleave preference elicitation/learning with planning and/or learning a task. This approach is justified by the observation that a (near) optimal solution may be computed without the precise knowledge of the numeric preference representation. Our work will help designers of autonomous systems because numeric preference representation will not have to be specified (or only partially). Moreover, those interactive methods will potentially help build autonomous systems that could be adapted to new tasks.

项目编号:20150306
项目名称:Computational Anatomy and its Applications in Quantitative Disease Analysis and Brain Understanding
项目摘要:Quantitative analysis of the human brain’s anatomy and function, as well as how disease affects it, is of great scientific and clinical importance. In this project, we propose a fundamentally novel framework for quantifying the brain anatomy, called “computational anatomy” (CA). In CA, the brain’s anatomy is modeled with smooth Riemannian manifolds so as to quantify the anatomical features both globally and locally. An optimal diffeomorphism, across anatomical systems, is used to transfer anatomical and functional information, to measure the inter-anatomy distance, and to quantify the coarse-to-fine morphological differences between two anatomies. These three elements, the Riemannian coordinates, the inter-anatomy distance metric, and the diffeomorphism together form the geodesic positioning system of brain anatomy. Through combination with statistical analysis methodologies, probability theory, and machine learning technologies, we see tremendous potential in CA. In this project, we will not only advance the algorithmic formulation of CA but also apply it to practical clinical applications. In doing so we aim to address the following clinical questions: 1) How does various brain disorders, such as Huntington’s disease and Alzheimer’s disease, quantitatively affect the brain’s anatomy and function, both spatially and temporally; 2) What will be a possibly accurate MRI-based biomarker for the prediction of degeneration in those diseases; 3) What potential is there in effective non-pharmaceutical and pharmaceutical approaches for preventing or even halting those brain diseases; 4) What is the association between brain anatomy and function (human behavior) as a group level. This project aims to bring groundbreaking developments to computer-assisted diagnosis and prognosis of various brain diseases and a thorough understanding of human brain anatomy and function. The methodologies developed in this project will also have a powerful applicability in the analysis of other human organs such as heart and whole body.

项目编号:20150305
项目名称:Battery downsizing in electric vehicles via intelligent control
项目摘要:Plug-in vehicles, including plug-in hybrid electric vehicles (PHEVs) and battery electric vehicles (BEVs), may play a key role in cutting national gasoline consumption, addressing global warming, and reducing dependency on foreign oil in the transportation sector of China. Their efficient powertrain architectures with multiple energy sources and regenerative braking capabilities introduce multiple degrees of freedom for design and energy management (control) decisions. Vehicle design includes multiple coupled decisions, such as battery, motor, and engine sizing, while controllers are developed to achieve efficiency. Vehicle system level control is responsible for the control of energy flow of components and depends on component capabilities, such as battery capacity and engine and motor efficiency maps and torque capabilities. The primary obstacle for the mass adoption of electrified vehicles is the high cost of the battery pack. Battery size in electrified vehicles depends on multiple interacting design and control decisions. I propose to reduce the size of the battery in electrified vehicles by employing an intelligent control algorithm that is designed simultaneously in tandem with the vehicle powertrain for a variety of Chinese driving patterns. I will use a nested strategy to globally optimize the controller for a given vehicle design over a range of driving cycles using stochastic dynamic programming in an inner loop and globally optimize the design itself using the DIRECT algorithm as an outer loop. I plan to validate the developed controller using hardware-in-the loop simulation approach that combines our high fidelity vehicle simulation model, a physical li-ion battery pack, high technology battery test station and environmental chamber. Reduction of the high cost battery will be achieved by stochastic co-design and control approach which will increase the efficiency of the vehicle by making better use of the electricity energy in the battery, so that the same electric range can be met by a smaller size of battery. This will ultimately lead to cheaper electrified vehicles and increase the mass adoption of the electrified vehicles.

项目编号:20150304
项目名称:Mobile Scene Understanding Robotics Laborator
项目摘要:Robustly understanding the road scene is a fundamental enabling technology for on-road autonomous vehicles and indoor autonomous agents. Consequently it is a rapidly growing area of research within the industrial/commercial space as well as within academia. In this area of research, robustness is demonstrated by a methods ability to generalize the road scene understanding to a truly broad set of conditions. However, the academic space has tended to consider only very limited and often idealized examples and test cases (e.g. well marked roads, low traffic, ideal illumination & short time sequences). Industrial use cases for such mobile autonomous agents require a greater ability for the algorithms to act robustly in a greater range of conditions that typically considered.
This project proposal seeks to extend vehicle based scene understanding for autonomous vehicles and industrial autonomous agents (e.g. an autonomous factory floor fork-lift) to realize their promise in real world commercial use cases.
Specifically for autonomous vehicles we need to include both the common and rare road scene situations with a particular focus on avoiding road infrastructure assumptions. We will develop novel Video+LIDAR based infrastructure-independent localization and mapping methods, avoiding reliance on well defined road markings and boundaries, or costly IMU+GNSS sensors. We will collect a large corpus of high quality Video+LIDAR data to form a basis for training and testing competing data-driven approaches that go beyond the current state of academia to produce a highly extendible dataset, with a deliberate focus on rare or non normative road situations such as new, incomplete, under construction, damaged, or degraded road scenes. The corpus should include a high volume of repeat segments where a given scene is traversed multiple times under a variety of illumination conditions including at night. This will allow for the exploration of road features exhibiting stability under varied illumination and vehicle perspective. The dataset will be designed to allow for highly meaningful comparison of competing methodologies for road scene mapping, vehicle localization, clear path estimation, and path planning. The inclusion of LIDAR(s) as an illumination invariant sensor will be exploited to inform vision based approaches to localization and mapping with a goal of improving the stand-alone efficacy of Vision as a sensor in autonomous driving applications in the absence of LIDAR data.

项目编号:20150303
项目名称:3D多核处理器关键技术研究
项目摘要:多核处理器技术是计算机体系结构及集成电路设计中最为关键的核心技术之一。目前,多核处理器正从2D多核处理器向3D多核处理器转变,以实现高性能、高能效、及高灵活性的统一。本课题将深入研究3D多核处理器的多个关键技术,如:片间互连、存储计算、3D封装等关键技术。通过本课题,我们将实现高效而灵活的3D多核处理器,突破存储墙等关键问题,取得本领域国际先进的成果。

项目编号:20150302
项目名称:结合传感及无线识别(RFID)功能的物联网器件及微系统集成技术(System in Package)
项目摘要:物联网(The Internet of things)被誉为继互联网之后又一个信息技术产业的革命性技术。物联网通过装置在各类物体上的传感器,信号收发装置,射频识别(RFID)标签等节点,经过自主网络或读写器进行数据传输,从而可以实现人与物体,以及物体与物体之间的数据传输,识别及传感监测。
目前RFID技术已经开始大规模制造, 而RFID只是物联网整个体系中的第一步,要对物品商品的物理状况进行全面采集和跟踪,记录, RFID势必要和传感器进行有机的集成。
未来物联网节点将会是集成射频识别,传感器,显示的一个高度集成的器件。要想实现传感,识别及通讯功能的有机结合, 必须要开发微系统集成技术, 即 System in Package 技术,物联网节点将会是一个传感,识别及通讯功能的多功能器件。
本项目旨在围绕新一代物联网的实现开发一批相关的关键技术, 包括 1)高度集成的系统封装技术(System in Package)将会解决把各个不同的射频,传感器,显示,能量采集,能量存储元器件封装在一个高度集成的自洽系统中。2)集成传感器的研究,将会解决温度,湿度,震动,人体的生物信息,医学信息的信息采集的关键技术。3)传感网系统设计和优化技术,将会针对从传感网节点到终端所涉及的一系列硬件系统进行设计优化,实现整个网络的可靠高效的工作。

项目编号:20150301
项目名称:生物医学光子学新技术的研究与开发
项目摘要:发挥项目负责人在光学,物理和生物医学工程方面的专业背景和研究经历,结合中山大学—卡内基梅隆大学联合工程学院、中山大学医学院、顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院在多学科前沿交叉领域和产业化平台的优势,开展光学相干层析、光声成像、光纤显微内窥、荧光显微内窥、多模态光子学成像等生物医学光子学新技术及仪器的研究和开发,并将生物医学光子学技术推广到临床应用研究。

创新团队项目

项目编号:20150401
项目名称:基于LiFi的室内定位关键技术及系统研发
项目摘要:近年来,基于位置的服务(LBS)借力移动互联网的迅速发展带来了大量的商机。传统的室内定位技术普遍存在定位精度不高、信号干扰大和/或部署与维护成本较高等缺点。作为一种新型的无线通信技术,可见光通信(VLC 或LiFi)具有兼顾照明与通信、绿色环保、频谱免授权、对现有通信系统无干扰、综合部署成本低、定位精度高等优点,可为室内定位提供极佳的解决方案,目前已在全球范围内引起了广泛关注。本项目遵循产业初期培育的客观规律,以特定商业场景下的产品化应用为目标,深入研究高精度的LiFi 室内定位关键技术,研发高集成度、高可靠性、低成本、低功耗的LiFi 室内定位专用芯片,并研制可用于实际应用场景的LiFi 室内定位系统和物联网异构网关系统。本项目的实施将推动室内定位技术领域的进一步发展,有望切实促进LiFi 商业化应用落地并逐步建成示。



2014年


先导项目

项目编号:20140103
项目名称:面向物联网应用的无线SoC芯片的研发与实现
项目摘要:本项目研制一款集成了数字基带处理功能以及专用微控制器的物联网感知网络核心SoC芯片。该芯片具有数字基带处理、无线网络管理、实时信道检测和同步、降低码间干扰及子载波串扰、射频收发、频率合成、功率放大、专用微控制器等功能,同时具有低功耗、低成本、低延时、抗干扰能力强、高带宽、高保真的特点;通过建立射频开发测试平台,形成射频模块的设计和测试配套能力。
项目的主要创新点有采用MIMO-OFDM技术来现实高宽带无线传输,支持多种调制方式,自动速率调整,满足了高质量多媒体数据的可靠传输。另外本项目芯片支持低功耗模式,能使芯片整体功耗大幅度降低。
项目完成后预期将完成新产品1项,申请发明专利18项,该项目完成后,将攻破无线传输核心技术,打破国际垄断,有效促进传统产业转型升级。
在应用方面,由于本项目研制的物联网感知网络核心SoC芯片具有低功耗、低延迟、高宽带、远距离、抗干扰能力强、高保真等众多优点,另外兼容了所有智能终端,满足了当前低功耗电子的需求,在智能家居,智能家电,无线物联网等领域中将发挥重大的作用。

项目编号:20140102
项目名称:北斗多模卫星导航芯片关键电路IP核的研究与设计
项目摘要:出于国家安全的战略性考虑,我国政府正在大力推广北斗导航系统。由于GPS市场已经成熟,为增加市场竞争力,在导航大众应用市场开发具备北斗/GPS多模兼容的导航产品在我国是大势所趋。如何提高北斗多模导航芯片的性价比成为市场化运作的关键所在。制约其性能与价格的因素包含集成度不够高、系统效率较差、生产良率较低、定位速度不够快等。本项目在中山大学ASIC中心与广州润芯公司前期合作的良好基础上,结合项目组自身研发优势,对北斗多模导航芯片的关键模块电路展开研究和设计,以提升其性价比。具体包括(1)高效开关稳压电路用于提升系统效率,延长便携式设备待机时间;(2)低功耗全集成的线性稳压电路,同时具备高PSRR及快速瞬态响应的特征,用于作为关键模块的本地电源以提升其性能,并可减小芯片及PCB面积;(3)低工艺/温度漂移中频带通滤波器以提高生产良率,降低生产成本;(4)具备快速自校准能力的PLL加快导航速度,提升产品竞争力;(5)线性稳压器与模拟/射频电路的协同设计。项目组将从功耗、面积、速度等多个方面进行模拟电路的折衷/优化设计,并已初见成效。相关模块电路将通过流片验证,从而为北斗导航芯片厂商提供技术支持或集成电路IP,进而创造经济效益。

项目编号:20140101
项目名称:可见光通信系统关键技术的研究与实现
项目摘要:近年来,无线通信设备数量及数据业务需求的迅速增长,使得传统无线通信网络面临着频谱资源日益紧缺、拥塞日趋严重等突出问题。可见光通信(Visible Light Communications,VLC)技术 的出现,为传统无线通信系统提供了一个重要的补充,为下一代无线通信网络的发展与演进注入了新的强大动力。VLC具有同时支持照明与通信、频谱无需授权、对现有无线系统无干扰、无电磁辐射污染、可使用电力线路传输数据、信息传输安全性高等特点,未来具有巨大的市场和应用前景。本项目拟对VLC系统的信号调制、同步和信道估计等关键技术领域进行深入的研究,探索基于VLC的新型异构自组织无线通信网络方案,研发支持实用功能的VLC系统原型、实现组网验证,并重点关注技术成果转化及示范试点应用推广。本项目的实施,可为无线通信技术的发展及低成本通信解决方案的探究提供理论支撑、为相关专用通信应用场景的测试验证平台建设提供技术积累、为深入研究VLC网络应用和无线通信网络的发展提供经验借鉴、为VLC技术在特定场景下的商业推广提供示范应用。项目将对完善VLC关键技术、推动相关产业链的形成和发展具有积极的意义,并逐步形成4G通信系统向5G演进的一种重要技术参考。

自由申请项目

项目编号:20140206
项目名称:基于WIFI频段电磁辐射无线能量传输技术的研究
项目摘要:本项目的主要内容是基于微波辐射、以微波作为能量载体进行无线能量传输系统的设计,提高无线能量传输的传输效率,完善无线能量传输的理论分析体系,构建科学的无线能量系统设计方法,并搭建科学的性能测试平台,基于不同的应用场合,设计出符合不同性能要求的实用微波能量传输系统。本项目对基于微波辐射无线能量传输系统的研究立足于目前国际与国内的理论成果,具有以下的创新点:高定向性低成本发射天线(天线阵和漏波天线);发射天线波束快速跟踪技术;圆/双极化宽频带接收天线;更为精确的微波整流非线性二极管建模理论;新材料GaN肖特基二极管的探索;谐波抑制滤波器的性能研究和设计集成;联合能量波动与负载波动,乃至频率波动,提出一种在复杂环境中使二极管整流性能相对稳定的方法;数据与通信复用模块。项目到期验收时将能建成一套成熟的微波能量传输系统测试与制作环境,形成全面的接收系统行为仿真模型。其成果可促进大规模远距离能量传输、无线传感器供电、移动设备供电、空间输电、商业无线充电等应用领域发展。

项目编号:20140205
项目名称:新一代高通量基因测序数据分析系统的研究
项目摘要:高通量测序技术对于生物学研究、传统医学和疾病研究而言是一次革命性的改变。随着高通量测序技术的发展,每天会产生海量的数据,合理诠释这些大规模的数据成为一个难点,是当前生物研究的关键步骤,具有巨大的现实意义。目前高通量测序数据分析工具还有很大的改善空间。本课题研究高通量测序数据分析的若干重要问题。融合多种策略提高从头序列拼接算法的性能。建立结构变异检测结果的评价标准,并开发结构变异检测的新算法。发展拷贝数目检测的新算法。在此基础上,整合本课题开发的新算法和现有的优良算法,建立自动化程度高的高通量测序数据分析系统供免费开放使用。该系统方便研究人员对疾病的致病位点作出可靠的检测,对更全面地阐明疾病的致病机理有重要意义,为研制新型药物奠定基础。本课题的成果为生物医药产业增长点提供理论支撑和支持作用,为医院、生物医药产业服务。

项目编号:20140204
项目名称:软件定义网络(SDN)的分布式安全系统
项目摘要:软件定义网络(SDN)是一种革命性的网络架构。将在云计算网络、数据中心网络、移动网络、园区网络、未来互联网络获得应用。已经在全世界的网络业界和学术界引起巨大的兴趣。许多国家都在投入巨资加紧研究和发展。
虽然SDN受到了极大的重视,但对SDN的一个关键方面-安全的研究却才刚刚开始。现有的SDN安全解决方案主要有基于中心控制器的集中式和基于SDN可编程特性的分布式。前者容易受到大流量类型的拒绝服务攻击,后者增加了转发设备(交换机、路由器)的复杂性和成本。
为此,本项目将提出一种基于人工神经网络(ANN)的分布式入侵检测/防御系统。但与现有的把整个ANN放在一个网络安全设备的方案不同,本项目把整个SDN作为分布式ANN,完成整个网络的分布式入侵检测和防御。既避免了中心控制器成为大流量攻击的目标,又避免了增加转发设备的复杂性和成本。本项目还将研究基于SDN网络虚拟化能力在全网构造和维护多种ANN的方法;研究动态改变ANN防御方向的方法,以克服现有技术在部署网络安全设备之后,无法跟随数据中心网络流量和云计算网络环境变化改变防御方向的局限性;研究检测和防御分布式低速率协同攻击的方法,达到比现有方法更好的检测与防御效果。

项目编号:20140203
项目名称:千兆级Cloud-DSL关键技术与系统的研究
项目摘要:本项目主要研究下一代千兆DSL通信系统中的各项关键技术,包括:具有大峰均比的OFDM调制信号数据压缩、高精度信号同步、宽带非白噪声环境下的信道估计等。项目研究目标:解决千兆DSL多用户间干扰消除、高精度时频同步、光纤传输数据流压缩、DSL信道均衡等问题,获得得具有自主知识产权的关键技术,为实际工程应用提供理论支撑。
本项目有以下创新点:提出光纤传输环境下的无损有效数据压缩方法;提出非白噪声环境下宽带信道估计与预测新算法;提出高精度时频同步、高效自适应传输的新方法,获得具有自主知识产权的关键技术。本项目将为实际工程应用提供理论指导,将新方法应用于高速宽带接入网,特别作为光纤到户(FTTH),具有很高的实用性。本项目的研究成果不仅仅适用于DSL有线环境,其中很多关键技术,如OFDM数据压缩、宽带信道估计和时频同步技术等均可以推广至无线移动通信领域,有着广阔的发展应用前景。

项目编号:20140202
项目名称:基于物联网的家电产品智能控制关键技术研究
项目摘要:随着物联网技术和嵌入式系统技术向普通家庭生活扩展,消费电子、计算机、通信一体化趋势日益明显,家电智能传感及控制产品已经开始步入社会和家庭,基于嵌入式系统的物联网家电产品及服务可为人们带来更为惬意﹑轻松的生活。本项目研究基于物联网的家电嵌入式系统、组网技术及智能控制技术,通过该技术的研发形成可产业化、完整的、可推广的物联网家电嵌入式系统解决方案及服务平台。项目将结合智能计算、智能视频分析技术、云计算及云存储技术,对海量的感知数据和信息进行分析和处理,研究适用于物联网家电智能控制系统的解决方案,实现智能化的决策和控制,减少联网家电的能耗费用,提供丰富的新型家庭生活和音视频娱乐应用。系统可通过互联网、3G/4G网、WIFI等网络对家居环境进行实时远程监控,并可对任意家电进行远程控制。家电产品实现物联网化之后,将分散在家庭中的各个产品联成一个整体控制系统,通过融合云端和终端的资源,可以改变单一的被动控制,实现“人机对话、智能控制、自动运行”。用户还可用手持无线语音遥控设备对任意的家电进行控制,为用户带来全方位、全智能、高质量的智能家居服务。

项目编号:20140201
项目名称:移动互联和物联网中的机械臂规划控制算法、 软件和系统及应用研究
项目摘要:随着新技术革命的兴起,机器人技术越来越广泛地被应用到工业生产和生活服务中。纵观冗余度机械臂的研究,对固定基座机械臂的研究较多,而对移动平台机械臂的运动规划与控制的研究则相对少。本项目从实时控制冗余度机器臂的角度出发,拟提出、研究和开发基于移动互联和物联网中的机械臂规划控制算法、软件和系统及应用。基于申请者及团队之前的工作基础/成果,本项目将对冗余度机械臂开展如下两方面的研究:1)固定基座机械臂的加速度层和力矩层的统一智能规划控制;2)移动平台机械臂各层的统一智能协调型规划控制。通过对传统的基于伪逆的冗余度解析方案的优缺点分析和对比,尝试提出一个基于二次型优化的统一智能规划控制理论,其将各种目标函数统一为一个二次型优化目标并以等式和不等式约束表述机械臂末端期望轨迹和物理环境约束。同时,开发在线求解器快速求解该二次型优化问题。本项目研究将提升和统一现有工作,与顺德制造业结合,提升移动互联和物联网中的冗余度机械臂的工业应用和生活服务,实现产学研的突破。

科研启动费项目

项目编号:20140307
项目名称:基于模板诱导两相生长机制来制备热辅助磁记录技术的磁介质中均匀纳米级晶粒的新型方法
项目摘要:提高硬盘磁录密度自世界上第一块硬盘诞生至今一直是全球磁性存储介质硬盘行业研发的关键目标,然而现在所使用的基于的磁储介质的磁录密度已接近其理论极限。要继续增加磁录密度需要开发新型磁存储技术,其中重要的是改善磁存储介质薄膜的微观结构,尤其需要严格控制薄膜晶粒尺寸、晶间物质的厚度并使其更为均匀化和有序化。本项目提出了以一种借助嵌段共聚物自组装结构的来诱导磁性薄膜沉积的新型工艺方法,有望获得满足上述要求并控制晶粒尺寸在20纳米以下的磁性薄膜,并将此工艺向热辅助磁记录介质延展,同时考察薄膜磁性能并总结出相关理论。本项研究对于新一代磁存储技术的发展具有重要的应用指导意义和理论价值。

项目编号:20140306
项目名称:Modeling Post-Operative Left Ventricular Function for Optimal Heart Failure Therapeutic Strategy
项目摘要:The purpose of this proposal is two-fold:
Firstly, to further develop and validate our recently developed novel indices of shape-based cardiac function and benchmark their utility for identifying pathological cardiac function by establishing a larger training cohort of asymptomatic cardiac magnetic resonance imaging (CMR / cardiac MRI) patient data as well as 4D (3D + time) CT/MRI data for NYHA Class III/IV HF patients with adverse LV scarring & remodeling; & Secondly, to extend the utility of novel shape-based wall-motion and wall-thickening biomarkers in modeling post-operative left ventricular (LV) function using a novel simulator tuned to personalized LV biomechanics based on pre-operative CMR in conjunction with a surgeon-driven virtual surgical ventricular restoration (SVR) or virtual pecutaneous ventricular restoration (PVR) device deployment environment, for pre-operatively forecasting optimal heart failure therapeutic strategy.
This proposal supported by strong preliminary data addresses the issue of optimal surgical and medical device use strategy. The work has direct application to benefit cardiovascular surgeons performing SVR, as well as interventionalists implanting PVR devices in heart failure (HF) patients with adverse LV remodeling.

项目编号:20140305
项目名称:Novel RFID Antennas for Smart-Shelf and Wearable Applications
项目摘要: Novel near-field RFID antennas and human body-wearable antennas will be proposed. Their real-life performance will be simulated and systematically studied. New RFID applications utilizing the designed antenna systems will be proposed. The project outcome will be realized in the novel RFID smart-shelf communication systems for the retail industry applications and medical/life style wearable RFID solutions. The results obtained are sure to attract the substantial interest of RFID system manufacturers as well as retail providers and health care system providers.

项目编号:20140304
项目名称:用于低剂量X射线成像的双栅极光电薄膜晶体管“智能”像素的研究
项目摘要:作为当今疾病诊断的重要工具,数字平板X射线探测器已在医学影像领域得到了广泛的应用。作为探测器的最基本单元,像素对成像质量起到了至关重要的作用。目前,所有的像素电路均采用信号感应、存储、以及读取三元分立的设计。这样不仅增加了像素面积,而且不利于信号的有效传输。针对这些问题,本课题在国际上首次提出双栅极光电薄膜晶体管“智能”像素的概念,将传统像素里彼此分立的感应、储存、和读取三者集成在一起,由一个器件来完成所有功能。“智能”像素技术不仅节省了像素面积,提高了分辨率,简化了制备工艺,而且还借助于晶体管本身的放大效应, 完成了像素内部信号的放大功能,有望实现高灵敏度和低剂量X射线成像。本课题将重点研究单个器件和成像阵列的工作原理、制备工艺、以及器件结构与性能的关系等关键问题,为实现高灵敏度和低剂量的新型数字X射线成像系统奠定基础,这对降低病人尤其是儿童和婴幼儿群体的辐射致癌风险具有十分重要的意义。

项目编号:20140303
项目名称:新型有源选址氮化镓发光二极管微投影技术
项目摘要:硅基有源选址氮化镓发光二极管微投影技术是一个整合LED微显示技术与成熟的CMOS集成电路技术,从而形成的一个全新的微投影解决方案。其核心LEDoS(LED on Silicon)芯片是一个高亮度、自发光的高分辨率、高集成度的微显示芯片。该芯片通过倒桩焊技术对氮化镓基LED微型阵列和硅基CMOS有源选址驱动阵列进行系统集成来实现。由于LED的自发光特性,该微显示芯片不像传统的设备那样需要单独的LED背光源和复杂的光学系统,可应用于可穿戴式电子设备、微型投影机及下一代医疗设备。在传统的LCD结构中,背光源发出来的光有95%以上都被偏光片、彩色膜以及液晶层消耗,以至于整体的光利用率小于5%。而LEDoS微显示技术摒弃了传统的背光源模组、偏光片和彩色膜,由自发光的LEDoS芯片直接进行显示和投影,从而大幅度提高了整个系统的光利用率和亮度。系统功耗大幅降低从而更加节能及易于散热,同时整个系统可以做的更小、更轻、更加方便于集成到笔记本电脑、手机等数码产品中。

项目编号:20140302
项目名称:微网建模与分布式协调控制
项目摘要:微网是实现分布式能源并网发电,提供高效,环保,可靠电能的一个重要手段。微网既可以工作在连接主网状态,也可以孤岛运行,其中微网孤岛运行的控制是一个难点。本项目拟搭建一个含有可再生能源发电设备,电池储能设备,常规能源发电设备,可控负载以及通讯系统的微网仿真平台。微网中的各个单元将通过测得的数据进行参数标定,提高仿真精度。利用所搭建的微网仿真平台,分析可再生能源间歇性和用户不同用电需求对微网运行的影响。基于微网孤岛运行的特点,申请者提出一个用于协调微网各个单元的先进分布式控制策略,并通过仿真验证其可行性和有效性。优化用于分布式控制中信息交流的通讯系统,提高算法收敛速度。考虑储能设备在充放电功率对充放电效率的影响,通过引入优化目标函数,进一步提高微网运行的经济性。所搭建的微网仿真平台,可以用于将来的微网规划,微网运行控制策略研究以及微网经济效益评估。

项目编号:20140301
项目名称:Multimodal human behavior modeling through computational sensing and analysis for young children with autism spectrum disorders
项目摘要:We aim to provide multimodal assistive techniques for diagnosis and treatment of behavioral and developmental disorders by focusing on three research topics: capturing behavioral signals, measuring behavioral variables, and predicting behavioral labels. We will collaborate with Child Developmental Behavior Center at the Third Affiliated Hospital of Sun Yet-sen University to collect audio and video data in real clinic case from young children with autism spectrum disorders (ASD). Audio-video sensors can record the child-clinician interaction in a consistent fashion, and state-of-the-art signal processing, machine learning methods can facilitate quantitative analyses and modeling of various psychology inspired codes and labels. We aim to provide an automated assessment and diagnosis framework for Autism Diagnostic Observation Schedule (ADOS) to assist and augment, rather than supplant, an expert clinician.
Our work will impact the diagnosis and treatment of a broad range of related developmental disorders. The proposed research, by its very nature, aims to impact the large and growing population affected by Autism Spectrum Disorders. Healthcare is a very important core interest for JRI This work will contribute to apply the world leading speech and language processing, computer vision and machine learning techniques developed at JRI to real world healthcare problems and potentially create a usage model.

创新团队项目

项目编号:20140401
项目名称:面向穿戴式智能应用之柔性电子器件与材料研究
项目摘要:柔性电子学是近年来信息产业发展的重要方向和重点竞争领域。美国科学政策报告预测未来10年柔性器件将实现规模化生产。国内研究人员已着手这方面的研究,近年来在实现柔性器件的不同途径上取得了可观的进展。本项目的研究骨干在納米材料和原型器件等方面积累了丰富的经验,在此基础上申请开展“面向穿戴式智能应用之柔性电子器件与材料研究”,发展具有自主知识产权的材料与器件,开拓柔性納米薄膜电子器件的穿戴式智能应用。 在实现柔性穿戴式电子的应用前,必须解决的关键科学问题有: 1)柔性基础材料的开发。2)柔性器件(逻辑计元、记忆体和传感器)设计与操作机理的问题。3)柔性器件集成技术及系统应用探索的问题。4)生物以及其周边环境与柔性电子的交互作用问题。而本项目将围绕這些关键问题,展开相关的研发工作并开发相应的产业化技术、制程、应用。 預期將藉由本项目的执行,在JRI建设柔性电子、传感、显示之科研环境及开发新应用,与国内外各大知名院校协同合作建立跨界合作关系。并与国内外企业开展合作研发与整合,奠定产业化基础,以及引領顺德区的产业創新发展,致力于本地产业的技术升级。

项目编号:20140402
项目名称:智慧城市管道结构监测平台的研制与应用示范
项目摘要:结构健康监测,是一种对工程结构实施损伤检测和识别的策略和过程。国内外多家研究机构都展开了这方面的研究,但大多是基于预先安装好的大规模传感器网络。因此可自行移动的结构健康监测机器人平台由于具有成本低,效率高,精度高,易于维护等优点被越来越多的研究人员关注。本项目的研究骨干在结构健康监测,理论模型建立,信号处理和模式识别等方面积累了丰富的经验,在此基础上申请开展“基于超声导波的金属板材及管道结构健康监测”研究。
须解决的关键科学问题有: 1)基于超声导波的金属板材损伤检测2)基于超声导波的金属管道损伤检测 3)可自主移动管道监测平台的设计4)在实际干扰条件下的鲁棒性信号处理与模式识别5)对于不规则形状结构的有限元分析和模拟仿真。
而本项目将围绕这些关键问题,展开相关的研发工作并开发相应的产业化技术,制程和应用。预期将由于本项目的执行,在JRI建设金属板材及管道结构健康监测平台,超声导波信号处理,多模态信号采集,树立与分析研发环境及开发新应用,与国内外各大知名院校协同合作建立跨界合作关系。并与国内外企业开展合作研发与整合,奠定产业化基础,以及引领顺德区的产业创新发展,致力于本地产业的技术升级。



2013年


先导项目

项目编号:20130102
项目名称:UWB RFID室内定位技术及系统研究
项目摘要:无线通信技术是射频识别(RFID)、全球定位系统(GNSS)、超宽带(UWB)等技术的核心,也是物联网的核心关键技术之一。本项目针对室内无线定位问题,开展无线信道电波传播理论与建模、天线/微波器件理论与设计及UWB RFID室内定位样机系统等的研究,具有很大的学术创新意义和应用价值,可为顺德市乃至广东省相关产业提供关键技术支撑,促进IT行业的可持续性发展。

项目编号:20130101
项目名称:面向大数据的人物感知计算及数字娱乐
项目摘要:图像数据的处理与理解已经广泛应用于各行各业,如公共安全视频监控、生物识别系统、互联网信息检索,其中人物图像是图像理解和处理的重要对象。然而,传统的信息分析技术方法严重依赖于模型,并利用有限数据估计模型的相关参数,由此人物图像的多样性使得传统的信息分析技术模型遭遇过学习或过拟合的问题。本课题主要利用大规模数据,破解传统的建模方法,利用和挖掘数据内在的模型结构,实现鲁棒的人物图像分析。
本课题的理论研究包括:1)面向视频的非线性聚类分析的人物检测技术,2) 面向大规模数据的人物及动作比对和检索技术,3)分布式结构化模型学习及人物动作行为识别技术。由此,我们可以更有效的管理大数据、快速搜索感兴趣的样例、并可以实现大规模分布式快速计算。
此外,本项目的一个重要特点是,在大规模图像数据分析模型的基础上,建立人物感知及数字娱乐自然交互系统。该平台是搭载了人物感知技术、体感技术和操作系统的全开放式平台。以用户为中心的人物感知技术,通过对人物的动作行为进行大规模的数据挖掘和分布式结构化的建模学习,能够感知和识别用户的位置、姿态、动作行为和活动,再根据识别出的行为动作,推断用户的想法,主动响应满足用户的需要。

自由申请项目

项目编号:20130206
项目名称:基于OpenStack的云计算体系结构典型应用系统关键问题研究
项目摘要:云计算技术在广东及全国有着巨大需求。以前,云计算核心技术一直掌握在美国的两大技术公司手中。他们利用先入优势和垄断性定价,使得我国推广云计算技术时,面临强大的技术壁垒,大大增加推广成本,产生一系列的安全挑战。去年来,云计算技术发展有了重大的转变。两个完全开源的云计算操作系统技术OPENSTACK和CLOUDSTACK技术走向成熟。基于开源的云计算操作系统为推广云计算技术的一个主流方向。本项目重点发展有自主知识产权的云计算技术,开发核心、关键技术以孵化企业,开拓相关产业链,并培育出一系列业界领先的国际型高科技企业,创新人才培养体制,创造高端就业,推动顺德产业发展。本项目研究的虚拟云桌面是云计算的关键技术,既解决用户终端多样性问题,也解决企业运行环境的统一性、易维护性、安全性和高性能等方面的需求。项目围绕OpenStack云平台的架构、构建自主知识产权的服务器平台,自主开发完全知识产权的虚拟云桌面系统,低开销云通信协议,解决专业化虚拟云桌面系统和云计算服务器平台的关键技术,搭建功能丰富的云计算实验室,提高研发能力,实现研究和开发工作的突破。

项目编号:20130205
项目名称:基于贴片单元的毫米波器件研究
项目摘要:随着通信事业特别是个人移动通信的高速发展,现有无线电频谱已经无法满足未来通信发展的需要。毫米波通信由于其本身特点可以有效解决高速无线接入的许多问题,所以毫米波系统迫切需要实现高性能、低成本与高可靠性。贴片型器件具有体积小,结构简单,加工容易,成本低等优点,但是到目前为止,对贴片型器件的研究大部分只局限于微波频段,所以毫米波段的贴片型器件的研究属于前沿方向。本项目拟专注于新型基本贴片单元的创新性研究,基于该基本贴片单元设计新颖高性能毫米波器件,解决现存的各种技术难题,提出该新型毫米波器件的等效模型,探索通用的设计规则,并且通过商业电磁场仿真软件和实验结果来验证其准确性。通过本项目的研究,可以解决目前毫米波器件面临的一些主要理论和技术问题,使贴片单元成为新一代适合于高频无线通信的高性能微带结构,为实现低成本高性能的短距离无线传输技术提供保障。

项目编号:20130204
项目名称:物联网信息采集芯片研发
项目摘要:物联网产业作为信息产业第三次浪潮,属于战略性新兴产业,物联网信息采集终端量大面广,渗透到社会生产、生活的每个领域。
研发物联网信息采集芯片,突破物联网信息采集芯片低功耗设计技术、低成本实现技术和安全认证技术;形成具有自主知识产权的物联网信息采集芯片原型系统和样片,将包括射频模拟前端模块、数字基带处理模块和MCU等核心部件,兼容ISO/IEC协议规范,支持片外寄存器配置。
提出非平衡时钟低功耗设计技术,并应用到具体工程实现中,片内时钟偏移控制在20ps以内,时钟偏移控制电路功耗降低20%;提出异构多核数模混合的微体系架构,可以减少芯片实现面积,提高信号的鲁棒性;提出动态搜索二进制防冲突算法,提高芯片识别效率50%。采用产学研相结合的应用推广模式,把项目取得的核心技术应用到具体产品设计中。

项目编号:20130203
项目名称:基于FPGA的硬件矩阵处理器芯片设计及优化研究
项目摘要:实时矩阵运算是工业过程控制、实时图像处理、实时数字信号处理以及网络控制等现代智能信息系统中最常见且计算量大的运算,其计算速度直接影响到系统性能。目前大部分矩阵运算都是利用软件来实现,但是随着矩阵维数的增长,软件处理的速度会大幅降低,进而影响到上述系统的性能。因此,利用软件来进行实时矩阵运算已经无法满足现代系统的需要,利用硬件手段,设计专用的硬件矩阵处理器成为必须。本项目拟针对现代信息处理算法中的矩阵运算量大、计算复杂、耗时多、制约算法在线计算性能这一共性问题,研究基于FPGA的硬件矩阵处理器芯片的体系架构、设计方法以及优化途径。本项目的研究结果对于提高现代智能信息系统性能具有重要的意义,对于促进顺德的科技进步具有积极地促进作用。

项目编号:20130202
项目名称:大规模分布式后缀索引算法
项目摘要:研究支持大规模动态更新的SA(suffix array,后缀数组)索引的构造、存储和查找算法,为大规模动态SA 索引在实践中的应用提供有效易行的技术手段。算法性能以两种方式扩展:外存增大求解问题规模,分布计算提高求解速度。单台通用计算机的外存算法吞吐量达到1MB/s 数量级,而分布算法可在千兆局域网上部署。研究内容:1、任意字符集的SSA 构造;2、分布的ESA 构造;3、ESA 的动态更新;4、k 阶ESA 的分布存储;5、基于分布k 阶ESA 的全文搜索;6、分布k 阶ESA 对k 阶后缀树的模拟。预期成果:SCI收录国际期刊论文3-5篇、申请中国发明专利5-7项、软件版权1-2项;基于分布k阶ESA索引的全文搜索系统原型;算法源代码(C++,Java)。

项目编号:20130201
项目名称:压缩射频传感实现免持睡眠呼吸监测的技术和系统研究
项目摘要:研究实现睡眠呼吸监测的压缩射频传感技术,研制有普适性的、非侵入式的、免持睡眠呼吸监测系统。特别地,研究射频传感实现免持睡眠呼吸监测功能的压缩传感机理,建立从射频链路接收信号强度的增量值重构出胸腹部呼吸运动信号的稀疏统计学习快速算法,形成具有睡眠呼吸异常检测和诊断功能,以及睡眠呼吸障碍预警和救助等应急响应能力的免持睡眠呼吸监测系统。如何适时、适量地获取重构呼吸运动信号所需的射频接收信号强度阴影衰落信息,是其中的核心技术难题。解决问题的关键在于建立射频链路之间的联合协作压缩传感的稀疏统计学习计算机制,这也是项目内容和方法创新的重要标志。
项目形成的无源免持睡眠呼吸检测方式,与现有的睡眠呼吸监测技术相比,能显著提高监测过程的舒适度,有效降低监测任务的复杂度,明显降低射频信号传播对监测对象的辐射程度,使睡眠呼吸监测过程更为人性化,是一种成本低、结构简单、部署方便、适合于术后康复和家庭护理等场所泛在使用的睡眠呼吸监测模式,有迫切且更为广泛的实际应用价值。

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