未來，隨著 5G、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展，可編程波特率產(chǎn)生器將面臨更高的性能要求和更復(fù)雜的應(yīng)用場景。通過不斷創(chuàng)新和技術(shù)進步，可編程波特率產(chǎn)生器將在更廣泛的領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，推動數(shù)字通信技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。
控制器局部網(wǎng)(CAN-CONTROLLER AREA NETWORK)是BOSCH公司為現(xiàn)代汽車應(yīng)用領(lǐng)先推出的一種多主機局部網(wǎng)。
在異構(gòu)計算系統(tǒng)中，ARM與FPGA的協(xié)同工作已成為高性能計算的關(guān)鍵架構(gòu)。本文基于FSPI（Fast Serial Peripheral Interface）四線模式，在150MHz時鐘頻率下實現(xiàn)10.5MB/s的可靠數(shù)據(jù)傳輸，重點分析時鐘極性/相位配置、DMA加速、CRC校驗等核心技術(shù)，并提供完整的Verilog與C代碼實現(xiàn)。
在Linux系統(tǒng)中開發(fā)USB驅(qū)動傳統(tǒng)上依賴C語言，但Rust憑借其內(nèi)存安全特性和現(xiàn)代語法逐漸成為嵌入式開發(fā)的優(yōu)選。本文將通過一個基于中斷處理和多線程控制的USB設(shè)備通信案例，展示如何使用Rust的rusb庫開發(fā)高性能USB驅(qū)動，并分析關(guān)鍵協(xié)議處理技術(shù)。
在科技飛速發(fā)展的當下，邊緣 AI 正經(jīng)歷著一場深刻的變革。從最初的 TinyML 微型機器學習探索低功耗 AI 推理，到邊緣推理框架的落地應(yīng)用，再到平臺級 AI 部署工具的興起以及垂類模型的大熱，我們已經(jīng)成功實現(xiàn)了 “讓模型跑起來” 的階段性目標。然而，這僅僅是邊緣 AI 發(fā)展的起點，其未來的演進方向正逐漸聚焦于一個更為關(guān)鍵的問題：當 AI 模型能夠在邊緣設(shè)備上穩(wěn)定運行后，它們能否進一步實現(xiàn)協(xié)作，從而推動邊緣 AI 邁向更高的智能形態(tài)?
在無線通信芯片的領(lǐng)域中，Nordic Semiconductor 的 NRF52832 和 NRF51822 兩款芯片備受關(guān)注。它們在物聯(lián)網(wǎng)、可穿戴設(shè)備、智能家居等眾多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。然而，這兩款芯片在性能、功耗、功能等方面存在諸多差異，開發(fā)者需要根據(jù)具體的應(yīng)用場景和需求來做出選擇。接下來，我們將深入探討 NRF52832 和 NRF51822 的區(qū)別。
隨著航天技術(shù)的飛速發(fā)展，低軌衛(wèi)星星座在通信、遙感、導(dǎo)航等領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。低軌衛(wèi)星星間激光通信作為一種高速、大容量、抗干擾能力強的通信方式，成為構(gòu)建全球高速衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)。然而，低軌衛(wèi)星在太空中面臨著復(fù)雜的動力學環(huán)境和振動干擾，這嚴重影響了星間激光通信中捕獲跟蹤瞄準（ATP）系統(tǒng)的性能，進而影響通信的穩(wěn)定性和可靠性。因此，研究有效的振動補償算法對于提升低軌衛(wèi)星星間激光通信質(zhì)量至關(guān)重要。
隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的蓬勃發(fā)展，對低功耗、低成本終端設(shè)備的需求日益增長。RedCap（Reduced Capability）作為5G NR（New Radio）面向中低速物聯(lián)網(wǎng)場景推出的輕量化5G終端技術(shù)，在滿足一定性能要求的前提下，通過降低終端復(fù)雜度來降低成本和功耗。然而，在追求更低功耗的道路上，RedCap終端仍面臨諸多挑戰(zhàn)。輕量化協(xié)議棧與不連續(xù)接收（DRX，Discontinuous Reception）參數(shù)協(xié)同優(yōu)化成為提升RedCap終端節(jié)能效果的關(guān)鍵策略，對于推動RedCap技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用具有重要意義。
在無線通信領(lǐng)域，干擾問題一直是制約通信質(zhì)量和可靠性的關(guān)鍵因素。隨著無線通信技術(shù)的飛速發(fā)展，頻譜資源日益緊張，各種干擾源層出不窮，如惡意干擾、同頻干擾、鄰頻干擾等。跳頻通信作為一種有效的抗干擾技術(shù)，通過不斷改變載波頻率來躲避干擾，從而提高通信的抗干擾能力。然而，傳統(tǒng)的跳頻算法往往基于固定的跳頻圖案和規(guī)則，難以適應(yīng)復(fù)雜多變的干擾環(huán)境。深度強化學習作為一種新興的機器學習方法，具有強大的決策和自適應(yīng)能力，將其應(yīng)用于抗干擾跳頻算法優(yōu)化，實現(xiàn)自適應(yīng)跳頻決策，具有重要的研究意義和應(yīng)用價值。
隨著量子計算技術(shù)的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)密碼算法面臨著前所未有的安全威脅。量子計算機強大的計算能力能夠在短時間內(nèi)破解基于大數(shù)分解、離散對數(shù)等數(shù)學難題的傳統(tǒng)密碼算法，如RSA、橢圓曲線密碼（ECC）等。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，美國國家標準與技術(shù)研究院（NIST）啟動了后量子密碼（Post-Quantum Cryptography，PQC）標準化項目，旨在篩選出能夠抵御量子計算攻擊的新型密碼算法。在網(wǎng)絡(luò)安全通信中，傳輸層安全協(xié)議（TLS）1.3作為保障數(shù)據(jù)傳輸安全的關(guān)鍵協(xié)議，其向后量子密碼算法的遷移成為當前網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的重要實踐方向。對NIST標準算法在TLS 1.3中的性能基準進行研究，有助于評估遷移的可行性和影響，為實際部署提供參考。
太赫茲（THz）波段位于微波與紅外光之間，具有獨特的頻譜特性，在高速通信、高分辨率成像、安全檢測等領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。然而，太赫茲射頻前端作為太赫茲系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分，其集成面臨諸多挑戰(zhàn)。砷化銦高電子遷移率晶體管（InP HEMT）憑借其優(yōu)異的高頻性能，在太赫茲頻段具有出色的增益和噪聲特性；而互補金屬氧化物半導(dǎo)體（CMOS）技術(shù)則以其高集成度、低成本和成熟的制造工藝著稱。將InP HEMT與CMOS進行異質(zhì)封裝，整合兩者的優(yōu)勢，成為實現(xiàn)高性能、低成本太赫茲射頻前端集成的有效途徑。
隨著5G技術(shù)的快速普及，虛擬化無線接入網(wǎng)（vRAN）逐漸成為通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)演進的重要方向。vRAN將傳統(tǒng)基站中的硬件功能虛擬化，通過通用服務(wù)器和軟件實現(xiàn)基帶處理等功能，具有靈活部署、成本降低和易于升級等優(yōu)勢。然而，vRAN在處理5G基帶信號時面臨著巨大的計算壓力，尤其是物理層（L1）處理，對實時性和計算性能要求極高。數(shù)據(jù)處理單元（DPU）的出現(xiàn)為vRAN基帶處理提供了新的加速途徑，其中5G L1卸載與內(nèi)存池化技術(shù)成為關(guān)鍵實踐方向。
隨著5G技術(shù)的蓬勃發(fā)展，服務(wù)化核心網(wǎng)（Service-Based Architecture，SBA）逐漸成為核心網(wǎng)架構(gòu)的主流選擇。SBA將核心網(wǎng)功能解耦為多個獨立的服務(wù)，通過網(wǎng)絡(luò)功能（NF）之間的服務(wù)化接口進行通信，這種架構(gòu)具有高度的靈活性、可擴展性和可維護性。然而，在SBA中，大量的信令交互成為了影響網(wǎng)絡(luò)性能的關(guān)鍵因素之一。為了提高信令傳輸效率、降低網(wǎng)絡(luò)開銷，對SBA信令進行優(yōu)化勢在必行。其中，HTTP/2頭部壓縮與狀態(tài)機簡化是兩種重要的優(yōu)化手段。
在工業(yè)自動化、汽車電子、航空航天等眾多領(lǐng)域，對網(wǎng)絡(luò)通信的實時性、確定性和可靠性要求日益嚴苛。時間敏感網(wǎng)絡(luò)（Time-Sensitive Networking，TSN）作為一項關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)運而生，它通過一系列標準化的機制，確保在傳統(tǒng)以太網(wǎng)基礎(chǔ)上實現(xiàn)低延遲、低抖動和高帶寬利用率的流量傳輸。其中，IEEE 802.1Qch循環(huán)隊列整形器（Cyclic Queuing and Forwarding，CQF）作為TSN流量調(diào)度的重要組件，為滿足實時流量需求提供了有效的解決方案。
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