邱嵩 讲师(高校)
物理科学与技术学院
研究领域
(一)、智能检测系统与相关算法研究
基于深度学习的天线特点识别技术
天线在制造过程中会出现细小的瑕疵,固有瑕疵作为天线独一无二的指纹(Fingerprint)会带来天线传输波形的改变。这种Fingerprint可作为该天线固有的身份(ID),这种ID被称为无线电频率DNA(RF-DNA)。通过对RF-DNA的精确识别达到从物理层面加密通信信息的目的。若考虑天线的应用场景较为复杂,天线的指纹可能会随着外部使用环境而侵蚀,通过一种深度学习的算法来提高对不断侵蚀的指纹进行识别是本技术的研究重点。
图1. 应用在LEO卫星上的贴片天线指纹在空间原子氧(AO)冲击下的识别[1].
该技术可进一步应用于其他天线特点的识别,如螺旋天线的螺旋位置识别。通过对螺旋天线的形状识别,进一步判定其中心与尾端而达到对螺旋天线当前位置的判定。
图2. 螺旋天线特征识别[2].
复杂系统可靠性与可恢复性分析
复杂系统的概念涵盖了关键工程系统、生态系统、生物系统等。处于复杂系统内部的节点(Node)彼此相连且息息相关。一个多维度复杂系统的可靠性可以通过大数据统计学分析;可恢复性可以通过相应的算法进行量化预测。可靠性分析可以通过失效率来量化,结合各个组件的失效率与系统目标可靠性对系统的设计提出有针对性地参考。
图3. 多维复杂系统可恢复性不确定性量化算法[3].
图4. 复杂工程应用系统失效分析与预测[4].
[1] S.Qiu et. al, Robust Satellite Antenna Fingerprinting under Degradation Using Recurrent Neural Network, Modern Physics Letters B, 2022.
[2] C. Guo, S. Qiu, et. al, Fast Phase Recognition of Mechanical Helical Phased Array Antenna Element Based on Line-Scan Machine Vision, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2023.
[3] M. Zou, S. Qiu, et. al, Uncertainty Quantification of Multi-Scale Resilience in Networked Systems with Nonlinear Dynamics using Arbitrary Polynomial Chaos, Scientific Reports, 2023.
[4] 邱嵩等,工程系统可靠性研究,2023.
(二)、功率半导体器件及其可靠性
第三代功率半导体器件设计
第三代半导体材料,以碳化硅(SiC), 氮化镓(GaN)为代表,是继第一代硅,锗和第二代砷化镓材料之后,具备高频、高效、耐高压、耐高温、抗辐射能力强等优越性能的新一代半导体材料。第三代半导体材料切合节能减排、智能制造、信息安全等国家重大战略需求,是支撑新一代移动通信、新能源汽车、高速列车、能源互联网等产业自主创新发展和转型升级的重点核心材料和电子元器件,已成为全球半导体技术研究前沿和新的产业竞争焦点。功率器件设计是半导体技术的初期重要环节。针对第三代半导体材料,对相关功率器件进行设计仿真并进行后续的代工试生产。
图5. P漂移双重保护型沟槽结构[5]。
图6. SiC外延片(左)、新型SiC MOSFET驱动(中上)、1200VSiC MOSFET晶圆(右)、1200VSiC MOSFET与SBD裸晶(中下)[5]。
功率器件晶圆层级高效TDDB可靠性测试技术与仪器
半导体器件的可靠性测试,例如经时击穿(Time Dependent Dielectric Breakdown, TDDB),即在特定温度或正向电场强度下受测器件何时被击穿的击穿分布,是衡量半导体器件的设计或者工艺技术成功与否的重要参考指标。该指标通过提高温度和增加电压的加速测试中取得, 其准确性通常需要建立在大规模的测量数据(即被测器件数量)支撑之上。
图7. 器件托盘与漏电流数据采集器[6]。
图8. 3C-SiC MOS的TDDB可靠性分析[6]。
图9. TDDB可靠性测试仪分析[7, 8].
[5] 邱嵩等,第三代半导体功率器件设计及相关应用技术开发,四川省人社厅创新创业支持(重点类),2020。
[6] F. Li, S. Qiu, et. al., A First Evaluation of Thick Oxide 3C-SiC MOS Capacitors Reliability, IEEE Transactions on Electron Devices, 2020.
[7] 邱嵩等,基于第三代半导体材料功率器件TDDB可靠性测试的全自动测量仪的实现与应用,四川省自然科学基金(面上项目),2022。
[8] M.Wu, S.Qiu, et., al., SiC-MOS Marathon TDDB Testing Methods: Big Data Driven Reliability and Life-Expectation Modelling, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2023 (Submitted).
(三)、工业自动化与无线传感技术
微型智慧电机的设计、开发与应用
电机集群,也称多电机系统(Multi-Motor System)是指由多个伺服电机组成,电机之间通过主控系统调度,相互协调共同完成任务的电机系统。如今多电机系统已广泛应用在工程领域,针对工业4.0, 实现对需要大量电机驱动的工业系统实现快速部署,研究、设计、开发并应用智慧电机集群来处理。
图9. 微型智慧电机及其通信中继器[9].
地下无线传感监测技术与高铁物联网构建
采用无线传感器网络技术来解决高速列车铁轨沿途地下地质状况的实时检测、数据信息实时回传、并构建高速列车进行数据中继并上传云端完成大数据分析与预测。技术方案拟采用嵌入式处理器以及相应的位移、温湿度传感器进行组建,传感器数据通过无线数据中继实现地底传输并上传云端服务器处理分析,从而实现全自动对地质状态改变引起的铁轨形变进行实时检测与预警。
图9. 深埋无线传感器与地表信号传输器部署示意图[10]。
智慧消防物联网解决方案及其通信可靠性分析
在原有的有线消防报警与控制系统基础上采用物联网技术,实现中央控制器与消防传感器和消防执行器之间的可靠的无线连接。由于消防系统的对于信息及时传达的特殊要求,对该基于物联网技术的智慧消防系统进行通信可靠性分析。
图10. 智能物联网消防控制器解决方案。
图11. 无线通信可靠性实地测试方案[11]。
[9] Z. Huang, S. Qiu, et. al, A Real-Time Field Bus Architecture for Multi-Smart-Motor Servo System, Scientific Reports, 2024.
[10] S. Qiu, et. al., HS2 railway embankment monitoring: effect of soil condition on underground signals, SN Applied Sciences, 2019.
[11] S. Qiu, et. al., Performance analysis of a fail‑safe wireless communication architecture for IoT based fire alarm control panels, SN Applied Sciences, 2021.
(四)、纳米前沿与分子通信技术
分子纳米物联网(Molecular Internet of Nano-Things)中的信号处理技术
分子通信是近年来兴起的新型先进通信技术,主要在微观领域探求小物体(small things)之间可能存在的通信方式,并以此为基础实现构建微观复杂系统的目的。受生物领域的启发,宏观领域自然界中的昆虫,如飞蛾,可以利用信息素在自然空间的扩散,达到与其他飞蛾的信息互换与交流;微观领域中的细菌或者细胞之间,同样可以利用化学引诱剂进行信息交换。这种将分子作为信息载体实现通信的技术称为分子通信技术。分子通信技术的主要应用领域为生物体健康检测、药物精确送达、生物神经网络信息传递、纳米机器人通信与复杂纳米物联网构建等。
图.12 分子通信在纳米物联网中的应用[12]。
图.13 利用细菌进行中继的分子通信机理[13]。
图.14 分子通信的宏观模拟系统[14-15]。
[12] S. Qiu, et. al., Review of Physical Layer Security in Molecular Internet of Nano-Things, IEEE Transactions on Nanobioscience, 2023.
[13] S. Qiu, et. al., Bacterial Relay for Energy-Efficient Molecular Communications, IEEE Transactions on Nanobioscience, COVER ISSUE, 2017.
[14] S. Qiu, et. al., Mobile Molecular Communications: Positional-Distance Codes, in Proceedings of IEEE 17th International Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications (SPAWC), 2016.
[15] S. Qiu, et. al., Molecular Channel Fading Due to Diffusivity Fluctuations, IEEE Communications Letters,2017.