成果356：多模介质波导滤波器

技术领域：电子与信息

项目简介：

介质波导滤波器是 5G 大规模 MIMO 天线系统中的关键部件，具有微型化、低损耗、高可靠、易集成等特点。目前，单模介质波导滤波器的体积已经可以做到小于 4G 滤波器的 1%，但滤波器的进一步小型化依然是业界的热点。利用多模技术，可以进一步减小滤波器内谐振腔和腔间耦合窗口的数量，实现介质波导滤波器的小型化和轻量化。该技术采用双模或四模结构，研发了多款双模或四模介质波导滤波器，在相同指标条件下，与现有的单模介质波导滤波器相比，体积和重量分别减少了 50%和 70%，其中阶数最高的四腔八阶介质波导滤波器的带内插入损耗最优处可达0.655dB，而国外中心插损平均水平为 1.0dB，国内平均水平为1.2dB。产业化背景及预期介绍：

介质波导滤波器已成为 5G 大规模 MIMO 天线系统的首选部件，随着 5G 的推进和普及，介质波导滤波器的需求量巨大。据预测，5G单基站滤波器用量将是 4G 的 FDD 制式的 16 倍，TDD 制式的 8 倍，5G 基站总量有可能达到 4G 基站数量的 1.5 倍。因此，5G 滤波器的国内和全球市场空间将分别达到 576 亿元/年和 806 亿元/年。

成果357：基于时间反演的高精度室内定位技术

技术领域：电子与信息

项目简介：

位置信息是未来智慧物联网的基础信息之一。由于室内建筑物的遮挡和多径效应等影响，使得高精度的室内定位变得非常困难。现有的室内定位技术要实现室内厘米级的高精度定位，前提是在多径信号中找到直达波，从而减少多径效应对定位精度的影响，但这在大多数室内条件下难以满足。本团队充分利用室内丰富的多径效应，提出基于时间反演（Time Reversal）的高精度室内定位技术，通过时间反演电磁波的时域和空域的聚焦特性来构建高质量指纹库，从而实现厘米级定位精度，并利用商用 Wi-Fi 平台，研制出主动式与被动式 TR 高精度室内定位系统。通过引入深度学习的思想，进一步降低环境变化对 TR 指纹精度的影响，从而提高TR 定位系统的鲁棒性。产业化背景及预期介绍：

作为智能网联化的各类节点，位置信息的精确感知是未来创新性应用的基础。现阶段人类 80%的时间都在室内活动，为了获得更好的室内服务体验，精确感知人们在室内的位置非常重要。调查显示，室内定位市场规模 2022 年将达到 410 亿美元，年复合增长率 42.0%。该技术结合商用 Wi-Fi 平台与 TR 指纹定位技术，可为TR 指纹定位技术的商业化提供一种低成本、高精度的定位系统。

成果358：复杂多场景 OCR 技术

技术领域：电子与信息

项目简介：

本团队通过对 OCR 基础理论、核心算法及关键技术开展研究，致力于解决文档图像智能感知与结构化理解认知问题，研发了复杂背景文档图像处理与增强、复杂场景文字检测及版面分析、非受限文字识别理论与技术、文档图像结构化理解等 OCR 领域关键共性技术。产业化背景及预期介绍：

该技术利用先进的人工智能理论、深度学习模型及计算机视觉等技术，研发了多种应用场景下的高性能字符识别系统，可针对手写体及印刷体金融文档、古籍文档、教育文档、办公文档、移动终端联机等进行手写文字识别，对自然场景图像中的文字进行高性能的文字检测及识别。相关技术在智慧金融、智能阅卷、办公政务、智能人机交互、智能抄表、文档数字化、古籍及历史档案数字化等领域有广阔的应用前景。

成果359：毫米波多普勒雷达监测系统

技术领域：电子与信息

项目简介：

该系统具有以下技术优势：（1）制备出低功耗、小型化、低成本的毫米波多普勒雷达芯片。目前市场上的毫米波雷达芯片多为国外进口，价格高，封的雷达芯片普遍价格在 20 美元左右。本团队研发的单颗雷达芯片裸片成本仅为 0.2 元，算上封装的成本，总成本在 2 元以内，具有国产化、低成本的优势，且芯片尺寸小，仅为0.542,可在 66mW的低功耗下可感知 10m 以外的人体活动，在 5m 内的范围内可感知人的呼吸，心率等生理信息；（2）采用了宽带、高增益、低剖面、低成本、易集成的毫米波高增益平面口径天线，与传统平面口径天线相比，在较小尺寸内提高了天线的增益及效率，在整个工作频段内实现了较好的增益平坦度；（3）通过封装集成实现了低损耗、高效率的毫米波多普勒芯片与高增益天线互连。产业化背景及预期介绍：

该系统具有以下产业化优势：（1）医疗雷达传感器芯片自主设计，性能优越，打破国外垄断；（2）实现多种生命体征监护，配合5G、大数据、AI 等技术可广泛应用于医院、养老院、家庭等场景的健康监测和辅助诊断；（3）产品尺寸小、使用便捷、成本低，有望打开千亿级市场。该系统突破了国产毫米波多普勒雷达芯片的关键技术，研究成果已应用于生物医学监测，预计基于该系统研发的监测设备可实现年销售额 10 亿元。得益于毫米波雷达的高精度和低时延，该系统可应用于汽车雷达测距测速，推动自动驾驶领域发展。通过软件创新，该系统还可拓展应用于健康宾馆、智能家居、智慧健身等场景，打造适合全人群的健康生活产品生态。经过应用领域拓展，预计可将年销售额提升到 20 亿元，具有显著的经济和社会效益。

成果360：单通道和多通道语音增强技术

技术领域：电子与信息

项目简介：

在单声道语音增强方面，本团队采用了两种技术升级的路线，一种是基于传统方法，将混合高斯模型、隐马尔可夫模型等语音分类技术引入传统语音增强模型中，使语音增强模型更精准地贴合使用环境，提高输出语音的质量；另一种是基于深度学习方法，通过改进 DNN、CNN、GRU 等深度神经网络的结构，引入多目标学习、集成学习等技术，无需像传统方法那样对噪声进行先验假设和估计，直接学习带噪语音到干净语音的映射，进一步提高语音增强系统的性能。产业化背景及预期介绍：

语音增强是一种从受噪声污染的语音中恢复出干净语音、提高语音听觉质量和可懂度的技术。由于实际应用环境中不可避免地存在各种噪声，因此语音增强技术是各类语音应用不可或缺的前端，其性能及稳定性很大程度上影响了语音应用的完成度。语音增强技术的主要应用场景有：（1）语音通信类应用：各种通话软件在实际通话环境中常常存在各种加性的环境噪声或回声等卷积噪声，影响通话质量，需使用语音增强技术进行抑制和消除，提高语音的听觉质量；（2）语音识别类应用：5G 通信网络的建设加速了“万物互联”的时代发展，人工智能上升至国家战略层面，智能语音产业得以持续快速增长，智能语音应用广泛分布于智能手机、平板电脑、智能音箱及智能家居环境之中。语音识别作为智能语音应用的核心技术，在有噪声的环境中识别率会显著下降，影响产品体验。该技术能有效提高语音识别器在实际环境中工作的稳定性和实用性。

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