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无线传感器网安全通信系统（产品）
成果简介：无线传感器网作为以数据为中心的任务型网络，要进行数据的采 集、传输、融合、处理等工作。如果直接部署，而不采取有效地安全通信措 施，攻击者可以获取传感器的各种信息并进行篡改；可以通过 DoS 攻击瘫痪 整个网络；也可以在俘获一个节点之后，冒充原节点，阻塞真实信息、传输 虚假信息，这都严重的威胁着整个无线传感器网的安全性与采集数据的真实客观性。本项目在传感器节点上实现了基于椭圆曲线密码体制的加密算法、 数字签名算法、密钥
北京理工大学
2021-04-14
基于PowerPC的通信网络处理器
该网络通信处理器采用Freescale的MPC8377E作为CPU,外设配置5个 千兆网口（其中4个由VSC7395交换机提供）、键盘和显示接口、UART接 口、SATA接口和USB2. 0接口，可完成5通道网络数据收集、信号处理和存 储功能。釆用PowerPC作为信号处理CPU,具备多个千兆网络，可满足不 同通信、网络和信号处理实时处理应用。性能指标： 1. +10-30V电
西北工业大学
2021-04-14
基于人工透镜的相控阵卫星通信终端
本项目提出将多个龙伯透镜单元组成阵列式分布，通过在透镜底部布置多个馈源，可实现波束相控阵，同时智能化接收、发射多个波束，具有扫描角度大、覆盖范围广的优点。
中国科学技术大学
2021-04-14
超远距离星间高速通信技术
星间链路技术主要用于跟踪与数据中继卫星系统、军事通信系统以及海洋和地面观测卫星系统等，使卫星具有互通能力，不但可以减小信号传输延迟、而且提高系统的抗毁性和机动性。如目前的北斗全球组网首要解决的问题便是远距离、实时星间通信的问题。
星间通信链路技术
天津大学微波太赫兹微电子系统实验室结合微波空间通信和激光空间通信的优点，提出了一种介于红外激光和毫米波的中间频段，兼顾微波通信和激光通信优点又能克服二者的缺点，可同时满足大于1Gbps高速传输要求和万公里距离以上远距离传输要求的新型光电子学太赫兹星间通信系统。利用标准商用工艺、通过自主研发解决小型化的片上太赫兹信号源、巨量太赫兹天线阵列以及太赫兹空间功率合成等技术难题。该工作目前得到了航天五院卫星事业部的支持。
太赫兹泄漏波天线单元结构
世界上首个泄露模天线，天线的工作频率为410GHz
28.3THz远红外探测器芯片
天津大学
2023-05-12
超远距离星间高速通信技术
星间链路技术主要用于跟踪与数据中继卫星系统、军事通信系统以及海洋和地面观测卫星系统等，使卫星具有互通能力，不但可以减小信号传输延迟、而且提高系统的抗毁性和机动性。如目前的北斗全球组网首要解决的问题便是远距离、实时星间通信的问题。
天津大学
2021-04-14
通信信号调制方式自动识别系统
随着电磁环境日益密集复杂，通信信号调制方式识别成为无线电管理的重要任务。利用通信信号调制方式识别系统可以便于监测无线电台是否严格遵守分配的工作参数限制，同时侦听非法电台的干扰并识别信号的调制类型，从而确保无线电通信的正常秩序。 本系统采用接收信号的高阶累积量作为主要特征，利用人工神经网络实现了对22种不同调制方式（包括7种模拟调制方式和15种数字调制方式）高效自动识别，可用于接收机I、Q数据的识别，识别正确率高。 本系统可以应用于无线电监测与无线电管理、通信侦查、电子对抗、信号认证、干扰识别和频谱管理等领域。
大连理工大学
2021-04-13
电子通信设备故障监测系统v1.0
有一定实用价值
成都大学
2015-12-30
叶片光学智能检测装置及软件系统
由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面，因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量，同时在修复层面提高叶片使用寿命，开展叶片高效高精测量研究至关重要。
本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置，并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统，可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复，研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统，可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准，为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据，有效提升修复精度与效率，并降低成本。
本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景，市场规模大。
图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台
四川大学
2025-02-11
珠海康拓智能技术有限公司
珠海康拓智能技术有限公司
2025-06-09
人工智能应用创新实训平台
人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。
平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。
本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。
江苏学蠡信息科技有限 公司
2025-07-15