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机构设置

首页 > 院系简介 > 机构设置 > 研究所 > 电路与系统研究所

清华大学电路与系统二级学科组建于1980年,教育部历届学科评估中均被评为国家重点学科。现有教职员工11人,博士研究生和硕士研究生54人,博士后 1 人。


作为一个实现软硬件衔接的学科,本研究所的研究方向包括电路模块设计、电路与系统设计方法和基于芯片的集成系统设计等;作为一个相对基础的学科,应用面相当广泛,从传统的计算系统、通信系统、网络系统,到新兴的生物医学、环境科学、能源领域等均可以找到电路与系统学科的研究主题。包括面向物联网应用的智能传感,面向类人脑神经系统的生物信息挖掘和医学辅助系统,面向大数据分析的高能效硬件计算,基于高速AD/DA的信息系统、基于移动平台的数字音频编解码标准和信息隐藏和基于数字媒体硬件的音视频应用等。

主要研究方向如下:


一、电子系统设计自动化在彩色电视机的计算机辅助设计、快速电路模拟、并行电路模拟等方面取得了开创性成果。近年围绕纳米时代微系统芯片的特点,重点研究多核结构和系统设计工具、三维芯片结构和设计工具、并行电路模拟、功耗/热分析与低功耗设计、抗辐照/NBTI和高可靠电路等几个方面。研究成果在国际会议上多次报告,并受到学术界和工业界的广泛关注,引用超过100次。其中,NICSLU被集成到某著名EDA公司的商业仿真软件中,实测结果表明NICSLU总体优于该商业软件的自带求解器,特别是在大测例上性能优异。

二、模拟、射频及数模混合集成电路电路与系统研究所长期致力于模拟及数模混合集成电路关键技术研究。主要从事高性能模数/数模转换器研究,主要研究方向包含高速高精度电流舵DAC、高速流水线ADC、逐次逼近ADC、数字校准技术及片上测试技术等。代表设计包括:14-bit 1GS/s电流型DAC、12-bit 200MS/s流水线模数转换器,12位100kS/s数字校正SARADC、6-bit 400MS/s SAR ADC。24位音频ΣΔADC功耗为20mW;16位音频ΣΔADC功耗仅为371uW。CMOS射频电路是设计宽带无线移动通信网系统芯片的难点和瓶颈。本学科在2010年设计了低功耗分数分频锁相环(PLL),流片测试结果为:工作频率1.72-1.74GHz,相位噪声-119.3dBc/Hz@1MHz,建立时间18-25μs,功耗仅10.6mW。另一款全数字锁相环芯片的锁定时间仅为12μs。

三、智能传感芯片与系统针对万亿传感器的物联网需求,开展面向可穿戴、结构安全等应用的智能传感与大数据研究:包括低功耗非易失处理器、传感器智能校准、自供能柔性可穿戴传感设备以及桥梁健康智能传感与大数据分析等。基于铁电存储器件的分布式非易失存储架构,研究所设计并成功流片世界首款低功耗非易失处理器THU1010N。与工业界最先进的MSP430系列处理器相比,唤醒速度、休眠能耗都有2-4数量级的提升。该成果获得ISLPED奖励和ISSCC会议论文追踪研究。在国家重大专项支持下,设计完成了集成处理器、数模转换器、通信基带以及射频前端的近阈值低功耗片上芯片系统THU1020。相关技术应用于无锡蓉湖大桥、无锡开源大桥、山东樵岭前大桥等桥梁监控项目中,并获得电子学会信息科学技术二等奖。该成果可用于结构的振动、倾斜、应力、位移等物理参数长期监测,获得千万级风险投资,并授权给源清慧虹信息科技有限公司进行产业化运作。


四、高能效硬件计算针对大数据时代对计算能力的需求,NICS实验室研究使用新的硬件计算平台(FPGA/GPU)来提升特定领域的处理能力。涉及的研究项目包括基于FPGA的MapReduce、基于FPGA的双目视觉处理系统、无人机视觉定位系统、时间序列分析、基于GPU的脑网络分析、高性能战场仿真环境等;

面向图像、视频、声音和机器学习等具有可变精度输出的特定应用,研究非精确计算技术。在精度损失可控前提下,通过非精确计算单元实现计算能效的大幅度提升。研究所在类脑计算系统设计等方面取得了一系列重要成果,包括搭建高速高分辨率脑网络快速分析平台;提出基于RRAM和人工神经网络的高能效近似计算系统,展现了高于现有CPU、GPU系统百倍以上的能效提升潜力。

五、多模态数字媒体硬件与系统针对人脑神经系统的多模态数据处理,研究基于多模态信息融合的生理信息挖掘硬件系统,辅助探索人脑神经系统生理和病理特征,应用在脑神经胶质瘤手术辅助系统中。本学科在音频编码方面取得了多项突破,相关技术已经应用于IEEE和中国的音视频编解码标准(AVS);音视频联合信息检测方面的成果,在体育精彩镜头检索和监控系统中得到应用。面向新一代多媒体广播系统,研究未来数字广播中的关键技术、体系结构、业态模式及相关标准;研究基于扩频和量化索引调制的音频水印技术,为下一代广播提供版权保护和监控。致力于基于嵌入式集成电路的语音增强及识别研究,采用多麦克风阵列技术实现的语音降噪系统可有效抑制噪声且具有方向性选择,噪声环境下的增益可增加30dB。开发完成基于FPGA的智能相机:Smart-Eyes具备了智能相机的完整框架和基本功能,实现了双目立体视觉系统增强智能化。