第206章 七天七夜的“代码炼狱”（1 / 2）



当天下午两点，701会议室被改造成了“算法作战室”。

六个人，六张行军床，十二台电脑，白板上写满了数学公式。吴瀚站在白板前，像将军布阵。

“我们只有七天，168小时，”他声音嘶哑但有力，“任务是设计四个算法，替代模拟电路。我分配一下。”

他在白板上画了个四象限图：

左上：温度补偿算法——李敏负责

右上：通道失配校准——小杨负责

左下：电源噪声抑制——我负责

右下：时钟抖动滤波——赵刚负责

“陈浩、刘博，”他看向另外两人，“你们负责算法硬件实现评估，每个算法设计出来后，你们要估算需要的逻辑门数、存储器大小、计算延迟。”

“明白！”

“好，现在开始计时，”吴瀚按下秒表，“第一小时，文献调研。所有人，把能找到的相关论文都找出来，特别是用数字算法解决模拟问题的。”

六个人扑向电脑。会议室里瞬间只剩下键盘敲击声和鼠标点击声。

李敏一边搜索一边念叨：“温度补偿……传统方法是温度传感器加查表……但查表精度不够……有没有用机器学习预测的？”

她找到一篇2019年的论文，眼前一亮：“这篇！用神经网络预测晶体管的温度特性，补偿精度比查表高十倍！”

“但神经网络需要大量计算，”陈浩凑过来看，“硬件实现要乘法器、激活函数，面积可能比模拟电路还大。”

“可以简化，”李敏快速浏览论文，“用三层感知机，每层只有八个神经元。训练好后固化权重，硬件实现只需要几个乘加器和查找表。”

“试试！”

另一边，小杨遇到了麻烦。通道失配校准，传统方法是用已知的测试信号测量每个通道的延迟，然后数字补偿。但测试信号需要额外的模拟电路产生，而这正是他们要省掉的。

“能不能不用测试信号？”他挠着头，“用实际业务信号做盲校准？”

“盲校准……”吴瀚思考，“理论上可行，但需要信号满足一定的统计特性。基站信号是随机的，不一定满足。”

“那我们就让信号满足，”小杨灵光一闪，“在业务信号里偷偷插入一些特殊的训练序列，接收端用这些序列做校准。用户感知不到，因为训练序列功率很低。”

“聪明！”吴瀚拍桌，“这个思路好！但训练序列的设计是关键，既要隐蔽，又要有效。”

“我学过通信原理，训练序列设计交给我！”

第一天的24小时，六个人都没合眼。白板上从整洁的公式变成了鬼画符，地上堆满了草稿纸、零食包装袋、空咖啡杯。

第二天早上六点，李敏完成了温度补偿算法的初步设计。

她用三层神经网络，输入是温度传感器数据和历史温度变化趋势，输出是补偿电压。

仿真显示，补偿精度达到，而模拟电路只能做到1mV。

“但硬件实现需要32个乘法器，”陈浩评估，“面积相当于2000个逻辑门。”

“能不能减少？”吴瀚问。

“可以，”李敏修改算法，“把32位浮点运算降到16位定点，乘法器减少到16个。精度损失大概20%，但还在可接受范围。”

“好，就用16位定点。”

第三天，小杨的盲校准算法也出来了。他设计了一种特殊的训练序列——在正常信号的星座图上，某些特定位置插入微弱的导频点。接收端检测这些导频点的相位偏移，就能估算通道延迟。

“但导频点可能被噪声淹没，”刘博提出质疑。

“所以要用相干