2024年5月21日上午九點半，通信工程專業教師李洪璠副教授給集成電路創新班學生開展了一場“智能網聯汽車信号處理技術的發展”的講座。 随着人工智能和物聯網技術的快速發展，智能網聯汽車已成為汽車産業發展的重要方向，對于提高交通安全、緩解交通擁堵、提升駕駛體驗具有重要意義。智能網聯汽車通過車載傳感器、雷達、攝像頭等設備采集大量數據，此時，需要高效、準确的信号處理技術對這些數據進行處理和分析，以支持自動駕駛、智能導航、車路協同等功能的實現。信号處理技術是實現車輛感知、決策和控制的核心，對于保障行車安全、提高駕駛體驗等具有重要作用。
講座首先分析國内外研究現狀及發展趨勢，在智能網聯汽車信号處理技術方面，美國、歐洲和日本等發達國家起步較早，已經在關鍵技術研發、标準制定和産業化等方面取得了重要進展。例如，美國在V2X通信技術、高精度地圖和自動駕駛等方面處于領先地位。我國智能網聯汽車信号處理技術近年來發展迅速，已經在車載傳感器、V2X通信、高精度地圖和自動駕駛等方面取得了一系列重要成果。同時，我國政府也加大了對智能網聯汽車産業的扶持力度，推動了相關技術的快速發展。
講座重點探讨了信号處理技術在智能網聯汽車領域的應用及挑戰，從智能網聯汽車關鍵技術入手，對智能網聯汽車信号處理技術進行剖析。
（1）傳感器信号處理技術
針對不同類型的傳感器（如雷達、激光雷達、攝像頭、超聲波等），采用相應的信号處理技術，提取環境感知所需的信息。同時，在噪聲抑制與信号增強方面，運用濾波、降噪等算法，提高傳感器信号的信噪比，增強有效信息的提取能力。最後，将來自不同傳感器的數據進行融合處理，提高環境感知的準确性和魯棒性。
（2）車載以太網通信技術
采用車載以太網通信協議和标準，實現高速、大容量的數據傳輸。同時要求車内支持實時音頻視頻數據的傳輸，提升駕乘體驗。針對車載環境特點，設計高效的網絡拓撲結構，優化網絡性能。
（3）雲計算與大數據技術
利用雲計算和大數據技術，實現海量數據的存儲、處理和分析，提取有用信息和知識，為車輛控制和交通管理提供支持。同時，通過雲計算平台，實現車輛的遠程監控和故障診斷，提高運維效率，與智能交通系統進行協同，實現車路協同、車車協同等智能化應用場景。
講座最後提出未來智能網聯汽車信号處理技術發展的四個方向，也希望同學們時刻關注前沿發展動态，為自己下學期數字信号處理課程學習做鋪墊。
深入研究複雜環境下的信号處理技術：随着智能網聯汽車應用場景的不斷擴展，未來需要深入研究複雜環境下的信号處理技術，如城市複雜道路、惡劣天氣等條件下的信号處理問題。
探索基于人工智能的信号處理方法：人工智能技術的不斷發展為智能網聯汽車信号處理技術提供了新的思路和方法，未來可以探索基于人工智能的信号處理方法，如利用機器學習、深度學習等技術進行信号處理和識别。
加強多源信息融合和協同處理技術研究：多源信息融合和協同處理技術是智能網聯汽車信号處理領域的重要研究方向，未來需要進一步加強相關技術研究，提高信息融合的準确性和協同處理的效率。
推動智能網聯汽車信号處理技術的标準化和産業化：為了促進智能網聯汽車信号處理技術的發展和應用，未來需要積極推動相關技術的标準化和産業化工作，制定統一的技術标準和規範，推動技術的實際應用和産業化進程。
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