RFiCAE课题组由闫娜教授负责，目前已在国际顶级学术会议及期刊ISSCC、RFIC、ASSCC、JSSC以及TCAS-I发表多篇文章。

脚踏实地、行稳致远，徐丰将带领团队奋力于当下，着眼于未来。为了提高时间利用率，徐丰有时会变组会为午餐会，让大家在会议室边吃边讨论。

在复旦，他开始真正踏上追光之旅，真正开始独立思考、系统研究，全身心投入，不受其他事情的干扰。2014年起，他在学校腾飞书院担任书院导师，致力于帮助本科生们树立志向、成人成才。在2019级博士生贾赫成看来，徐丰延续了金亚秋的治学育人风格，徐老师强调过程大于结果，教育我们只要认真做事，能力就会提升，成果也自然而然会到来。他日前获得国际电气与电子工程师协会（IEEE）地球科学与遥感学会(GRSS)区域领导奖，作为青年学者在遥感领域备受瞩目。希望我们的算法能在星上完成实时目标检测识别，而不是到地面站处理检测，这将大大提高时效性，有力促进自主智能探测技术的发展。

通信科学与工程系副主任、电磁波信息科学教育部重点实验室副主任王海鹏是徐丰紧密的合作伙伴。去年，他作为技术骨干的团队获得了天智杯人工智能挑战赛全国冠军，这也是复旦这支团队第三次夺冠。张凡，国家杰出青年基金获得者，英国皇家化学会会士，美国医学与生物工程学会会士。

3月25日，张凡在美国华盛顿参加颁奖典礼上的授证仪式。在Nat. Maters., Nat. Nanotechnol., Nat.Protocols.,Nat. Rev. Bioeng.等Nature系列期刊发表论文10余篇，他引30000余次，H index 95，累计超过40篇论文入选ESI高被引论文，2018-2023入选全球高被引学者。当地时间2024年3月25日，美国医学与生物工程学会（AIMBE，American Institute for Medical and Biological Engineering）公布了2024年 Fellow名单，复旦大学化学系教授张凡因其在近红外探针设计与合成、生物医学成像和光学成像仪器设计等方面的杰出贡献入选。美国医学与生物工程学会（AIMBE）成立于1911年，是国际医学与生物工程领域著名的非营利学术组织，旨在为医学和生物工程领域的发展提供支持和帮助，以推动社会发展。

获得2022年度上海市自然科学一等奖（第一完成人）、2022年科学探索奖、2020年度国家自然科学一等奖（第四完成人）、2019年度教育部自然科学一等奖。自主研发的荧光寿命成像设备和探针试剂已实现转化，目前已在复旦大学华山医院、肿瘤医院、同济大学皮肤病医院、上海第十人民医院等单位用于临床前研究

应用于便携/可穿戴音频设备的高线性度低功耗D类音频放大器随着物联网时代的到来，人们的日常生活与智能化、小型化电子产品交织得越来越紧密。该课题由徐佳伟和洪志良教授作为指导老师，论文的第一作者为直博生周凯文，并由唐敔翔、周健鸿等学生协助完成。和国内外最新研究成果相比，该接收机在76-110mW功耗下，实现了5-16GHz频带覆盖范围、100-500MHz的连续可调基带带宽、40dB的增益可调范围以及2.2-5.7dB的噪声系数。该研究的亮点在于提出了多种可满足低功耗设计需求的宽带线性度提升技术，可以在降低放大器电流消耗的情况下实现高线性度声学输出，适合于有小型化/轻量化需求的应用环境。

这也是无线集成电路与系统（WiCAS）团队自2018年以来在ISSCC发表的第6篇论文成果。这是复旦大学连续第七年在集成电路学术最顶级会议发表研究成果，体现了学校在芯片设计领域的持续创新能力。研究方向覆盖宽带可重构射频接收机、高性能全数字发射机芯片、高精度音频放大器。ICD课题组研究覆盖生物医疗电子、智能传感接口、高精度模拟放大器和ADC、高能效电源管理等方向。

ISSCC2024会议期间，课题组博士生瞿天翔因为其在高精度模拟放大器方面的出色工作，荣获2024年度IEEE SSCS Predoctoral Achievement Award（固态电路协会博士成就奖），此奖为IEEE授予集成电路领域博士生的最高荣誉。超宽带可重构射频芯片是多功能一体化终端的核心器件，具有灵活可配置、低成本、小尺寸等优势，在新一代通信、雷达等多功能应用中具有广泛的应用前景。

针对便携式/可穿戴设备应用的音频放大器也成为了学术界和工业界关注的研究热点。不同与传统的D类放大器，该放大器采用电容前馈脉冲宽带调制技术，有效降低了比较器延时耦合输入信号的失真问题，同时使用混叠失真抑制技术与内嵌抗混叠滤波器，解决了传统放大器固有的混叠失真问题。

该新型D类放大器为未来便携式/可穿戴音频设备提供了一种高精度低功耗的设计思路。RFiCAE课题组由闫娜教授负责，目前已在国际顶级学术会议及期刊ISSCC、RFIC、ASSCC、JSSC以及TCAS-I发表多篇文章。同时在宽频带范围内，该接收机能够保持较低噪声系数和较低功耗。由于上述技术主要采用无源器件实现，该放大器可以实现低的静态功耗开销。支持多种通信制式的超宽带可重构射频接收机随着5G、卫星通信、雷达等技术的飞速发展，一个终端装备往往需要支持多种工作模式和多个频带的工作范围，传统方案多采用多个窄带射频收发芯片集成实现，但以系统复杂度、成本和尺寸为代价。为了在电池供电的音频系统中实现超长使用/待机时间，同时减小对大容量电池的需求，实现设备小型化/轻量化，相关放大器要具有低静态功耗与高输出效率。

此外，通过Doherty负载调制及关态电阻优化技术，进一步提高系统效率和线性度。制图：实习编辑：苏尧祎责任编辑：李斯嘉。

针对以上问题，徐鸿涛、殷韵教授领衔的无线集成电路与系统（WiCAS）团队提出了一种1/3占空比本振信号的全数字发射机架构。针对多功能一体化终端需求面临的多制式、高集成度、可重构等问题，如何突破硅基超宽带射频电路在带宽、线性度、功率、噪声等方面的性能折中，寻求新的架构和新的方法，在同一射频前端实现中心频率、带宽、增益的可重构，同时满足系统所需的噪声和线性度要求，满足一体化射频的尺寸、性能和灵活性的需求，具有十分重要的现实意义，对其进行深入的研究和探索具有非常深远的理论研究意义和实用价值。

采用28nm CMOS工艺，该芯片在0.7-2.5GHz频段内实现了大于45dBc的三阶谐波抑制，是同类数字化发射机工作的首创，同时输出功率、效率和核心面积均达到国际领先水平。同时在输入64QAM调制信号下能够得到最好-33dB的EVM性能，为宽带多功能射频一体化系统提供了一种高性能高能效的解决方案。

该研究成果有助于推进射频芯片的快速集成和小型化，适用于5G/6G等新一代无线通信应用。论文第一作者为许灏青年研究员，毕俊彦、邹腾浩等学生共同完成，闫娜教授为通讯作者。相关成果以A Highly-Integrated 6-Phase Cell-Reused Digital Transmitter Using 1/3 Duty-Cycle LO Signals for Harmonic Rejection为题发表在ISSCC2024上。闫娜教授负责的RFiCAE课题组在该方向取得了突破性进展，提出了一种覆盖5-16GHz频带范围同时具有最高500MHz基带带宽的宽带可重构射频接收机，为多功能射频一体化系统的设计提供了一种新的解决方案。

在研究中，团队利用1/3占空比方波的三阶谐波为0的特点，大幅提升三阶谐波抑制能力。同时，采用6相基础矢量并结合单元复用技术，实现更高的输出功率和更大的复平面覆盖范围。

该接收机能够覆盖5-16GHz的宽频带范围，能够适用于5G、卫星通讯和雷达等多种通信协议。设计能同时满足上述需求的音频放大器是当前存在的挑战。

传统的解决方案通常采用片外滤波器，系统集成度较差，增加BOM成本且带来额外的插损。相关工作以A 5-to-16GHz Reconfigurable Quadrature Receiver with 50% Duty-Cycle LO and IQ-Leakage Suppression 发表于ISSCC 2024。

1/3占空比6相全数字发射机由于6GHz频段以下频谱资源非常紧张，为了减少对不同频段不同设备的干扰，射频发射机必须满足带外抑制度要求，其中强驱动本振信号的三阶谐波是造成带外干扰的主要因素之一。文章中提出了一种能够适用于多种通信模式以及多种传输带宽的超宽带可重构接收机电路。该放大器在0.81mA的静态电流消耗性下，可以实现最优-105.2dB的非线性失真与噪声水平（THD+N），同时在20Hz-20kHz的全音频带宽内实现了优于-100dB的THD+N，最大实现了1.76W的功率输出水平，达到94.4%的峰值输出效率。此外为了保证高质量用户体验，放大器还要能够实现低噪声与高线性度的声学输出。

2月18日，在国际固态电路会议ISSCC2024上，复旦大学共发表三篇高水平论文。为了解决上述问题，复旦大学集成电路设计实验室（ICD Lab）创新性地提出了应用多种低功耗、宽带有效的线性度提升技术的音频D类放大器，相关研究成果以A 0.81mA, -105.2dB THD+N Class-D Audio Amplifier with Capacitive Feedforward and PWM-Aliasing Reduction for Wide-Band-Effective Linearity Improvement 发表于ISSCC2024，并被评为模拟技术领域亮点论文（Highlight Paper）

因此，在同样预测精度的前提下，PBCT可以大幅度降低数据采集成本。由于锂电池具有能量密度高、使用寿命长等优点，当前已被广泛应用于电动汽车、手机等各个领域，在现代社会中起着至关重要的作用。

因此，PBCT这一监督学习技术为高效且具备可解释性的数据驱动电池状态估计开辟了新的路径，引领了未来的研究方向。据介绍，未标记数据指那些未包含寿命测量信息的电池测试记录。