研究方向

课题组关注软硬件协同设计，目标是把算法、硬件、软件和系统集成到可运行的工程原型中。

雷达信号处理与智能感知

这个方向围绕毫米波雷达和多传感器感知展开，重点是从原始数据到可用结果的完整链路。

典型课题：

• 雷达点云建模与目标检测。
• 工业机器人感知，包括避障、定位和手势识别。
• 无人机探测与跟踪。
• 雷达与视觉、IMU 的多传感器融合。
• 模型训练、部署和端侧推理。

建议先掌握：

能力	最小目标
Python 数据处理	能读取数据、画图、写批处理脚本
Linux 和服务器	能跑训练、查看 GPU、管理日志
点云基础	知道坐标系、滤波、聚类、可视化
深度学习基础	能理解训练、验证、推理和指标
项目记录	每次实验有配置、结果和结论

FPGA 软硬件协同设计

这个方向基于 FPGA 和板级系统完成可交付工程，强调接口、时序、仿真、上板调试和系统集成。

典型课题：

• 芯片测试验证平台搭建。
• 高速数据收发与采集系统。
• SPI、I2C、LVDS、SerDes 等自定义或标准协议实现。
• FPGA 与上位机、嵌入式处理器协同。
• 板级调试、片上逻辑分析和自动化测试。

建议先掌握：

能力	最小目标
Verilog/SystemVerilog	能写组合逻辑、时序逻辑、FSM 和 testbench
仿真	能用 ModelSim/Questa 或工具内置仿真定位问题
约束和时序	知道时钟、复位、IO 约束和基本时序报告
板级调试	能安全接线、下载、抓取 ILA/SignalTap
脚本化	能用 Tcl/Python 自动化构建和测试

共同底座

不论方向如何，下面这些能力都需要尽快补齐：

• Linux 基础命令和 tmux。
• Git 分支、提交、冲突处理和 Review。
• Markdown 文档和实验记录。
• 提问、复盘和周报表达。
• 对设备、数据和账号权限的安全意识。