本项目将重点围绕 4-6 英寸碳化硅基氮化镓微波器件外延片存在的位错密度高、翘曲度大、 均匀性差和重复性差等影响工程化批量化生产的关键难题，深入研究揭示造成上述问题的关键物理 激励，开展深入的生长方法、生长工艺以及材料结构的改进研究，最终实现 4-6 英寸碳化硅基氮化 镓微波器件外延片的成套工程化技术研发，实现了批量化制备，满足商用 GaN 微波功率器件产品 制备的需要，为实现氮化镓外延片的完全产业化打通全部技术障碍。

本项目旨在研发、生产一种终端管理工作站，用于对批量移动终端的管理。主要特点:可对移动终端进行智能化集中管控，统一管理，实现无人值守;对移动终端设备数据进行自动更新、维护;支持移动终端硬件自主检测;支持设备故障报警与隔离;支持堆叠式扩展;支持对移动终端快速充电等。

(1)根据短波信道特点、信道干扰情况，智能地、自适应地在移动站与陆基站之间选择最佳通信频率。包括:初始频率的选择与指配、工作频率的选择、通信中频率的更新与指配等。 (2)适于移动站与陆基站之间的短波自动线路建立技术。包括:物理层突发波形的发送与接收技术，初始链路的建立技术，线路/信道快速探测技术，通信中频率的自动更新技术。 (3)研制成果包括“新型短波自动选频通信控制器”演示样机和本系统计算机软件的研制。

本项目的主要研究内容：主要实现了各种遥感影像，包括光学遥感影像（全色图像、可见光图像、 多光谱图像、高光谱图像）、雷达影像（SAR 图像、极化 SAR 图像、点云数据）、夜光数据、红 外影像等图像，提出创新性的人工智能方法，搭载在轨卫星等设备上实现高效的地物分类、图像锐 化、变化检测、目标检测与识别等任务的。

针对传统相机在高速条件下成像模糊、逆光条件下成像质量差、动目标捕获难等问题，颠覆 传统成像系统的积分型信息采集模式和光电转换方式，研究动态差分型光电转换模型，提出并攻克 了像素差分电路设计、仿生动态感光芯片、异步通信协议、仿生信号智能处理等关键技术，研制了 仿生大动态 - 超高速特征成像系统。该技术的突破，有效弥补了传统成像系统在高速、极端光照环 境下成像能力不足的问题，具有大动态范围、高速成像、低数据量等特点，可在极端光照条件下有 效捕捉快速运动目标并实时生成情报信息。该成像技术涉及的感光芯片及后端的智能处理软件均为 本课题组研制，具有高度的自主可控性。

团队设计的 ZL-MOVE 神经网络处理器采用了将传输触发体系结构 TTA 与复杂指令集体系 结构 CISC 相结合的新型的适于边缘计算的并行计算机体系结构，其指令的功能与机器代码格式 与 TTA 指令一致，保持了 TTA 指令所具备的指令与数据并行操作的特点，而其指令的执行又具有 CISC 结构多周期执行的特点，非常适用于数据传输与计算密集型的应用。在实际的应用中，ZLMOVE 体系结构的 NPU 既可以开发程序中指令的并行性，又可以开发数据的并行性，同时指令的 多周期执行方式完善了指令的功能和执行效率，并且可以极大地提高处理器的最高工作频率。