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医疗保健MMWave
本技术文章探讨了医疗应用传感器技术的进步。人口增长和对远程医疗保健解决方案的需求不断增长，推动了创新的传感器技术解决方案的发展。mmwave传感器已成为一种有前途的技术，用于监测人类生命体征，例如呼吸率和心率检测，并准确检测老年人的跌倒。雷达传感器在医疗保健应用中的集成可以实现非侵入性和连续的监控，从而为人的幸福感提供了宝贵的见解。基于MMWave的传感器可以在用于医疗保健目的的数据收集和保留个人隐私之间取得平衡。本文讨论了基于MMWave的传感器，其在医疗保健中的应用以及增强个人护理的潜在好处。
MMWave MMICS中的设计创新
在现代微波炉和MMWave通信系统的设计过程中，设计人员必须表征设备（晶体管，电容器，电感器等）在从DC附近到远远超出设计的工作频率的广泛频率。设备表征的过程生成了电路模拟过程中使用的模块，并且模型的准确性决定了模拟的准确性，因此，首次转弯成功的机会。用于模型精度的重要元素是对电路运行频率远远超出电路频率的设备的表征，在许多情况下，表征远远超过110 GHz。超宽宽带VNA，例如具有70 kHz至220 GHz单扫描功能的VectorStar™ME7838G，提供了行业领先的测量值，并启用了准确模型和电路模拟的最佳设备特性。
用MMWave Radar数据
雷达是由于雷达在恶劣条件下的耐用性以及检测移动物体时的可靠性，因此经常集成到系统中的顶部传感器之一。为了减轻单个传感器系统的简短启动，Ti为有兴趣最大化机器人准确性和意识的用户提供了各种产品。Ti提供带有IMX219相机和IWR6843isk EVM MMWave雷达传感器的相机和雷达传感器模块。该模块实现了一种对象级融合方法，该方法应用了摄像头视觉处理链和雷达处理链，该方法着重于对象聚类和跟踪，使用户可以在三维环境中跟踪和检测对象。用户演示了机器人SDK中传感器融合的许多可能性和功能。
TLV900X低功耗，RRIO，1-MHz的成本敏感系统数据表（Rev. r）
通过开源或Ti许可的工具，库和框架来理解自己的目的，以自己的目的为自己的目的，将其用于自己的基于Ti的雷达产品。
毫米波 MMIC 的设计创新 - Qorvo
在现代微波和毫米波通信系统的设计过程中，设计人员必须对器件（晶体管、电容器、电感器等）进行特性分析频率范围很广，从接近直流到远远超出设计的工作频率。器件特性分析过程会生成电路仿真中使用的模型，模型的准确性决定了仿真的准确性，从而决定了首次成功的机会。模型准确性的一个重要因素是器件特性分析远远超出电路的工作频率，在许多情况下，需要对远远超出 110 GHz 的频率进行特性分析。超宽带 VNA，例如具有 70 kHz 至 220 GHz 单次扫描功能的 VectorStar™ ME7838G，可提供业界领先的测量，并实现最佳器件特性分析，从而实现精确的模型和电路仿真。
mmwave Radar Radome设计指南
雷达技术在过去的几十年中，从导弹控制，地面监视，空中交通管制等军事应用中发展为众多汽车和工业应用，例如自适应巡航控制，公园辅助，自主停车场，运动和在场，探测，水平感应，水平感应，人数等。为了使雷达传感器在这些应用中完美执行，至关重要的是要确保辐射或外壳设计以最大程度地减少对雷达传感器天线的电和环境干扰。本申请报告提供了Radome设计的介绍，并突出了设计MMWave Radome的关键护理，同时考虑了雷达传感器的性能。它描述了一个辐射设计注意事项的概念，以及辐射测试和资格。示例以支持设计模拟和测量结果给出了不同的辐射体结构的示例。
使用毫米波雷达进行微米精度距离测量
本文介绍了使用高采样率和微米级精度的现代毫米波雷达进行距离测量的进展。对于导航中的雷达距离测量，高精度测量距离和高采样率测量精确距离非常重要，这样才能直接估算物体的加速度和速度。我们提出了一种场景，其中自动驾驶汽车完全依靠雷达距离传感器的测量来在 GNSS 降级环境中进行定位。根据给定的场景，列出了对雷达传感器的要求，并开发和构建了符合给定要求的原型雷达传感器。在实验室中验证了原型传感器的特性。将雷达传感器装置集成到自动驾驶汽车上，并在自动驾驶地面车辆上进行基本定位和物体检测测试。
用于 HAPS 和 LEO 卫星的 E-Band 毫米波技术...
连同低地球轨道 (LEO) 卫星星座，在平流层运行的高空平台站 (HAPS) 系统（或高空伪卫星）有可能解决提供无处不在的连接这一挑战。尽管在推出高速移动网络以服务主要人口中心方面取得了巨大进展，但地面连接永远无法真正覆盖地球表面的每个部分。为了充分兑现 5G 的承诺并解决“数字鸿沟”，必须为地面移动网络不可行的人口稀少地区提供覆盖。这不仅对于改善个人通信尤为重要，而且因为许多物联网 (IoT) 传感器需要位于这些地区。本文概述了 HAPS 和卫星在形成“空中网络”中的作用，并描述了在设计地球与卫星或 HAPS 之间以及平台之间回程数据所需的高数据速率（10Gbps 以上）通信链路时的一些 RF 挑战。
太阳能应用中的机器学习弧检测的模拟前端参考设计（Rev. A）
•提高安全性：MMWave雷达可以通过检测障碍物并提醒骑手的潜在危害来帮助防止事故，与其他传感器相结合：可以与其他传感器集成到其他传感器，例如相机，例如相机（例如，通过更全面地为周围的环境）提供更全面的环境•通过更加舒适的骑手体验：MMWave Radar的自动骑行和自动的骑行，并自动地骑行，并自动骑行，并自动骑行，•MMWave Radar的骑行，以自动的骑行，并为您提供舒适的骑行，并将其自动骑行，可靠性：在雨，雾，雪，灰尘和其他具有挑战性的环境条件下提供一致的性能•自适应功能：Texas Instruments提供广泛的MMWave雷达设备和可自定义的软件设计，以满足不同端设备的需求和不同的端设备的需求
移动边缘计算和工作中的MMWave通信
这项工作得到了佩鲁吉亚大学通过Fondo di Ricerca di Base 2022项目的部分支持。在某种程度上，Fondo di Ricerca di Base 2020项目“系统，算法和架构，用于未来电信和传感器网络中的信息传输和处理”；部分由部长Dell'istruzione，Dell'universitàEdella Ricerca（Miur）通过PRIN 2017项目“基于分布式机器学习和毫米波无线电访问（Liquid_edge）的液体边缘计算；”；以及欧盟在NextGenerationU的意大利国家回收和弹性计划（NRRP）的一部分，《未来电信》的合作伙伴关系，根据授予PE00000001的“重新启动”计划“重新启动”，“ Netwin”项目（CUP E83C22004640001）。