当天下午两点，701会议室被改造成了“算法作战室”。

    六个人，六张行军床，十二台电脑，白板上写满了数学公式。吴瀚站在白板前，像将军布阵。

    “我们只有七天，168小时，”他声音嘶哑但有力，“任务是设计四个算法，替代模拟电路。我分配一下。”

    他在白板上画了个四象限图：

    左上：温度补偿算法——李敏负责

    右上：通道失配校准——小杨负责

    左下：电源噪声抑制——我负责

    右下：时钟抖动滤波——赵刚负责

    “陈浩、刘博，”他看向另外两人，“你们负责算法硬件实现评估，每个算法设计出来后，你们要估算需要的逻辑门数、存储器大小、计算延迟。”

    “明白！”

    “好，现在开始计时，”吴瀚按下秒表，“第一小时，文献调研。所有人，把能找到的相关论文都找出来，特别是用数字算法解决模拟问题的。”

    六个人扑向电脑。会议室里瞬间只剩下键盘敲击声和鼠标点击声。

    李敏一边搜索一边念叨：“温度补偿……传统方法是温度传感器加查表……但查表精度不够……有没有用机器学习预测的？”

    她找到一篇2019年的论文，眼前一亮：“这篇！用神经网络预测晶体管的温度特性，补偿精度比查表高十倍！”

    “但神经网络需要大量计算，”陈浩凑过来看，“硬件实现要乘法器、激活函数，面积可能比模拟电路还大。”

    “可以简化，”李敏快速浏览论文，“用三层感知机，每层只有八个神经元。训练好后固化权重，硬件实现只需要几个乘加器和查找表。”

    “试试！”

    另一边，小杨遇到了麻烦。通道失配校准，传统方法是用已知的测试信号测量每个通道的延迟，然后数字补偿。但测试信号需要额外的模拟电路产生，而这正是他们要省掉的。

    “能不能不用测试信号？”他挠着头，“用实际业务信号做盲校准？”

    “盲校准……”吴瀚思考，“理论上可行，但需要信号满足一定的统计特性。基站信号是随机的，不一定满足。”

    “那我们就让信号满足，”小杨灵光一闪，“在业务信号里偷偷插入一些特殊的训练序列，接收端用这些序列做校准。用户感知不到，因为训练序列功率很低。”

    “聪明！”吴瀚拍桌，“这个思路好！但训练序列的设计是关键，既要隐蔽，又要有效。”

    “我学过通信原理，训练序列设计交给我！”

    第一天的24小时，六个人都没合眼。白板上从整洁的公式变成了鬼画符，地上堆满了草稿纸、零食包装袋、空咖啡杯。

    第二天早上六点，李敏完成了温度补偿算法的初步设计。

    她用三层神经网络，输入是温度传感器数据和历史温度变化趋势，输出是补偿电压。

    仿真显示，补偿精度达到01v，而模拟电路只能做到1v。

    “但硬件实现需要32个乘法器，”陈浩评估，“面积相当于2000个逻辑门。”

    “能不能减少？”吴瀚问。

    “可以，”李敏修改算法，“把32位浮点运算降到16位定点，乘法器减少到16个。精度损失大概20，但还在可接受范围。”

    “好，就用16位定点。”

    第三天，小杨的盲校准算法也出来了。他设计了一种特殊的训练序列——在正常信号的星座图上，某些特定位置插入微弱的导频点。接收端检测这些导频点的相位偏移，就能估算通道延迟。

    “但导频点可能被噪声淹没，”刘博提出质疑。

    “所以要用相干累加，”小杨解释，“累加足够多的符号后，信噪比会提升。仿真显示，累加1024个符号后，估计精度能达到001ns。”

    “1024个符号的延迟，业务能接受吗？”

    “可以，校准只需要在初始化时做一次，之后跟踪变化。初始化延迟几百毫秒，业务影响不大。”

    第四天，问题出现了。吴瀚负责的电源噪声抑制算法，遇到了理论瓶颈。

    电源噪声频率范围很宽，从几hz到几百hz。数字算法要抑制这么宽频带的噪声，需要极高的采样率和计算量。

    “我试了自适应滤波、小波变换、甚至深度学习，”吴瀚盯着屏幕，眼睛通红，“要么计算量太大，要么效果不好。模拟电路一个简单的lc滤波器就能解决的问题，数字算法居然这么难。”

    “因为模拟电路是并行处理，天生适合宽频带，”陈永仁不知什么时候进来了，他也在熬夜，给各个组做技术指导，“数字算法是串行处理，要覆盖宽频带就要高采样率，高采样率就意味着高计算量。”

    “那怎么办？这个算法不能放弃，电源噪声抑制是关键功能。”

    陈永仁在白板上画了个框图：“换个思路。不追求抑制所有频率的噪声，只抑制对电路性能影响最大的那些频率。比如，时钟频率的谐波、数据率的倍频。这些频率是已知的，可以用窄带滤波器专门抑制。”

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    “有道理！”吴瀚重新设计，“用一组并行的iir滤波器，每个滤波器针对一个特定频率。这样计算量大减，效果还更好。”

    第五天，赵刚的时钟抖动滤波算法也完成了。他用的是卡尔曼滤波，预测时钟抖动趋势，提前补偿。

    第六天，所有算法完成初步设计，开始硬件实现评估。

    问题又来了：四个算法加起来，需要的硬件资源超出了预算。

    “温度补偿：1600个逻辑门，1kb存储器。”

    “通道校准：2200个逻辑门，2kb存储器。”

    “电源抑制：1800个逻辑门，无存储器。”

    “时钟滤波：2500个逻辑门，2kb存储器。”

    “总计：8100个逻辑门，5kb存储器。”

    陈浩报出数字时，声音都在抖：“数字部分总预算只有个逻辑门和8kb存储器。这四个算法就占了81的逻辑门和62的存储器，其他功能怎么办？”

    吴瀚瘫在椅子上，七天来的第一次感到绝望。“我们优化到极限了，再优化就要牺牲性能。”

    “那就牺牲，”陈永仁突然说，“但不是每个算法都牺牲。分析一下，哪个算法效果最好，哪个可以简化。”

    六个人开始分析。最后得出结论：温度补偿和时钟滤波效果最显着，电源抑制次之，通道校准虽然巧妙，但实际场景中通道失配变化很慢，不需要那么复杂的算法。

    “简化通道校准，”吴瀚咬牙，“把盲校准改成定期校准，把1024符号累加减到256符号。这样逻辑门可以减少到1000个，存储器减到05kb。”

    “那校准精度会下降。”

    “下降就下降，总比没有强。”

    第七天晚上十一点，最终方案出炉：四个算法总计6800个逻辑门，35kb存储器。在预算范围内。

    吴瀚按下秒表：166小时42分钟。比七天还提前了1小时18分钟。

    他站起来，想宣布胜利，结果腿一软，直接坐地上了。其他人也差不多，李敏趴在桌子上就睡着了，小杨靠着墙打呼噜，陈浩和刘博互相搀扶着才能站稳。

    陈永仁和林辰走进来，看到这场景，没说话，只是默默地把毯子盖在每个人身上。

    “他们做到了，”陈永仁轻声说。

    “嗯，做到了，”林辰看着白板上那些密密麻麻的公式，“用算法替代模拟，这条路走通了。这不仅是省了面积，是设计理念的革新。”

    “可惜外界不会知道，这七个日夜发生了什么。”

    “芯片行业就是这样，台上一分钟，台下十年功，”林辰拍拍他，“走吧，让他们睡。明天还有硬仗要打。”

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