▸创新点1：混合温度传感器网络架构（系统创新）。该架构结合少量高精度传感器和大量微型相对温度传感器，分别捕获低频和高频热信息，显著降低传感器总面积的同时保持热图精度。
▸创新点2：热系统空间低通滤波效应利用（方法创新）。通过理论分析证明热信息主要集中于低频区域，从而合理化稀疏高精度传感器布局，减少70%传统传感器数量。
▸创新点3：基于引导上采样的热图合成算法（算法创新）。利用高精度传感器数据作为引导，通过自适应核函数将低分辨率相对传感器数据上采样至5倍分辨率，峰值误差<0.3°C。
▸创新点4：微型相对温度传感器设计（电路创新）。采用差分环形振荡器结构实现0.004mm²超小面积，功耗仅12μW，满足高密度部署需求。
Abstract
Spatial thermal distribution of a chip is an essential
information for dynamic thermal management. To get a rich
thermal map, the sensor area is re quired to be reduced radically.
However, squeezing the sensor size is about to face its physical lim-
itation. In this background, we propose an area-ef ficient thermal
sensing technique: hybrid temperature sensor network. The
proposed sensor architecture full y exploits the spatial low-pass
filtering effect of thermal systems, which implies that most