5月10日上午,由研究生院、研究生工作部主办,金沙官网承办,校研究生科学技术协会协办的“虹”学讲堂第558讲在北校区师生服务大厅二层第二报告厅举行。雅典大学P.Takis Mathiopoulos教授和维也纳工业大学通信学院的院长Markus Rupp教授分别作题为“(Optimal) Detection for (Fast) Fading Channels”和“Machine Learning in Wireless Cellular NetWorks:Where are you?”的报告,报告由金沙官网副院长王威教授主持,相关学院共140余名师生参加讲座。
P.Takis Mathiopoulos教授讲述了无线传播环境下的移动衰落信道的概念,再针对衰落信道进行分类,图文并茂的展示讲述了长期衰落、短期衰落等类型的公式及特点。他指出衰落效应将会导致误码率和数据包错误率的增加。为解决该问题,在技术方面,他提出使用DPS双先导系统;在理论方面,P.Takis Mathiopoulos教授列出最佳非相干接收机的推导,并用图片和公式依次展示了发射器和接收器的结构,指出了最佳接收器的定义、参数以及推导过程。紧接着,他展示了状态空间图,眼图、以及硬件实现和相关测试图等,显示数字信号的传输质量,再对实验通过曲线图对比分析进行性能评估。
Markus Rupp教授指出了当下从5G迈向6G通信技术的背景,引出借助6G蜂窝网络,结合人工智能/机器学习,可在3D场景里实现的厘米级高精度定位技术。在理论上,Markus Rupp教授图文并茂的展示了贝叶斯方法,以及具有选择函数的贝叶斯方法的概念和公式,并详细展示了参数不同取值下的实验结果。Markus Rupp教授通过维也纳3D城市模式图和光线追踪图展示了3D网络规划。3GPP城市宏(UMa)可以支持包括在室内、室外的各种路径损耗场景。Markus Rupp教授列举了3种方法,通过热力图和曲线图进行对比分析。Markus Rupp教授指出对蜂窝网络建模仍很困难,为了使得可以微分,能应用基于梯度的算法,使用了平滑的依赖关系,并选择了能使得海量数据映射效果较理想的函数。最后,Markus Rupp教授通过列举一个在火车里对人定位的应用场景,从技术、理论等方面进行了详细阐述。
在报告结束后,P.Takis Mathiopoulos教授和Markus Rupp教授耐心回答了在场师生提出的问题,使得在场师生对无线通信的前沿技术和应用前景有了清晰的了解。