5月10日上午，由研究生院、研究生工作部主辦，信息工程學(xué)院承辦，校研究生科學(xué)技術(shù)協(xié)會協(xié)辦的“虹”學(xué)講堂第558講在北校區(qū)師生服務(wù)大廳二層第二報告廳舉行。雅典大學(xué)P.Takis Mathiopoulos教授和維也納工業(yè)大學(xué)Markus Rupp教授分別作題為“(Optimal) Detection for (Fast) Fading Channels”和“Machine Learning in Wireless Cellular NetWorks:Where are you?”的報告，信息工程學(xué)院副院長王威教授主持報告會，相關(guān)學(xué)院共150余名師生參加講座。

P.Takis Mathiopoulos教授作報告

Markus Rupp教授作報告

本次講座主要從無線傳播衰落信道的檢測和無線蜂窩網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)兩個方面展開。P.Takis Mathiopoulos教授首先講解了無線傳播下的移動衰落信道，分類說明了長期和短期衰落的特點，并指出它們會增加誤碼率和數(shù)據(jù)包錯誤率。為改善這一問題，他提出了DPS雙先導(dǎo)系統(tǒng)技術(shù)解決方案，并在理論上推導(dǎo)了最佳非相干接收機。隨后，P.Takis Mathiopoulos教授通過圖表展示了發(fā)射器、接收器的結(jié)構(gòu)以及數(shù)字信號的傳輸質(zhì)量。最后，他用曲線圖對實驗性能進行了評估。Markus Rupp教授首先介紹了從5G到6G的通信技術(shù)進展，指出6G蜂窩網(wǎng)絡(luò)結(jié)合人工智能和機器學(xué)習(xí)將實現(xiàn)3D場景中的厘米級定位。隨后，他詳細(xì)講解了貝葉斯方法及其帶選擇函數(shù)的形式，并通過實驗展示了不同參數(shù)下的結(jié)果。此外，Markus Rupp教授通過維也納3D城市模型和光線追蹤圖展示了3D網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃，并指出3GPP UMa模型支持室內(nèi)外多種路徑損耗場景。為簡化蜂窩網(wǎng)絡(luò)建模，Markus Rupp教授及其團隊提出了基于梯度的算法和平滑依賴關(guān)系，并選擇了適合大數(shù)據(jù)映射的函數(shù)。最后，Markus Rupp教授通過火車內(nèi)人員定位案例，展示了6G定位技術(shù)的實際應(yīng)用。

報告結(jié)束后，P.Takis Mathiopoulos教授和Markus Rupp教授耐心回答了同學(xué)們的問題，使同學(xué)們對無線通信的前沿技術(shù)和應(yīng)用前景有了清晰的了解。

（審稿：高天智  網(wǎng)絡(luò)編輯：和燕）