5月10日上午，由研究生院、研究生工作部主辦，信息工程學院承辦，校研究生科學技術協會協辦的“虹”學講堂第558講在北校區師生服務大廳二層第二報告廳舉行。雅典大學P.Takis Mathiopoulos教授和維也納工業大學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，信息工程學院副院長王威教授主持報告會，相關學院共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絡機器學習兩個方面展開。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據包錯誤率。為改善這一問題，他提出了DPS雙先導系統技術解決方案，并在理論上推導了最佳非相干接收機。隨后，P.Takis Mathiopoulos教授通過圖表展示了發射器、接收器的結構以及數字信號的傳輸質量。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的通信技術進展，指出6G蜂窩網絡結合人工智能和機器學習將實現3D場景中的厘米級定位。隨后，他詳細講解了貝葉斯方法及其帶選擇函數的形式，并通過實驗展示了不同參數下的結果。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網絡規劃，并指出3GPP UMa模型支持室內外多種路徑損耗場景。為簡化蜂窩網絡建模，Markus Rupp教授及其團隊提出了基于梯度的算法和平滑依賴關系，并選擇了適合大數據映射的函數。最后，Markus Rupp教授通過火車內人員定位案例，展示了6G定位技術的實際應用。

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

（審稿：高天智  網絡編輯：和燕）