5月10日上午，由研究生院、研究生工作部主办，信息工程学院承办，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，信息工程学院副院长王威教授主持报告会，相关学院共150余名师生参加讲座。
P.Takis Mathiopoulos教授作报告
Markus Rupp教授作报告
本次讲座主要从无线传播衰落信道的检测和无线蜂窝网络机器学习两个方面展开。P.Takis Mathiopoulos教授首先讲解了无线传播下的移动衰落信道，分类说明了长期和短期衰落的特点，并指出它们会增加误码率和数据包错误率。为改善这一问题，他提出了DPS双先导系统技术解决方案，并在理论上推导了最佳非相干接收机。随后，P.Takis Mathiopoulos教授通过图表展示了发射器、接收器的结构以及数字信号的传输质量。最后，他用曲线图对实验性能进行了评估。Markus Rupp教授首先介绍了从5G到6G的通信技术进展，指出6G蜂窝网络结合人工智能和机器学习将实现3D场景中的厘米级定位。随后，他详细讲解了贝叶斯方法及其带选择函数的形式，并通过实验展示了不同参数下的结果。此外，Markus Rupp教授通过维也纳3D城市模型和光线追踪图展示了3D网络规划，并指出3GPP UMa模型支持室内外多种路径损耗场景。为简化蜂窝网络建模，Markus Rupp教授及其团队提出了基于梯度的算法和平滑依赖关系，并选择了适合大数据映射的函数。最后，Markus Rupp教授通过火车内人员定位案例，展示了6G定位技术的实际应用。
报告结束后，P.Takis Mathiopoulos教授和Markus Rupp教授耐心回答了同学们的问题，使同学们对无线通信的前沿技术和应用前景有了清晰的了解。
（审稿：高天智 网络编辑：和燕）
