2021年4月4日上午，应我院天地一体频谱认知智能实验室周福辉教授邀请，清华大学高飞飞副教授莅临实验室访问交流，并做题为“基于深度学习的物理层通信：迈向6G的尝试”的学术报告。校长助理、我院常务副院长吴启晖教授也一同参与交流和指导，课题组王威研究员、黄洋副教授、孙萌副教授、董培浩副研究员和戚楠博士等参与交流。

将人工智能融合到系统设计中已成为无线通信领域的一种新趋势，并且已被视为6G技术之一。在本次报告中，高飞飞副教授从三方面深入浅出地介绍了课题组近期研究进展，即传统方法能解决的问题如何用深度神经网络方法提升或逼近最佳性能，传统方法无法解决的问题如何用深度学习网络进行解决，以及如何针对无线通信中的一些经典问题实现可解释性深度学习应用和尝试。高飞飞副教授详细汇报了课题组在信道估计、信道预测、信道反馈、数据检测和波束成形等方面的研究成果，并介绍了一种由数据和模型共同驱动的前沿方法。此外，高飞飞副教授介绍了解释信道估计情况下的DNN，并得出一个强有力的结论，即DNN始终可以提供渐近最优的信道估计性能。最后，高飞飞副教授介绍了如何将深度强化学习用于无人机智能通信场景，包括无人机轨迹规划、空地协同通信等。

报告结束后，在座师生与高飞飞副教授展开了热烈和深入地讨论，双方都获得了很大的收获。此次学术交流将促进实验室认知学习及其应用于通信中进一步探索，双方都表示今后将加强交流与合作，争取在人工智能基础研究领域以及基础理论应用于电磁频谱管控、无人机蜂群等方面取得一些具有代表性的成果。

报告人简介：

    高飞飞，博士，清华大学自动化系副教授、博导，2002年毕业于西安交通大学，获得工程学士学位，2004年于加拿大麦克马斯特大学获得硕士学位，2007年，于新加坡国立大学获得博士学位。2008年担任新加坡A*STAR信息通信研究所的研究员，并于2009年至2010年在德国不来梅雅各布斯大学工程与科学学院担任助理教授。主要研究领域包括通信信号处理、阵列信号处理、凸优化和人工智能辅助通信。近年来，撰写/合作了150余篇IEEE期刊论文和150余篇IEEE会议论文，谷歌学术引用10000余次。其担任了IEEE Transactions on Wireless Communications, IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing (Lead Guest Editor), IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking, IEEE Signal Processing Letters, IEEE Communications Letters, IEEE Wireless Communications Letters, and China Communications的编辑。其还担任了2019 ICC、2018 IEEE VTC、2015 IEEE ICC、2014 IEEE Globecom和2014 IEEE VTC Fall的座谈会联席主席，以及50多个IEEE会议的技术委员会委员。