課題項(xiàng)目申報(bào)書(shū)進(jìn)度計(jì)劃一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱(chēng)：面向下一代通信技術(shù)的智能信號(hào)處理與資源優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)研究

申請(qǐng)人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：信息通信研究院

申報(bào)日期：2023年10月26日

項(xiàng)目類(lèi)別：應(yīng)用研究

二．項(xiàng)目摘要

本課題旨在面向未來(lái)6G及未來(lái)通信技術(shù)（B5G/6G）的發(fā)展需求，系統(tǒng)研究智能信號(hào)處理與資源優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)，以突破現(xiàn)有通信系統(tǒng)在高速率、低時(shí)延、廣連接場(chǎng)景下的性能瓶頸。項(xiàng)目核心內(nèi)容聚焦于基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)頻譜共享機(jī)制、自適應(yīng)資源分配算法以及物理層與網(wǎng)絡(luò)層協(xié)同優(yōu)化框架，旨在提升無(wú)線通信系統(tǒng)的頻譜效率與傳輸可靠性。研究方法將結(jié)合理論建模、仿真驗(yàn)證與實(shí)驗(yàn)測(cè)試，重點(diǎn)探索多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)在動(dòng)態(tài)資源調(diào)度中的應(yīng)用，并開(kāi)發(fā)面向大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的智能信號(hào)檢測(cè)與干擾抑制算法。預(yù)期成果包括一套完整的智能信號(hào)處理與資源優(yōu)化理論體系、一套適用于B5G/6G場(chǎng)景的算法原型系統(tǒng)，以及若干項(xiàng)具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的核心技術(shù)專(zhuān)利。本項(xiàng)目的實(shí)施將有效支撐我國(guó)下一代通信技術(shù)的自主創(chuàng)新，為構(gòu)建高效、靈活、安全的通信網(wǎng)絡(luò)提供關(guān)鍵技術(shù)支撐，并推動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的升級(jí)與發(fā)展。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，無(wú)線通信技術(shù)已經(jīng)從4G邁向5G，并朝著6G及更遠(yuǎn)未來(lái)的方向發(fā)展。5G技術(shù)的商用化部署為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域帶來(lái)了性的變革，然而，隨著用戶(hù)密度的急劇增加、數(shù)據(jù)傳輸需求的爆炸式增長(zhǎng)以及應(yīng)用場(chǎng)景的日益復(fù)雜化，現(xiàn)有5G技術(shù)面臨著諸多挑戰(zhàn)，如頻譜資源日益緊張、網(wǎng)絡(luò)能耗持續(xù)攀升、傳輸時(shí)延要求更加嚴(yán)苛、干擾管理難度加大等。這些問(wèn)題不僅制約了5G技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，也成為了未來(lái)6G及未來(lái)通信技術(shù)（B5G/6G）研發(fā)的瓶頸。

當(dāng)前，無(wú)線通信領(lǐng)域的研究主要集中在以下幾個(gè)方面：一是基于大規(guī)模天線陣列（MassiveMIMO）和波束賦形（Beamforming）技術(shù)提升系統(tǒng)容量和覆蓋范圍；二是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)切片（NetworkSlicing）技術(shù)實(shí)現(xiàn)不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的差異化服務(wù)；三是采用軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN）和網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化（NFV）技術(shù)提高網(wǎng)絡(luò)的靈活性和可編程性。盡管這些技術(shù)在提升系統(tǒng)性能方面取得了顯著成效，但仍然無(wú)法完全滿(mǎn)足未來(lái)通信對(duì)超高速率、超低時(shí)延、超大連接等場(chǎng)景的需求。

具體而言，當(dāng)前無(wú)線通信領(lǐng)域存在以下幾個(gè)主要問(wèn)題：

1.頻譜資源瓶頸日益凸顯。隨著移動(dòng)通信用戶(hù)和數(shù)據(jù)流量的快速增長(zhǎng)，頻譜資源已成為制約無(wú)線通信發(fā)展的重要瓶頸。傳統(tǒng)頻譜分配機(jī)制難以適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的業(yè)務(wù)需求，導(dǎo)致頻譜利用率低下。同時(shí)，頻譜碎片化問(wèn)題嚴(yán)重，大量閑置頻譜未能得到有效利用，而高頻段頻譜（如毫米波）的傳播損耗大、覆蓋范圍小，給網(wǎng)絡(luò)部署帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)。

2.網(wǎng)絡(luò)能耗持續(xù)攀升。隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和數(shù)據(jù)傳輸速率的不斷提升，無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)的能耗問(wèn)題日益突出。據(jù)統(tǒng)計(jì)，全球移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的能耗占用了相當(dāng)大的比例，這不僅增加了運(yùn)營(yíng)成本，也對(duì)環(huán)境造成了較大壓力。降低網(wǎng)絡(luò)能耗已成為未來(lái)通信技術(shù)發(fā)展的重要方向之一。

3.傳輸時(shí)延要求更加嚴(yán)苛。隨著車(chē)聯(lián)網(wǎng)、遠(yuǎn)程醫(yī)療、工業(yè)自動(dòng)化等時(shí)延敏感型應(yīng)用的快速發(fā)展，對(duì)無(wú)線通信的傳輸時(shí)延提出了越來(lái)越高的要求?，F(xiàn)有5G技術(shù)雖然已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了低時(shí)延通信，但在極端場(chǎng)景下仍難以滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求。

4.干擾管理難度加大。隨著用戶(hù)密度和數(shù)據(jù)傳輸速率的不斷提升，無(wú)線通信系統(tǒng)中的干擾問(wèn)題日益嚴(yán)重。傳統(tǒng)的干擾抑制技術(shù)難以應(yīng)對(duì)動(dòng)態(tài)變化的干擾環(huán)境，導(dǎo)致系統(tǒng)性能下降。同時(shí)，多用戶(hù)、多設(shè)備、多場(chǎng)景下的干擾協(xié)調(diào)與管理也面臨著巨大挑戰(zhàn)。

因此，開(kāi)展面向下一代通信技術(shù)的智能信號(hào)處理與資源優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)研究具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本課題的研究將有助于解決上述問(wèn)題，推動(dòng)無(wú)線通信技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。

本項(xiàng)目研究的社會(huì)價(jià)值主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

1.提升社會(huì)信息化水平。通過(guò)本課題的研究，可以開(kāi)發(fā)出更加高效、靈活、安全的無(wú)線通信技術(shù)，為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，提升社會(huì)信息化水平，促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

2.促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)與發(fā)展。本課題的研究成果將推動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的升級(jí)與發(fā)展，創(chuàng)造新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。同時(shí)，本課題的研究也將培養(yǎng)一批高水平的科研人才，為我國(guó)科技創(chuàng)新提供人才支撐。

3.增強(qiáng)國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力。通過(guò)本課題的研究，可以提升我國(guó)在無(wú)線通信領(lǐng)域的自主創(chuàng)新能力和核心競(jìng)爭(zhēng)力，增強(qiáng)國(guó)家在信息技術(shù)領(lǐng)域的國(guó)際影響力。

本課題研究的經(jīng)濟(jì)價(jià)值主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

1.降低運(yùn)營(yíng)成本。通過(guò)本課題的研究，可以開(kāi)發(fā)出更加節(jié)能高效的無(wú)線通信技術(shù)，降低網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)成本，提高運(yùn)營(yíng)商的經(jīng)濟(jì)效益。

2.促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。本課題的研究成果將推動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會(huì)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

3.提升產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。本課題的研究將提升我國(guó)在無(wú)線通信領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，促進(jìn)我國(guó)從無(wú)線通信技術(shù)的跟隨者轉(zhuǎn)變?yōu)轭I(lǐng)導(dǎo)者。

本課題研究的學(xué)術(shù)價(jià)值主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

1.推動(dòng)理論創(chuàng)新。本課題的研究將推動(dòng)無(wú)線通信領(lǐng)域理論的發(fā)展，為未來(lái)通信技術(shù)的發(fā)展提供新的理論指導(dǎo)。

2.促進(jìn)學(xué)科交叉融合。本課題的研究將促進(jìn)無(wú)線通信、、計(jì)算機(jī)科學(xué)等學(xué)科的交叉融合，推動(dòng)新興學(xué)科的快速發(fā)展。

3.提升科研水平。本課題的研究將提升我國(guó)在無(wú)線通信領(lǐng)域的科研水平，培養(yǎng)一批高水平的科研人才，為我國(guó)科技創(chuàng)新提供人才支撐。

四.國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在無(wú)線通信與信號(hào)處理領(lǐng)域，智能信號(hào)處理與資源優(yōu)化技術(shù)是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)與前沿方向，旨在應(yīng)對(duì)日益增長(zhǎng)的通信需求對(duì)系統(tǒng)性能提出的更高挑戰(zhàn)。國(guó)內(nèi)外學(xué)者在該領(lǐng)域已開(kāi)展了廣泛的研究，取得了一系列重要成果，但也存在諸多尚未解決的問(wèn)題和研究空白。

從國(guó)際研究現(xiàn)狀來(lái)看，歐美國(guó)家在無(wú)線通信領(lǐng)域長(zhǎng)期處于領(lǐng)先地位，其在基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)化方面均具有顯著優(yōu)勢(shì)。近年來(lái)，以美國(guó)、歐洲、日本為代表的發(fā)達(dá)國(guó)家紛紛投入巨資研發(fā)下一代通信技術(shù)，并在智能信號(hào)處理與資源優(yōu)化方面取得了諸多突破。

在智能信號(hào)處理方面，國(guó)際研究主要集中在以下幾個(gè)方面：

1.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)。國(guó)際學(xué)者利用支持向量機(jī)（SVM）、卡爾曼濾波、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）等機(jī)器學(xué)習(xí)方法，對(duì)無(wú)線信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)、估計(jì)和預(yù)測(cè)，有效提升了信號(hào)處理的精度和效率。例如，美國(guó)斯坦福大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的信號(hào)檢測(cè)算法，該算法能夠有效抑制復(fù)雜干擾環(huán)境下的信號(hào)失真，顯著提高了信號(hào)檢測(cè)的可靠性。

2.基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的資源分配與調(diào)度。國(guó)際學(xué)者將強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用于無(wú)線資源的動(dòng)態(tài)分配與調(diào)度，實(shí)現(xiàn)了資源的智能化管理。例如，歐洲諾基亞貝爾實(shí)驗(yàn)室的研究人員開(kāi)發(fā)了一種基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的頻譜分配算法，該算法能夠根據(jù)實(shí)時(shí)信道狀態(tài)和用戶(hù)需求，動(dòng)態(tài)調(diào)整頻譜資源分配方案，顯著提高了頻譜利用率。

3.基于的干擾管理與協(xié)調(diào)。國(guó)際學(xué)者利用技術(shù)對(duì)無(wú)線干擾進(jìn)行智能管理，實(shí)現(xiàn)了干擾的動(dòng)態(tài)抑制和協(xié)調(diào)。例如，美國(guó)麻省理工學(xué)院的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的干擾協(xié)調(diào)算法，該算法能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)干擾環(huán)境，并動(dòng)態(tài)調(diào)整干擾協(xié)調(diào)策略，有效降低了系統(tǒng)干擾水平。

在資源優(yōu)化方面，國(guó)際研究主要集中在以下幾個(gè)方面：

1.動(dòng)態(tài)頻譜共享技術(shù)。國(guó)際學(xué)者研究了基于認(rèn)知無(wú)線電的動(dòng)態(tài)頻譜共享技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)授權(quán)頻譜的智能化利用。例如，美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校的研究人員提出了一種基于認(rèn)知無(wú)線電的頻譜接入算法，該算法能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)頻譜環(huán)境，并動(dòng)態(tài)調(diào)整頻譜接入策略，顯著提高了頻譜利用率。

2.自適應(yīng)資源分配算法。國(guó)際學(xué)者研究了基于信道狀態(tài)信息（CSI）的自適應(yīng)資源分配算法，實(shí)現(xiàn)了資源的按需分配。例如，歐洲愛(ài)立信公司的研究人員開(kāi)發(fā)了一種基于CSI的自適應(yīng)功率分配算法，該算法能夠根據(jù)實(shí)時(shí)信道狀態(tài)動(dòng)態(tài)調(diào)整發(fā)射功率，顯著提高了系統(tǒng)容量和覆蓋范圍。

3.物理層與網(wǎng)絡(luò)層協(xié)同優(yōu)化。國(guó)際學(xué)者研究了物理層與網(wǎng)絡(luò)層協(xié)同優(yōu)化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)資源的整體優(yōu)化。例如，美國(guó)高通公司的研究人員提出了一種基于物理層與網(wǎng)絡(luò)層協(xié)同的資源分配方案，該方案能夠綜合考慮物理層和網(wǎng)絡(luò)層的資源約束，實(shí)現(xiàn)了資源的全局優(yōu)化。

盡管?chē)?guó)際研究在智能信號(hào)處理與資源優(yōu)化方面取得了諸多成果，但仍存在一些尚未解決的問(wèn)題和研究空白：

1.深度學(xué)習(xí)模型的泛化能力不足。現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)模型大多針對(duì)特定場(chǎng)景進(jìn)行訓(xùn)練，泛化能力不足，難以適應(yīng)復(fù)雜多變的實(shí)際應(yīng)用環(huán)境。

2.多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的探索效率低下。在多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)場(chǎng)景下，智能體之間的交互復(fù)雜，探索效率低下，難以在短時(shí)間內(nèi)找到最優(yōu)策略。

3.干擾管理的實(shí)時(shí)性與魯棒性有待提升。現(xiàn)有的干擾管理技術(shù)難以應(yīng)對(duì)快速變化的干擾環(huán)境，實(shí)時(shí)性和魯棒性有待進(jìn)一步提升。

4.頻譜共享的公平性與安全性問(wèn)題亟待解決。在動(dòng)態(tài)頻譜共享場(chǎng)景下，如何保證不同用戶(hù)之間的公平性和安全性是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。

從國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀來(lái)看，我國(guó)在無(wú)線通信領(lǐng)域的研究起步相對(duì)較晚，但近年來(lái)發(fā)展迅速，已在智能信號(hào)處理與資源優(yōu)化方面取得了一系列重要成果。國(guó)內(nèi)高校和科研機(jī)構(gòu)紛紛投入力量，開(kāi)展相關(guān)研究，并在一些關(guān)鍵技術(shù)上取得了突破。

在智能信號(hào)處理方面，國(guó)內(nèi)研究主要集中在以下幾個(gè)方面：

1.基于深度學(xué)習(xí)的信號(hào)處理。國(guó)內(nèi)學(xué)者利用深度學(xué)習(xí)方法對(duì)無(wú)線信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)、估計(jì)和預(yù)測(cè)，取得了顯著成效。例如，中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的信號(hào)檢測(cè)算法，該算法能夠有效抑制復(fù)雜干擾環(huán)境下的信號(hào)失真，顯著提高了信號(hào)檢測(cè)的可靠性。

2.基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的資源分配。國(guó)內(nèi)學(xué)者將強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用于無(wú)線資源的動(dòng)態(tài)分配，實(shí)現(xiàn)了資源的智能化管理。例如，華為技術(shù)有限公司的研究人員開(kāi)發(fā)了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的功率分配算法，該算法能夠根據(jù)實(shí)時(shí)信道狀態(tài)動(dòng)態(tài)調(diào)整發(fā)射功率，顯著提高了系統(tǒng)容量。

3.基于的干擾協(xié)調(diào)。國(guó)內(nèi)學(xué)者利用技術(shù)對(duì)無(wú)線干擾進(jìn)行智能管理，實(shí)現(xiàn)了干擾的動(dòng)態(tài)抑制和協(xié)調(diào)。例如，中興通訊股份有限公司的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種基于的干擾協(xié)調(diào)算法，該算法能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)干擾環(huán)境，并動(dòng)態(tài)調(diào)整干擾協(xié)調(diào)策略，有效降低了系統(tǒng)干擾水平。

在資源優(yōu)化方面，國(guó)內(nèi)研究主要集中在以下幾個(gè)方面：

1.動(dòng)態(tài)頻譜共享技術(shù)。國(guó)內(nèi)學(xué)者研究了基于認(rèn)知無(wú)線電的動(dòng)態(tài)頻譜共享技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)授權(quán)頻譜的智能化利用。例如，清華大學(xué)的研究人員提出了一種基于認(rèn)知無(wú)線電的頻譜接入算法，該算法能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)頻譜環(huán)境，并動(dòng)態(tài)調(diào)整頻譜接入策略，顯著提高了頻譜利用率。

2.自適應(yīng)資源分配算法。國(guó)內(nèi)學(xué)者研究了基于信道狀態(tài)信息（CSI）的自適應(yīng)資源分配算法，實(shí)現(xiàn)了資源的按需分配。例如，中國(guó)信息通信研究院的研究人員開(kāi)發(fā)了一種基于CSI的自適應(yīng)資源分配算法，該算法能夠根據(jù)實(shí)時(shí)信道狀態(tài)動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配方案，顯著提高了系統(tǒng)性能。

3.物理層與網(wǎng)絡(luò)層協(xié)同優(yōu)化。國(guó)內(nèi)學(xué)者研究了物理層與網(wǎng)絡(luò)層協(xié)同優(yōu)化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)資源的整體優(yōu)化。例如，上海交通大學(xué)的研究人員提出了一種基于物理層與網(wǎng)絡(luò)層協(xié)同的資源分配方案，該方案能夠綜合考慮物理層和網(wǎng)絡(luò)層的資源約束，實(shí)現(xiàn)了資源的全局優(yōu)化。

盡管?chē)?guó)內(nèi)研究在智能信號(hào)處理與資源優(yōu)化方面取得了諸多成果，但也存在一些尚未解決的問(wèn)題和研究空白：

1.基礎(chǔ)理論研究相對(duì)薄弱。與國(guó)外相比，國(guó)內(nèi)在智能信號(hào)處理與資源優(yōu)化方面的基礎(chǔ)理論研究相對(duì)薄弱，缺乏原創(chuàng)性的理論成果。

2.關(guān)鍵技術(shù)突破不足。在智能信號(hào)處理與資源優(yōu)化方面，國(guó)內(nèi)在一些關(guān)鍵技術(shù)上仍存在突破不足的問(wèn)題，難以滿(mǎn)足實(shí)際應(yīng)用需求。

3.產(chǎn)業(yè)應(yīng)用水平有待提升。國(guó)內(nèi)在智能信號(hào)處理與資源優(yōu)化方面的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用水平有待提升，難以形成規(guī)?；漠a(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)。

4.人才培養(yǎng)體系尚不完善。國(guó)內(nèi)在智能信號(hào)處理與資源優(yōu)化方面的人才培養(yǎng)體系尚不完善，難以滿(mǎn)足產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求。

綜上所述，國(guó)內(nèi)外在智能信號(hào)處理與資源優(yōu)化方面已開(kāi)展了廣泛的研究，取得了一系列重要成果，但也存在一些尚未解決的問(wèn)題和研究空白。本課題將針對(duì)這些問(wèn)題和空白，開(kāi)展深入研究，推動(dòng)智能信號(hào)處理與資源優(yōu)化技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，為我國(guó)下一代通信技術(shù)的發(fā)展提供有力支撐。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

本課題以面向下一代通信技術(shù)的智能信號(hào)處理與資源優(yōu)化為研究對(duì)象，旨在攻克制約未來(lái)移動(dòng)通信系統(tǒng)性能提升的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，提升系統(tǒng)的頻譜效率、傳輸可靠性、資源利用率和網(wǎng)絡(luò)智能化水平。基于此，項(xiàng)目設(shè)定了以下研究目標(biāo)，并圍繞這些目標(biāo)展開(kāi)了詳細(xì)的研究?jī)?nèi)容。

1.研究目標(biāo)

1.1目標(biāo)一：構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)頻譜共享機(jī)制，顯著提升頻譜利用率。

本目標(biāo)旨在研究如何利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)授權(quán)頻譜的智能化、動(dòng)態(tài)化共享，解決頻譜資源稀缺與用戶(hù)需求增長(zhǎng)之間的矛盾。具體而言，目標(biāo)是開(kāi)發(fā)一種能夠?qū)崟r(shí)感知頻譜環(huán)境、智能決策頻譜接入策略的算法，并在復(fù)雜干擾和多用戶(hù)并發(fā)場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)頻譜的高效共享，預(yù)期將頻譜利用率提升20%以上。

1.2目標(biāo)二：研發(fā)自適應(yīng)資源分配算法，優(yōu)化系統(tǒng)性能指標(biāo)。

本目標(biāo)旨在研究面向不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的自適應(yīng)資源分配算法，通過(guò)對(duì)無(wú)線資源（如頻譜、時(shí)間、功率等）進(jìn)行智能調(diào)度和分配，最大化系統(tǒng)容量、最小化傳輸時(shí)延或最大化用戶(hù)滿(mǎn)意度。具體而言，目標(biāo)是開(kāi)發(fā)一套能夠根據(jù)實(shí)時(shí)信道狀態(tài)、用戶(hù)需求和業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配方案的算法，并在多用戶(hù)MIMO、大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)等場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性能的優(yōu)化。

1.3目標(biāo)三：設(shè)計(jì)物理層與網(wǎng)絡(luò)層協(xié)同優(yōu)化框架，提升網(wǎng)絡(luò)整體效率。

本目標(biāo)旨在研究物理層與網(wǎng)絡(luò)層之間的協(xié)同優(yōu)化機(jī)制，打破傳統(tǒng)分層設(shè)計(jì)的局限性，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源的全局優(yōu)化。具體而言，目標(biāo)是設(shè)計(jì)一個(gè)能夠?qū)崿F(xiàn)物理層與網(wǎng)絡(luò)層信息交互和聯(lián)合調(diào)度的框架，通過(guò)協(xié)同優(yōu)化傳輸策略、資源分配和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞?，提升網(wǎng)絡(luò)的整體效率和靈活性。

1.4目標(biāo)四：研究基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)策略，降低系統(tǒng)干擾水平。

本目標(biāo)旨在研究如何利用多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)線干擾的智能化管理和協(xié)調(diào)，降低干擾對(duì)系統(tǒng)性能的影響。具體而言，目標(biāo)是開(kāi)發(fā)一種能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)干擾環(huán)境、動(dòng)態(tài)調(diào)整干擾協(xié)調(diào)策略的算法，并在多用戶(hù)、多設(shè)備場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)干擾的有效抑制和協(xié)調(diào)，預(yù)期將系統(tǒng)干擾水平降低30%以上。

1.5目標(biāo)五：開(kāi)發(fā)智能信號(hào)處理技術(shù)，提升信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)性能。

本目標(biāo)旨在研究基于深度學(xué)習(xí)的信號(hào)檢測(cè)、估計(jì)和預(yù)測(cè)技術(shù)，提升信號(hào)處理的精度和效率。具體而言，目標(biāo)是開(kāi)發(fā)一種能夠有效抑制復(fù)雜干擾環(huán)境下的信號(hào)失真、提高信號(hào)檢測(cè)可靠性的算法，并在低信噪比、高動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)高精度的信號(hào)估計(jì)和預(yù)測(cè)。

2.研究?jī)?nèi)容

2.1研究?jī)?nèi)容一：基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)頻譜共享機(jī)制研究。

2.1.1研究問(wèn)題：如何利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)授權(quán)頻譜的智能化、動(dòng)態(tài)化共享？

2.1.2假設(shè)：通過(guò)構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，能夠?qū)崟r(shí)感知頻譜環(huán)境，并智能決策頻譜接入策略，從而實(shí)現(xiàn)頻譜的高效共享。

2.1.3具體研究問(wèn)題：

（1）如何設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)模型以實(shí)時(shí)感知頻譜環(huán)境？包括頻譜占用情況、信道狀態(tài)信息、干擾分布等。

（2）如何設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)模型以智能決策頻譜接入策略？包括頻譜選擇、功率控制、時(shí)頻資源分配等。

（3）如何在復(fù)雜干擾和多用戶(hù)并發(fā)場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)頻譜的高效共享？包括干擾協(xié)調(diào)、資源預(yù)留、公平性保證等。

2.1.4研究方法：采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等方法，構(gòu)建頻譜感知和接入決策模型，并通過(guò)仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其性能。

2.1.5預(yù)期成果：開(kāi)發(fā)一套基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)頻譜共享算法，并在仿真和實(shí)驗(yàn)環(huán)境中驗(yàn)證其有效性，預(yù)期將頻譜利用率提升20%以上。

2.2研究?jī)?nèi)容二：自適應(yīng)資源分配算法研究。

2.2.1研究問(wèn)題：如何利用智能算法實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)線資源（如頻譜、時(shí)間、功率等）的自適應(yīng)資源分配，以?xún)?yōu)化系統(tǒng)性能指標(biāo)？

2.2.2假設(shè)：通過(guò)構(gòu)建自適應(yīng)資源分配算法，能夠根據(jù)實(shí)時(shí)信道狀態(tài)、用戶(hù)需求和業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配方案，從而優(yōu)化系統(tǒng)性能指標(biāo)。

2.2.3具體研究問(wèn)題：

（1）如何設(shè)計(jì)自適應(yīng)資源分配算法以適應(yīng)不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景？包括高帶寬、低時(shí)延、大連接等場(chǎng)景。

（2）如何設(shè)計(jì)自適應(yīng)資源分配算法以最大化系統(tǒng)容量、最小化傳輸時(shí)延或最大化用戶(hù)滿(mǎn)意度？包括資源分配模型、優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)、約束條件等。

（3）如何在多用戶(hù)MIMO、大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)等場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)資源分配的優(yōu)化？包括用戶(hù)分組、資源池設(shè)計(jì)、聯(lián)合優(yōu)化等。

2.2.4研究方法：采用凸優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法，構(gòu)建自適應(yīng)資源分配算法，并通過(guò)仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其性能。

2.2.5預(yù)期成果：開(kāi)發(fā)一套自適應(yīng)資源分配算法，并在仿真和實(shí)驗(yàn)環(huán)境中驗(yàn)證其有效性，預(yù)期將系統(tǒng)容量提升15%以上，或傳輸時(shí)延降低20%以上。

2.3研究?jī)?nèi)容三：物理層與網(wǎng)絡(luò)層協(xié)同優(yōu)化框架研究。

2.3.1研究問(wèn)題：如何設(shè)計(jì)物理層與網(wǎng)絡(luò)層協(xié)同優(yōu)化框架，以提升網(wǎng)絡(luò)整體效率？

2.3.2假設(shè)：通過(guò)物理層與網(wǎng)絡(luò)層的協(xié)同優(yōu)化，能夠打破傳統(tǒng)分層設(shè)計(jì)的局限性，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源的全局優(yōu)化，從而提升網(wǎng)絡(luò)的整體效率和靈活性。

2.3.3具體研究問(wèn)題：

（1）如何設(shè)計(jì)物理層與網(wǎng)絡(luò)層之間的信息交互機(jī)制？包括信道狀態(tài)信息、用戶(hù)需求信息、業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)信息等。

（2）如何設(shè)計(jì)物理層與網(wǎng)絡(luò)層的聯(lián)合調(diào)度算法？包括傳輸策略、資源分配、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞取?/p>

（3）如何在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下一體化實(shí)現(xiàn)物理層與網(wǎng)絡(luò)層的協(xié)同優(yōu)化？包括分布式優(yōu)化、集中式優(yōu)化、混合式優(yōu)化等。

2.3.4研究方法：采用博弈論、分布式優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，構(gòu)建物理層與網(wǎng)絡(luò)層協(xié)同優(yōu)化框架，并通過(guò)仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其性能。

2.3.5預(yù)期成果：開(kāi)發(fā)一套物理層與網(wǎng)絡(luò)層協(xié)同優(yōu)化框架，并在仿真和實(shí)驗(yàn)環(huán)境中驗(yàn)證其有效性，預(yù)期將網(wǎng)絡(luò)整體效率提升10%以上。

2.4研究?jī)?nèi)容四：基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)策略研究。

2.4.1研究問(wèn)題：如何利用多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)線干擾的智能化管理和協(xié)調(diào)？

2.4.2假設(shè)：通過(guò)構(gòu)建多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)干擾環(huán)境，并動(dòng)態(tài)調(diào)整干擾協(xié)調(diào)策略，從而實(shí)現(xiàn)干擾的有效抑制和協(xié)調(diào)。

2.4.3具體研究問(wèn)題：

（1）如何設(shè)計(jì)多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)干擾環(huán)境？包括干擾源定位、干擾強(qiáng)度估計(jì)、干擾傳播模型等。

（2）如何設(shè)計(jì)多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型以動(dòng)態(tài)調(diào)整干擾協(xié)調(diào)策略？包括干擾抑制、干擾協(xié)調(diào)、干擾避免等。

（3）如何在多用戶(hù)、多設(shè)備場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)干擾的有效抑制和協(xié)調(diào)？包括干擾協(xié)作、資源預(yù)留、公平性保證等。

2.4.4研究方法：采用多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、博弈論等方法，構(gòu)建干擾管理與協(xié)調(diào)策略，并通過(guò)仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其性能。

2.4.5預(yù)期成果：開(kāi)發(fā)一套基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)策略，并在仿真和實(shí)驗(yàn)環(huán)境中驗(yàn)證其有效性，預(yù)期將系統(tǒng)干擾水平降低30%以上。

2.5研究?jī)?nèi)容五：智能信號(hào)處理技術(shù)研究。

2.5.1研究問(wèn)題：如何利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)提升信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)性能？

2.5.2假設(shè)：通過(guò)構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，能夠有效抑制復(fù)雜干擾環(huán)境下的信號(hào)失真，提高信號(hào)檢測(cè)可靠性，并在低信噪比、高動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)高精度的信號(hào)估計(jì)和預(yù)測(cè)。

2.5.3具體研究問(wèn)題：

（1）如何設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)模型以有效抑制復(fù)雜干擾環(huán)境下的信號(hào)失真？包括干擾識(shí)別、干擾抑制、信號(hào)分離等。

（2）如何設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)模型以提高信號(hào)檢測(cè)可靠性？包括信號(hào)檢測(cè)模型、優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)、約束條件等。

（3）如何設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)模型以實(shí)現(xiàn)高精度的信號(hào)估計(jì)和預(yù)測(cè)？包括信號(hào)估計(jì)模型、信號(hào)預(yù)測(cè)模型、模型優(yōu)化等。

2.5.4研究方法：采用深度學(xué)習(xí)、信號(hào)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，構(gòu)建智能信號(hào)處理算法，并通過(guò)仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其性能。

2.5.5預(yù)期成果：開(kāi)發(fā)一套智能信號(hào)處理技術(shù)，并在仿真和實(shí)驗(yàn)環(huán)境中驗(yàn)證其有效性，預(yù)期將信號(hào)檢測(cè)可靠性提升40%以上，或信號(hào)估計(jì)精度提升30%以上。

通過(guò)以上研究目標(biāo)的設(shè)定和詳細(xì)研究?jī)?nèi)容的規(guī)劃，本課題將系統(tǒng)地研究智能信號(hào)處理與資源優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)，為我國(guó)下一代通信技術(shù)的發(fā)展提供有力支撐。

六.研究方法與技術(shù)路線

本課題將采用理論分析、仿真驗(yàn)證和實(shí)驗(yàn)測(cè)試相結(jié)合的研究方法，系統(tǒng)研究智能信號(hào)處理與資源優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)。具體研究方法、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集與分析方法以及技術(shù)路線如下：

1.研究方法

1.1理論分析方法

本課題將采用數(shù)學(xué)建模、優(yōu)化理論、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)等方法，對(duì)智能信號(hào)處理與資源優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行理論分析和建模。通過(guò)對(duì)問(wèn)題的數(shù)學(xué)描述和理論推導(dǎo)，明確問(wèn)題本質(zhì)，為后續(xù)算法設(shè)計(jì)和性能分析提供理論基礎(chǔ)。例如，在動(dòng)態(tài)頻譜共享機(jī)制研究中，將利用博弈論模型分析不同用戶(hù)之間的頻譜競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系；在資源分配算法研究中，將利用凸優(yōu)化理論設(shè)計(jì)資源分配模型；在干擾管理與協(xié)調(diào)策略研究中，將利用信息論和博弈論模型分析干擾傳播和協(xié)調(diào)機(jī)制。

1.2仿真驗(yàn)證方法

本課題將采用MATLAB、NS-3等仿真平臺(tái)，構(gòu)建仿真環(huán)境，對(duì)所提出的智能信號(hào)處理與資源優(yōu)化算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，可以評(píng)估算法在不同場(chǎng)景下的性能，如頻譜利用率、系統(tǒng)容量、傳輸時(shí)延、干擾水平等。仿真實(shí)驗(yàn)將考慮不同的用戶(hù)數(shù)量、信道狀態(tài)、業(yè)務(wù)類(lèi)型、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞纫蛩?，以全面評(píng)估算法的魯棒性和泛化能力。例如，在動(dòng)態(tài)頻譜共享機(jī)制研究中，將仿真不同用戶(hù)數(shù)量、不同頻譜占用情況下的頻譜接入性能；在資源分配算法研究中，將仿真不同業(yè)務(wù)類(lèi)型、不同信道狀態(tài)下的資源分配性能；在干擾管理與協(xié)調(diào)策略研究中，將仿真不同干擾強(qiáng)度、不同用戶(hù)數(shù)量下的干擾抑制性能。

1.3實(shí)驗(yàn)測(cè)試方法

本課題將搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，對(duì)所提出的智能信號(hào)處理與資源優(yōu)化算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)可以采用軟件無(wú)線電（SDR）平臺(tái)，如USRP、Ettus等，結(jié)合自定義的軟件協(xié)議棧，模擬真實(shí)的無(wú)線通信環(huán)境。通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試，可以驗(yàn)證算法在實(shí)際硬件平臺(tái)上的可行性和性能。例如，在動(dòng)態(tài)頻譜共享機(jī)制研究中，將測(cè)試不同頻譜接入策略下的頻譜利用率；在資源分配算法研究中，將測(cè)試不同資源分配方案下的系統(tǒng)容量和傳輸時(shí)延；在干擾管理與協(xié)調(diào)策略研究中，將測(cè)試不同干擾抑制策略下的干擾水平。

1.4數(shù)據(jù)收集與分析方法

本課題將收集仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)測(cè)試的數(shù)據(jù)，并采用統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析，可以評(píng)估算法的性能，發(fā)現(xiàn)算法的優(yōu)缺點(diǎn)，并為算法的改進(jìn)提供依據(jù)。例如，在動(dòng)態(tài)頻譜共享機(jī)制研究中，將收集不同頻譜接入策略下的頻譜利用率、用戶(hù)吞吐量等數(shù)據(jù)，并采用統(tǒng)計(jì)分析方法評(píng)估算法的性能；在資源分配算法研究中，將收集不同資源分配方案下的系統(tǒng)容量、傳輸時(shí)延、用戶(hù)滿(mǎn)意度等數(shù)據(jù)，并采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法分析算法的性能；在干擾管理與協(xié)調(diào)策略研究中，將收集不同干擾抑制策略下的干擾水平、系統(tǒng)容量等數(shù)據(jù)，并采用統(tǒng)計(jì)分析方法評(píng)估算法的性能。

2.技術(shù)路線

2.1研究流程

本課題的研究流程將遵循以下步驟：

（1）需求分析與問(wèn)題定義：分析下一代通信技術(shù)的需求，明確智能信號(hào)處理與資源優(yōu)化問(wèn)題的研究目標(biāo)和具體問(wèn)題。

（2）理論建模與分析：采用數(shù)學(xué)建模、優(yōu)化理論等方法，對(duì)智能信號(hào)處理與資源優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行理論分析和建模。

（3）算法設(shè)計(jì)：基于理論模型，設(shè)計(jì)智能信號(hào)處理與資源優(yōu)化算法，如基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)頻譜共享機(jī)制、自適應(yīng)資源分配算法、物理層與網(wǎng)絡(luò)層協(xié)同優(yōu)化框架、基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)策略、智能信號(hào)處理技術(shù)等。

（4）仿真驗(yàn)證：利用MATLAB、NS-3等仿真平臺(tái)，構(gòu)建仿真環(huán)境，對(duì)所提出的算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證，評(píng)估算法的性能。

（5）實(shí)驗(yàn)測(cè)試：搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，對(duì)所提出的算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試，驗(yàn)證算法在實(shí)際硬件平臺(tái)上的可行性和性能。

（6）數(shù)據(jù)分析與改進(jìn)：收集仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)測(cè)試的數(shù)據(jù)，并采用統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，評(píng)估算法的性能，發(fā)現(xiàn)算法的優(yōu)缺點(diǎn)，并為算法的改進(jìn)提供依據(jù)。

（7）成果總結(jié)與推廣：總結(jié)研究成果，撰寫(xiě)論文、申請(qǐng)專(zhuān)利，并將研究成果推廣應(yīng)用。

2.2關(guān)鍵步驟

2.2.1動(dòng)態(tài)頻譜共享機(jī)制研究

（1）頻譜感知模型設(shè)計(jì)：利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，設(shè)計(jì)頻譜感知模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)頻譜環(huán)境的高效感知。

（2）頻譜接入決策模型設(shè)計(jì)：利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，設(shè)計(jì)頻譜接入決策模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)頻譜接入策略的智能決策。

（3）仿真與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：利用MATLAB、NS-3等仿真平臺(tái)，搭建仿真環(huán)境，對(duì)所提出的頻譜感知模型和頻譜接入決策模型進(jìn)行仿真驗(yàn)證；搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，對(duì)所提出的頻譜接入策略進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試。

2.2.2自適應(yīng)資源分配算法研究

（1）資源分配模型設(shè)計(jì)：利用凸優(yōu)化理論，設(shè)計(jì)資源分配模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)線資源的自適應(yīng)分配。

（2）優(yōu)化算法設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)資源分配優(yōu)化算法，如基于迭代優(yōu)化的算法、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法等。

（3）仿真與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：利用MATLAB、NS-3等仿真平臺(tái)，搭建仿真環(huán)境，對(duì)所提出的資源分配模型和優(yōu)化算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證；搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，對(duì)所提出的資源分配方案進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試。

2.2.3物理層與網(wǎng)絡(luò)層協(xié)同優(yōu)化框架研究

（1）信息交互機(jī)制設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)物理層與網(wǎng)絡(luò)層之間的信息交互機(jī)制，實(shí)現(xiàn)信息的實(shí)時(shí)傳遞。

（2）聯(lián)合調(diào)度算法設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)物理層與網(wǎng)絡(luò)層的聯(lián)合調(diào)度算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源的全局優(yōu)化。

（3）仿真與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：利用MATLAB、NS-3等仿真平臺(tái)，搭建仿真環(huán)境，對(duì)所提出的聯(lián)合調(diào)度算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證；搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，對(duì)所提出的協(xié)同優(yōu)化框架進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試。

2.2.4基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)策略研究

（1）干擾感知模型設(shè)計(jì)：利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，設(shè)計(jì)干擾感知模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)干擾環(huán)境的高效感知。

（2）干擾協(xié)調(diào)決策模型設(shè)計(jì)：利用多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，設(shè)計(jì)干擾協(xié)調(diào)決策模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)干擾協(xié)調(diào)策略的智能決策。

（3）仿真與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：利用MATLAB、NS-3等仿真平臺(tái)，搭建仿真環(huán)境，對(duì)所提出的干擾感知模型和干擾協(xié)調(diào)決策模型進(jìn)行仿真驗(yàn)證；搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，對(duì)所提出的干擾協(xié)調(diào)策略進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試。

2.2.5智能信號(hào)處理技術(shù)研究

（1）干擾抑制算法設(shè)計(jì)：利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，設(shè)計(jì)干擾抑制算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜干擾環(huán)境下的信號(hào)抑制。

（2）信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)算法設(shè)計(jì)：利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，設(shè)計(jì)信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的高精度檢測(cè)和估計(jì)。

（3）仿真與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：利用MATLAB、NS-3等仿真平臺(tái)，搭建仿真環(huán)境，對(duì)所提出的干擾抑制算法和信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證；搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，對(duì)所提出的智能信號(hào)處理技術(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試。

通過(guò)以上研究方法和技術(shù)路線，本課題將系統(tǒng)地研究智能信號(hào)處理與資源優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)，為我國(guó)下一代通信技術(shù)的發(fā)展提供有力支撐。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本課題針對(duì)下一代通信技術(shù)對(duì)智能信號(hào)處理與資源優(yōu)化的迫切需求，提出了一系列創(chuàng)新性研究?jī)?nèi)容，旨在突破現(xiàn)有技術(shù)瓶頸，推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的理論和方法進(jìn)步。項(xiàng)目的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

1.理論模型創(chuàng)新：構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)頻譜共享博弈模型，突破傳統(tǒng)頻譜分配理論的局限性。

1.1創(chuàng)新描述：本項(xiàng)目首次將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與頻譜共享博弈論相結(jié)合，構(gòu)建了一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)感知頻譜環(huán)境并智能決策頻譜接入策略的理論模型。該模型不僅考慮了頻譜資源的稀缺性和用戶(hù)需求的動(dòng)態(tài)性，還引入了用戶(hù)之間的競(jìng)爭(zhēng)與合作機(jī)制，能夠更準(zhǔn)確地刻畫(huà)實(shí)際頻譜共享場(chǎng)景。傳統(tǒng)頻譜分配理論往往基于靜態(tài)信道模型和固定用戶(hù)需求，難以適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的頻譜環(huán)境。而本項(xiàng)目提出的模型通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)能力，能夠根據(jù)實(shí)時(shí)變化的頻譜占用情況、信道狀態(tài)信息和用戶(hù)需求，動(dòng)態(tài)調(diào)整頻譜接入策略，從而實(shí)現(xiàn)頻譜資源的高效利用。此外，該模型還考慮了用戶(hù)之間的競(jìng)爭(zhēng)與合作機(jī)制，能夠更準(zhǔn)確地刻畫(huà)實(shí)際頻譜共享場(chǎng)景中的用戶(hù)行為，為頻譜共享理論的發(fā)展提供了新的思路。

1.2預(yù)期突破：預(yù)期在理論層面，提出一種新的頻譜共享博弈模型，該模型能夠更準(zhǔn)確地刻畫(huà)實(shí)際頻譜共享場(chǎng)景，并為頻譜共享算法的設(shè)計(jì)提供理論指導(dǎo)。預(yù)期在實(shí)踐層面，開(kāi)發(fā)一套基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)頻譜共享算法，該算法能夠在復(fù)雜干擾和多用戶(hù)并發(fā)場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)頻譜的高效共享，顯著提升頻譜利用率。

2.方法論創(chuàng)新：提出基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的分布式干擾管理與協(xié)調(diào)方法，實(shí)現(xiàn)干擾的智能化協(xié)同抑制。

2.1創(chuàng)新描述：本項(xiàng)目首次將多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于無(wú)線干擾管理與協(xié)調(diào)領(lǐng)域，提出了一種基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的分布式干擾管理與協(xié)調(diào)方法。該方法利用多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的分布式?jīng)Q策能力，實(shí)現(xiàn)了干擾的智能化協(xié)同抑制。在傳統(tǒng)干擾管理方法中，干擾管理通常由網(wǎng)絡(luò)側(cè)集中進(jìn)行，難以適應(yīng)大規(guī)模、動(dòng)態(tài)變化的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。而本項(xiàng)目提出的方法通過(guò)多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)，使得每個(gè)智能體（如基站或終端）能夠根據(jù)本地信息自主決策干擾抑制策略，從而實(shí)現(xiàn)干擾的分布式協(xié)同抑制。這種方法不僅能夠降低網(wǎng)絡(luò)側(cè)的負(fù)擔(dān)，還能夠提高干擾管理的實(shí)時(shí)性和魯棒性。此外，該方法還考慮了智能體之間的通信和協(xié)作，能夠進(jìn)一步提高干擾管理的效率。

2.2預(yù)期突破：預(yù)期在理論層面，提出一種新的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，該模型能夠有效地解決無(wú)線干擾管理與協(xié)調(diào)問(wèn)題，并為干擾管理算法的設(shè)計(jì)提供理論指導(dǎo)。預(yù)期在實(shí)踐層面，開(kāi)發(fā)一套基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)算法，該算法能夠在多用戶(hù)、多設(shè)備場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)干擾的有效抑制和協(xié)調(diào)，顯著降低系統(tǒng)干擾水平。

3.技術(shù)融合創(chuàng)新：實(shí)現(xiàn)物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化的智能資源分配框架，突破傳統(tǒng)分層設(shè)計(jì)的性能瓶頸。

3.1創(chuàng)新描述：本項(xiàng)目首次提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化的智能資源分配框架，突破了傳統(tǒng)分層設(shè)計(jì)的性能瓶頸。傳統(tǒng)無(wú)線通信系統(tǒng)采用分層設(shè)計(jì)，物理層和網(wǎng)絡(luò)層之間的信息交互受限，難以實(shí)現(xiàn)資源的全局優(yōu)化。而本項(xiàng)目提出的框架通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了物理層與網(wǎng)絡(luò)層之間的信息交互和聯(lián)合調(diào)度，能夠更有效地利用網(wǎng)絡(luò)資源。該框架利用深度學(xué)習(xí)模型，將物理層的信道狀態(tài)信息、噪聲水平等信息傳遞給網(wǎng)絡(luò)層，網(wǎng)絡(luò)層根據(jù)這些信息以及用戶(hù)需求和業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)，動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配策略，從而實(shí)現(xiàn)資源的全局優(yōu)化。這種方法不僅能夠提高系統(tǒng)的容量和可靠性，還能夠降低系統(tǒng)的能耗，提高網(wǎng)絡(luò)的效率。

3.2預(yù)期突破：預(yù)期在理論層面，提出一種新的物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化理論，該理論能夠更有效地利用網(wǎng)絡(luò)資源，并為資源分配算法的設(shè)計(jì)提供理論指導(dǎo)。預(yù)期在實(shí)踐層面，開(kāi)發(fā)一套基于深度學(xué)習(xí)的物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化資源分配算法，該算法能夠在多用戶(hù)、多業(yè)務(wù)場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)資源的全局優(yōu)化，顯著提升系統(tǒng)性能。

4.應(yīng)用場(chǎng)景創(chuàng)新：面向超大規(guī)模MIMO和毫米波通信的智能信號(hào)處理技術(shù)，滿(mǎn)足未來(lái)通信的極端場(chǎng)景需求。

4.1創(chuàng)新描述：本項(xiàng)目首次將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于超大規(guī)模MIMO和毫米波通信場(chǎng)景下的智能信號(hào)處理，提出了一系列創(chuàng)新性的信號(hào)檢測(cè)、估計(jì)和預(yù)測(cè)算法。超大規(guī)模MIMO和毫米波通信是未來(lái)通信的重要技術(shù)方向，但同時(shí)也面臨著信號(hào)處理難度大、干擾嚴(yán)重等挑戰(zhàn)。本項(xiàng)目利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，設(shè)計(jì)了一種能夠有效抑制復(fù)雜干擾環(huán)境下的信號(hào)失真的信號(hào)處理算法，并設(shè)計(jì)了一種能夠?qū)崿F(xiàn)高精度信號(hào)估計(jì)和預(yù)測(cè)的算法。這些算法不僅能夠提高信號(hào)處理的性能，還能夠降低系統(tǒng)的復(fù)雜度，提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。此外，本項(xiàng)目還考慮了超大規(guī)模MIMO和毫米波通信的特殊場(chǎng)景需求，設(shè)計(jì)了針對(duì)性的信號(hào)處理算法，以滿(mǎn)足未來(lái)通信的極端場(chǎng)景需求。

4.2預(yù)期突破：預(yù)期在理論層面，提出一種新的深度學(xué)習(xí)信號(hào)處理理論，該理論能夠有效地解決超大規(guī)模MIMO和毫米波通信場(chǎng)景下的信號(hào)處理問(wèn)題，并為信號(hào)處理算法的設(shè)計(jì)提供理論指導(dǎo)。預(yù)期在實(shí)踐層面，開(kāi)發(fā)一套基于深度學(xué)習(xí)的智能信號(hào)處理技術(shù)，該技術(shù)能夠在超大規(guī)模MIMO和毫米波通信場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)高性能的信號(hào)檢測(cè)、估計(jì)和預(yù)測(cè)，顯著提升系統(tǒng)性能。

綜上所述，本課題的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在理論模型、方法論、技術(shù)融合和應(yīng)用場(chǎng)景四個(gè)方面，預(yù)期通過(guò)這些創(chuàng)新，能夠推動(dòng)智能信號(hào)處理與資源優(yōu)化技術(shù)的發(fā)展，為我國(guó)下一代通信技術(shù)的研發(fā)提供有力支撐。這些創(chuàng)新不僅具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值，也具有廣闊的應(yīng)用前景，能夠?yàn)槲覈?guó)通信產(chǎn)業(yè)的升級(jí)和發(fā)展做出重要貢獻(xiàn)。

八．預(yù)期成果

本課題旨在攻克下一代通信技術(shù)中智能信號(hào)處理與資源優(yōu)化的關(guān)鍵難題，預(yù)期在理論研究、技術(shù)創(chuàng)新、人才培養(yǎng)和產(chǎn)業(yè)服務(wù)等方面取得一系列具有重要價(jià)值的成果。

1.理論貢獻(xiàn)

1.1建立基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)頻譜共享理論體系。

本項(xiàng)目預(yù)期建立一套完整的基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)頻譜共享理論體系，包括頻譜感知模型、頻譜接入決策模型和頻譜共享性能分析框架。該理論體系將能夠精確描述動(dòng)態(tài)頻譜共享過(guò)程中的關(guān)鍵問(wèn)題，如頻譜感知的準(zhǔn)確性、頻譜接入的效率、用戶(hù)間的公平性等，并提供相應(yīng)的數(shù)學(xué)表達(dá)和優(yōu)化方法。預(yù)期在理論上，將提出一種新的頻譜共享博弈模型，該模型能夠更準(zhǔn)確地刻畫(huà)實(shí)際頻譜共享場(chǎng)景，并為頻譜共享算法的設(shè)計(jì)提供理論指導(dǎo)。預(yù)期發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文3-5篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利2-3項(xiàng)，為頻譜共享理論的發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。

1.2提出基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)理論。

本項(xiàng)目預(yù)期提出一套基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)理論，包括干擾感知模型、干擾協(xié)調(diào)策略和干擾管理性能評(píng)估方法。該理論體系將能夠描述多智能體在干擾環(huán)境中的協(xié)同行為，以及如何通過(guò)智能決策實(shí)現(xiàn)干擾的有效抑制和協(xié)調(diào)。預(yù)期在理論上，將提出一種新的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，該模型能夠有效地解決無(wú)線干擾管理與協(xié)調(diào)問(wèn)題，并為干擾管理算法的設(shè)計(jì)提供理論指導(dǎo)。預(yù)期發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文3-5篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利2-3項(xiàng)，為干擾管理理論的發(fā)展提供新的思路和方法。

1.3構(gòu)建物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化的智能資源分配理論框架。

本項(xiàng)目預(yù)期構(gòu)建一套物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化的智能資源分配理論框架，包括信息交互機(jī)制、聯(lián)合調(diào)度模型和資源分配性能評(píng)估方法。該理論框架將能夠描述物理層和網(wǎng)絡(luò)層如何協(xié)同工作，以實(shí)現(xiàn)資源的全局優(yōu)化。預(yù)期在理論上，將提出一種新的物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化理論，該理論能夠更有效地利用網(wǎng)絡(luò)資源，并為資源分配算法的設(shè)計(jì)提供理論指導(dǎo)。預(yù)期發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文3-5篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利2-3項(xiàng)，為資源分配理論的發(fā)展提供新的方向。

1.4發(fā)展面向超大規(guī)模MIMO和毫米波通信的智能信號(hào)處理理論。

本項(xiàng)目預(yù)期發(fā)展一套面向超大規(guī)模MIMO和毫米波通信的智能信號(hào)處理理論，包括信號(hào)檢測(cè)、估計(jì)和預(yù)測(cè)的理論模型和分析方法。該理論將能夠描述深度學(xué)習(xí)信號(hào)處理算法的原理和性能，并為算法的設(shè)計(jì)和優(yōu)化提供理論指導(dǎo)。預(yù)期在理論上，將提出一種新的深度學(xué)習(xí)信號(hào)處理理論，該理論能夠有效地解決超大規(guī)模MIMO和毫米波通信場(chǎng)景下的信號(hào)處理問(wèn)題，并為信號(hào)處理算法的設(shè)計(jì)提供理論指導(dǎo)。預(yù)期發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文3-5篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利2-3項(xiàng)，為智能信號(hào)處理理論的發(fā)展提供新的動(dòng)力。

2.技術(shù)創(chuàng)新

2.1開(kāi)發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)頻譜共享算法原型。

本項(xiàng)目預(yù)期開(kāi)發(fā)一套基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)頻譜共享算法原型，該原型能夠在真實(shí)場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)頻譜的高效共享。該原型將包括頻譜感知模塊、頻譜接入決策模塊和頻譜共享管理模塊，并能夠在不同場(chǎng)景下進(jìn)行靈活配置。預(yù)期開(kāi)發(fā)的算法原型能夠在復(fù)雜干擾和多用戶(hù)并發(fā)場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)頻譜的高效共享，顯著提升頻譜利用率。預(yù)期在技術(shù)上，將實(shí)現(xiàn)一套完整的動(dòng)態(tài)頻譜共享系統(tǒng)，并在仿真和實(shí)驗(yàn)環(huán)境中進(jìn)行驗(yàn)證，預(yù)期將頻譜利用率提升20%以上。

2.2開(kāi)發(fā)基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)算法原型。

本項(xiàng)目預(yù)期開(kāi)發(fā)一套基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)算法原型，該原型能夠在真實(shí)場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)干擾的有效抑制和協(xié)調(diào)。該原型將包括干擾感知模塊、干擾協(xié)調(diào)決策模塊和干擾管理執(zhí)行模塊，并能夠在不同場(chǎng)景下進(jìn)行靈活配置。預(yù)期開(kāi)發(fā)的算法原型能夠在多用戶(hù)、多設(shè)備場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)干擾的有效抑制和協(xié)調(diào)，顯著降低系統(tǒng)干擾水平。預(yù)期在技術(shù)上，將實(shí)現(xiàn)一套完整的干擾管理與協(xié)調(diào)系統(tǒng)，并在仿真和實(shí)驗(yàn)環(huán)境中進(jìn)行驗(yàn)證，預(yù)期將系統(tǒng)干擾水平降低30%以上。

2.3開(kāi)發(fā)物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化的智能資源分配算法原型。

本項(xiàng)目預(yù)期開(kāi)發(fā)一套物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化的智能資源分配算法原型，該原型能夠在真實(shí)場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)資源的全局優(yōu)化。該原型將包括物理層資源管理模塊、網(wǎng)絡(luò)層資源調(diào)度模塊和聯(lián)合優(yōu)化控制模塊，并能夠在不同場(chǎng)景下進(jìn)行靈活配置。預(yù)期開(kāi)發(fā)的算法原型能夠在多用戶(hù)、多業(yè)務(wù)場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)資源的全局優(yōu)化，顯著提升系統(tǒng)性能。預(yù)期在技術(shù)上，將實(shí)現(xiàn)一套完整的物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化資源分配系統(tǒng)，并在仿真和實(shí)驗(yàn)環(huán)境中進(jìn)行驗(yàn)證，預(yù)期將系統(tǒng)性能提升10%以上。

2.4開(kāi)發(fā)面向超大規(guī)模MIMO和毫米波通信的智能信號(hào)處理算法原型。

本項(xiàng)目預(yù)期開(kāi)發(fā)一套面向超大規(guī)模MIMO和毫米波通信的智能信號(hào)處理算法原型，該原型能夠在真實(shí)場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)高性能的信號(hào)檢測(cè)、估計(jì)和預(yù)測(cè)。該原型將包括信號(hào)檢測(cè)模塊、信號(hào)估計(jì)模塊和信號(hào)預(yù)測(cè)模塊，并能夠在不同場(chǎng)景下進(jìn)行靈活配置。預(yù)期開(kāi)發(fā)的算法原型能夠在超大規(guī)模MIMO和毫米波通信場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)高性能的信號(hào)檢測(cè)、估計(jì)和預(yù)測(cè)，顯著提升系統(tǒng)性能。預(yù)期在技術(shù)上，將實(shí)現(xiàn)一套完整的智能信號(hào)處理系統(tǒng)，并在仿真和實(shí)驗(yàn)環(huán)境中進(jìn)行驗(yàn)證，預(yù)期將信號(hào)檢測(cè)可靠性提升40%以上，或信號(hào)估計(jì)精度提升30%以上。

3.實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值

3.1提升頻譜利用效率，緩解頻譜資源壓力。

本項(xiàng)目預(yù)期開(kāi)發(fā)的基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)頻譜共享算法原型，能夠在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中部署，提升頻譜利用效率，緩解頻譜資源壓力。該原型可以應(yīng)用于5G/6G網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)等場(chǎng)景，為運(yùn)營(yíng)商提供一種新的頻譜管理工具，幫助運(yùn)營(yíng)商降低運(yùn)營(yíng)成本，提升用戶(hù)體驗(yàn)。預(yù)期該技術(shù)能夠廣泛應(yīng)用于實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中，為運(yùn)營(yíng)商帶來(lái)顯著的經(jīng)濟(jì)效益。

3.2降低系統(tǒng)干擾水平，提升網(wǎng)絡(luò)性能。

本項(xiàng)目預(yù)期開(kāi)發(fā)的基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)算法原型，能夠在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中部署，降低系統(tǒng)干擾水平，提升網(wǎng)絡(luò)性能。該原型可以應(yīng)用于5G/6G網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)等場(chǎng)景，為運(yùn)營(yíng)商提供一種新的干擾管理工具，幫助運(yùn)營(yíng)商提升網(wǎng)絡(luò)性能，改善用戶(hù)體驗(yàn)。預(yù)期該技術(shù)能夠廣泛應(yīng)用于實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中，為運(yùn)營(yíng)商帶來(lái)顯著的經(jīng)濟(jì)效益。

3.3優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源配置，提升用戶(hù)體驗(yàn)。

本項(xiàng)目預(yù)期開(kāi)發(fā)的物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化的智能資源分配算法原型，能夠在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中部署，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源配置，提升用戶(hù)體驗(yàn)。該原型可以應(yīng)用于5G/6G網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)等場(chǎng)景，為運(yùn)營(yíng)商提供一種新的資源管理工具，幫助運(yùn)營(yíng)商提升網(wǎng)絡(luò)性能，改善用戶(hù)體驗(yàn)。預(yù)期該技術(shù)能夠廣泛應(yīng)用于實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中，為運(yùn)營(yíng)商帶來(lái)顯著的經(jīng)濟(jì)效益。

3.4提升信號(hào)處理性能，推動(dòng)未來(lái)通信技術(shù)發(fā)展。

本項(xiàng)目預(yù)期開(kāi)發(fā)的面向超大規(guī)模MIMO和毫米波通信的智能信號(hào)處理算法原型，能夠在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中部署，提升信號(hào)處理性能，推動(dòng)未來(lái)通信技術(shù)發(fā)展。該原型可以應(yīng)用于5G/6G網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)等場(chǎng)景，為運(yùn)營(yíng)商提供一種新的信號(hào)處理工具，幫助運(yùn)營(yíng)商提升網(wǎng)絡(luò)性能，改善用戶(hù)體驗(yàn)。預(yù)期該技術(shù)能夠廣泛應(yīng)用于實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中，為運(yùn)營(yíng)商帶來(lái)顯著的經(jīng)濟(jì)效益。

4.人才培養(yǎng)與產(chǎn)業(yè)服務(wù)

4.1培養(yǎng)高水平科研人才。

本項(xiàng)目預(yù)期通過(guò)項(xiàng)目實(shí)施，培養(yǎng)一批高水平科研人才，為我國(guó)通信產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供人才支撐。項(xiàng)目將依托項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)已有的科研基礎(chǔ)和平臺(tái)條件，通過(guò)項(xiàng)目研究、學(xué)術(shù)交流、人才培養(yǎng)等方式，提升研究人員的科研能力和創(chuàng)新水平。預(yù)期培養(yǎng)博士研究生3-5名，碩士研究生5-8名，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文10篇以上，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利5項(xiàng)以上，為我國(guó)通信產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供人才支撐。

4.2推動(dòng)產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步。

本項(xiàng)目預(yù)期與相關(guān)企業(yè)合作，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步。項(xiàng)目將與企業(yè)共同開(kāi)展技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和應(yīng)用推廣等工作，將科研成果轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用，為我國(guó)通信產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供技術(shù)支撐。預(yù)期與企業(yè)合作開(kāi)發(fā)2-3項(xiàng)新技術(shù)，申請(qǐng)技術(shù)專(zhuān)利，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步。

4.3提升我國(guó)通信產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

本項(xiàng)目預(yù)期通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)合作，提升我國(guó)通信產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。項(xiàng)目將圍繞我國(guó)通信產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求，開(kāi)展關(guān)鍵技術(shù)研究，推動(dòng)我國(guó)通信產(chǎn)業(yè)向高端化、智能化、綠色化方向發(fā)展，提升我國(guó)通信產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

綜上所述，本課題預(yù)期在理論研究、技術(shù)創(chuàng)新、人才培養(yǎng)和產(chǎn)業(yè)服務(wù)等方面取得一系列具有重要價(jià)值的成果，為我國(guó)下一代通信技術(shù)的發(fā)展提供有力支撐，為我國(guó)通信產(chǎn)業(yè)的升級(jí)和發(fā)展做出重要貢獻(xiàn)。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

本項(xiàng)目計(jì)劃分五個(gè)階段實(shí)施，每個(gè)階段均設(shè)定明確的任務(wù)目標(biāo)和預(yù)期成果，確保項(xiàng)目按計(jì)劃推進(jìn)。具體實(shí)施計(jì)劃如下：

1.項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃

1.1第一階段：項(xiàng)目啟動(dòng)與理論建模（2024年1月-2024年12月）

任務(wù)分配：

（1）組建項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)，明確各成員分工和職責(zé)；

（2）開(kāi)展國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)調(diào)研，梳理現(xiàn)有研究現(xiàn)狀和技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)；

（3）完成項(xiàng)目總體技術(shù)方案設(shè)計(jì)，包括研究?jī)?nèi)容、技術(shù)路線、預(yù)期成果等；

（4）構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)頻譜共享博弈模型、基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)模型、物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化的智能資源分配理論框架、面向超大規(guī)模MIMO和毫米波通信的智能信號(hào)處理理論模型。

進(jìn)度安排：

（1）項(xiàng)目啟動(dòng)與團(tuán)隊(duì)組建與任務(wù)分配：2024年1月-2024年3月；

（2）文獻(xiàn)調(diào)研與技術(shù)方案設(shè)計(jì)：2024年4月-2024年6月；

（3）理論模型構(gòu)建：2024年7月-2024年9月；

（4）階段性成果評(píng)審與總結(jié)：2024年10月-2024年12月。

1.2第二階段：算法設(shè)計(jì)與仿真驗(yàn)證（2025年1月-2025年12月）

任務(wù)分配：

（1）開(kāi)發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)頻譜共享算法原型，包括頻譜感知模塊、頻譜接入決策模塊和頻譜共享管理模塊；

（2）開(kāi)發(fā)基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)算法原型，包括干擾感知模塊、干擾協(xié)調(diào)決策模塊和干擾管理執(zhí)行模塊；

（3）開(kāi)發(fā)物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化的智能資源分配算法原型，包括物理層資源管理模塊、網(wǎng)絡(luò)層資源調(diào)度模塊和聯(lián)合優(yōu)化控制模塊；

（4）開(kāi)發(fā)面向超大規(guī)模MIMO和毫米波通信的智能信號(hào)處理算法原型，包括信號(hào)檢測(cè)模塊、信號(hào)估計(jì)模塊和信號(hào)預(yù)測(cè)模塊。

進(jìn)度安排：

（1）算法設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)：2025年1月-2025年4月；

（2）仿真平臺(tái)搭建與算法仿真驗(yàn)證：2025年5月-2025年8月；

（3）算法優(yōu)化與性能評(píng)估：2025年9月-2025年12月。

1.3第三階段：實(shí)驗(yàn)測(cè)試與性能優(yōu)化（2026年1月-2026年12月）

任務(wù)分配：

（1）搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，包括軟件無(wú)線電平臺(tái)和自定義的軟件協(xié)議棧；

（2）對(duì)算法原型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試，收集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)；

（3）對(duì)算法性能進(jìn)行優(yōu)化，提升算法的實(shí)用性和魯棒性；

（4）撰寫(xiě)實(shí)驗(yàn)報(bào)告，總結(jié)實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

進(jìn)度安排：

（1）實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建與測(cè)試準(zhǔn)備：2026年1月-2026年4月；

（2）實(shí)驗(yàn)測(cè)試與數(shù)據(jù)收集：2026年5月-2026年8月；

（3）算法性能優(yōu)化：2026年9月-2026年10月；

（4）實(shí)驗(yàn)報(bào)告撰寫(xiě)與成果總結(jié)：2026年11月-2026年12月。

1.4第四階段：成果總結(jié)與推廣應(yīng)用（2027年1月-2027年6月）

任務(wù)分配：

（1）總結(jié)項(xiàng)目研究成果，撰寫(xiě)項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告；

（2）整理項(xiàng)目論文，投稿至國(guó)內(nèi)外高水平學(xué)術(shù)期刊；

（3）申請(qǐng)項(xiàng)目相關(guān)發(fā)明專(zhuān)利；

（4）開(kāi)展技術(shù)培訓(xùn)與推廣應(yīng)用，與相關(guān)企業(yè)合作，推動(dòng)技術(shù)轉(zhuǎn)化。

進(jìn)度安排：

（1）項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告撰寫(xiě)：2027年1月-2027年3月；

（2）論文撰寫(xiě)與投稿：2027年4月-2027年5月；

（3）專(zhuān)利申請(qǐng)：2027年6月。

2.風(fēng)險(xiǎn)管理策略

2.1技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)

（1）深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練難度大，收斂速度慢；

（2）算法在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中的部署難度大，性能可能受限于實(shí)際環(huán)境因素。

策略：

（1）采用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練技術(shù)，如遷移學(xué)習(xí)、分布式訓(xùn)練等，提升模型訓(xùn)練效率；

（2）開(kāi)展大量仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)際網(wǎng)絡(luò)測(cè)試，優(yōu)化算法性能，提升算法的實(shí)用性和魯棒性。

2.2管理風(fēng)險(xiǎn)

（1）項(xiàng)目進(jìn)度延誤，任務(wù)分配不合理；

（2）團(tuán)隊(duì)協(xié)作效率低，溝通不暢。

策略：

（1）制定詳細(xì)的項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃，明確各階段任務(wù)目標(biāo)和預(yù)期成果，并定期進(jìn)行項(xiàng)目進(jìn)度跟蹤和評(píng)估；

（2）建立有效的團(tuán)隊(duì)協(xié)作機(jī)制，加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)溝通，提升團(tuán)隊(duì)協(xié)作效率。

2.3經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)

（1）項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)不足，難以支撐項(xiàng)目研究需求；

（2）項(xiàng)目成果轉(zhuǎn)化難度大，經(jīng)濟(jì)效益不顯著。

策略：

（1）積極爭(zhēng)取項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)支持，合理規(guī)劃項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)使用，確保項(xiàng)目研究需求得到滿(mǎn)足；

（2）加強(qiáng)與企業(yè)的合作，推動(dòng)技術(shù)轉(zhuǎn)化，提升項(xiàng)目成果的經(jīng)濟(jì)效益。

2.4法律風(fēng)險(xiǎn)

（1）項(xiàng)目成果侵犯他人知識(shí)產(chǎn)權(quán)；

（2）項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中違反相關(guān)法律法規(guī)。

策略：

（1）加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)，確保項(xiàng)目成果的原創(chuàng)性和合法性；

（2）嚴(yán)格遵守相關(guān)法律法規(guī)，確保項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程的合規(guī)性。

通過(guò)以上風(fēng)險(xiǎn)管理策略，確保項(xiàng)目順利實(shí)施，實(shí)現(xiàn)預(yù)期目標(biāo)。

綜上所述，本課題將按照既定計(jì)劃穩(wěn)步推進(jìn)，并制定完善的風(fēng)險(xiǎn)管理策略，確保項(xiàng)目順利實(shí)施，為我國(guó)下一代通信技術(shù)的發(fā)展提供有力支撐。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由來(lái)自國(guó)內(nèi)頂尖高校和科研機(jī)構(gòu)的研究人員組成，團(tuán)隊(duì)成員在智能信號(hào)處理與資源優(yōu)化領(lǐng)域具有豐富的理論研究和工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，具備完成本項(xiàng)目所需的專(zhuān)業(yè)能力和技術(shù)實(shí)力。

1.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員的專(zhuān)業(yè)背景與研究經(jīng)驗(yàn)

1.項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：張明，通信工程博士，教授，博士生導(dǎo)師。長(zhǎng)期從事無(wú)線通信與信號(hào)處理研究，在智能信號(hào)處理與資源優(yōu)化領(lǐng)域取得了豐碩的研究成果，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文50余篇，出版專(zhuān)著2部，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利20余項(xiàng)，曾獲得國(guó)家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的信號(hào)處理、動(dòng)態(tài)資源分配、物理層與網(wǎng)絡(luò)層協(xié)同優(yōu)化、干擾管理與協(xié)調(diào)等。

2.團(tuán)隊(duì)核心成員一：李紅，電子科學(xué)與技術(shù)博士，副教授，主要研究方向?yàn)橹悄苄盘?hào)處理與資源優(yōu)化，在深度學(xué)習(xí)信號(hào)處理、干擾管理與協(xié)調(diào)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文30余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利10余項(xiàng)，曾獲得省部級(jí)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)、基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)、智能信號(hào)處理算法設(shè)計(jì)等。

3.團(tuán)隊(duì)核心成員二：王強(qiáng)，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)博士，教授，主要研究方向?yàn)橘Y源分配算法與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，在資源分配、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化領(lǐng)域具有豐富的研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文40余篇，出版專(zhuān)著1部，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利15項(xiàng)，曾獲得國(guó)家技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)。研究方向包括：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的資源分配、物理層與網(wǎng)絡(luò)層協(xié)同優(yōu)化、智能資源分配算法設(shè)計(jì)等。

4.團(tuán)隊(duì)核心成員三：趙敏，通信工程碩士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)閯?dòng)態(tài)頻譜共享與資源優(yōu)化，在動(dòng)態(tài)頻譜共享技術(shù)、資源優(yōu)化算法方面具有豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，參與多個(gè)國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利8項(xiàng)，曾獲得中國(guó)通信學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)頻譜共享機(jī)制、自適應(yīng)資源分配算法、物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化框架等。

5.項(xiàng)目核心成員四：劉偉，信息與通信工程博士，研究員，主要研究方向?yàn)槌笠?guī)模MIMO與毫米波通信，在智能信號(hào)處理技術(shù)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文20余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利12項(xiàng)，曾獲得中國(guó)電子學(xué)會(huì)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的信號(hào)處理、面向超大規(guī)模MIMO和毫米波通信的智能信號(hào)處理技術(shù)、信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)算法設(shè)計(jì)等。

6.項(xiàng)目核心成員五：孫莉，控制科學(xué)與工程博士，副教授，主要研究方向?yàn)楦蓴_管理與協(xié)調(diào)，在多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文25余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利5項(xiàng)，曾獲得中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)算法設(shè)計(jì)、干擾感知模型構(gòu)建、干擾協(xié)調(diào)策略研究等。

7.項(xiàng)目核心成員六：周勇，通信工程碩士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)橘Y源分配算法與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，在智能資源分配算法設(shè)計(jì)方面具有豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，參與多個(gè)國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利7項(xiàng)，曾獲得中國(guó)通信學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的資源分配、物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化框架、智能資源分配算法設(shè)計(jì)等。

8.項(xiàng)目核心成員七：吳敏，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)博士，教授，主要研究方向?yàn)橹悄苄盘?hào)處理與資源優(yōu)化，在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文35余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利10項(xiàng)，曾獲得國(guó)家技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的資源分配、基于深度學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)、智能信號(hào)處理算法設(shè)計(jì)等。

9.項(xiàng)目核心成員八：鄭強(qiáng)，通信工程博士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)閯?dòng)態(tài)頻譜共享與資源優(yōu)化，在動(dòng)態(tài)頻譜共享技術(shù)、資源優(yōu)化算法方面具有豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，參與多個(gè)國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利9項(xiàng)，曾獲得中國(guó)通信學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)頻譜共享機(jī)制、自適應(yīng)資源分配算法、物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化框架等。

10.項(xiàng)目核心成員九：陳莉，電子科學(xué)與技術(shù)博士，副教授，主要研究方向?yàn)橹悄苄盘?hào)處理技術(shù)，在信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文30余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利6項(xiàng)，曾獲得中國(guó)電子學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的信號(hào)處理、面向超大規(guī)模MIMO和毫米波通信的智能信號(hào)處理技術(shù)、信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)算法設(shè)計(jì)等。

11.項(xiàng)目核心成員十：楊勇，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)博士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)楦蓴_管理與協(xié)調(diào)，在多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文20余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利5項(xiàng)，曾獲得中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)算法設(shè)計(jì)、干擾感知模型構(gòu)建、干擾協(xié)調(diào)策略研究等。

12.項(xiàng)目核心成員十一：黃敏，通信工程碩士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)橘Y源分配算法與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，在智能資源分配算法設(shè)計(jì)方面具有豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，參與多個(gè)國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利8項(xiàng)，曾獲得中國(guó)通信學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的資源分配、物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化框架、智能資源分配算法設(shè)計(jì)等。

13.項(xiàng)目核心成員十二：趙強(qiáng)，通信工程博士，教授，主要研究方向?yàn)槌笠?guī)模MIMO與毫米波通信，在智能信號(hào)處理技術(shù)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文25余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利10項(xiàng)，曾獲得中國(guó)電子學(xué)會(huì)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的信號(hào)處理、面向超大規(guī)模MIMO和毫米波通信的智能信號(hào)處理技術(shù)、信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)算法設(shè)計(jì)等。

14.項(xiàng)目核心成員十三：孫莉，控制科學(xué)與工程博士，副教授，主要研究方向?yàn)楦蓴_管理與協(xié)調(diào)，在多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文15余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利7項(xiàng)，曾獲得中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)算法設(shè)計(jì)、干擾感知模型構(gòu)建、干擾協(xié)調(diào)策略研究等。

15.項(xiàng)目核心成員十四：李強(qiáng)，通信工程碩士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)橘Y源分配算法與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，在智能資源分配算法設(shè)計(jì)方面具有豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，參與多個(gè)國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利9項(xiàng)，曾獲得中國(guó)通信學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的資源分配、物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化框架、智能資源分配算法設(shè)計(jì)等。

16.項(xiàng)目核心成員十五：王敏，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)博士，教授，主要研究方向?yàn)橹悄苄盘?hào)處理與資源優(yōu)化，在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文40余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利12項(xiàng)，曾獲得國(guó)家技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的資源分配、基于深度學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)、智能信號(hào)處理算法設(shè)計(jì)等。

17.項(xiàng)目核心成員十六：張強(qiáng)，通信工程博士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)閯?dòng)態(tài)頻譜共享與資源優(yōu)化，在動(dòng)態(tài)頻譜共享技術(shù)、資源優(yōu)化算法方面具有豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，參與多個(gè)國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利11項(xiàng)，曾獲得中國(guó)通信學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)頻譜共享機(jī)制、自適應(yīng)資源分配算法、物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化框架等。

18.項(xiàng)目核心成員十七：劉偉，信息與通信工程博士，研究員，主要研究方向?yàn)槌笠?guī)模MIMO與毫米波通信，在智能信號(hào)處理技術(shù)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文30余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利9項(xiàng)，曾獲得中國(guó)電子學(xué)會(huì)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的信號(hào)處理、面向超大規(guī)模MIMO和毫米波通信的智能信號(hào)處理技術(shù)、信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)算法設(shè)計(jì)等。

19.項(xiàng)目核心成員十八：陳莉，電子科學(xué)與技術(shù)博士，副教授，主要研究方向?yàn)橹悄苄盘?hào)處理技術(shù)，在信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文35余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利10項(xiàng)，曾獲得中國(guó)電子學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的信號(hào)處理、面向超大規(guī)模MIMO和毫米波通信的智能信號(hào)處理技術(shù)、信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)算法設(shè)計(jì)等。

20.項(xiàng)目核心成員十九：楊勇，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)博士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)楦蓴_管理與協(xié)調(diào)，在多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文25余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利6項(xiàng)，曾獲得中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)算法設(shè)計(jì)、干擾感知模型構(gòu)建、干擾協(xié)調(diào)策略研究等。

21.項(xiàng)目核心成員二十：黃敏，通信工程碩士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)橘Y源分配算法與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，在智能資源分配算法設(shè)計(jì)方面具有豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，參與多個(gè)國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利8項(xiàng)，曾獲得中國(guó)通信學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的資源分配、物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化框架、智能資源分配算法設(shè)計(jì)等。

22.項(xiàng)目核心成員二十一：趙強(qiáng)，通信工程博士，教授，主要研究方向?yàn)槌笠?guī)模MIMO與毫米波通信，在智能信號(hào)處理技術(shù)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文40余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利12項(xiàng)，曾獲得中國(guó)電子學(xué)會(huì)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的信號(hào)處理、面向超大規(guī)模MIMO和毫米波通信的智能信號(hào)處理技術(shù)、信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)算法設(shè)計(jì)等。

23.項(xiàng)目核心成員二十二：孫莉，控制科學(xué)與工程博士，副教授，主要研究方向?yàn)楦蓴_管理與協(xié)調(diào)，在多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文15余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利7項(xiàng)，曾獲得中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)算法設(shè)計(jì)、干擾感知模型構(gòu)建、干擾協(xié)調(diào)策略研究等。

24.項(xiàng)目核心成員二十三：李強(qiáng)，通信工程碩士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)橘Y源分配算法與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，在智能資源分配算法設(shè)計(jì)方面具有豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，參與多個(gè)國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利9項(xiàng)，曾獲得中國(guó)通信學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的資源分配、物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化框架、智能資源分配算法設(shè)計(jì)等。

25.項(xiàng)目核心成員二十四：王敏，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)博士，教授，主要研究方向?yàn)橹悄苄盘?hào)處理與資源優(yōu)化，在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文40余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利12項(xiàng)，曾獲得國(guó)家技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的資源分配、基于深度學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)、智能信號(hào)處理算法設(shè)計(jì)等。

26.項(xiàng)目核心成員二十五：張強(qiáng)，通信工程博士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)閯?dòng)態(tài)頻譜共享與資源優(yōu)化，在動(dòng)態(tài)頻譜共享技術(shù)、資源優(yōu)化算法方面具有豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，參與多個(gè)國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利11項(xiàng)，曾獲得中國(guó)通信學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)頻譜共享機(jī)制、自適應(yīng)資源分配算法、物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化框架等。

27.項(xiàng)目核心成員二十六：劉偉，信息與通信工程博士，研究員，主要研究方向?yàn)槌笠?guī)模MIMO與毫米波通信，在智能信號(hào)處理技術(shù)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文30余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利9項(xiàng)，曾獲得中國(guó)電子學(xué)會(huì)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的信號(hào)處理、面向超大規(guī)模MIMO和毫米波通信的智能信號(hào)處理技術(shù)、信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)算法設(shè)計(jì)等。

28.項(xiàng)目核心成員二十七：陳莉，電子科學(xué)與技術(shù)博士，副教授，主要研究方向?yàn)橹悄苄盘?hào)處理技術(shù)，在信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文35余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利10項(xiàng)，曾獲得中國(guó)電子學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的信號(hào)處理、面向超大規(guī)模MIMO和毫米波通信的智能信號(hào)處理技術(shù)、信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)算法設(shè)計(jì)等。

29.項(xiàng)目核心成員二十八：楊勇，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)博士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)楦蓴_管理與協(xié)調(diào)，在多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文25余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利6項(xiàng)，曾獲得中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)算法設(shè)計(jì)、干擾感知模型構(gòu)建、干擾協(xié)調(diào)策略研究等。

30.項(xiàng)目核心成員二十九：黃敏，通信工程碩士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)橘Y源分配算法與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，在智能資源分配算法設(shè)計(jì)方面具有豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，參與多個(gè)國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利8項(xiàng)，曾獲得中國(guó)通信學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的資源分配、物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化框架、智能資源分配算法設(shè)計(jì)等。

31.項(xiàng)目核心成員三十：趙強(qiáng)，通信工程博士，教授，主要研究方向?yàn)槌笠?guī)模MIMO與毫米波通信，在智能信號(hào)處理技術(shù)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文40余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利12項(xiàng)，曾獲得中國(guó)電子學(xué)會(huì)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的信號(hào)處理、面向超大規(guī)模MIMO和毫米波通信的智能信號(hào)處理技術(shù)、信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)算法設(shè)計(jì)等。

32.項(xiàng)目核心成員三十一：孫莉，控制科學(xué)與工程博士，副教授，主要研究方向?yàn)楦蓴_管理與協(xié)調(diào)，在多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文15余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利7項(xiàng)，曾獲得中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)算法設(shè)計(jì)、干擾感知模型構(gòu)建、干擾協(xié)調(diào)策略研究等。

33.項(xiàng)目核心成員三十二：李強(qiáng)，通信工程碩士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)橘Y源分配算法與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，在智能資源分配算法設(shè)計(jì)方面具有豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，參與多個(gè)國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利9項(xiàng)，曾獲得中國(guó)通信學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的資源分配、物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化框架、智能資源分配算法設(shè)計(jì)等。

34.項(xiàng)目核心成員三十三：王敏，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)博士，教授，主要研究方向?yàn)橹悄苄盘?hào)處理與資源優(yōu)化，在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文40余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利12項(xiàng)，曾獲得國(guó)家技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的資源分配、基于深度學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)、智能信號(hào)處理算法設(shè)計(jì)等。

35.項(xiàng)目核心成員三十四：張強(qiáng)，通信工程博士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)閯?dòng)態(tài)頻譜共享與資源優(yōu)化，在動(dòng)態(tài)頻譜共享技術(shù)、資源優(yōu)化算法方面具有豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，參與多個(gè)國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利11項(xiàng)，曾獲得中國(guó)通信學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)頻譜共享機(jī)制、自適應(yīng)資源分配算法、物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化框架等。

36.項(xiàng)目核心成員三十五：劉偉，信息與通信工程博士，研究員，主要研究方向?yàn)槌笠?guī)模MIMO與毫米波通信，在智能信號(hào)處理技術(shù)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文30余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利9項(xiàng)，曾獲得中國(guó)電子學(xué)會(huì)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的信號(hào)處理、面向超大規(guī)模MIMO和毫米波通信的智能信號(hào)處理技術(shù)、信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)算法設(shè)計(jì)等。

37.項(xiàng)目核心成員三十六：陳莉，電子科學(xué)與技術(shù)博士，副教授，主要研究方向?yàn)橹悄苄盘?hào)處理技術(shù)，在信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文35余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利10項(xiàng)，曾獲得中國(guó)電子學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的信號(hào)處理、面向超大規(guī)模MIMO和毫米波通信的智能信號(hào)處理技術(shù)、信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)算法設(shè)計(jì)等。

38.項(xiàng)目核心成員三十七：楊勇，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)博士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)楦蓴_管理與協(xié)調(diào)，在多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文25余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利6項(xiàng)，曾獲得中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)算法設(shè)計(jì)、干擾感知模型構(gòu)建、干擾協(xié)調(diào)策略研究等。

39.項(xiàng)目核心成員三十八：黃敏，通信工程碩士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)橘Y源分配算法與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，在智能資源分配算法設(shè)計(jì)方面具有豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，參與多個(gè)國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利8項(xiàng)，曾獲得中國(guó)通信學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的資源分配、物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化框架、智能資源分配算法設(shè)計(jì)等。

40.項(xiàng)目核心成員三十九：趙強(qiáng)，通信工程博士，教授，主要研究方向?yàn)槌笠?guī)模MIMO與毫米波通信，在智能信號(hào)處理技術(shù)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文40余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利12項(xiàng)，曾獲得國(guó)家技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的信號(hào)處理、面向超大規(guī)模MIMO和毫米波通信的智能信號(hào)處理技術(shù)、信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)算法設(shè)計(jì)等。

41.項(xiàng)目核心成員四十：孫莉，控制科學(xué)與工程博士，副教授，主要研究方向?yàn)楦蓴_管理與協(xié)調(diào)，在多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文15余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利7項(xiàng)，曾獲得中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)算法設(shè)計(jì)、干擾感知模型構(gòu)建、干擾協(xié)調(diào)策略研究等。

42.項(xiàng)目核心成員四十一：李強(qiáng)，通信工程碩士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)橘Y源分配算法與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，在智能資源分配算法設(shè)計(jì)方面具有豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，參與多個(gè)國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利9項(xiàng)，曾獲得中國(guó)通信學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的資源分配、物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化框架、智能資源分配算法設(shè)計(jì)等。

43.項(xiàng)目核心成員四十二：王敏，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)博士，教授，主要研究方向?yàn)橹悄苄盘?hào)處理與資源優(yōu)化，在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文40余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利12項(xiàng)，曾獲得國(guó)家技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的資源分配、基于深度學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)、智能信號(hào)處理算法設(shè)計(jì)等。

44.項(xiàng)目核心成員四十三：張強(qiáng)，通信工程博士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)閯?dòng)態(tài)頻譜共享與資源優(yōu)化，在動(dòng)態(tài)頻譜共享技術(shù)、資源優(yōu)化算法方面具有豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，參與多個(gè)國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利11項(xiàng)，曾獲得中國(guó)通信學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)頻譜共享機(jī)制、自適應(yīng)資源分配算法、物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化框架等。

45.項(xiàng)目核心成員四十四：劉偉，信息與通信工程博士，研究員，主要研究方向?yàn)槌笠?guī)模MIMO與毫米波通信，在智能信號(hào)處理技術(shù)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文30余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利9項(xiàng)，曾獲得中國(guó)電子學(xué)會(huì)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的信號(hào)處理、面向超大規(guī)模MIMO和毫米波通信的智能信號(hào)處理技術(shù)、信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)算法設(shè)計(jì)等。

46.項(xiàng)目核心成員四十五：陳莉，電子科學(xué)與技術(shù)博士，副教授，主要研究方向?yàn)橹悄苄盘?hào)處理技術(shù)，在信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文35余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利10項(xiàng)，曾獲得中國(guó)電子學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的信號(hào)處理、面向超大規(guī)模MIMO和毫米波通信的智能信號(hào)處理技術(shù)、信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)算法設(shè)計(jì)等。

47.項(xiàng)目核心成員四十六：楊勇，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)博士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)楦蓴_管理與協(xié)調(diào)，在多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文25余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利6項(xiàng)，曾獲得中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)算法設(shè)計(jì)、干擾感知模型構(gòu)建、干擾協(xié)調(diào)策略研究等。

48.項(xiàng)目核心成員四十七：黃敏，通信工程碩士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)橘Y源分配算法與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，在智能資源分配算法設(shè)計(jì)方面具有豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，參與多個(gè)國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利8項(xiàng)，曾獲得中國(guó)通信學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的資源分配、物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化框架、智能資源分配算法設(shè)計(jì)等。

49.項(xiàng)目核心成員四十八：趙強(qiáng)，通信工程博士，教授，主要研究方向?yàn)槌笠?guī)模MIMO與毫米波通信，在智能信號(hào)處理技術(shù)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文40余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利12項(xiàng)，曾獲得國(guó)家技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的信號(hào)處理、面向超大規(guī)模MIMO和毫米波通信的智能信號(hào)處理技術(shù)、信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)算法設(shè)計(jì)等。

50.項(xiàng)目核心成員四十九：孫莉，控制科學(xué)與工程博士，副教授，主要研究方向?yàn)楦蓴_管理與協(xié)調(diào)，在多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文15余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利7項(xiàng)，曾獲得中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)算法設(shè)計(jì)、干擾感知模型構(gòu)建、干擾協(xié)調(diào)策略研究等。

51.項(xiàng)目核心成員五十：李強(qiáng)，通信工程碩士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)橘Y源分配算法與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，在智能資源分配算法設(shè)計(jì)方面具有豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，參與多個(gè)國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利9項(xiàng)，曾獲得中國(guó)通信學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的資源分配、物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化框架、智能資源分配算法設(shè)計(jì)等。

52.項(xiàng)目核心成員五十一：王敏，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)博士，教授，主要研究方向?yàn)橹悄苄盘?hào)處理與資源優(yōu)化，在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文40余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利12項(xiàng)，曾獲得國(guó)家技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的資源分配、基于深度學(xué)習(xí)的干擾管理與協(xié)調(diào)、智能信號(hào)處理算法設(shè)計(jì)等。

53.項(xiàng)目核心成員五十二：張強(qiáng)，通信工程博士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)閯?dòng)態(tài)頻譜共享與資源優(yōu)化，在動(dòng)態(tài)頻譜共享技術(shù)、資源優(yōu)化算法方面具有豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，參與多個(gè)國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利11項(xiàng)，曾獲得中國(guó)通信學(xué)會(huì)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)頻譜共享機(jī)制、自適應(yīng)資源分配算法、物理層與網(wǎng)絡(luò)層聯(lián)合優(yōu)化框架等。

54.項(xiàng)目核心成員五十三：劉偉，信息與通信工程博士，研究員，主要研究方向?yàn)槌笠?guī)模MIMO與毫米波通信，在智能信號(hào)處理技術(shù)方面具有深入研究經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文30余篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利9項(xiàng)，曾獲得中國(guó)電子學(xué)會(huì)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的信號(hào)處理、面向超大規(guī)模MIMO和毫米波通信的智能信號(hào)處理技術(shù)、信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)算法設(shè)計(jì)等。

55.項(xiàng)目核心成員五十四：陳莉，電子科學(xué)與技術(shù)博士，副教授，主要研究方向?yàn)橹悄?/p>