黄晨(无线通信研究员)

黄晨(无线通信研究员)

紫金山实验室，普适通信研究中心 & 东南大学，移动通信全国重点实验室

个人简介

黄晨，紫金山实验室无线通信研究员（副研究员），东南大学校外导师，入选中国科协青年人才托举工程，江苏省卓越博士后，中国通信学会高级会员，中兴通讯“促进产学研合作青年专家委员会”专家。毕业于北京交通大学计算机与信息技术学院，师从钟章队教授(IEEE Fellow)。2018年至2021年分别前往美国南加州大学Molisch教授团队与比利时鲁汶大学Claude教授团队访问交流。2021年加入东南大学首席教授、紫金山实验室课题负责人王承祥教授(欧洲科学院院士，IEEE Fellow)团队从事6G智能无线通信、基于人工智能的无线信道特性分析与建模研究，已发表论文50余篇，授权专利4项，受理专利9项，英文专著1部（章节一作），IEEE最佳会议论文3篇，谷歌引用1000余次，并在GlobeCom、VTC、WCNC等多个国际会议上做专题报告(Tutorials)，并担任多个国际会议的Chair/Co-Chair、TPC Member以及IEEE JSAC、ComMag、TWC、TCOM、TAP、TVT等多个期刊及会议的审稿人。

邮箱：huangchen@pmlabs.com.cn; 微信号：huangchen_pml;

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科研项目

  1. 国家重点研发计划（项目编号2023YFB2904800），“面向6G复杂应用场景的高动态无线环境预测与重建”课题二“面向6G广频段多场景新技术的信道测量与建模”（项目编号2023YFB2904802），课题负责人（2023.12–2026.11），350万元。

  2. 中国科协青年人才托举工程（项目编号2022QNRC001），“基于人工智能的普适预测信道建模”，项目负责人（2022.10 – 2025.10），30万元。

  3. 国家自然科学基金青年项目（项目编号62301364），“基于机器学习的6G普适预测信道建模研究”，项目负责人（2024.1 – 2026.12），30万元。

  4. 国家重点研发计划青年科学家项目（项目编号2022YFB2903800），“基于光子无线融合的感知通信一体化系统理论与关键技术研究”，子任务负责人（2022.11.01 – 2025.10.31），300万元。

  5. 江苏省重点研发计划项目（项目编号BE2022067、BE2022067-1），“未来 6G 无线通信信道测量、建模与性能评估技术研发”，子任务负责人（2022.6 – 2026.6），1500万元。

  6. 国家自然科学基金面上项目（项目编号62371346），“面向6G的网络辅助自由双工无蜂窝接入网传输理论与技术研究”，项目参与（2024.1 – 2027.12），49万元。

  7. 中国博士后科学基金第70批面上项目（项目编号：2021M702499）“基于机器学习的频域预测信道建模”，项目负责人（2021.10.15 – 2023.3.15），8万元。

  8. 江苏省卓越博士后计划，“基于人工智能的6G无线通信空时频预测信道建模”，项目负责人（2021.4.17 – 2023.4.16），30万元。

  9. 南京市留学人员科技创新项目A类，“基于人工智能的空域信道预测研究”，项目负责人（2022.9.28 – 2023.9.28），10万元。

  10. 南京市博士后招收资助“基于多径簇的时变无线信道建模研究”，项目负责人（2021.4-2023.4），10万元。
  11. 重庆市研究生科研创新项目（项目编号：CYS14141），“基于负载感知的网络资源分配研究”，项目负责人（2012 – 2013），3万元。

发表文章

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代表性期刊论文

[1]. C. Huang, C.-X. Wang*, Z. Li, Z. Qian, W. Zhou, J. Li*, Y. Miao, “A frequency-domain predictive channel model for 6G wireless MIMO systems based on deep learning,” IEEE Trans. Commun., accepted for publication.

[2]. Z. Li, C.-X. Wang*, C. Huang*, J. Huang, J. Li, W. Zhou, and Y. Chen, “A GAN-GRU based space-time predictive channel model for 6G wireless communication systems,” IEEE Trans. Veh. Technol., accepted for publication.

[3]. W. Zhou, C.-X. Wang*, C. Huang*, Z. Li, Z. Qian, Z. Lv, and Y. Chen, “Channel scenario extensions, identifications, and adaptive modeling for 6G wireless communications,” IEEE Internet Things J., vol. 11, no. 5, pp. 7285-7308, Mar. 1, 2024.

[4]. C. Huang, R. He*, B. Ai*, A. F. Molisch, B. K. Lau, K. Haneda, B. Liu, C.-X. Wang, M. Yang, O. Claude and Z. Zhong, “Artificial intelligence enabled radio propagation for communications—Part II: Scenario identification and channel modeling,” IEEE Trans. Antennas Propag., vol. 70, no. 6, pp. 3955-3969, June 2022. (Invited paper, IEEE Monthly Featured Article)

[5]. C. Huang, R. He*, B. Ai*, A. F. Molisch, B. K. Lau, K. Haneda, B. Liu, C.-X. Wang, M. Yang, O. Claude and Z. Zhong, “Artificial intelligence enabled radio propagation for communications—Part I: Channel characterization and antenna-channel optimization,” IEEE Trans. Antennas Propag., vol. 70, no. 6, pp. 3939-3954, June 2022. (Invited paper, IEEE Monthly Featured Article)

[6]. C. Huang, R. Wang, C.-X. Wang*, P. Tang, A. F. Molisch, “A geometry-based stochastic model for truck communication channels in freeway scenarios,” IEEE Trans. Commun., vol. 70, no. 8, pp. 5572-5586, Aug. 2022.

[7]. C. Huang, R. Wang, P. Tang, R. He, B. Ai, Z. Zhong, C. Oestges and A. F. Molisch, “Geometry-cluster-based stochastic MIMO model for vehicle-to-vehicle communications in street canyon scenarios,” IEEE Trans. Wirel. Commun., vol. 20, no. 2, pp. 755-770, Feb. 2021.

[8]. C. Huang, A. F. Molisch, R. He, R. Wang, P. Tang, B. Ai and Z. Zhong, “Machine learning-enabled LOS/NLOS identification for MIMO systems in dynamic environments,” IEEE Trans. Wirel. Commun., vol. 19, no. 6, pp. 3643-3657, Jun. 2020.

[9]. C. Huang, A. F. Molisch, Y. Geng, R. He, B. Ai and Z. Zhong, “Trajectory-joint clustering algorithm for time-varying channel modeling,” IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 69, no. 1, pp. 1041-1045, Jan. 2020.

[10]. C. Huang, A. F. Molisch, R. He, R. Wang, P. Tang and Z. Zhong, “Machine-learning-based data processing techniques for vehicle-to-vehicle channel modeling,” IEEE Commun. Mag., vol. 57, no. 11, pp. 109-115, Nov. 2019.

[11]. C. Huang, R. He, Z. Zhong, B. Ai, Y. Geng, Z. Zhong, Q. Li, K. Haneda and C. Oestges, “A power-angle-spectrum based clustering and tracking algorithm for time-varying radio channels,”  IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 68, no. 1, pp. 291-305, Jan. 2019.

[12]. C. Huang, R. He, Z. Zhong, Y. Geng, Q. Li and Z. Zhong, “A novel tracking-based multipath component clustering algorithm,” IEEE Antennas Wireless Propag. Lett., vol. 16, pp. 2679-2683, 2017.

[13]. C. Huang, Q. Chen and L. Tang, “Hybrid inter-cell interference management for ultra-dense heterogeneous network in 5G,” Sci. China Inf. Sci., vol. 59, no. 8, 2016.

[14]. M. Yang, R. He, B. Ai, C. Huang, C. Wang, Y. Zhang, Z. Zhong, “AI-enabled Data-driven Channel Modeling for Future Communications,” IEEE Commun. Mag., Accepted, 2023.

[15]. R. He, B. Ai, G. Wang, M. Yang, C. Huang and Z. Zhong, “Wireless channel sparsity: measurement, analysis and exploitation in estimation,” IEEE Wirel. Commun., vol. 28, no. 4, pp. 113-119, Aug. 2021.

[16]. G. Sun, R. He, B. Ai, C. Huang and Z. Zhong, “Dynamic clustering of multipath components for time-varying propagation channels,” IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 70, no. 12, pp. 13396-13400, Dec. 2021.

[17]. M. Yang, B. Ai, R. He, C. Shen, M. Wen, C. Huang, J. Li, Z. Ma, L. Chen, X. Li and Z. Zhong, “Machine-learning-based scenario identification using channel characteristics in intelligent vehicular communications,” IEEE Trans. Intell. Transp. Syst., vol. 22, no. 7, pp. 3961-3974, July 2021.

[18]. M. Yang, B. Ai, R. He, C. Huang, Z. Ma, Z. Zhong, J. Wang, L. Pei, Y. Li, J. Li, “Machine-learning-based fast angle-of-arrival recognition for vehicular communications,” IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 70, no. 2, pp. 1592-1605, Feb. 2021.

[19]. M. Yang, B. Ai, R. He, G. Wang, L. Chen, X. Li, C. Huang, Z. Ma, Z. Zhong, J. Wang, Y. Li and T. Juhana, “Measurements and cluster-based modeling of vehicle-to-vehicle channels with large vehicle obstructions,” IEEE Trans. Wirel. Commun., vol. 19, no. 9, pp. 5860-5874, Sept. 2020.

[20]. M. Yang, B. Ai, R. He, L. Chen, X. Li, J. Li, B. Zhang, C. Huang and Z. Zhong, “A cluster-based three-dimensional channel model for vehicle-to-vehicle communications,” IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 68, no. 6, pp. 5208-5220, June 2019.

[21]. Q. Zheng, R. He, B. Ai, C. Huang, W. Chen, Z. Zhong and H. Zhang, “Channel non-line-of-sight identification based on convolutional neural networks,” IEEE Wireless Commun. Lett., vol. 9, no. 9, pp. 1500-1504, Sept. 2020.

[22]. Q. Chen, C. Huang, and L. Tang. “Load-ware based dynamic enhanced inter-cell interference coordination scheme in heterogeneous networks,” Journal of Beijing University of Posts & Telecommunications, vol. 16, no. 11, 2015. （EI期刊，导师一作）

[23]. C. Huang, Q. Chen, and L. Tang. “A survey on interference management for LTE-A network,” Journal of Chongqing University of Posts & Telecommunications, vol. 27, no. 3, 2015.（中文核心）

代表性会议论文

[24]. H. Li, C. Huang*, C.-X. Wang, J. Li, “Scenario classification and channel modeling for MIMO communications in dense urban street scenarios,” in Proc. IEEE EuCAP’24, Glasgow, Scotland, pp. 1-5.

[25]. D. Zhao, C. Huang*, C.-X. Wang*, J. Li, Z. Qian, and W. Zhou, “Channel characterization and modeling for wireless MIMO communication systems in intersection scenarios,” in Proc. EuCAP’24, Glasgow, Scotland, pp. 1-5.

[26]. D. Zhao, C. Huang*, C.-X. Wang*, and J. Li, “Scenario classification and channel modeling for MIMO communications in suburban road scenarios,” in Proc. EuCAP’24, Glasgow, Scotland, pp. 1-5.

[27]. Shuyi Ding, Chen Huang*, C-X. Wang*, Junling Li, Wenqi Zhou and Deyuan Zhao, ”A novel scenario segmentation-identification algorithm for 6G wireless channel modeling” in Proc. IEEE ICCT’23, Wuxi, China, Oct. 2023, pp. 1-5. (Best Paper Award)

[28]. Z. Li, C.-X. Wang*, C. Huang*, L. Yu, J. Li, and Z. Qian, “A novel scatterer density-based predictive channel model for 6G communications,” in Proc. IEEE VTC’23-Spring, Florence, Italy, June 2023, pp. 1-5.

[29]. Z. Qian, Z. Li, W. Zhou, C. Huang*, and C.-X. Wang*, “6G wireless channel scenario extensions and characteristics analysis,” in Proc. VTC-Spring’23, Florence, Italy, June 2023.

[30]. Z. Li, C.-X. Wang*, J. Huang, W. Zhou, and C. Huang*, “A GAN-LSTM based AI framework for 6G wireless channel prediction,” in Proc. IEEE VTC’22-Spring, Helsinki, Finland, June 2022.

[31]. Y. Wu, Y. Wang, J. Huang, C. -X. Wang*, and C. Huang*, “A weighted random forest based positioning algorithm for 6G indoor communications,” in Proc. IEEE VTC2022-Fall, London, United Kingdom, Sep. 2022, pp. 1-6.

[32]. C. Huang, A. Molisch, R. Wang, P. Tang, R. He and Z. Zhong, “Angular information-based NLOS/LOS identification for vehicle to vehicle MIMO system,” in Proc. 2019 IEEE ICC-ws, Shanghai, China, May 2019, pp. 1-6.

[33]. C. Huang, A. F. Molisch, R. Wang, P. Tang, R. He and Z. Zhong, “Research on kernel functions of SVM for line-of-sight identification in vehicle-to-vehicle MIMO system,” in Proc. 2019 IEEE A-PS, GA, USA, Jul. 2019, pp. 2107-2108.

[34]. C. Huang et al., “A novel target recognition based radio channel clustering algorithm,” in Proc. 2018 WCSP, Hangzhou, China, Oct. 2018, pp. 1-6. (Best paper award)

[35]. C. Huang, R. He, Z. Zhong, B. Ai and Z. Zhong, “Comparison of automatic tracking and clustering algorithms for time-variant multipath components,” in Proc. 2017 IEEE Globecom-ws, Singapore, Dec. 2017, pp. 1-6.

[36]. C. Huang, R. He and Z. Zhong, “A novel power weighted multipath component tracking algorithm,” in Proc. 32th URSI GASS 2017, Montreal, Mar. 2017, pp. 1-4.

[37]. C. Huang, R. He, Z. Zhong and Z. Zhong, “Analysis of edge detection for the clusters in radio propagation channel,” in Proc. 2018 IEEE A-PS, Boston, MA, Jul. 2018, pp. 91-92.

[38]. C. Huang, R. He, B. Ai, M. Yang, Y. Geng and Z. Zhong, “Clustering performance evaluation algorithm for vehicle-to-vehicle radio channels” in Proc. EuCAP, Copenhagen, Denmark, Mar. 2020, pp. 1-4.

[39]. Y. Wu, Y. Wang, J. Huang, C. -X. Wang and C. Huang, “A weighted random forest based positioning algorithm for 6G indoor communications,” in Proc. IEEE VTC2022-Fall, London, United Kingdom, Sep. 2022, pp. 1-6.

[40]. Z. Li, C. -X. Wang, J. Huang, W. Zhou and C. Huang, “A GAN-LSTM based AI framework for 6G wireless channel prediction,” in Proc. IEEE VTC2022-Spring, Helsinki, Finland, Jun. 2022, pp. 1-5.

[41]. G. Sun, C. Huang, Z. Cheng, R. He, B. Ai and A. F. Molisch, “A Study of Clustering Algorithms for Time-Varying Multipath Components in Wireless Channels,” in Proc. IEEE MILCOM, San Diego, CA, USA, Nov. 2021, pp. 414-419.

[42]. H. Zhang, C. Huang, M. Gao, M. Yang and R. Chen, “A time-varying clustering algorithm for channel modeling of vehicular MIMO communications,” in Proc. 2020 IEEE A-PS/URSI, Rome, Italy, Aug. 2020, pp. 1-4.

[43]. M. Hu, Y. Ye, R. He, B. Ai, C. Huang and Z. Zhong, “A novel power weighted multipath component clustering algorithm based on spectral clustering,” in Proc. IEEE VTC2020-Spring, Antwerp, Belgium, May 2020, pp. 1-5.

[44]. W. Lyu, Y. Li, Z. Liu, C. Huang and R. He, “A Target Recognition-Based NLOS Identification Algorithm,” in Proc. 2019 IEEE A-PS/URSI, Atlanta, GA, USA, Jul. 2019, pp. 2093-2094.

[45]. P. Tang, R. Wang, A. F. Molisch, C. Huang and J. Zhang, “Path loss analysis and modeling for vehicle-to-vehicle communications in convoys in safety-related scenarios,” in Proc. 2019 IEEE CAVS, Honolulu, HI, USA, Sep. 2019, pp. 1-6.

[46]. M. Yang, B. Ai, R. He, L. Chen, X. Li, J. Li, Q. Wang, B. Zhang and C. Huang “A cluster-based 3D channel model for vehicle-to-vehicle communications,” in Proc. 2018 IEEE/CIC ICCC, Beijing, China, Aug. 2018, pp. 741-746. (Best paper award)

[47]. M. Yang, B. Ai, R. He, C. Huang, J. Li, L. Chen and X. Li “Influence of different antenna locations on channel characterization for V2V communications,” in Proc. 2018 IEEE A-PS/URSI, Boston, MA, Jul. 2018, pp. 377-378.

[48]. M. Yang, B. Ai, R. He, L. Chen, X. Li, Z. Huang, J. Li, B. Zhang and C. Huang “Path loss analysis and modeling for vehicle-to-vehicle communications with vehicle obstructions,” in Proc. 2018 WCSP, Hangzhou, Oct. 2018, pp. 1-6.

专利

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已授权

[1]. 黄晨，何睿斯，钟章队等，无线时变信道中的多径分量的分簇方法，ZL 201710471869.8

[2]. 黄晨，何睿斯，郑青碧等，一种基于支持向量机的无线信道场景识别方法，ZL 201811155551.X

[3]. 陈前斌，黄晨，刘益富等，一种基于马尔可夫链的通信网络负载状态信息预测方法，ZL 201410768962.1

[4]. 陈前斌，黄晨，刘益富等，一种异构网络中基于负载感知的动态干扰管理方法，ZL 201410766928.0

[5]. 王承祥、李哲鳌、黄杰、周文奇、黄晨，一种基于对抗网络与长短期记忆网络的预测信道建模方法，ZL 202210214717.0.

[6]. 马张枫，艾渤，何睿斯，孙桂琪，米航，刘昌柱，周承毅，杨汨，温子睿，黄晨，一种基于天线辐射方向图的无人机信道建模方法，ZL 202210143294.8.

受理中

[7]. 黄晨、王承祥、李哲鳌、钱中玉、周文奇、常恒泰、辛立建，一种基于深度学习的预测信道建模方法及相关装置. 受理号：202211685853.4.

[8]. 黄晨、王承祥、冯瑞、黄杰、辛立建、常恒泰，信道建模方法、装置、电子设备及存储介质，受理号：20211506183.0.

[9]. 王承祥，周文奇，黄晨，李哲鳌，钱中玉. 一种针对6G全覆盖无线通信的场景扩展与分类方法. 受理号：202211604035.7.

[10]. 王承祥，周文奇，黄晨，李哲鳌，钱中玉. 一种基于6G全覆盖场景分类的场景自适应信道建模方法. 受理号：202211603711.9.

[11]. 辛立建，王承祥，黄晨，黄杰，冯瑞，常恒泰. 无线信道的信道多径聚簇方法、装置、电子设备及介质. 受理号：202210891088.5

[12]. 王承祥，李哲鳌，于龙，黄晨，黄杰，钱中玉，一种基于机器学习的空时域预测信道建模方法. 受理号：202211189126.9.

[13]. 常恒泰，王承祥，黄杰，黄晨，冯瑞，辛立建，无人机通信波束域信道仿真方法、装置、电子设备及介质. 受理号：20211506183.0.

[14]. 王承祥，季雯协，黄杰，杨悦，黄晨. 一种面向轨道角动量无线通信的波束域信道建模方法. 受理号：202310924281.9.

[15]. 王承祥，吴彤，李俊伶，黄晨. 基于图像处理和机器学习的信道预测方法. 受理号：202311096516.6.

[16]. 王承祥，李哲鳌，黄晨，于龙，李俊伶，钱中玉. 一种基于散射体密度的场景预测信道建模方法. 受理号：202311097011.1.

[17]. 何睿斯，孙桂琪，黄晨，艾渤，马张枫，米航，陈瑞凤，费丹，钟章队. 一种动态信道的时变多径聚类方法，受理号：202111312442.6

标准提案

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(1). 王承祥，钱中玉，黄晨，李哲鳌，李俊伶，王樱华. 基于人工智能的6G空时频预测信道建模方法, IMT­2030 6G推进组无线AI任务组, 提案编号：IMT-2030_WX_AI_202403018, 2024.03.15.

(2). 王承祥，武阳，黄晨，李俊伶，王樱华. 适用于6G室内MIMO通信的加权随机森林定位方法, IMT­2030 6G推进组无线AI任务组, 提案编号：IMT-2030_WX_AI_202403020, 2024.03.15.

(3). 王承祥，吴彤，李俊伶，黄晨，王樱华. 基于图像处理和机器学习的信道预测方法, IMT­2030 6G推进组无线AI任务组, 提案编号：IMT-2030_WX_AI_202403019, 2024.03.15.

(4). 王承祥，黄晨，钱中玉，李俊伶，周文奇. 场景自适应信道模型，202310024，IMT­2030 6G推进组无线技术工作组第5次会议，2023.10.22.

(5). 王承祥，周子皓，黄杰，辛立建，黄晨. 城市微小区场景Sub-6 GHz跨频段信道测量与建模，202310012，IMT-2030无线技术工作组第5次会议，2023.10.22.

(6). 王承祥，杨润若，黄杰，辛立建，黄晨. 一种结合前向散射与后向散射的新型6G通感一体化信道模型，202310007，IMT­2030 6G推进组无线技术工作组第5次会议，2023.10.22.

(7). 王承祥，吕振，黄杰，黄晨，常恒泰. 6G普适信道模型全域信道统计特性分析，202310023，IMT­2030 6G推进组无线技术工作组第5次会议，2023.10.22.

(8). 王承祥，李哲鳌，黄晨，李俊伶，6G空时预测信道建模研究，IMT­2030 6G推进组无线AI任务组2023年度第1次会议，2023.04.08.

(9). 王承祥，杨润若，黄杰，辛立建，黄晨，一种结合前向散射与后向散射的新型6G通感一体化信道模型，IMT-2030推进组通信感知一体化任务组第6次会议，2023.03.31.

(10). Cheng-Xiang Wang, Yi Zheng, Jie Huang, Rui Feng, Chen Huang, Measurements and Characteristics Analysis of 6G Ultra-Massive MIMO Wireless Channelswith Different Antenna Configurations and Scenarios, ITU-R CG 3K-6 Discussion, 2023.03.15.

(11). Chen Huang, Andreas F. Molisch, Yangli-Ao Geng, Ruisi He, Bo Ai, Zhangdui Zhong, Trajectory-Joint Clustering Approach for Vehicle-to-Vehicle Channel Modeling, COST2020, CA15104 TD(20)12003, 2020.

(12). Chen Huang, Ruisi He, Zhangdui Zhong, Bo Ai, Yangli-Ao Geng, Zhimeng Zhong, Qingyong Li, Katsuyuki Haneda, Claude Oestges, A Power-Angle-Spectrum Based Clustering and Tracking Algorithm for Time-varyingRadio Channels, COST2020, CA15104 TD(20) 12002, 2020.

Tutorials

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[1]. C.-X. Wang, J. Huang, C. Huang, and H. Haas, “Towards 6G Communications: Wireless Channel Measurements, Characteristics Analysis, and Modeling” Tutorial, in Proc. IEEE GlobeCom’23, Kuala Lumpur, Malaysia, 4 - 10 Dec. 2023. 

[2]. C.-X. Wang, J. Huang, C. Huang, H. Wang, and H. Haas, “6G Wireless Channels: Measurements, Characteristics Analysis, and Modeling Methodologies,” Tutorial, in Proc. in IEEE VTC-Fall’23, Hong Kong, China, 10 Oct. 2023.

[3]. C.-X. Wang, J. Huang, C. Huang, H. Wang, and H. Haas, “Channel measurements and modeling methods for 6G wireless communication systems,” Tutorial, in Proc. IEEE WCNC’23, Glasgow, Scotland, UK, 26–29 Mar. 2023. 

[4]. C.-X. Wang, J. Huang, C. Huang, H. Wang, and H. Haas, “Wireless Channel Measurements, Characteristics Analysis, and Modeling Methodologies Towards 6G,” Tutorial, in Proc. in IEEE/CIC ICCC’23, Dalian, China, 10 Aug. 2023.

英文专著

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[1]C. Huang et al, “Chapter 2: Applications of machine learning on wireless channel modeling”, Applications of Machine Learning on Wireless Communications, published, The Institution of Engineering and Technology (IET), 2018. (章节第一作者)

获奖及荣誉

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  • 紫金山实验室工会积极分子，2023
  • IEEE ICCT Best Paper Award (Corresponding Author)，2023
  • 中兴通讯“促进产学研合作青年专家委员会”专家，2023
  • 中国科协青年人才托举工程，2022
  • 网络通信与安全紫金山实验室优秀员工，2022
  • 全国博士后青年科技人才扬子江论坛优秀学术成果“优秀奖”，2022
  • 网络通信与安全紫金山实验室“登攀者”最佳学员，2022
  • 网络通信与安全紫金山实验室“登攀者”最佳风采奖，2022
  • 网络通信与安全紫金山实验室“登攀者”团队第一名，2022
  • 江苏省卓越博士后，2022
  • 网络通信与安全紫金山实验室优秀新人，2021
  • 北京市优秀博士毕业生，2021
  • 全国研究生电子设计竞赛一等奖，2020
  • 华为通信与网络竞赛亚军，2020
  • MathWorks企业专项奖二等奖，2020
  • 北京交通大学知行（校长）奖学金，2020
  • 国家奖学金，2019
  • 华为奖学金，2019
  • WCSP2018最佳会议论文奖，2018
  • IEEE ICCC2018最佳会议论文奖，2018
  • 秋琦奖学金, 北京交通大学, 2017
  • 重庆邮电大学优秀毕业生 , 重庆邮电大学，2016
  • 英语演讲大赛一等奖，重庆邮电大学, 2014
  • 英语演讲大赛最佳风采奖，重庆邮电大学, 2014

教育经历

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  • 网络通信与安全紫金山实验室 & 东南大学 (2021年4月 – 2023年4月) – 双聘博士后（南京，中国）
  • 法语鲁汶大学，电子电气工程学院 (2019年11月 – 2020年11月) – 联合培养博士生（新鲁汶, 比利时）
  • 南加州大学，维特比电子工程学院 (2018年9月 – 2019年9月) – 联合培养博士生（洛杉矶, 美国）
  • 北京交通大学，轨道交通控制与安全国家重点实验室 (2016年9月 – 2021年3月) –博士生（北京，中国）
  • 重庆邮电大学，信息与通信学院 (2013年9月 – 2016年6月) – 硕士生（重庆，中国）
  • 重庆邮电大学，通信与信息学院 (2009年9月 – 2013年6月) – 学士（重庆，中国）

指导学生

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联合指导：

博士生：

  • 周文奇，研究方向：基于AI的场景自适应信道建模研究
  • 卜颖澜，研究方向：无线信道地图辅助的传输系统设计与优化
  • 钱中玉，研究方向：基于AI的普适预测信道建模
  • 齐天润，研究方向：基于GBSM与RT融合的无线信道知识地图构建

硕士生：

  • 李哲鳌，研究方向：基于AI的6G空时域预测信道建模研究
  • 赵德源，研究方向：基于现网实测的城市主干道场景分类与信道建模研究
  • 武阳，研究方向：基于机器学习的室内高精度定位研究
  • 丁书艺，研究方向：基于电子地图的无线通信场景分割与识别研究
  • 王若宇，研究方向：基于射线追踪的无线信道知识地图场景仿真研究
  • 石佳粤，研究方向：基于射线追踪的半确定性几何随机信道建模研究
  • 张开元，研究方向：基于AI的普适模型性能评估
  • 李涵成，研究方向：基于现网实测的城市支路场景分类与信道建模研究