本科生科研实习项目
实验室为本科生提供了参与最前沿科研项目的机会，以下是部分本科生参与的科研项目介绍和发表的学术论文成果。
RadioDiff: An Effective Generative Diffusion Model for Sampling-Free Dynamic Radio Map Construction
本科生作者: 陶科达 (Keda Tao)
其他作者: Xiucheng Wang, Nan Cheng, Zhisheng Yin, Zan Li, Yuan Zhang, and Xuemin Shen
发表期刊: IEEE TRANSACTIONS ON COGNITIVE COMMUNICATIONS AND NETWORKING (中科院一区)
主要内容: 本文将无采样无线电地图（RM）构建建模为一个条件生成问题，提出了一种名为 RadioDiff 的基于去噪扩散的方法，以实现高质量的 RM 构建。此外，为增强扩散模型从动态环境中提取特征的能力，采用带有自适应快速傅里叶变换模块的 U-Net 作为骨干网络。实验结果表明，所提出的 RadioDiff 在准确性、结构相似性和峰值信噪比三个指标上均达到了最先进的性能。
OVERCOMING FALSE ILLUSIONS IN REAL-WORLD FACE RESTORATION WITH MULTI-MODAL GUIDED DIFFUSION MODEL
本科生作者: 陶科达 (Keda Tao)
其他作者: Jinjin Gu, Yulun Zhang, Xiucheng Wang, Nan Cheng
发表会议: ICLR 2025 (AI顶会)
主要内容: 我们引入了一种新颖的多模态引导真实世界人脸恢复（MGFR）技术，旨在提高低质量输入的人脸图像恢复质量。MGFR 融合了属性文本提示、高质量参考图像和身份信息，可以减轻生成式人脸恢复方法中常见的错误面部属性和身份的产生。
On-Demand Multimedia Delivery in 6G: An Optimal-Cost Steiner Tree Approach
本科生作者: 王子恩 (Zien Wang)
其他作者: Xiucheng Wang, Nan Cheng, Wenchao Xu, Wei Quan, Ruijin Sun, Conghao Zhou
发表会议: 2025 IEEE/CIC International Conference on Communications in China (ICCC)
主要内容: 本文提出了一种两阶段动态规划增强的按需斯坦纳树（OST）算法，该算法首次联合优化了任意流出需求的流量聚合和QoS感知路径选择。我们通过数学归纳法严格证明了 OST 的最优性，证明了它在差异化服务约束下保证了最小成本的多播流。
GNN-Empowered Effective Partial Observation MARL Method for AoI Management in Multi-UAV Network
本科生作者: 潘宇豪 (Yuhao Pan)
其他作者: Xiucheng Wang, Zhiyao Xu, Nan Cheng, Wenchao Xu, and Jun-Jie Zhang
发表期刊: IEEE INTERNET OF THINGS JOURNAL
主要内容: 本文提出了 Qedgix 框架，该框架结合了图神经网络（GNN）和 QMIX 算法，以实现在未知场景下用户 Aol（信息年龄）的分布式优化。该框架利用 GNN 从无人机、可观测范围内的用户以及可通信范围内的其他无人机中提取信息，从而实现有效的无人机轨迹规划。
Joint Flying Relay Location and Routing Optimization for 6G UAV-IoT Networks: A Graph Neural Network-Based Approach
本科生作者: 傅连浩 (Lianhao Fu)
其他作者: Xiucheng Wang, Nan Cheng, Ruijin Sun, Tom Luan, Wei Quan, Khalid Aldubaikhy
发表期刊: Remote Sens. 2022
主要内容:
在本文中，我们将无人机中继物联网网络中无人机位置和中继路径的联合优化制定为图问题，并提出一种基于图神经网络（GNN）的方法，以高效且可扩展的方式解决该问题。我们设计了一种基于强化学习的中继 GNN（RGNN）来为每个用户选择最佳中继路径。
EAI-DAC: Embodied AI for Dynamic Antenna Control — A Vision-Driven Real-Time Antenna Steering Platform
本科生作者: 郭子璇 (Zixuan Guo)
其他作者: 陈振业 (Zhenye Chen), 赵瑞鑫 (Ruixin Zhao), 郑家豪 (Jiahao Zheng), 谭佳桢 (Jiazhen Tan), 朱绚娇 (Xunjiao Zhu)
发表期刊/会议: —（项目进行中，尚未发表）
主要内容:
本项目提出了 EAI-DAC（Embodied AI for Dynamic Antenna Control），一个融合轻量化视觉语言模型（VLM）与机械控制系统的智能天线平台，通过深度相机感知环境并驱动舵机实时调整天线波束指向，构建“视觉感知→智能决策→机械执行”闭环，在毫米波/太赫兹通信场景中显著提升链路稳定性与速率。