9月26日上午，由研究生院、研究生工作部主辦，信息工程學(xué)院承辦，校研究生科學(xué)技術(shù)協(xié)會(huì)協(xié)辦的“虹”學(xué)講堂656講在北校區(qū)明德園創(chuàng)新大廈101報(bào)告廳舉辦。希臘雅典大學(xué)P.Takis Mathiopoulos教授作了題為“A New Sensing Channel Modeling Approach Based on Ray Tracing and Stochastic Methods for Vehicle-to-Everything Applications”的報(bào)告，信息工程學(xué)院副院長(zhǎng)王威主持報(bào)告會(huì)，相關(guān)學(xué)院共120余名師生參加講座。

P.Takis Mathiopoulos教授作報(bào)告

本次報(bào)告圍繞6G信道研究背景、聯(lián)合信道建模方法、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析及后續(xù)研究趨勢(shì)四方面展開(kāi)。Mathiopoulos教授闡述了感知信道數(shù)據(jù)對(duì)智能駕駛愈發(fā)重要，城市駕駛復(fù)雜的道路場(chǎng)景對(duì)信道模型的要求不斷提高；提出了聯(lián)合信道的建模方法，該方法利用射線(xiàn)追蹤（RT）精準(zhǔn)模擬移動(dòng)目標(biāo)，結(jié)合隨機(jī)方法生成復(fù)雜環(huán)境雜波，可捕捉更多維度的信道特性，實(shí)現(xiàn)高效射線(xiàn)追蹤仿真；評(píng)估了城市智能駕駛場(chǎng)景中的模型性能，對(duì)比了不同建模方法的時(shí)間消耗，驗(yàn)證了車(chē)聯(lián)網(wǎng)感知信道建模的有效性。Mathiopoulos教授分享了自己后續(xù)的研究方案，通過(guò)優(yōu)化移動(dòng)目標(biāo)確定性模擬流程，來(lái)提升車(chē)聯(lián)網(wǎng)信道建模效率與精度，以更好適配動(dòng)態(tài)場(chǎng)景需求。

（審稿：王妍  網(wǎng)絡(luò)編輯：和燕）