主题一：基于强化学习的无线通信信道的优化
主讲：李世成
（导师：周发升）
主题二：基于机器学习的物联网入侵检测算法研究
主讲：招志才
（导师：曹忠）
主题三：基于接收信号强度的利用卡尔曼滤波器提升感知精度的方法
主讲：龚子霖
（导师：周发升）
主办机构
广州大学电子与通信工程学院
时间安排
2023年10月13日10:30-12:00
地点
B4 - 213
为拓宽研究生学术视野，促进研究生学术交流，营造良好的学术氛围，广州大学电子与通信工程学院主办的“研途青年说”第46讲于10月13日10:30-12:00在B4 - 213举行。本次主讲人为21级研究生李世成、招志才和龚子霖。
李世成同学汇报的主题是基于强化学习的无线通信信道的优化，他的讲解主要包括以下六部分：选题背景及意义、现状与研究目标、研究方法及过程、关键技术与实践难点、研究结果与应用和论文总结。李世成同学简述了智能反射面(IRS)是最近有望在第六代无线网络中发挥有效作用的技术。这些表面包括大量低成本的被动或主动元件，智能调节无线信号反射，从而可以动态地改变无线信道。创新方向为针对IRS改变信号反射角度的特性，确定信道的中断率为优化指标、Lyapunov优化框架对优化问题进行转化以及确定优化目标。其中边缘缓存布置在基站，在已知文件流行度的情况下，存储最流行的文件，尽可能提升缓存命中率。最后，李世成同学对论文进行了简要的总结。
招志才同学汇报的主题是基于机器学习的物联网入侵检测算法研究，他的讲解主要包括以下三部分，背景及意义、研究内容和研究结果及分析。他首先阐述了该研究目的是入侵检测系统（IDS, Intrusion Detection System）指对网络中可能出现的入侵行为进行检测的系统。IDS通过收集分析目标网络历史信息、日志等关键性数据，确定一定的安全策略；对网络进行实时监控，通过确定的安全策识别网络中出现的非法入侵，尽可能地保证网络的安全性。紧接着他对研究内容进行了概括：周期特征的循环编码、周期特征的循环编码、周期特征的循环编码。最后他为我们解释了该研究的难点所在：构建入侵检测系统，对数据进行二分类以及多分类，确保物联网场景中正常数据被安全的使用，攻击数据被检测出来并用以丰富攻击数据库以便后续入侵检测算法的完善与更新，以及解决应用场景单一，数据不平衡问题，时间特征利用率低等问题。
余俊彬同学汇报的主题是基于接收信号强度的利用卡尔曼滤波器提升感知精度的方法，他的讲解主要包括以下五部分，研究背景、关键技术、系统模型、研究内容和研究难点。他首先介绍了关键技术：AOA定位、TOA定位、利用RSSI定位等。紧接着详细介绍了基于机器学习的物联网入侵检测算法研究步骤：对用户目标进行坐标定位、在基站端获得RSSI信号、推导出基站到用户的距离。最后，他对研究结果进行了全面的总结：利用卡尔曼滤波器对RSSI信号、路径损耗指数进行滤波，定位误差显著减小，可得到更加准确的距离参数，因此卡尔曼滤波器的运用可有效提升信号感知强度，提升用户的定位精度，对推动更加准确的室内定位发展具有一定意义。
李世成
2021级电子与通信工程学院
电子与通信工程专业型硕士
导师：周发升
主要研究方向：强化学习，无线通信
主要科研成果：一篇IEEE ICCT论文
招志才
2021级电子与通信工程学院
电子与通信工程学术/专业型硕士
导师：曹忠
主要研究方向：工业互联网安全
主要科研成果：《车联网威胁分析和入侵检测关键技术》发表在自动化博览期刊，
一篇专利，一篇sci论文在投
龚子霖
2021级电子与通信工程学院
电子信息专业型硕士
导师：周发升
主要研究方向：通信与感知一体化
主要科研成果：会议论文一篇、发明专利一篇
