近日，中国通信学会发布了2024年度信息通信领域科技论文激励计划遴选结果，电子学院程翔教授团队发表在期刊Journal of Communications and Information Networks上的论文LLM4CP: Adapting Large Language Models for Channel Prediction和王兴军教授团队发表在期刊Photonics Research上的论文Highly reconfigurable silicon integrated microwave photonic filter towards next-generation wireless communication均成功入选。
该计划旨在贯彻落实创新发展理念，推动科技强国建设，鼓励信息通信领域更多优秀科技论文在国内首发。2024年，中国通信学会共收到推荐论文154篇，经遴选和公示，最终9篇论文入选。
程翔教授团队研究成果介绍
该工作首次将预训练大语言模型（LLM）应用于无线通信物理层任务，提出了不同于传统参数化模型和深度学习小模型的信道预测新范式，证明了预训练大语言模型可以突破语言形式赋能无线通信物理层设计。设计了信道特征增强的网络架构以对齐信道空间与大模型特征空间，实现LLM通用知识在信道预测任务上的有效迁移。仿真结果显示，该方案在TDD和FDD信道预测任务上取得了SOTA的全样本和少样本预测性能，频点泛化性能大幅领先于现有方案，同时具有和深度学习小模型相当的训练和推理时间开销。
该工作第一完成单位为北京大学，合作单位包括香港科技大学（广州）和香港科技大学。程翔教授为该论文的通讯作者，北京大学23级博士生刘伯珣为第一作者。该工作自发表以来受到广泛关注，被北京大学新闻网等多个网站和公众号报道，自2024年8月份起，连续6个月当选Journal of Communications and Information Networks期刊最受欢迎论文。
王兴军教授团队研究成果介绍
该工作成功研制出多功能、可重构的微波光子滤波器集成芯片，不仅满足了现代无线通信系统对高可重构性和低控制复杂度的需求，更为下一代无线通信技术开辟了更广阔的频率操作空间和多样化的滤波功能。实验结果表明，该滤波器性能卓越，不仅能够自由切换带通和带阻滤波模式，还具备出色的频谱重构能力。其中心频率调谐范围高达30 GHz，展现出广泛的频率适应性。在带通滤波模式下，3-dB通带带宽可在200 MHz至2 GHz之间灵活调节；而在带阻滤波模式下，抑制比调节范围接近50 dB，其中最大阻带抑制比达到61 dB，充分体现了其优异的滤波性能。研究团队进一步验证了该芯片在多种无线高速通信场景中的实际应用效果。在关键的镜像干扰抑制实验中，得益于滤波器芯片强大的干扰信号抑制能力，接收信号的误差向量幅度（EVM）从64.43%大幅降低至24.48%，这一显著改善充分证明了该滤波器芯片在实际应用中的卓越性能。
该工作第一完成单位为北京大学，王兴军教授、舒浩文助理教授为该论文的通讯作者。2020级博士研究生陶子涵和2022届博士毕业生陶源盛为论文共同第一作者，该工作获得Photonics Research 2023年度主编推荐奖（从2023年度出版的250篇论文中遴选出2篇获奖论文），同时也入选该期刊2023年度引用量TOP10。
