周志恒，男，博士，电子科技大学副教授，电气与电子工程师协会（IEEE）会员，中国电子学会会员，教育部学位中心学位论文评审专家，担任IEEE Transactions on Vehicular Technology、IEEE ICC、IEEE GLOBECOM，ISIT等期刊会议审稿人。

2014年获电子科技大学通信与信息工程工学博士学位。2015年至2017年于香港中文大学从事博士后研究工作。主要研究方向包括：太赫兹通信、物联网智能通信、基于深度学习的预测技术、网络纠错编码等。已主持或参与国家自然科学基金（重点项目、面上项目、青年项目）、军委科技委创新特区、国家国防科技工业局稳定支持、华为基金等项目10余项，发表学术论文论文数十余篇。

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现诚招同学参与以下三个方面的研究，力争共同做出有实际用途的创新研究。

1．面向6G通信，开展太赫兹移动通信技术研究

6G通信将支持更大规模的大数据分析和沉浸式体验等服务，例如全息通信、沉浸式扩展现实和数字孪生等，其通信数据传输速率需要达到Tbit/s水平。太赫兹波处于微波和红外波之间，可以为无线通信系统提供更大的带宽以及高达Tbit/s的超高传输速率，因此被认为是实现6G通信的候选技术之一。

但是，太赫兹具有极窄的波束宽度，也带来了新的接入问题。如图1所示。图1(a)中节点A的波束扫中C，但是B发射的信号没有覆盖到C，此时A和C直接的通信不受干扰。图1(b)中节点A和B的波束都扫中B，此时A和C与B的通信可能相互干扰。因此，太赫兹接入还要考虑波束宽度等因素。

该课题将从TDD，CSMA出发，设计太赫兹通信下的无线接入技术。目前，已在matlab和C++上开发了仿真软件，现诚招对数据链路层接入技术感兴趣，且有意愿从事理论研究工作的同学加入。

2. 感通一体化通信网中，多模态频谱预测模型研究

频谱预测就是要判断在未来一段时间内，某个/些频段是否被某个用户所占用。感通一体化通信网中，除了能感知到用户的通信模式，还能观测到用户的状态（移动方向，速度等）的变化，甚至还能获得用户的图片信息。如何是这些多模态信息来提高预测精度，即使本课题组正在研究的工作。目前，我们已经运用图学习和元学习模型设计一些针对单模态数据的预测算法。希望对预测方法感兴趣的同学加入我们。

3．面向无人智能体的组网协议与实现

组网协议的目的是使得网络中任意通信节点（例如，无人机，智能车等）能够相互通信。这其中，路由协议和无线接入协议是本课题组正在研究的方向。

目前，我们正在freeRTOS中实现基于TDMA的入网控制协议，后面将在开发的嵌入式平台上进行实地测试。希望有意愿编写c++或FPGA代码的同学加入。

培养模式：在项目课题牵引下的老生带新手培养模式。在第一学年，首先根据项目课题的需要补充基础知识；然后在研二、三的师兄和师姐的带领下，通过复现师兄姐的工作从而熟悉课题使用的软硬件工具。第二学年，正式参与项目课题中，独立完成课题要求，并帮助下一界新生进入课题工作中。第三学年，完成实习、找工作和毕业论文。

允许二年级暑假参加企业实习。

工作去向（往届学生拿到的Offer）：

（1）华为、中兴等通信企业；

（2）阿里巴巴、理想汽车、蚂蚁金服、深信服、微众银行、TP-Link，OPPO等互联网企业；

（3）中国电子科技集团10所、30所；

（4）省统计局、国家电网。