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我的研究方向主要围绕基于无线通信世界模型的智能通信网络理论与关键技术。我们将人工智能技术（包括深度学习、强化学习、大模型等）与无线通信传统方法相融合，探索无线通信物理层和网络层传输的新理论和新方法，也为大规模通信网络的整体寻优提供智能解决方案。主要的研究内容包括如下三方面：

1、无线信道地图：针对立体空间中全频谱无线信道泛化预测的难题，研究多模态多层级的环境重建与理解、基于点云环境信息的信道地图重建方法、环境对象的电磁特性知识库构建、近零样本的信道地图迁移学习方法，研发信道地图构建平台与应用软件系统。

2、任务/语义通信：针对语义信息提取、压缩和传输的难题，研究与现有系统兼容的自适应信源信道编译码框架、基于大模型的语义信源编码方法、面向非均匀保护的信道编码方法，研发语义编译码芯片和模块。

3、复杂网络数字孪生与寻优：针对大规模、动态、复杂网络的精准建模与高效寻优难题，研究数据与模型协同驱动的高保真网络数字孪生方法、基于新型强化学习的网络寻优方法，为低空经济、智能制造、物流网络等领域的智能化产业升级提供支撑。

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