研究背景与意义
随着5G技术的商用化推进，智能信息处理在通信领域的融合需求日益迫切。华南理工大学电信学院聚焦于通过人工智能算法优化5G网络性能，提升数据传输效率与可靠性。该研究不仅为6G技术奠定基础，还将在工业互联网、智慧城市等领域发挥关键作用。
核心技术方向
研究团队围绕以下技术展开攻关：
- 基于深度学习的信道编码优化
- 边缘计算与5G网络资源动态分配
- 大规模MIMO系统的智能波束成形
典型应用场景
技术融合已在以下场景实现验证：
- 远程医疗中的超低时延视频传输
- 自动驾驶车辆的高精度定位通信
- 智能制造工厂的多设备协同控制
研究挑战与解决方案
当前面临的主要挑战包括：
- 异构网络环境下的算法泛化能力不足
- 能耗与计算效率的平衡问题
团队提出分层式联邦学习框架，通过分布式模型训练降低中心节点负载，同时采用轻量化神经网络压缩算法参数。
研究成果与未来展望
已发表SCI论文12篇，申请国家发明专利8项，完成与华为、中兴的联合测试。下一步将探索量子计算与5G-Advanced技术的协同优化，推动空天地一体化网络建设。
华南理工大学电信学院通过跨学科创新，在智能信息处理与5G融合领域取得突破性进展，为下一代通信技术演进提供了重要理论支撑和实践范例。
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