近日，我校電子信息工程學(xué)院趙菊敏教授團(tuán)隊(duì)在解決并行解碼中的信號(hào)超級(jí)簇問題方面取得突破，顯著提升了系統(tǒng)通信效率。相關(guān)成果發(fā)表于《IEEE Transactions on Mobile Computing》（簡(jiǎn)稱IEEE TMC）期刊，題目為“Salix-Leaf: Find Main Veins of Signal Clusters for Practical Parallel Decoding”。該論文的第一署名單位為太原理工大學(xué)，我校博士研究生李亞君為論文第一作者，趙菊敏教授為論文通訊作者。IEEE TMC是中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)(CCF)推薦的A類頂級(jí)國際期刊、中科院1區(qū)TOP期刊，在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)計(jì)算領(lǐng)域享有極高的學(xué)術(shù)聲譽(yù)。該論文也是我校以第一署名單位在IEEE TMC發(fā)表的首篇論文。

研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地提出了一種基于主脈識(shí)別的信號(hào)簇分析方法—Salix-Leaf，旨在解決非均勻分布信號(hào)的超級(jí)簇問題。該方法通過提取各信號(hào)簇的主脈特征實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度聚類，并利用主脈方向性特征作為聚類準(zhǔn)確性的驗(yàn)證依據(jù)。此外，Salix-Leaf方法引入了超聚類分解器對(duì)信號(hào)進(jìn)行分段聚類分析，顯著提升了算法的魯棒性和實(shí)用性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能有效保障反向散射系統(tǒng)的并發(fā)傳輸性能。

趙菊敏教授指出，后續(xù)研究將重點(diǎn)推進(jìn)該方法在復(fù)雜工況環(huán)境中的工程化應(yīng)用，重點(diǎn)覆蓋鐵路建設(shè)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)及地下礦井作業(yè)等典型場(chǎng)景，通過突破不同領(lǐng)域特有的通信瓶頸，為新一代通信技術(shù)在多領(lǐng)域交叉應(yīng)用提供系統(tǒng)性解決方案。

此項(xiàng)突破性成果的產(chǎn)出是學(xué)校優(yōu)化學(xué)科布局、積極推進(jìn)“智能+”“+行業(yè)”學(xué)科發(fā)展戰(zhàn)略，學(xué)院以基礎(chǔ)前沿創(chuàng)新與國家戰(zhàn)略需求為雙驅(qū)動(dòng)，立足“智能探測(cè)/傳感+智能信息/信號(hào)處理”主線，大力發(fā)展智能信息交互技術(shù)群的典型成果，展現(xiàn)了我校在電子信息前沿領(lǐng)域快速提升的科研實(shí)力。