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UCL-Wong教授——
使用高斯混合贝叶斯学习进行大规模 MIMO 的信道估计
大规模多输入多输出（MIMO）技术是现代无线通信系统中的一项关键技术，它通过在发射端和接收端使用大量的天线来显著增加通信系统的容量和频谱效率。然而，为了充分发挥大规模MIMO系统的潜力，需要对信道状态信息（CSI）进行准确的估计。信道估计在整个通信链路中起着至关重要的作用，它直接影响到信号的解调和检测的性能。传统的信道估计方法，如最小二乘（LS）和最大似然（ML）估计，往往在大规模MIMO系统中遇到性能瓶颈，尤其是在复杂的信道环境和有限的训练序列的情况下。为了解决这些问题，研究者们开始探索基于贝叶斯学习的信道估计方法，这些方法能够利用信道的统计特性来提高估计的准确性。高斯混合模型（GMM）是一种强大的统计工具，能够捕捉数据的多峰分布特性，而贝叶斯学习框架则提供了一种系统的方法来整合先验知识和观测数据。将高斯混合模型与贝叶斯学习相结合，可以发展出一种新的信道估计方法，即高斯混合贝叶斯学习。这种方法有望在复杂的信道环境中提供更为精确的信道估计，尤其是在大规模MIMO系统中。本研究旨在开发一种基于高斯混合贝叶斯学习的信道估计算法，以应对大规模MIMO系统中的信道估计挑战。本次科研将结合当前技术前沿以及学生的相关经历和需求，展开1v1科研指导服务。此外，学生也可以定制其他专业的科研课题。
特邀
导师
指南者留学特邀导师：Wong教授
G5-UCL 电子电气工程系系主任-正教授
IEEE and IET会士、IEEE高级编辑
 电气电子、通讯，5G、6G领域专家，发表论文多达600余篇
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提供更个性化的科研教学指导
学生不容易得到个人化的关注
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让学生全面地参与研究项目，从而获得更多的学术成就和独立思考的能力
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适合人群
留学申请：计划申请电气电子/通讯等相关专业的同学
提升背景：希望增加深度学术研究经历，提升独立研究能力的同学
锻炼技能：想要掌握人工智能领域知识，包括python、机器学习、论文撰写等技能的同学
具体安排
Week 1
Find the Topic
  • 1V1 office hour
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Week 2
Machine 
Learning
Algorithms I
  • Supervised Learning and Unsupervised Learning
  • Categorical Variable and Continuous Variable
  • Linear Models
Week 3
Machine 
Learning 
Algorithms II
  • Multicollinearity
  • Entropy
  • Decision Tree
Week 4
Machine 
Learning 
Algorithms III
  • Advanced Tree Based Models
  • Neural Network
  • Unstructured Data
Week 5
Data 
Analysis
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Week 6-8
Implementation of 
Machine 
Learning Algorithms
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Week
9-12
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Writing
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