朱光旭

职务/职称

深圳市大数据研究院信息系统大数据实验室副主任

深圳市大数据研究院信息系统大数据实验室研究科学家

研究方向

边缘智能，联邦学习，通信感知一体化

电子邮箱

gxzhu@sribd.cn

教育背景

2015-9至2019-12, 香港大学, 电机电子工程, 博士, 导师: 黄凯斌

2012-9至2015-3, 浙江大学, 信息与电子工程, 硕士, 导师: 钟财军

2008-9至2012-6, 浙江大学, 信息与电子工程, 学士

联系邮箱

 gxzhu@sribd.cn 

主要成果/荣誉

2013年 IEEE 无线通信与信号处理大会 （WCSP） 会议最佳论文奖 （Best Paper Award）

2015年-2019年 香港政府奖学金 （Hong Kong Postgraduate Fellowship， 香港最高荣誉奖学金）

2020年 香港大学卓越研究毕业生（全港大每年遴选8名优秀毕业生获奖）

2020年IEEE Transactions on Communications 模范审稿人

2023年IEEE ComSoc AP 最佳青年学者奖

2023年IEEE ComSoc AP 杰出论文奖

2023年全球前2%顶尖科学家

深圳市海外高层次人才C类

个人介绍

朱光旭博士，分别于2012年和2015年于浙江大学信息与电子工程学系获得工学学士和工学硕士学位，并于2019年于香港大学电机与电子工程系获得博士学位，随后加入深圳市大数据研究院至今。其研究兴趣包括边缘智能，联邦学习，通信感知一体化等。其在IEEE JSAC, TWC, JSTSP, TSP, ACM MobiCom, IEEE ICC, Globecom 等国际高水平期刊/会议发表论文共80余篇。相关论文成果得到多个国内外知名研究团队的关注和跟踪；根据Web of Science数据，有4篇期刊论文先后被认定为ESI高被引论文，1篇期刊论文被认定为ESI热点论文；依据Google Scholar的统计, 总被引次数3000余次(H-index 23)，单篇最高引用500余次。朱光旭博士目前受邀担任主流国际期刊IEEE Wireless Communications Letters 编委，并于多个主流国际会议上担任分论坛/研讨会联席主席包括（IEEE PIMRC 2021，MIIS 2022，WCSP 2023，VTC-fall 2023，Globecom 2023，ICASSP 2024等）。

朱光旭博士近年来在边缘智能等相关领域主持包括国家自然科学基金面上和青年基金，广东省自然科学基金面上基金，中国信通院6G开放课题等多个国家级省部级项目，并作为子课题负责人参与国家重点研发计划课题研究。相关成果曾获2023年国际通信学会亚太区最佳青年科学家奖和杰出论文奖，全球前2%顶尖科学家，国际会议UCOM 2023青年科学家奖，AI 2000最具影响力学者提名奖，第五届“绽放杯”5G应用征集大赛专题赛一等奖（第一完成人），国际会议WCSP最佳论文奖以及香港大学优博等荣誉奖项。

代表性论文

1.G. Zhu, D. Liu, Y, Du, C. You, J. Zhang, and K. Huang, "Toward an Intelligent Edge: Wireless Communication Meets Machine Learning", IEEE Commun. Mag., vol. 58, no. 1, pp. 19 - 25, Jan. 2020. ( ESI highly cited paper, ESI hot paper)

2. G. Zhu, Y. Wang K. Huang, "Broadband analog aggregation for low-latency federated edge learning", IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 19, no. 1, pp. 491-506, Jan. 2020. ( ESI highly cited paper)

3. G. Zhu, Y. Du, D. Gunduz, K. Huang, "One-Bit Over-the-Air Aggregation for Communication-Efficient Federated Edge Learning: Design and Convergence Analysis", IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 20, no. 3, Mar. 2021.

4. G. Zhu, K. Huang, V. K. N. Lau, B. Xia, X. Li and S. Zhang, "Hybrid beamforming via the Kronecker decomposition for the millimeter-wave massive MIMO systems", IEEE J. Sel Area Commun., Vol. 35, no. 9, pp. 2097–2114, Sep. 2017. 

5.G. Zhu and K. Huang, "MIMO Over-the-Air Computation for High-Mobility Multi-Modal Sensing", IEEE IoT Journal, vol. 6, no. 4, pp. 6089 - 6103, Aug. 2019. 

蒲文强

职务/职称

深圳市大数据研究院信息系统大数据实验室研究科学家

深圳市大数据研究院信息系统大数据实验室主任助理

研究方向

信号与信息处理，最优化算法，机器学习

电子邮箱

wpu@sribd.cn

工作经历

2020年10月至今，深圳市大数据研究院，研究科学家

2019年1月至2020年9月，香港中文大学（深圳），博士后研究员

教育背景

2013年9月至2018年12月，西安电子科技大学，信号与信息处理，博士

2009年9月至2013年6月，西安电子科技大学，电子信息工程专业，学士

研究方向

信号处理、最优化方法，机器学习

个人介绍

蒲文强，分别于2013年和2018年在西安电子科技大学获得工学学士和工学博士学位。2015年1月至2018年9月在香港中文大学（深圳）做访问博士生，2019年1月至2020年9月在香港中文大学（深圳）从事博士后研究。2020年10月加入深圳市大数据研究院，担任研究科学家（副研究员），研究兴趣包括大规模信号处理、传感器网络资源调度、一阶优化方法及智能博弈。在信号处理权威国际期刊/会议发表多篇论文篇，其中2篇ESI高被引论文。目前主持国家自然科学基金青年项目及多个企业横向项目。

代表性论文

  • Pu, W.*, Ibrahim, S., Fu, X., & Hong, M. (2022). Stochastic mirror descent for low-rank tensor decomposition under non-Euclidean losses. IEEE Transactions on Signal Processing, 70, 1803-1818.
  • Pu, W.*, Xiao, J., Zhang, T., & Luo, Z. Q. (2022). A Penalized Inequality-Constrained Approach for Robust Beamforming with DoF Limitation. Signal Processing, 108746.
  • Sun, H., Pu, W., Fu, X., Chang, T. H., & Hong, M.* (2022). Learning to continuously optimize wireless resource in a dynamic environment: A bilevel optimization perspective. IEEE Transactions on Signal Processing, 70, 1900-1917.
  • Yan, J., Pu, W.*, Liu, H.*, Jiu, B., & Bao, Z. (2018). Robust chance constrained power allocation scheme for multiple target localization in colocated MIMO radar system. IEEE Transactions on Signal Processing, 66(15), 3946-3957.
  • Pu, W., Liu, Y. F., Yan, J., Liu, H., & Luo, Z. Q*. (2018). Optimal estimation of sensor biases for asynchronous multi-sensor data fusion. Mathematical Programming, 170(1), 357-386.
蒲文强

职务/职称

深圳市大数据研究院信息系统大数据实验室研究科学家

深圳市大数据研究院信息系统大数据实验室主任助理

研究方向

信号与信息处理，最优化算法，机器学习

电子邮箱

wpu@sribd.cn

工作经历

2020年10月至今，深圳市大数据研究院，研究科学家

2019年1月至2020年9月，香港中文大学（深圳），博士后研究员

教育背景

2013年9月至2018年12月，西安电子科技大学，信号与信息处理，博士

2009年9月至2013年6月，西安电子科技大学，电子信息工程专业，学士

研究方向

信号处理、最优化方法，机器学习

个人介绍

蒲文强，分别于2013年和2018年在西安电子科技大学获得工学学士和工学博士学位。2015年1月至2018年9月在香港中文大学（深圳）做访问博士生，2019年1月至2020年9月在香港中文大学（深圳）从事博士后研究。2020年10月加入深圳市大数据研究院，担任研究科学家（副研究员），研究兴趣包括大规模信号处理、传感器网络资源调度、一阶优化方法及智能博弈。在信号处理权威国际期刊/会议发表多篇论文篇，其中2篇ESI高被引论文。目前主持国家自然科学基金青年项目及多个企业横向项目。

代表性论文

  • Pu, W.*, Ibrahim, S., Fu, X., & Hong, M. (2022). Stochastic mirror descent for low-rank tensor decomposition under non-Euclidean losses. IEEE Transactions on Signal Processing, 70, 1803-1818.
  • Pu, W.*, Xiao, J., Zhang, T., & Luo, Z. Q. (2022). A Penalized Inequality-Constrained Approach for Robust Beamforming with DoF Limitation. Signal Processing, 108746.
  • Sun, H., Pu, W., Fu, X., Chang, T. H., & Hong, M.* (2022). Learning to continuously optimize wireless resource in a dynamic environment: A bilevel optimization perspective. IEEE Transactions on Signal Processing, 70, 1900-1917.
  • Yan, J., Pu, W.*, Liu, H.*, Jiu, B., & Bao, Z. (2018). Robust chance constrained power allocation scheme for multiple target localization in colocated MIMO radar system. IEEE Transactions on Signal Processing, 66(15), 3946-3957.
  • Pu, W., Liu, Y. F., Yan, J., Liu, H., & Luo, Z. Q*. (2018). Optimal estimation of sensor biases for asynchronous multi-sensor data fusion. Mathematical Programming, 170(1), 357-386.
蒲文强

职务/职称

深圳市大数据研究院信息系统大数据实验室研究科学家

深圳市大数据研究院信息系统大数据实验室主任助理

研究方向

信号与信息处理，最优化算法，机器学习

电子邮箱

wpu@sribd.cn

工作经历

2020年10月至今，深圳市大数据研究院，研究科学家

2019年1月至2020年9月，香港中文大学（深圳），博士后研究员

教育背景

2013年9月至2018年12月，西安电子科技大学，信号与信息处理，博士

2009年9月至2013年6月，西安电子科技大学，电子信息工程专业，学士

研究方向

信号处理、最优化方法，机器学习

个人介绍

蒲文强，分别于2013年和2018年在西安电子科技大学获得工学学士和工学博士学位。2015年1月至2018年9月在香港中文大学（深圳）做访问博士生，2019年1月至2020年9月在香港中文大学（深圳）从事博士后研究。2020年10月加入深圳市大数据研究院，担任研究科学家（副研究员），研究兴趣包括大规模信号处理、传感器网络资源调度、一阶优化方法及智能博弈。在信号处理权威国际期刊/会议发表多篇论文篇，其中2篇ESI高被引论文。目前主持国家自然科学基金青年项目及多个企业横向项目。

代表性论文

  • Pu, W.*, Ibrahim, S., Fu, X., & Hong, M. (2022). Stochastic mirror descent for low-rank tensor decomposition under non-Euclidean losses. IEEE Transactions on Signal Processing, 70, 1803-1818.
  • Pu, W.*, Xiao, J., Zhang, T., & Luo, Z. Q. (2022). A Penalized Inequality-Constrained Approach for Robust Beamforming with DoF Limitation. Signal Processing, 108746.
  • Sun, H., Pu, W., Fu, X., Chang, T. H., & Hong, M.* (2022). Learning to continuously optimize wireless resource in a dynamic environment: A bilevel optimization perspective. IEEE Transactions on Signal Processing, 70, 1900-1917.
  • Yan, J., Pu, W.*, Liu, H.*, Jiu, B., & Bao, Z. (2018). Robust chance constrained power allocation scheme for multiple target localization in colocated MIMO radar system. IEEE Transactions on Signal Processing, 66(15), 3946-3957.
  • Pu, W., Liu, Y. F., Yan, J., Liu, H., & Luo, Z. Q*. (2018). Optimal estimation of sensor biases for asynchronous multi-sensor data fusion. Mathematical Programming, 170(1), 357-386.
蒲文强

职务/职称

深圳市大数据研究院信息系统大数据实验室研究科学家

深圳市大数据研究院信息系统大数据实验室主任助理

研究方向

信号与信息处理，最优化算法，机器学习

电子邮箱

wpu@sribd.cn

工作经历

2020年10月至今，深圳市大数据研究院，研究科学家

2019年1月至2020年9月，香港中文大学（深圳），博士后研究员

教育背景

2013年9月至2018年12月，西安电子科技大学，信号与信息处理，博士

2009年9月至2013年6月，西安电子科技大学，电子信息工程专业，学士

研究方向

信号处理、最优化方法，机器学习

个人介绍

蒲文强，分别于2013年和2018年在西安电子科技大学获得工学学士和工学博士学位。2015年1月至2018年9月在香港中文大学（深圳）做访问博士生，2019年1月至2020年9月在香港中文大学（深圳）从事博士后研究。2020年10月加入深圳市大数据研究院，担任研究科学家（副研究员），研究兴趣包括大规模信号处理、传感器网络资源调度、一阶优化方法及智能博弈。在信号处理权威国际期刊/会议发表多篇论文篇，其中2篇ESI高被引论文。目前主持国家自然科学基金青年项目及多个企业横向项目。

代表性论文

  • Pu, W.*, Ibrahim, S., Fu, X., & Hong, M. (2022). Stochastic mirror descent for low-rank tensor decomposition under non-Euclidean losses. IEEE Transactions on Signal Processing, 70, 1803-1818.
  • Pu, W.*, Xiao, J., Zhang, T., & Luo, Z. Q. (2022). A Penalized Inequality-Constrained Approach for Robust Beamforming with DoF Limitation. Signal Processing, 108746.
  • Sun, H., Pu, W., Fu, X., Chang, T. H., & Hong, M.* (2022). Learning to continuously optimize wireless resource in a dynamic environment: A bilevel optimization perspective. IEEE Transactions on Signal Processing, 70, 1900-1917.
  • Yan, J., Pu, W.*, Liu, H.*, Jiu, B., & Bao, Z. (2018). Robust chance constrained power allocation scheme for multiple target localization in colocated MIMO radar system. IEEE Transactions on Signal Processing, 66(15), 3946-3957.
  • Pu, W., Liu, Y. F., Yan, J., Liu, H., & Luo, Z. Q*. (2018). Optimal estimation of sensor biases for asynchronous multi-sensor data fusion. Mathematical Programming, 170(1), 357-386.
李洋

职务/职称

深圳市大数据研究院信息系统大数据实验室研究科学家/副研究员

研究方向

无线资源管理、学习优化、大规模优化、大规模接入

电子邮箱

liyang@sribd.cn

教育背景

香港大学博士

北京航空航天大学硕士

北京航空航天大学学士

主要成果/荣誉

深圳市海外高层次人才（C类），2020

深圳市龙岗区深龙英才（C类），2020

“创新先锋”总裁奖，华为技术有限公司，2020

香港大学博士研究生奖学金，香港大学，2015-2019

国家奖学金，中华人民共和国教育部，2013

个人介绍

李洋博士分别于2012年和2015年在北京航空航天大学电子信息工程学院获得学士和硕士学位，并于2019年在香港大学电机与电子工程系获得博士学位。他长期从事无线通信、人工智能、大规模优化的交叉领域研究，在大规模MIMO信号处理、学习优化、分布式优化算法设计等方面具备丰富的研究经验和创新成果。2019年至2020年，他曾在华为诺亚方舟实验室担任高级研究工程师，从事智能通信算法研究，在嵌套极化码的智能化设计方面取得了突破性成果，荣获华为技术有限公司“创新先锋”总裁奖。现任职深圳市大数据研究院副研究员，近年来围绕大规模无线资源管理、大规模网络优化、大规模智能接入等方向，主持国家自然科学基金青年基金、国家重点研发计划子课题、国家重点实验室开放课题，并作为合作单位负责人参与国家自然科学基金联合基金项目。相关研究成果在IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Transactions on Signal Processing等无线通信、信号处理领域的国际顶级期刊上发表高水平论文30余篇，其中包括第一及通讯作者论文20余篇。

代表性论文

[1] Yang Li and Ya-Feng Liu, “HPE Transformer: Learning to Optimize Multi-Group Multicast Beamforming Under Nonconvex QoS Constraints,” IEEE Transactions on Communications, early access, Apr. 2024.

[2] Hao Zhang, Qingfeng Lin, Yang Li*, Lei Cheng, and Yik-Chung Wu, “Activity Detection for Massive Connectivity in Cell-free Networks with Unknown Large-scale Fading, Channel Statistics, Noise Variance, and Active Probability: A Bayesian Approach,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 72, pp. 942-957, 2024.

[3] Yunqi Wang, Yang Li*, Qingjiang Shi, and Yik-Chung Wu, “ENGNN: A General Edge-Update Empowered GNN Architecture for Radio Resource Management in Wireless Networks,” IEEE Transactions on Wireless Communications, early access, Oct. 2023.

[4] Yang Li, Zhilin Chen, Yunqi Wang, Chenyang Yang, Bo Ai, and Yik-Chung Wu, “Heterogeneous Transformer: A Scale Adaptable Neural Network Architecture for Device Activity Detection,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 22, no. 5, pp. 3432-3446, May 2023.

[5] Yang Li, Qingfeng Lin, Ya-Feng Liu, Bo Ai, and Yik-Chung Wu, “Asynchronous Activity Detection for Cell-Free Massive MIMO: From Centralized to Distributed Algorithms,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 22, no. 4, pp. 2477-2492, Apr. 2023.

 

李洋

职务/职称

深圳市大数据研究院信息系统大数据实验室研究科学家/副研究员

研究方向

无线资源管理、学习优化、大规模优化、大规模接入

电子邮箱

liyang@sribd.cn

教育背景

香港大学博士

北京航空航天大学硕士

北京航空航天大学学士

主要成果/荣誉

深圳市海外高层次人才（C类），2020

深圳市龙岗区深龙英才（C类），2020

“创新先锋”总裁奖，华为技术有限公司，2020

香港大学博士研究生奖学金，香港大学，2015-2019

国家奖学金，中华人民共和国教育部，2013

个人介绍

李洋博士分别于2012年和2015年在北京航空航天大学电子信息工程学院获得学士和硕士学位，并于2019年在香港大学电机与电子工程系获得博士学位。他长期从事无线通信、人工智能、大规模优化的交叉领域研究，在大规模MIMO信号处理、学习优化、分布式优化算法设计等方面具备丰富的研究经验和创新成果。2019年至2020年，他曾在华为诺亚方舟实验室担任高级研究工程师，从事智能通信算法研究，在嵌套极化码的智能化设计方面取得了突破性成果，荣获华为技术有限公司“创新先锋”总裁奖。现任职深圳市大数据研究院副研究员，近年来围绕大规模无线资源管理、大规模网络优化、大规模智能接入等方向，主持国家自然科学基金青年基金、国家重点研发计划子课题、国家重点实验室开放课题，并作为合作单位负责人参与国家自然科学基金联合基金项目。相关研究成果在IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Transactions on Signal Processing等无线通信、信号处理领域的国际顶级期刊上发表高水平论文30余篇，其中包括第一及通讯作者论文20余篇。

代表性论文

[1] Yang Li and Ya-Feng Liu, “HPE Transformer: Learning to Optimize Multi-Group Multicast Beamforming Under Nonconvex QoS Constraints,” IEEE Transactions on Communications, early access, Apr. 2024.

[2] Hao Zhang, Qingfeng Lin, Yang Li*, Lei Cheng, and Yik-Chung Wu, “Activity Detection for Massive Connectivity in Cell-free Networks with Unknown Large-scale Fading, Channel Statistics, Noise Variance, and Active Probability: A Bayesian Approach,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 72, pp. 942-957, 2024.

[3] Yunqi Wang, Yang Li*, Qingjiang Shi, and Yik-Chung Wu, “ENGNN: A General Edge-Update Empowered GNN Architecture for Radio Resource Management in Wireless Networks,” IEEE Transactions on Wireless Communications, early access, Oct. 2023.

[4] Yang Li, Zhilin Chen, Yunqi Wang, Chenyang Yang, Bo Ai, and Yik-Chung Wu, “Heterogeneous Transformer: A Scale Adaptable Neural Network Architecture for Device Activity Detection,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 22, no. 5, pp. 3432-3446, May 2023.

[5] Yang Li, Qingfeng Lin, Ya-Feng Liu, Bo Ai, and Yik-Chung Wu, “Asynchronous Activity Detection for Cell-Free Massive MIMO: From Centralized to Distributed Algorithms,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 22, no. 4, pp. 2477-2492, Apr. 2023.

 

李洋

职务/职称

深圳市大数据研究院信息系统大数据实验室研究科学家/副研究员

研究方向

无线资源管理、学习优化、大规模优化、大规模接入

电子邮箱

liyang@sribd.cn

教育背景

香港大学博士

北京航空航天大学硕士

北京航空航天大学学士

主要成果/荣誉

深圳市海外高层次人才（C类），2020

深圳市龙岗区深龙英才（C类），2020

“创新先锋”总裁奖，华为技术有限公司，2020

香港大学博士研究生奖学金，香港大学，2015-2019

国家奖学金，中华人民共和国教育部，2013

个人介绍

李洋博士分别于2012年和2015年在北京航空航天大学电子信息工程学院获得学士和硕士学位，并于2019年在香港大学电机与电子工程系获得博士学位。他长期从事无线通信、人工智能、大规模优化的交叉领域研究，在大规模MIMO信号处理、学习优化、分布式优化算法设计等方面具备丰富的研究经验和创新成果。2019年至2020年，他曾在华为诺亚方舟实验室担任高级研究工程师，从事智能通信算法研究，在嵌套极化码的智能化设计方面取得了突破性成果，荣获华为技术有限公司“创新先锋”总裁奖。现任职深圳市大数据研究院副研究员，近年来围绕大规模无线资源管理、大规模网络优化、大规模智能接入等方向，主持国家自然科学基金青年基金、国家重点研发计划子课题、国家重点实验室开放课题，并作为合作单位负责人参与国家自然科学基金联合基金项目。相关研究成果在IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Transactions on Signal Processing等无线通信、信号处理领域的国际顶级期刊上发表高水平论文30余篇，其中包括第一及通讯作者论文20余篇。

代表性论文

[1] Yang Li and Ya-Feng Liu, “HPE Transformer: Learning to Optimize Multi-Group Multicast Beamforming Under Nonconvex QoS Constraints,” IEEE Transactions on Communications, early access, Apr. 2024.

[2] Hao Zhang, Qingfeng Lin, Yang Li*, Lei Cheng, and Yik-Chung Wu, “Activity Detection for Massive Connectivity in Cell-free Networks with Unknown Large-scale Fading, Channel Statistics, Noise Variance, and Active Probability: A Bayesian Approach,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 72, pp. 942-957, 2024.

[3] Yunqi Wang, Yang Li*, Qingjiang Shi, and Yik-Chung Wu, “ENGNN: A General Edge-Update Empowered GNN Architecture for Radio Resource Management in Wireless Networks,” IEEE Transactions on Wireless Communications, early access, Oct. 2023.

[4] Yang Li, Zhilin Chen, Yunqi Wang, Chenyang Yang, Bo Ai, and Yik-Chung Wu, “Heterogeneous Transformer: A Scale Adaptable Neural Network Architecture for Device Activity Detection,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 22, no. 5, pp. 3432-3446, May 2023.

[5] Yang Li, Qingfeng Lin, Ya-Feng Liu, Bo Ai, and Yik-Chung Wu, “Asynchronous Activity Detection for Cell-Free Massive MIMO: From Centralized to Distributed Algorithms,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 22, no. 4, pp. 2477-2492, Apr. 2023.

 

李洋

职务/职称

深圳市大数据研究院信息系统大数据实验室研究科学家/副研究员

研究方向

无线资源管理、学习优化、大规模优化、大规模接入

电子邮箱

liyang@sribd.cn

教育背景

香港大学博士

北京航空航天大学硕士

北京航空航天大学学士

主要成果/荣誉

深圳市海外高层次人才（C类），2020

深圳市龙岗区深龙英才（C类），2020

“创新先锋”总裁奖，华为技术有限公司，2020

香港大学博士研究生奖学金，香港大学，2015-2019

国家奖学金，中华人民共和国教育部，2013

个人介绍

李洋博士分别于2012年和2015年在北京航空航天大学电子信息工程学院获得学士和硕士学位，并于2019年在香港大学电机与电子工程系获得博士学位。他长期从事无线通信、人工智能、大规模优化的交叉领域研究，在大规模MIMO信号处理、学习优化、分布式优化算法设计等方面具备丰富的研究经验和创新成果。2019年至2020年，他曾在华为诺亚方舟实验室担任高级研究工程师，从事智能通信算法研究，在嵌套极化码的智能化设计方面取得了突破性成果，荣获华为技术有限公司“创新先锋”总裁奖。现任职深圳市大数据研究院副研究员，近年来围绕大规模无线资源管理、大规模网络优化、大规模智能接入等方向，主持国家自然科学基金青年基金、国家重点研发计划子课题、国家重点实验室开放课题，并作为合作单位负责人参与国家自然科学基金联合基金项目。相关研究成果在IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Transactions on Signal Processing等无线通信、信号处理领域的国际顶级期刊上发表高水平论文30余篇，其中包括第一及通讯作者论文20余篇。

代表性论文

[1] Yang Li and Ya-Feng Liu, “HPE Transformer: Learning to Optimize Multi-Group Multicast Beamforming Under Nonconvex QoS Constraints,” IEEE Transactions on Communications, early access, Apr. 2024.

[2] Hao Zhang, Qingfeng Lin, Yang Li*, Lei Cheng, and Yik-Chung Wu, “Activity Detection for Massive Connectivity in Cell-free Networks with Unknown Large-scale Fading, Channel Statistics, Noise Variance, and Active Probability: A Bayesian Approach,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 72, pp. 942-957, 2024.

[3] Yunqi Wang, Yang Li*, Qingjiang Shi, and Yik-Chung Wu, “ENGNN: A General Edge-Update Empowered GNN Architecture for Radio Resource Management in Wireless Networks,” IEEE Transactions on Wireless Communications, early access, Oct. 2023.

[4] Yang Li, Zhilin Chen, Yunqi Wang, Chenyang Yang, Bo Ai, and Yik-Chung Wu, “Heterogeneous Transformer: A Scale Adaptable Neural Network Architecture for Device Activity Detection,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 22, no. 5, pp. 3432-3446, May 2023.

[5] Yang Li, Qingfeng Lin, Ya-Feng Liu, Bo Ai, and Yik-Chung Wu, “Asynchronous Activity Detection for Cell-Free Massive MIMO: From Centralized to Distributed Algorithms,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 22, no. 4, pp. 2477-2492, Apr. 2023.

 

薛烨

职务/职称

深圳市大数据研究院信息系统大数据实验室研究科学家/副研究员

研究方向

机器学习理论、非凸优化、在线学习、联邦学习、人工智能在通信网络的应用、数字孪生等机器学习和通信的交叉领域

个人主页

https://yokoxue.github.io/

电子邮箱

yokoxue@sribd.cn

教育背景

香港科技大学博士

东南大学学士（通信工程，高等理工实验班）

主要成果/荣誉

微软小学者，2015

ROBOCUP KidSize 全国亚军，2015

宝钢优秀学生奖，2016

东南大学优秀毕业生，2017

江苏省优秀毕业设计一等奖，2017

香港科技大学博士研究生奖学金，2017-2022

个人介绍

薛烨博士于2017年在东南大学取得通信工程学士学位， 2022年在香港科技大学电子及计算机工程学院取得博士学位，同年加入深圳市大数据研究院担任研究科学家。薛烨博士长期从事非凸优化、高维统计、机器学习及通信网络等交叉领域的研究。以第一作者身份在人工智能和无线通信领域的高水平国际期刊和会议上发表了十余篇学术论文，与众多海内外著名学者有密切合作。目前作为项目骨干参与国家重点研发计划。

代表性论文

  1. Y. Xue and V. Lau, “Riemannian Low-Rank Model Compression for Federated Learning with Over-the-Air Aggregation” IEEE Transactions on Signal Processing, 2023
  2. Ye Xue; Vincent K. N. Lau ; Online Orthogonal Dictionary Learning Based on Frank-Wolfe Method, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2021, 1-15
  3. Ye Xue; Vincent K. N. Lau; Songfu Cai ; Efficient Sparse Coding Using Hierarchical Riemannian Pursuit, IEEE Transactions on Signal Processing, 2021, 69: 4069-4084
  4. Ye Xue; Yifei Shen; Vincent K. N. Lau; Jun Zhang; Khaled B. Letaief ; Blind Data Detection in Massive MIMO via ℓ₃-Norm Maximization Over the Stiefel Manifold, IEEE Transactions on Wireless Communications, 2021, 20(2): 1411-1424
  5. Y. Xue*, Y. Shen, J. Zhang, K. Letaief, and V. Lau, “Complete dictionary learning via ℓp-norm maximization,” Proceedings of the 36th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI), PMLR 124:280-289, 2020. （Co-first Author）
  6. Ye Xue; Liqun Su; Vincent K. N. Lau ; FedOComp: Two-Timescale Online Gradient Compression for Over-the-Air Federated Learning, IEEE Internet of Things Journal, 2022
薛烨

职务/职称

深圳市大数据研究院信息系统大数据实验室研究科学家/副研究员

研究方向

机器学习理论、非凸优化、在线学习、联邦学习、人工智能在通信网络的应用、数字孪生等机器学习和通信的交叉领域

个人主页

https://yokoxue.github.io/

电子邮箱

yokoxue@sribd.cn

教育背景

香港科技大学博士

东南大学学士（通信工程，高等理工实验班）

主要成果/荣誉

微软小学者，2015

ROBOCUP KidSize 全国亚军，2015

宝钢优秀学生奖，2016

东南大学优秀毕业生，2017

江苏省优秀毕业设计一等奖，2017

香港科技大学博士研究生奖学金，2017-2022

个人介绍

薛烨博士于2017年在东南大学取得通信工程学士学位， 2022年在香港科技大学电子及计算机工程学院取得博士学位，同年加入深圳市大数据研究院担任研究科学家。薛烨博士长期从事非凸优化、高维统计、机器学习及通信网络等交叉领域的研究。以第一作者身份在人工智能和无线通信领域的高水平国际期刊和会议上发表了十余篇学术论文，与众多海内外著名学者有密切合作。目前作为项目骨干参与国家重点研发计划。

代表性论文

  1. Y. Xue and V. Lau, “Riemannian Low-Rank Model Compression for Federated Learning with Over-the-Air Aggregation” IEEE Transactions on Signal Processing, 2023
  2. Ye Xue; Vincent K. N. Lau ; Online Orthogonal Dictionary Learning Based on Frank-Wolfe Method, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2021, 1-15
  3. Ye Xue; Vincent K. N. Lau; Songfu Cai ; Efficient Sparse Coding Using Hierarchical Riemannian Pursuit, IEEE Transactions on Signal Processing, 2021, 69: 4069-4084
  4. Ye Xue; Yifei Shen; Vincent K. N. Lau; Jun Zhang; Khaled B. Letaief ; Blind Data Detection in Massive MIMO via ℓ₃-Norm Maximization Over the Stiefel Manifold, IEEE Transactions on Wireless Communications, 2021, 20(2): 1411-1424
  5. Y. Xue*, Y. Shen, J. Zhang, K. Letaief, and V. Lau, “Complete dictionary learning via ℓp-norm maximization,” Proceedings of the 36th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI), PMLR 124:280-289, 2020. （Co-first Author）
  6. Ye Xue; Liqun Su; Vincent K. N. Lau ; FedOComp: Two-Timescale Online Gradient Compression for Over-the-Air Federated Learning, IEEE Internet of Things Journal, 2022
薛烨

职务/职称

深圳市大数据研究院信息系统大数据实验室研究科学家/副研究员

研究方向

机器学习理论、非凸优化、在线学习、联邦学习、人工智能在通信网络的应用、数字孪生等机器学习和通信的交叉领域

个人主页

https://yokoxue.github.io/

电子邮箱

yokoxue@sribd.cn

教育背景

香港科技大学博士

东南大学学士（通信工程，高等理工实验班）

主要成果/荣誉

微软小学者，2015

ROBOCUP KidSize 全国亚军，2015

宝钢优秀学生奖，2016

东南大学优秀毕业生，2017

江苏省优秀毕业设计一等奖，2017

香港科技大学博士研究生奖学金，2017-2022

个人介绍

薛烨博士于2017年在东南大学取得通信工程学士学位， 2022年在香港科技大学电子及计算机工程学院取得博士学位，同年加入深圳市大数据研究院担任研究科学家。薛烨博士长期从事非凸优化、高维统计、机器学习及通信网络等交叉领域的研究。以第一作者身份在人工智能和无线通信领域的高水平国际期刊和会议上发表了十余篇学术论文，与众多海内外著名学者有密切合作。目前作为项目骨干参与国家重点研发计划。

代表性论文

  1. Y. Xue and V. Lau, “Riemannian Low-Rank Model Compression for Federated Learning with Over-the-Air Aggregation” IEEE Transactions on Signal Processing, 2023
  2. Ye Xue; Vincent K. N. Lau ; Online Orthogonal Dictionary Learning Based on Frank-Wolfe Method, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2021, 1-15
  3. Ye Xue; Vincent K. N. Lau; Songfu Cai ; Efficient Sparse Coding Using Hierarchical Riemannian Pursuit, IEEE Transactions on Signal Processing, 2021, 69: 4069-4084
  4. Ye Xue; Yifei Shen; Vincent K. N. Lau; Jun Zhang; Khaled B. Letaief ; Blind Data Detection in Massive MIMO via ℓ₃-Norm Maximization Over the Stiefel Manifold, IEEE Transactions on Wireless Communications, 2021, 20(2): 1411-1424
  5. Y. Xue*, Y. Shen, J. Zhang, K. Letaief, and V. Lau, “Complete dictionary learning via ℓp-norm maximization,” Proceedings of the 36th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI), PMLR 124:280-289, 2020. （Co-first Author）
  6. Ye Xue; Liqun Su; Vincent K. N. Lau ; FedOComp: Two-Timescale Online Gradient Compression for Over-the-Air Federated Learning, IEEE Internet of Things Journal, 2022
薛烨

职务/职称

深圳市大数据研究院信息系统大数据实验室研究科学家/副研究员

研究方向

机器学习理论、非凸优化、在线学习、联邦学习、人工智能在通信网络的应用、数字孪生等机器学习和通信的交叉领域

个人主页

https://yokoxue.github.io/

电子邮箱

yokoxue@sribd.cn

教育背景

香港科技大学博士

东南大学学士（通信工程，高等理工实验班）

主要成果/荣誉

微软小学者，2015

ROBOCUP KidSize 全国亚军，2015

宝钢优秀学生奖，2016

东南大学优秀毕业生，2017

江苏省优秀毕业设计一等奖，2017

香港科技大学博士研究生奖学金，2017-2022

个人介绍

薛烨博士于2017年在东南大学取得通信工程学士学位， 2022年在香港科技大学电子及计算机工程学院取得博士学位，同年加入深圳市大数据研究院担任研究科学家。薛烨博士长期从事非凸优化、高维统计、机器学习及通信网络等交叉领域的研究。以第一作者身份在人工智能和无线通信领域的高水平国际期刊和会议上发表了十余篇学术论文，与众多海内外著名学者有密切合作。目前作为项目骨干参与国家重点研发计划。

代表性论文

  1. Y. Xue and V. Lau, “Riemannian Low-Rank Model Compression for Federated Learning with Over-the-Air Aggregation” IEEE Transactions on Signal Processing, 2023
  2. Ye Xue; Vincent K. N. Lau ; Online Orthogonal Dictionary Learning Based on Frank-Wolfe Method, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2021, 1-15
  3. Ye Xue; Vincent K. N. Lau; Songfu Cai ; Efficient Sparse Coding Using Hierarchical Riemannian Pursuit, IEEE Transactions on Signal Processing, 2021, 69: 4069-4084
  4. Ye Xue; Yifei Shen; Vincent K. N. Lau; Jun Zhang; Khaled B. Letaief ; Blind Data Detection in Massive MIMO via ℓ₃-Norm Maximization Over the Stiefel Manifold, IEEE Transactions on Wireless Communications, 2021, 20(2): 1411-1424
  5. Y. Xue*, Y. Shen, J. Zhang, K. Letaief, and V. Lau, “Complete dictionary learning via ℓp-norm maximization,” Proceedings of the 36th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI), PMLR 124:280-289, 2020. （Co-first Author）
  6. Ye Xue; Liqun Su; Vincent K. N. Lau ; FedOComp: Two-Timescale Online Gradient Compression for Over-the-Air Federated Learning, IEEE Internet of Things Journal, 2022
柴姝奇

职务/职称

深圳市大数据研究院信息系统大数据实验室研究科学家

教育背景

香港科技大学 电子与计算机工程博士

西安交通大学 信息工程学士

联系邮箱

schai@sribd.cn

研究方向

无线通信与网络，强化学习，网络优化，无人机通信

主要成果/荣誉

2014-西安交通大学优秀毕业生

2014-香港政府奖学金

个人介绍

柴姝奇博士在西安交通大学和香港科技大学分别获得信息工程专业工程学士学位和电子与计算机工程博士学位，2022年加入深圳市大数据研究院至今。柴姝奇博士曾获荣誉 “香港政府奖学金”(Hong Kong Ph.D. Fellowship，全香港每年约资助200人)，她的研究方向是马尔可夫决策过程，强化学习理论及其在无线通信中的应用和大规模网络优化, 新一代智能网络(无线通信、机器学习、数学优化、大规模系统等)等，具体应用领域包括视频流传输的算法设计，无人机轨迹及通信控制等。

代表性论文

  1. Shuqi Chai, Vincent Lau, ‘’ Joint Rate and Power Optimization for Multimedia Streaming in Wireless Fading Channels via Parametric Policy Gradient’’, IEEE Transactions on Signal Processing, accepted.
  2. Shuqi Chai, Vincent Lau ‘’Online Trajectory and Radio Resource Optimization of Cached-Enabled UAV Wireless Networks with Content and Energy Recharging’’, IEEE Transactions on Signal Processing, accepted.
  3. Shuqi Chai, Vincent Lau ‘’Multi-UAV Trajectory and Power Optimization for Cached UAV Wireless Networks with Energy and Content Recharging - Demand Driven Deep Learning Approach’’ , IEEE JSAC SI-UAV-B5G 2021, accepted.
  4. Shuqi Chai, Vincent Lau ‘’Mixed-Timescale Request-Driven User Association, Trajectory and Radio Resource Control for Cache-Enabled Multi-UAV Networks”, IEEE Transactions on Signal Processing, accepted.
  5. Shuqi Chai, Vincent Lau ‘’Online Trajectory and Radio Resource Optimization for Cache-enabled Multi-UAV Networks’’ , IEEE ICC'21, accepted.

 

柴姝奇

职务/职称

深圳市大数据研究院信息系统大数据实验室研究科学家

教育背景

香港科技大学 电子与计算机工程博士

西安交通大学 信息工程学士

联系邮箱

schai@sribd.cn

研究方向

无线通信与网络，强化学习，网络优化，无人机通信

主要成果/荣誉

2014-西安交通大学优秀毕业生

2014-香港政府奖学金

个人介绍

柴姝奇博士在西安交通大学和香港科技大学分别获得信息工程专业工程学士学位和电子与计算机工程博士学位，2022年加入深圳市大数据研究院至今。柴姝奇博士曾获荣誉 “香港政府奖学金”(Hong Kong Ph.D. Fellowship，全香港每年约资助200人)，她的研究方向是马尔可夫决策过程，强化学习理论及其在无线通信中的应用和大规模网络优化, 新一代智能网络(无线通信、机器学习、数学优化、大规模系统等)等，具体应用领域包括视频流传输的算法设计，无人机轨迹及通信控制等。

代表性论文

  1. Shuqi Chai, Vincent Lau, ‘’ Joint Rate and Power Optimization for Multimedia Streaming in Wireless Fading Channels via Parametric Policy Gradient’’, IEEE Transactions on Signal Processing, accepted.
  2. Shuqi Chai, Vincent Lau ‘’Online Trajectory and Radio Resource Optimization of Cached-Enabled UAV Wireless Networks with Content and Energy Recharging’’, IEEE Transactions on Signal Processing, accepted.
  3. Shuqi Chai, Vincent Lau ‘’Multi-UAV Trajectory and Power Optimization for Cached UAV Wireless Networks with Energy and Content Recharging - Demand Driven Deep Learning Approach’’ , IEEE JSAC SI-UAV-B5G 2021, accepted.
  4. Shuqi Chai, Vincent Lau ‘’Mixed-Timescale Request-Driven User Association, Trajectory and Radio Resource Control for Cache-Enabled Multi-UAV Networks”, IEEE Transactions on Signal Processing, accepted.
  5. Shuqi Chai, Vincent Lau ‘’Online Trajectory and Radio Resource Optimization for Cache-enabled Multi-UAV Networks’’ , IEEE ICC'21, accepted.