教育部“国家级职业教育‘双师型’教师培训基地”
全国重点建设职业教育师资培养培训基地
高等学校继续教育示范基地
长江经济带地区新工科教育研究基地
国家级专业技术人员继续教育基地
全民数字素养与技能培训基地（数字创新类）
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新闻网讯(通讯员 刘三秋 尤子硕)8月7日至9日，第13届中国通信国际会议(13th IEEE/CIC International Conference on Communications in China, ICCC 2024) 在杭州召开。本次会议上，我校电信学院两名留学生发表两篇高水平会议论文，指导老师为国家绿色通信与网络国际联合研究中心李强教授。
博茨瓦纳留学生乔庚明与电信学院研究生刘三秋合作发表题为“FedLSTM Based Cooperative Weather Prediction in RAN”的论文。该论文聚焦于一项创新性的天气预报技术，通过集成联邦长短期记忆(FedLSTM)模型与无线接入网络(RAN)技术，实现了分布式气象站之间的智能化数据分析与合作预测，显著提升了天气预报的准确性和地域针对性。
该研究成果针对博茨瓦纳等气候多变且极端天气频发的地区，提出了一种创新的天气预测解决方案。实验结果显示该模型能够达到高达97%的R2分数，证明了其在精准预测天气模式方面的能力。此外，该论文还强调了数据隐私保护和带宽效率的重要性，仅传输模型参数用于聚合，既确保了敏感信息的安全，也优化了通信效率，展现了联邦学习在天气预报领域的巨大潜力。
坦桑尼亚留学生魏松与电信学院研究生尤子硕合作发表题为“On Cooperative Spectrum Sharing with Bidirectional Relaying Networks”的论文。随着无线应用需求的持续快速增长，传统无线网络频谱资源面临短缺的问题，该论文提出了一种基于双向中继网络的协作频谱共享协议，在保证授权用户性能的同时显著提升了授权频谱利用率。
该论文考虑了一种三时隙协作中继模型，其中两个授权主用户在非授权中继的协助下，交替在前两个时隙相互通信;在第三个时隙中，中继转发解码后的主用户信号和次用户信号，并合理地进行功率分配。该论文通过蒙特卡洛模拟分析并验证了主用户和次用户的中断概率，证明所提出的协议能确保主用户的性能优于非协作方案，同时提高了次用户的性能。此外，该论文还通过理论证明存在一个“双赢”的中继部署区域——即当中继部署在该区域时，主用户和次用户的中断性能都能得到有效改善，从而显著提高授权频谱利用率。
据悉，本次为期三天的会议以“Ubiquitous Communications @ Future”为主题，旨在探索无处不在的通信技术如何塑造未来社会。自2012年首次举办以来，ICCC已成长为连接全球通信领域研究者与从业者的桥梁，特别是为大中华地区提供独一无二的学术交流平台。
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