报告题目1：记忆近似消息传递 Memory Approximate Message Passing (MAMP)

报告人：浙江大学 刘雷研究员

时间：8月25日 上午9:00-10:00

地点：交叉二号楼 B6007

摘要：近似消息传递（AMP）是一种针对高维线性系统的非高斯（如稀疏、离散）信号估计技术。现有AMP算法性能优越且复杂度低，但仅适用于独立同分布（IID）度量矩阵；现有正交/矢量AMP（OAMP/VAMP）适用于更一般的右酉不变（包含IID和特定相关/病态）矩阵，但需要高复杂度线性最小均方误差（LMMSE）估计。本报告针对一般右酉不变矩阵，给出一种基于广义正交原理的记忆AMP（MAMP）范式，统一现有的AMP类（如AMP、OAMP/VAMP、CAMP等）算法，并进一步提出贝叶斯最优MAMP算法。该MAMP算法复杂度低（与AMP相当），迭代性能可由状态演化（SE）进行分析，严报告格收敛致与高复杂度OAMP/VAMP相同的均方误差性能，并在SE具有唯一不动点时为贝叶斯最优。

简历：刘雷，浙江大学百人计划研究员，博士生导师。2017年获西安电子科技大学通信与信息系统博士学位；2014年-2016年，在新加坡南洋理工大学（NTU）进行交流访问；2016年-2017年，在新加坡科技与设计大学（SUTD）从事博士后研究；2017年-2019年，在香港城市大学（CityU）担任研究员；2019年-2023年，在北陆先端科学与技术大学院大学（JAIST）担任助理教授；2023年加入浙江大学信息与电子工程学院。担任信息论旗舰会议『IEEE ITW 2021』出版联合主席。获2022年度国家优秀青年基金（海外）。长期从事消息传递理论与算法，及其在信号处理、无线通信、信息论及编码领域的应用研究，是国际上最早展开记忆消息传递研究的学者之一。在《IEEE信息论汇刊》（IEEE Trans. Information Theory）等国际重要刊物和IEEE信息论年会（ISIT）等国际重要会议上发表论文四十余篇。

报告题目2：A Precise Analysis of Covariance-based Activity Detection in Massive MIMO Systems

报告人：中国科学院 马俊杰副研究员

时间：8月25日 上午10:00-11:00

地点：交叉二号楼 B6007

Abstract：This talk is motivated by the activity detection problem for massive random access, which has attracted a lot of attention in the communications society. The activity detection problem can be formulated as a common support recovery problem for jointly sparse signals, and approximate message passing (AMP) algorithms have been proposed to tackle the problem. AMP was believed to achieve near-optimal performance for this problem but recent studies suggest that a covariance-based method can perform much better, especially when the number of antennas at the base station is large. Here we present a precise analysis of the recovery condition in the ideal exact-covariance setting. The results suggest that the number of users supported by the (ideal) covariance method is much larger than AMP. We also present some numerical comparisons of AMP and covariance-based algorithms under practical settings.

简历：马俊杰，中国科学院数学与系统科学研究院优秀青年副研究员。2010年本科毕业于西安电子科技大学，2015年在香港城市大学取得博士学位。曾于香港城市大学、哥伦比亚大学和哈佛大学从事博士后研究。研究兴趣包括信号处理、无线通信、信息论、机器学习等，近年来主要关注无线通信中的高维信号估计问题。曾入选中科院百人计划，主持自然基金青年项目并参与中科院先导科技专项等科研项目，目前担任中国运筹学会青年工作委员会副秘书长。

报告题目3：Reconfigurable Intelligent Surface Aided MIMO Communications: Challenges and Opportunities

报告人：电子科技大学 袁晓军教授

时间：8月25日 上午11:00-12:00

地点：交叉二号楼 B6007

Abstract: Reconfigurable intelligent surface (RIS) is regarded as one of the candidate technologies to enable next-generation wireless communications (6G). A RIS is made of a large number of low-cost reconfigurable elements, a.k.a. meta-atoms or unit cells, that are able to control how incident electromagnetic (EM) waves are reflected. The unit cells of a RIS can be designed to cooperatively achieve specific purposes, such as scattering the impinging waves, absorbing the impinging waves, and focusing the reflected wave to certain directions. In this talk, we introduce the channel modeling, optimization, and capacity analysis of RIS-assisted MIMO systems. First of all, we propose a partition-based passive beamforming method to reduce the number of variables to be optimized, thereby reducing computational overhead. Then, we propose a near-field RIS-assisted MIMO channel model based on the spherical-wave assumption. Based on the established channel model, we study the spatial multiplexing capability of the cascaded line-of-sight MIMO channel, and analyze the capacity of the system by jointly optimizing the active and passive beamforming, and the transceiver array orientations.

简历：袁晓军博士是电子科技大学通信抗干扰全国重点实验室教授／博导，国家青年特聘专家、IEEE资深会员、中国电子学会资深会员，IEEE期刊TCOM、TWC以及《中国通信》编委会成员，长期致力于统计信号处理、信息论以及机器学习的前沿基础研究。目前已发表学术论文220余篇,其中在信息和信号处理领域IEEE期刊上发表论文100余篇。2014年获得国际通信领域顶级会议IEEE ICC的最佳论文奖， 2017年获得IEEE TCGCC最佳期刊论文奖，2022年获得IEEE通信学会的海因里希-赫兹奖。多次担任IEEE信息与通信领域主流国际会议的技术委员会委员。