机构旨在为大家提供更加全面、深入的导师解析和科研辅导！每期我们会邀请团队的博士对各个领域的教授导师进行详细解析，从教授简介与研究背景 / 主要研究方向与成果分析 / 研究方法与特色 / 研究前沿与发展趋势 / 对有意申请教授课题组的建议这五个方面，帮助大家更好地了解导师，学会科研！
教授简介与研究背景
吴教授是哈尔滨工业大学电子与信息工程学院教授、博士生导师，长期深耕无线通信领域，研究覆盖B5G/6G系统的智能超表面（RIS）、物理层安全、无线资源管理及人工智能与等融合通信方向前沿。其学术背景成果，硕博均毕业于哈工大信息与通信工程学科，并赴加拿大麦吉尔大学访问交流，具备国际视野化。
吴教授主持国家自然科学基金、科技重大专项课题等10余项，涉及国家级重点项目，获得省级技术发明奖、自然科学奖及教学成果奖等。团队在IEEE Transactions系列期刊及通信领域顶会（如GLOBECOM、ICC）发表论文百篇，获授权专利72项，技术转化能力突出。此外，吴教授担任IEEE VTS哈尔滨分会主席及其多篇国际期刊审稿人，学术骨力显着。
研究背景关联性：吴教授早期于超宽带（UWB）通信的脉冲波形设计与干扰分析（如2005-2012年论文），奠定了其在信号处理与物理层优化的基础。随着通信网络向超密集化、转型演进，研究逐步转向RIS、AI赋能的资源管理及物理层安全，体现了从经典通信理论到6G前沿的连贯布局。
主要研究方向与成果分析
（1）智能超表面（RIS）网络优化RIS6G关键技术，通过异步电磁表面动态调节信道环境。吴教授在RIS领域的研究聚焦于多焦点精细与性能建模，主要成果包括：
· STAR-RIS辅助的NOMA系统：提出了Gamma分布信道模型下的理论框架，优化了多用户分簇与相位配置，显着提升了效率（IEEE TCOM 2022）。
· 多RIS动态覆盖：针对回传仓库容量架构场景，提出基于能效的RIS部署策略，降低传输时延（IEEE WCL 2022）。
创新点：突破传统RIS静态优化范式，引入动态环境负载与多目标联合优化（如能效-谱效均衡）。
（2）物理层安全与信道互易性
基于信道互易性（通道互惠）的密钥生成与安全传输是团队另一个核心方向。通过研究信道相关性分析（《通信学报》2021）及加权分数傅里叶变换（4-WFRFT）技术，构建抗窃听传输协议。例如，MIMO信道下结合4-WFRFT的物理层加密方案（IEEE AUTEEE 2021），有效提升密钥生成速率与安全性。
（3）在超密集网络（UDN）中AI赋能的干扰管理与资源分配
吴教授团队提出了基于干扰图的自适应自适应联合算法（《通信学报》2019），结合博弈论与深度强化学习，解决小区间干扰与资源竞争问题。近期研究进一步引入可解释AI（XAI），提升模型的同时优化效能（如EE-SE优化模型）。
成果亮点：理论与应用并重，如RIS研究兼顾数学建模（随机几何分析）与系统级仿真验证；物理层安全方案开展车载通信场景测试已（VTC 2019）。
研究方法与特色
方法体系：
· 跨层优化框架：融合物理层信号处理（如RIS相位设计）与高层资源调度（如NOMA用户分组），突破单层优化局限。
· 轻量化AI算法：针对通信低时延需求，开发基于图神经网络的学习模型，降低计算复杂度。
· 实验验证闭环：基于MATLAB/NS3搭建仿真平台，结合实测数据（如室内信道测量）验证算法鲁棒性。
团队特色：
· 学科交叉：整合信息论、优化理论、AI及密码学，如将WFRFT评定安全认证（IEEE GLOBECOM 2016）。
· 产学研良好：与华为、中兴等企业合作推动RIS原型开发，专利技术覆盖图纸设计、干扰协调等实用场景。
研究前沿与发展趋势
前沿动态：
· RIS与ISAC融合：探索RIS在通信-装备标准化（ISAC）中的双重功能，如通过反射波束实现目标检测与数据传输联合优化。
· 绿色6G网络：基于RIS的智能能耗控制与联邦学习驱动的动态节能策略，成为能效研究新热点。
· 语义通信安全：结合语义信息论，设计轻量级物理层加密算法，应对AI攻击威胁。
挑战与机遇：
· RIS硬件约束：现有研究多假设理想可控单元，实际器件存在测量与非线性响应，需开发鲁棒性算法。
· AI可解释性：需构建通信领域专用XAI框架，平衡模型性能与决策透明度。
对有意申请教授课题组的建议
学术讨论：
· 数学基础：强化凸优化、随机过程及矩阵分析能力，建议参考Boyd《Convex Optimization》及Tse《Fundamentals of Wireless Communication》。
· 技术工具：掌握MATLAB/Python（关注CVXPY、TensorFlow），熟悉NS3/OMNeT++仿真工具。
· 文献精读：重点研究阅读吴教授近年发表的期刊论文（如IEEE TCOM、TWC）及GLOBECOM会议报告，关注其方法论演进。
申请策略：
· 研究方向匹配：根据自身兴趣选择子领域（如偏好理论可关注RIS建模，工程实践任选物理层安全原型开发）。
· 前期成果展示：在申请材料中强调数学建模竞赛、通信项目经历或AI算法复现成果。
· 沟通主动性：通过邮件简述对某篇论文的理解（如指出模型改进的可能性），体现团队批判性思维。
团队文化习惯：吴教授课题组注重学术严谨性与技术创新，成员需要具备快速学习能力和团队协作意识。建议提前参与开源项目（如RIS仿真代码库），协作积累开发经验。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
