9月26日上午，由研究生院、研究生工作部主办，信息工程学院承办，校研究生科学技术协会协办的“虹”学讲堂656讲在北校区明德园创新大厦101报告厅举办。希腊雅典大学P.Takis Mathiopoulos教授作了题为“A New Sensing Channel Modeling Approach Based on Ray Tracing and Stochastic Methods for Vehicle-to-Everything Applications”的报告，信息工程学院副院长王威主持报告会，相关学院共120余名师生参加讲座。
P.Takis Mathiopoulos教授作报告
本次报告围绕6G信道研究背景、联合信道建模方法、实验验证与分析及后续研究趋势四方面展开。Mathiopoulos教授阐述了感知信道数据对智能驾驶愈发重要，城市驾驶复杂的道路场景对信道模型的要求不断提高；提出了联合信道的建模方法，该方法利用射线追踪（RT）精准模拟移动目标，结合随机方法生成复杂环境杂波，可捕捉更多维度的信道特性，实现高效射线追踪仿真；评估了城市智能驾驶场景中的模型性能，对比了不同建模方法的时间消耗，验证了车联网感知信道建模的有效性。Mathiopoulos教授分享了自己后续的研究方案，通过优化移动目标确定性模拟流程，来提升车联网信道建模效率与精度，以更好适配动态场景需求。
（审稿：王妍 网络编辑：和燕）
