池育浩   准聘副教授/硕士生导师

博士学科：通信与信息系统

硕士学科：通信与信息系统

工作单位：通信工程学院

1. 多用户编码理论与检测算法

（新型大规模多址接入技术）

2. 消息传递算法设计与应用

（迭代信号检测/高维信号处理）

3. 智能信号处理

（AI-赋能通信信号处理）

欢迎感兴趣保/考研同学报考

电子邮箱：yhchi@xidian.edu.cn

办公地点：北校区主楼I区307

西安电子科技大学，通信工程学院/空天地一体化ISN全国重点实验室。2018年6月获得西安电子科技大学通信与信息系统专业工学博士(导师：李颖教授，华山领军教授)。2016-2017年赴新加坡南洋理工大学联合培养博士(导师：Guan Yong Liang 教授，Associate Vice President)，同期在新加坡科技与设计大学访问交流(导师：Yuen Chau 教授, IEEE Fellow, 高被引科学家)。2018年-2021年就职于华为技术有限公司（无线网络RAN算法部、消费者云服务部）任高级工程师。曾担任 IEEE WCSP2021国际会议track chair，IEEE ICCT2023移动与无线网络分会主席; 同时担任IEEE JASC/TWC/TSP/TCOM/TVT/IOTJ/CL/WCL等通信/信号处理权威期刊审稿人。

[最新工作]：Y. Chen, L. Liu, Y. Chi^*, Y. Li^*, Z.Zhang，“Low-Complexity and Information-Theoretic Optimal Memory AMP for Coded Generalized MIMO”, 2023 IEEE Global Communications Conference(GLOBECOM), pp. 1-6, Kuala Lumpur, Malaysia, December, 2023. (恭喜陈宇飞同学科研成果被无线通信旗舰会议GLOBECOM2023录用!)

[最新工作]：L. Liu, Y. Chi^*, Y. Li, Z.Zhang，“Generalized Linear Systems with OAMP/VAMP Receiver: Achievable Rate and Coding Principle”, Proc. 2023 IEEE Int. Symp. Inf. Theory (ISIT) (信息论旗舰会议), Taiwan, China, June 2023. 

在该工作中：我们首次给出了在广义线性系统中(y=Q(z, n), z=Ax, x∈C)中OAMP/VAMP接收机的信息理论极限和最优编码准则，适用于任意给定的非线性函数Q(^.), 解决了其状态演进在广义线性系统中分析难题：1) x和z的估计过程“强耦合”；2) 传统I-MMSE定理无法用于正交转移函数。与传统基于线性近似模型的方法相比，OAMP/VAMP获得显著增益(更高可达速率)。实验结果表明：优化编码的OAMP/VAMP优于点对点编码的OAMP/VAMP约0.9～3.3dB性能增益，特别在低分辨率(1bit ADC)和信道恶劣场景下，优化编码的OAMP/VAMP克服了点对点编码的OAMP/VAMP性能发散问题。

[最新工作]：Y. Chi, L. Liu, G. Song, Y. Li, Y. L. Guan, and C. Yuen, “Constrained Capacity Optimal Generalized Multi-User MIMO: A Theoretical and Practical Framework”, IEEE Transactions on Communications, vol. 70, no. 12, pp. 8086-8104, 2022. (部分研究成果在信息论旗舰会议IEEE ISIT 2022报告：“Capacity Optimal Coded Generalized MU-MIMO”.)

在该工作中：我们首次提出了广义多用户MIMO（GMU-MIMO）模型 (1：海量用户和天线；2：实际编码约束；3：任意输入分布；4：右酉不变信道矩阵（涵盖瑞利信道、相关病态信道等),  5：信道矩阵仅接收端可用)，文中准确给出了GMU-MIMO的约束容量域，解决离散输入MU-MIMO容量表征难题；提出并证明了MU-OAMP/VAMP接收机的约束和容量最优性；明确给出最优编码设计准则；同时设计了可逼近GMU-MIMO约束容量域的实用非对称多用户LDPC码。相比SOTA方法(Turbo-LMMSE接收机[1][2])，所提方案能够获得高达2.5~3.4 dB性能增益.

[1] L. Liu, Y. Chi, C. Yuen, Y. L. Guan, and Y. Li, “Capacity-Achieving MIMO-NOMA: Iterative LMMSE Detection”, IEEE Transcations on Signal Processing, vol. 67, no. 7, pp. 1758-1773, 2019.

[2] Y. Chi, L. Liu, G. Song, C. Yuen, Y. L. Guan, and Y. Li, “Practical MIMO-NOMA: Low Complexity and Capacity-Approaching Solution”, IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 17, no. 9, pp. 6251-6264, 2018.