面向B5G/6G新型无线网络架构和部署场景，课题组主要研究高移动性无线通信物理层算法设计和网络优化，通感一体化信息理论极限问题。

1. 高移动性无线通信物理层算法设计

    未来6G不可避免地面临高移动无线通信环境，如无人机、车联网、卫星/航空通信等。针对高移动环境中无线信道的快速时变问题，如何实现可靠的信息传输？本课题将从调制波形、解调算法以及信道估计算法上进行突破，提升高移动性无线通信的信息传输可靠性。

                      图1 - 时延-多普勒域调制波形

2. 高移动性网络优化

    本课题聚焦高移动通信场景需求、利用无线感知技术、结合人工智能手段，实现高效智能互联的新型高移动网络，包括空时频资源联合优化设计、基于深度强化学习的在线自适应网络优化方法等。

                            图2 - 无人机网络优化

3. 通感一体化信息理论极限

    通感一体化是6G六大关键场景之一，将通信和感知集成在同一无线系统中，能够提高资源利用率，实现感知与通信的相互协作。通信与感知之间的性能折衷是通感一体化的关键理论问题之一。本课题旨在建模通感一体化的信息理论等价模型，分析通信和感知的性能边界，对通感一体化系统优化设计提供理论指导。

                                        图3 - 双基地感通一体化信息理论等价模型