2025年7月至8月期间，电子信息学院多位研究生赴深圳、杭州、桂林等地参与国内外学术会议，并在会上做口头报告。

7月11日至14日，2023级通信工程专业崔家玮同学参与在深圳举办的第26届中国系统仿真技术及其应用学术会议（CCSSTA 2025），并在会议上做了题为“基于PSO-APF的多无人机分层协同路径规划”（Hierarchical Cooperative Path Planning of Multiple UAVs Based on PSO-APF）的口头报告。 

报告中，崔家玮同学指出，传统多无人机协同路径规划算法普遍存在局部最优陷阱、适应性不足和路径效率低下等问题。为应对这些挑战，他提出了一种新颖的分层粒子群-人工势场融合算法（H-PSOAPF）。该算法通过构建轻量化约束融合函数（LCFF），将多项复杂约束转化为无约束优化问题，并采用分层协同策略。

7月25日至26日，2024级飞行器设计专业杜济民同学参加了在杭州举办的IEEE第7届人工智能、计算机科学和信息处理国际会议（AICSIP 2025），并在会议上以论文“Satellite positioning error compensation method based on GBAS and machine learning”为题做口头报告。

报告聚焦于导航卫星系统在复杂环境下定位精度提升难题，通过机器学习算法，创新性地提出了利用接收机已有信息构建误差预测模型，进而校正定位结果的解决方案。在演讲中，杜济民同学详细阐述了研究的目的、过程与方法，并与参会者就相关问题进行了深入的交流和讨论。

8月8日至10日，2023级新一代电子信息技术专业刘一睿、王泽宇、马嘉彬同学分别在本次会议上，就其研究成果“A Multithreaded Denoising Algorithm for LiDAR Point Clouds Based on Moving Least Squares”（基于移动最小二乘法的激光雷达点云多线程去噪算法）、“Data-Driven Predictive Control with Adaptive LSTM Model Update for Continuous Stirred-Tank Reactors”（基于数据驱动的预测控制与自适应LSTM模型更新在连续搅拌反应器中的应用）、“Infrared and Visible Image Fusion Using GAN With Dual-Branch Feature Decomposition and Dual Markovian Discriminators”（基于双分支特征分解和双马尔可夫判别器的生成对抗网络进行红外与可见光图像融合）进行了现场口头报告。

报告中，刘一睿同学展示了其在激光雷达三维点云滤波方面的实验研究，通过对三种算法的实验结果进行系统对比，提出了适用于复杂曲面场景的优化方案。

王泽宇同学总结了数据驱动mpc控制的实验研究以及现有方法的不足和改进方向，提出了模型在线更新的数据驱动方法。

马嘉彬同学基于现有多模图像融合的特征提取的不足，提出了使用双分支特征分解和双马尔可夫判别器的生成对抗网络，提高了图像融合质量的同时提高了下游目标检测任务的精确度。

通过参与这一系列的学术会议，不仅拓宽了研究生的学术视野，锻炼了科研能力，还促进了学术交流与合作，充分体现了我院在电子信息前沿技术领域研究生培养的成效。学院将在研究生处的领导下，继续鼓励并支持研究生积极参与高水平国际学术交流，进一步提升研究生的学术创新能力和综合素质。