2026年，电子信息学院多位研究生赴重庆、南京、郑州、重庆、大连、深圳、沈阳等地参与国内外学术会议，并在会上做口头报告。
4月9日至12日，2024级通信工程专业陈豪、张旭东同学参与在重庆举办的第六届人工智能与工业技术应用学术会议，并分别在会议上做了题为“D-FFDNet: An Image Denoising Algorithm Combining FFDNet and DBSCAN Clustering”和“Adaptive Budgeted Temporal CSI Feedback via Future-Slot Action Allocation”的口头报告。
报告中，陈豪同学聚焦图像去噪任务中复杂纹理区域细节保持不足、传统方法对图像非局部相似信息利用不充分等问题，提出了一种结合FFDNet与DBSCAN聚类的图像去噪算法。
张旭东同学聚焦面向频分双工场景下信道状态信息反馈开销较大以及复杂条件下预测误差易增大的问题，提出了一种面向未来时隙动作分配的自适应预算反馈方法。
5月8日至10日，2024级通信工程专业谭崇阳同学参与在南京举办的第七届信息通信技术会议，在会议上做了题为“Joint Beamforming and Security Optimization for SWIPT-ISAC with Sensor-Aided Active RIS”的口头报告。
5月15日至17日，2023级通信工程专业崔丽娜、新一代电子信息技术专业胡晋暄，2024级航空宇航科学与技术专业徐航、通信工程专业王飞、新一代电子信息技术专业刘凯凯同学参与在郑州举办的2026航空航天电子信息与智能系统国际学术会议（AEIIS 2026），并分别在会议上作了题为“GSC-ByteTrack: A Motion-Aware and Scale-Adaptive Multi-Object Tracking Framework”、“A Two-Stage Multi-AGV Task Allocation Method Based on Capacity-Constrained K-Means Clustering and Improved Genetic Algorithm for Smart Logistics Parks”、“Model-Free 6D Pose Estimation for Non-Cooperative Space Targets Driven by Implicit Surface Anchors”、“Intelligent Autonomous Navigation for UAVs: A Strategic Hierarchical Path Planning Framework”、“Intelligent Scheduling of Aerospace Precision Forgings Based on Deep Reinforcement Learning and Graph Neural Networks”的口头报告。
报告中，崔丽娜同学围绕无人机场景下多目标跟踪任务中存在的小目标尺度小、目标分布密集以及无人机运动导致关联不稳定等关键问题，提出了一种运动感知与尺度自适应的多目标跟踪框架 GSC-ByteTrack。该方法在ByteTrack框架基础上，引入全局运动补偿、尺度自适应关联以及类别一致性门控机制，以提升复杂场景下的目标关联稳定性与身份一致性。实验结果表明，所提出的方法在VisDrone2019-MOT数据集上取得了较好的跟踪性能，在HOTA与IDF1等指标上均实现了明显提升，为无人机交通监测与智能视觉感知研究提供了新的技术思路。
胡晋暄同学聚焦智慧物流园区多AGV协同作业场景下任务分配效率低、车辆负载不均衡、总行驶成本高等关键问题，提出了一种基于容量约束K‑means聚类与改进遗传算法的两阶段多AGV任务分配方法。
徐航同学聚焦非合作空间目标6D位姿估计任务中缺乏先验CAD模型、大深度变化下精度下降、复杂空间光照环境下特征提取困难等关键问题，提出了一种由隐式表面锚点驱动的无模型6D位姿估计框架。该方法通过融合可见光与深度图像的跨模态特征，自主学习目标局部规范空间中的三维锚点，并结合可微BPnP层实现端到端位姿求解，从而提升了非合作空间目标在复杂环境下的位姿估计精度与实时性。
王飞同学聚焦无人机在复杂环境导航中强化学习方法易陷入局部最优及轨迹振荡 、传统规划方法动态适应性差等问题 ，提出了一种无人机智能自主导航的战略性分层路径规划框架 。
刘凯凯同学首先介绍了航空航天精密锻件生产调度的行业背景与技术挑战，指出传统调度方法难以适配多工序强耦合、多资源动态冲突的复杂制造场景，且面对突发扰动时鲁棒性不足。针对上述问题，他创新性地将图神经网络用于生产系统拓扑与工艺约束的特征建模，结合深度强化学习实现了全局最优的实时调度决策。该方法突破了传统数学规划算法求解速度慢、泛化能力弱的局限，为航空航天高端制造的智能化生产管理提供了新的技术路径。
5月15日至17日，2023 级人工智能专业张圆彬同学参与在重庆举办的第七届计算机工程与应用国际学术会议（ICCEA 2026），并在会议上做了题为“SoPD‑Net: A Pose‑Driven Infrared‑Visible Image Fusion Network for Space Targets”的口头报告。
报告中，张圆彬同学聚焦空间目标红外与可见光图像融合任务中姿态信息缺失、细节表征不足、跨模态特征对齐困难等关键问题，提出了一种基于姿态驱动的空间目标红外‑可见光图像融合网络SoPD‑Net。
5月15日至5月17号，24级新一代电子信息技术专业段柯辛、王新雨和王一平同学参加在大连举办的第七届人工智能、网络与信息技术国际学术会议，并分别在会议上做了题为 “A Hybrid MLP-NMPC Control Strategy for Dynamic Capacity Regulation of Reconfigurable Machine Tools in Job-Shops”、“ Prescribed-Time Anti-Windup Distributed Formation Control for Multiple USVs”和“ Dual-Branch Graph Clustering via Graph Attention and Autoencoder Fusion”的口头报告。
报告中，段柯辛同学聚焦现代作业车间中由于强非线性与复杂耦合导致的动态瓶颈漂移，以及传统机理模型难以精确预测复杂动态等问题，提出了一种结合多层感知机（MLP）残差补偿与非线性模型预测控制（NMPC）的可重构机床动态产能调整策略。
王新雨同学聚焦多无人水面艇固定通信拓扑下虚拟领导者状态重构难、执行器受限易引发积分饱和以及编队收敛精度与时限难以保证的问题，提出了一种预设时间抗饱和分布式编队控制方法。
王一平同学聚焦属性图聚类中结构信息与属性信息融合不足等问题，提出了结合图注意力网络、自编码器与自适应特征融合机制的双分支图聚类方法 DB-GAFC。
5月15日至17日，2024级通信工程专业刘婷同学赴深圳参加2026年第二届通信和6G亚洲会议（The 2nd Asia Conference on Communications and 6G, ACC6G 2026），并在会上作了题为“Improving Energy Harvesting and Anti-Jamming Information Transmission for RIS-Aided WPCN with Malicious Power Station”的英文口头报告。
报告中，刘婷同学围绕无线供能通信网络中恶意供电站隐蔽攻击这一关键问题，分析了能量收集与抗干扰设计紧密耦合的挑战，提出了一种基于交替优化的联合设计方案。该方案通过拉格朗日对偶和朗伯W函数推导了时隙分配的闭式解，并利用黎曼流形优化(RMO)方法在单位模约束下实现了可重构智能表面（RIS）相移的高效优化，在恶意干扰下显著提升了系统的抗干扰总吞吐量。
5月29日至31日，2024级新一代电子信息技术专业黄建翔同学参与在沈阳举办的第十二届先进制造技术与应用材料国际学术会议（ICAMMT 2026），并分别在会议上作了题为“Energy-Efficient Scheduling: A Two-Stage Optimization Framework for Thermal Processes”的口头报告。
汇报中，黄建翔同学围绕热处理生产中存在的温度兼容性约束强、交付工期紧迫以及多炉并行调度难等关键问题，提出了一种两阶段节能调度优化框架。该方法在传统FFD（首次适应递减）算法基础上，引入温度预聚类与多约束并行校验机制，并融合灰狼与鲸鱼混合优化策略，以提升大规模工件下的排产可行性与综合能效。实验结果表明，所提出的方法在不同规模仿真算例上均取得了较好的优化效果，总完工时间与能耗指标较传统EDD、FIFO规则均实现明显下降，为航空航天、汽车零部件等离散制造场景的绿色生产调度提供了新的技术思路。
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。
