前沿交叉科学研究院研二学生张翼飞在IMC Challenge powered by Huawei空间分离与估计赛道中，以客观成绩第1名、主观成绩第3名获得第一轮一等奖、第二轮二等奖，税后奖金共9000欧元，指导教师为我院信息与通信工程方向高镇老师，队伍名称为CryingCat。

IMC Challenge powered by Huawei是由华为与国际大学生数学竞赛（International Mathematics Competition for University Students, IMC）联合发起的国际项目，旨在为全球热爱数学的人才提供来自产业的数学相关问题，促进数学理论研究及产业界数学问题的互相启发并搭建交流平台。

在无线通信系统中，空间分离和估计对许多场景都很重要，比如干扰抑制和信道估计。在该赛道中，目标信号和干扰信号被合并在一起，需要根据它们不同的空间特征将目标信号分离。由于干扰信号的数量很高，该问题是非凸且复杂的；又因为二者的功率相当，干扰对目标信号具有显著影响。与传统的优化问题相比，具有两大挑战：

1、满秩空间中的子空间估计和分离。因为干扰信号的数量超过了空间维度，需要基于满秩空间对目标信号进行分离。在当前的基准解决方案中，一般通过波束扫描进行子空间分离。但在这个满秩空间中，功率相对较低的弱目标信号不能被有效地分离。

2、子空间估计精度。在这个问题中，弱目标信号和强目标信号的估计精度同样重要。然而，弱目标信号的估计很容易受到强干扰信号或其他目标信号的影响。因此，高精度的弱目标信号估计是这个问题的主要困难之一。

我院张翼飞同学将该问题建模为双基站联合下行信道估计与多用户联合上行反馈重建问题。通过适当的导频设计，高维张量估计被简化为低维特征值估计，实现了弱目标信号的高效率、高精度分离与重建。经过近一个月的激励角逐，最终取得了客观成绩第1名、主观成绩第3名的优异成绩。

导师简介：

高镇，教授，博导，入选国家级青年人才计划。主要从事宽带通信与智能信号处理，包括物联网海量通信、智能边缘计算、6G大规模MIMO通信，以及人工智能赋能6G通信信号处理等。获得IEEE Trans. Broadcast. 2016 最佳论文奖、IET Electron. Lett. 2016 最佳论文奖、UCET 2020 最佳论文、IEEE/CIC ICCC 2021 最佳论文、IEEE IWCMC 2022最佳论文、EAI WiSATS 2022最佳学生论文、IEEE ICCT 2023最佳论文。发表SCI 论文 60余篇，谷歌学术引用5500余次。入选国家级青年人才计划、北京市科技新星、山东省优青、中国科协青年人才托举工程，爱思唯尔 2020~2023年中国高被引学者，斯坦福大学前2%顶尖科学家年度榜单，获2021年中国电子学会自然科学一等奖、2022年中国电子学会技术发明一等奖、2022年中国指控学会科技进步一等奖等。担任IEEE Transactions Communications编委、IEEE Transactions Vehicular Technology编委、IEEE Communications Letters 编委、IEEE Systems Journal 编委等。