IEEE Wireless Communications and Networking Conference (IEEE WCNC)是国际通信领域的顶级会议之一，是无线领域中最重要的年度活动之一，是世界一流的无线领域盛会。2025年3月24日至27日，WCNC 2025国际会议在意大利米兰顺利举办，本次会议以“6G视野：超越无线的桥梁（6G Horizons: Bridging Beyond Wireless）”为主题，涵盖了包括6G网络架构和应用、无线通信、通信感知一体化、电磁信道建模等前沿研究领域。
我室贾子晔、林志鹏副教授和学生陈怡然参会，并在现场汇报了团队最新的研究进展及成果。
贾子晔副教授做了主题为《Robust UAV Path Planning with Obstacle Avoidance for Emergency Rescue》的报告，针对复杂三维动态环境下无人机路径规划与自主避障的难题，提出了一种基于人工势场与模拟退火融合的改进型路径规划方法。该方法在传统人工势场模型的基础上，增强目标点引力势函数，并引入斥力修正因子，以优化飞行轨迹。结合模拟退火机制，提升全局寻优能力。该方法可适用于包含静态与动态障碍物的非结构化环境，实现无人机在灾害环境中的自主、高效路径规划。
陈怡然同学做了主题为《Distributed Detection of Critical Nodes in Non-Cooperative Wireless Sensor Networks Using Maximum Independent Set》的报告，针对非合作无线传感器网络依赖全局拓扑、大规模动态网络存在效率瓶颈的问题，提出了一种基于最大独立集与动态拓扑简化的分布式监测方法。该方法通过节点折叠机制压缩网络规模，结合霍克斯过程重建概率拓扑，构建三级场景分类策略实现协同优化，为军事隐蔽通信、隐私敏感物联网等非合作场景提供网络鲁棒性保证新思路。
陈怡然同学做了主题为《Differential Ridge Regression-Based Spectrum Map Fusion under Strongly Correlated Spectral Data》的报告，该报告针频谱数据相关性强、频谱地图补全精度低的问题，提出了一种基于差分岭回归的频谱地图融合方法。该方法通将差分岭回归正则项引入凸优化推导，有效抑制异常数据和噪声干扰；结合路径损耗函数与拉格朗日对偶理论，实现频谱地图的精确融合。所提方法显著提升融合后频谱地图的准确度与鲁棒性。
陈怡然同学做了主题为《A Novel Online Path Planning Method for UAV-Based 3D Spectrum Mapping》的报告，该报告针对三维空间辐射源信息和传播环境未知、采样率受限、采样路径规划困难的问题，研究了基于信息路径规划思想的无人机在线实时动态轨迹优化方法，根据已采样频谱数据实时更新频谱地图估计，调整规划采样路径。所提方法为复杂场景下无人机自主频谱测绘提供了实时性强、鲁棒性高的解决方案。
WCNC 2025作为无线通信领域的年度盛会，为专家学者和研究人员提供了无线通信和网络技术交流的国际化平台。在本次会议中，通过进行学术报告和听取其他学者汇报，我们积累了学术交流的经验，深化了专业知识，培养了国际观念。