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王锐

副教授

wangr@sustech.edu.cn

研究方向:

王锐于2004年获得中国科学技术大学计算机科学与技术系学士学位（0011）；2009年获得香港科技大学电子与计算机工程系博士学位，研究方向为无线通信；2009年到2012年在华为技术有限公司从事下一代无线系统的技术预研；2012年加入南方科技大学，先后在微纳材料与器件系和电子与电气工程系工作。王锐博士的早期研究聚焦无线通信、边缘计算系统的资源优化算法设计，特别是基于马尔科夫决策过程的近似算法设计。近几年，王锐博士的研究侧重于前沿、新颖、有趣、或具备实际应用价值的无线通信、感知原型系统的设计与开发，以及相关的算法研究；尤其关注与业界的合作，从工业实践中发掘研究问题。他在IEEE重要学术期刊和会议上发表论文120篇以上；相关研究成果被IEEE802.11国际标准采纳，并在知名通信企业的产品中落地。

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01 WiFi的智能感知与调度

如何让WiFi设备在网络繁忙的情况下能够流畅传输视频？我们针对现有的WiFi终端设计了特定的软件和调度算法，能够自动识别2.4GHz和5GHz上两个WiFi信道的干扰水平，自动将视频、音频流按照优化的比例拆分到两个信道上，进行并发传输，从而降低视频传输的时延、抖动，抑制“马赛克”的产生。

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从左下Pad到右上电视的WiFi视频投屏，视频演示的过程包括：

1. 单信道视频投屏在强干扰场景中出现严重时延和“马赛克”（单信道有干扰）

2. 干扰消失后视频投屏恢复同步（单信道无干扰，控制开始（无干扰））

3. 恢复强干扰后，利用我们的调度机制进行传输，与之前相比时延大大改善，“马赛克”消失（控制开始（有干扰））


02 亮点技术2

AI通过视频学会“WiFi动作识别”：WiFi动作识别需要提前通过大量实验获得各个动作的时间-多普勒频率谱，从而训练AI区分不同的动作。我们利用视频来计算时间-多普勒频率谱。即对AI的训练不需要大量的实际测量，只需要足够的视频。

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1. 从视频中提取手部动作信息                                                                                       

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2. 模拟手部动作对无线信道的影响

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3.计算时间-多普勒频率谱 

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4. AI利用计算的时间-多普勒频率谱识别不同手势

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03 亮点技术3

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