2025年12月26日下午，北京大学电子学院前沿论坛第九十七期讲座在理科二号楼2736报告厅成功举办。讲座特邀同济大学本科生院院长、新生院院长、创新创业学院常务副院长、国豪书院执行院长、启迪书院执行院长尹学锋教授担任主讲嘉宾，报告主题为 “面向无线信道精细特征化的信道参数估计算法”。本次讲座由北京大学预聘副教授蔡雪松主持，吸引了三十余位师生到场聆听并积极参与交流。

蔡雪松老师在致辞中对尹学锋教授的到来表示热烈欢迎，并高度评价了其在电波传播信道特征研究、高精度参数估计、雷达与无线感知、基于人工智能的特征学习与识别领域的杰出成就。他指出，尹教授在宽带信道测量、高精度参数估计、参数化统计模型构建等方面取得了具有国际影响力的科研成果，奠定了其在相关领域的学术地位。蔡雪松老师表示，希望通过此次讲座，学院师生能够系统了解信道测量与参数估计等研究领域的最新进展，并与尹教授开展深入的学术探讨与交流，进一步拓展前沿学术视野，激发科研思考。

本次讲座的报告围绕四个方面展开，分别是超大规模天线阵列场景下基于分段数据的高分辨率多径分量估计、面向参数估计的公共/非公共空间分离、车载雷达场景下的拓扑参数估计、基于混合模型的无扩散路径与扩散路径参数估计。针对超大规模天线阵列场景下基于分段数据的高分辨率多径分量估计，尹教授指出，在超大规模阵列下，室内传播大量处于近场，传统平面波模型难以刻画，需要引入球面波建模以应对更强的空间非平稳性。报告结合仿真和实测对包含功率时延分布（PDP）的信道统计特性进行分析，单一时延簇内往往叠加多条多径，逐径消除易受校准误差影响产生参数漂移，因此提出时延切片结合球面波建模的思路对传统SAGE算法进行改进，实现簇内更精细、更稳定的高分辨率多径提取。

针对第二部分面向参数估计的公共/非公共空间分离，面向通信感知融合带来的海量数据与实时处理需求，尹教授提出在不显式估计每条多径的情况下，先对CSI进行“公共（静态）/非公共（动态）”子空间分离。核心做法是通过特征基分解与公共子空间投影，再引入反馈系数实现信道重构，从而突出车辆等动态目标引入的变化路径，实现更低复杂度的动态信息提取。

在第三部分车载雷达场景下的拓扑参数估计中，针对车载毫米波雷达中的多径虚像难题，尹教授在报告提出用传播路径的First to last distance (FLD)来区分单跳/多跳及大目标反射等不同机制。方法上利用多径随时间演化形成的“双曲线”特征，基于双曲线预检测估计关键几何参数，并据此对路径类型进行判别与筛选。仿真与实测显示该确定性算法无需大量训练数据，具备工程落地潜力。

第四部分基于混合模型的无扩散路径与扩散路径参数估计，针对球面波传播模型中散射体在传统模型中只能通过对多条路径进行聚类处理后获得，且传播环境中的微分布散射体在参数域中具有中心值和扩展，尹教授提出可以推导基于球面波前的广义多流型模型，从而同时获取位置和形状信息。方法上在角度域和距离域中采用了一阶泰勒展开，并提出了实际应用场景中泰勒展开对于其他参数的可扩展性。

在互动交流环节，尹学锋教授与现场师生就报告中的技术细节进行了深入讨论，例如非主径在PDP分析中针对单一时延的衍射现象、毫米波雷达多径分析中对于双曲线参数确定的测定时间范围以及数据驱动与AI结合的瓶颈与优势等问题。多位教师与同学积极提问，尹教授均给予了严谨透彻的回答，现场学术交流氛围浓厚。

讲座最后，蔡雪松老师代表电子学院向尹学锋教授致谢，并为他颁发纪念牌。本次讲座系统展示了超大规模天线阵列与通信感知融合领域的前沿研究进展，深化了师生对近场信道建模、参数估计及车载雷达应用的理解。活动不仅拓展了学术视野，也促进了理论研究与工程实践之间的深入交流与思考。