韩雨琪
开通时间:..
最后更新时间:..
常年招收硕士研究生和有意愿尽早科研的本科生。
feel free to contact!
论文成果:
[1] Y. Han, L. Ai, R. Wang, J. Wu, D. Liu and H. Ren, "Cache Placement Optimization in Mobile Edge Computing Networks With Unaware Environment— An Extended Multi-Armed Bandit Approach," in IEEE Transactions on Wireless Communications, vol.20, no. 12, pp. 8119-8133, Dec. 2021. (SCI 一区,IF: 10.5)
[2] Y. Han, Y. Chen, R. Wang, J. Wu and M. Gorlatova, "Intelli-AR Preloading: A Learning Approach to Proactive Hologram Transmissions in Mobile AR," in IEEE Internet of Things Journal, vol. 9, no. 18, pp. 17714-17727, 15 Sept.15, 2022. (SCI 一区,IF:10.6)
[3] Y. Han, J. Suo, B. Zhang, J. Zhao, Y. Cheng and Q. Dai, "Real-Time Sketching of Harshly Lit Driving Environment Perception by Neuromorphic Sensing," in IEEE Transactions on Intelligent Vehicles,early access,2024.(SCI一区,IF:14)
[4] Y. Han, R. Wang and J. Wu, "Random Caching Optimization in Large-Scale Cache-Enabled Internet of Things Networks," in IEEE Transactions on Network Science and Engineering , vol. 7, no. 1, pp. 385-397, 1 Jan.-March 2020. (SCI 一区, IF:6.6)
[5] Y. Han, X. Yu, H. Luan, J. Suo, "Event-Assisted Object Tracking on High-Speed Drones in Harsh Illumination Environment," Drones, 2024, 8, 22.(SCI一区,IF: 4.8)
专利:
于涛,韩雨琪,“视角图像的生成方法、装置、电子设备及存储介质”, 专利号:CN114549731A, 清华大学,申请日期 2022 年 4 月 22 日,授权日期:2022 年 5 月 27日。
吴俊,韩雨琪,胡蝶,刘典,徐跃东,“一种用户偏好未知的边缘基站缓存部署方法”,复旦大学,专利号:CN113271339A,申请日期:2021 年 8 月 17 日,授权日期:2022 年 3 月 18 日。
吴俊,韩雨琪,王睿,钱亦宸,程松林,吕文静,“一种基于移动边缘缓存网络的缓存放置优化方法”,同济大学,专利号:CN109451517A,同济大学,申请日期:2018 年 12 月 27 日,授权日期:2020 年 6 月 12 日。
吴俊,韩雨琪,胡蝶,刘典,徐跃东. 一种移动增强现实场景的智能预加载算法,复旦大学,专利号:CN113271338A, 申请日期:2021年4月25日,授权日期:2021年8月17日。
吴俊, 刘玲宇, 韩雨琪, 李莹, 吴健. Turbo 译码的硬件实现方法,同济大学,专利号:CN108400788A,申请日期:2018年1月24日,授权日期:2018年8月14日。
2008.9 -- 2011.6
吉林省榆树市实验中学
 *
2011.9 -- 2015.6
哈尔滨工程大学
 计算机科学与技术
 学士
2015.9 -- 2021.6
同济大学
 计算机科学与技术
 博士
2021.9 -- 2024.2
清华大学 博士后
2024.2 -- 至今
大连理工大学 助理教授
由于无线网络的质量极易受环境干扰,导致视频传输的信源信道编码受限于最差的信道特性,传输效率低。基于强化学习的边缘网络资源部署方案,无需假设信道条件,而是通过对无线环境的不断探索,基于先验知识和当前接收到的信息感知当前的无线环境,并通过对无线环境的估计构建最优的计算传输部署的方案,实现无线网络在真实环境下的高效利用。
无人集群(如无人机、无人车等)的自主协同控制依赖于高精度感知,而复杂不确定环境给一些标准的传感器(如可见光相机)带来的新的问题。设计多模态协同互补策略,建立红外相机、事件相机、可见光相机、IMU等多传感器配准融合机制,研究高维态势数据的编码采集机制和非结构化互补采集技术,解决高维态势的高通量采集需求和低带宽传输之间的矛盾。
全息视频推动数字工厂、虚拟课堂、智慧医疗等多种数字化应用,是数字孪生、元宇宙的基础构建方式,支撑物理世界数字化的全面发展。全息通讯的根本矛盾是高精度渲染需求带来的高数据通量与低算力、低传输效率之间的矛盾,现有的数据表达和传输方法已经无法适用于全息视频,亟需提出新的表达传输机制以支撑全息视频通讯系统的部署。以全息视频紧致表达和高效传输为目标,实现低通量采集下的高保真场景重构,建立复杂场景的混合表征模型;设计以混合表征为基础的自适应资源分配策略,部署本项目提出的数字化渲染技术的应用验证,推动虚拟现实(Virtual Reality, VR)增强现实(Augmented Reality, AR)、混合现实(Mixed Reality, MR)等沉浸式多媒体的落地和物理世界数字化建设。