2024年12月24日下午，“国家绿色通信与网络国际联合研究中心”在一楼会议室召开12月团队例会。本次例会由五位同学向全团队老师同学汇报了个人近期工作，团队老师和同学们展开了深入地讨论与交流。

    林奕森作基于信息热力学的新能源蜂窝网建模与优化研究的专题汇报。为了适应绿色能源供能与蜂窝网络需能的波动性，设计了一种利用㶲损概念求解蜂窝信息网的用户关联和基站休眠策略以及混合能源网的基站内电池管理和基站间能源共享策略的方法，实现了系统能源效率和碳排放效率的显著优化。

    刘三秋同学作基于联邦迁移深度强化学习的个性化协同边缘缓存的专题汇报。为了应对不同地理区域用户偏好差异导致的内容流行度非独立同分布特性，设计了一种结合联邦学习与迁移学习的深度强化学习算法来优化F-RAN中多个雾接入点（F-AP）在宏基站（MBS）协调下的缓存决策方法，实现了缓存性能和鲁棒性的提升。

    张煜晨同学作高速移动场景下基于切换的TCP优化的专题汇报。为了改善高铁网络服务中常见的网页加载失败和视频卡顿问题，设计了一种针对高速移动环境下的TCP优化方案，特别关注网络切换过程中可能发生的连接中断和数据包丢失问题，通过改进TCP的拥塞控制算法和调整重传机制，旨在提高数据传输的稳定性和效率，改善用户的网络体验。

    黄龙海同学作基于ISAC的下一代密集型WLAN中公平性优化的专题汇报。针对密集型无线局域网（WLAN）中AP间干扰和竞争性信道接入导致的网络负载不平衡问题，黄龙海提出了一种新型优化框架。该框架利用集成感知与通信（ISAC）技术，通过基于信噪比（SNR）和感知信号测量角度的有效关联策略，确保网络公平性和用户服务质量（QoS）。采用联盟博弈和松弛技术转换非凸资源分配问题，并通过迭代逐次凸逼近（SCA）技术解决，以提升网络数据速率和用户设备间的公平性。

    陈卓岭同学作RTS/CTS双区硬核模型分析的专题汇报。他提出了一种新型模型——双区硬核过程（DZHCP），扩展了传统硬核模型，以更好地捕捉RTS/CTS机制引起的空间交互和排斥效应。该模型考虑了RTS/CTS的稀疏效应，更精确地描述网络中活跃发射机的特征，并推导出强度、平均干扰及成功概率的近似表达式，提供对网络性能依赖关键参数的新见解。

    本次团队例会总结了同学们近期的研究成果，深入探讨了存在的问题及解决方案，并明确了下一步的研究规划，为推动研究中心的科研工作持续进步奠定了坚实的基础。会议进一步增强了团队成员之间的学习与交流，激发了大家对未来研究的热情和信心。