—2024—
电子系师生在全国挑战杯揭榜挂帅取得佳绩
01
电子系获奖情况
近日，第十九届全国“挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛“揭榜挂帅”专项赛圆满落幕。清华大学电子工程系在本届比赛中表现卓越，其中《面向移动平台识别任务协同的水声通信系统研究》获得擂主（第一名），《面向5G网联自动驾驶的车路协同演示交互》等3个作品斩获全国特等奖！
精益求精：创新路上的不懈追求
从项目选题到最终获奖的背后，是清华学子们对科技创新的执着追求。面对技术开发中的多次瓶颈，团队成员不断优化算法设计、提升演示平台的可靠性与表现力，展现了清华人 “自强不息，厚德载物”的精神风貌。
02
电子系获奖项目
面向移动平台识别任务协同的
水声通信系统研究
任志珍（电子系）团队
指导教师：王劲涛、孙智、杜军（电子系）
擂主
项目背景：十四五规划指出，积极拓展海洋经济空间，建设海洋强国。水声通信是海洋远程通信的几乎唯一可行方式，但水声环境复杂，可用带宽窄，多普勒和多径造成的干扰严重，为多移动平台水声通信系统的搭建造成严重挑战。
实现思路：团队设计的面向多移动平台识别任务协同的水声通信系统基于M元扩频调制体制。该体制利用M个扩频序列对信息序列进行编码映射，码分多址支持多用户接入。此外，针对移动平台带来的多普勒效应，采用多普勒块估计法，在信号帧首尾插入相关特性良好的线性调频信号，根据接收端信号长度变化估计多普勒，并由重采样补偿，保障了高速移动平台的通信可靠性。
项目优势：其高效的抗干扰能力和强大的多址接入能力，支持移动平台远程低信噪比通信。通过仿真实验验证，系统在10km通信距离和11.64kn相对移动速度下，实现了53.2995 bps的通信速率，展现出其优越性能。
面向5G网联自动驾驶的车路协同演示交互
范保康（电子系）团队
指导老师：周盛、牛志升（电子系）
特等奖
项目背景：聚焦国家“网联自动驾驶”领域的重大需求，致力于推动5G通信技术在车联网等垂直行业中的落地应用。该作品针对自动驾驶场景中的路口交通调度、协同环境感知等关键问题，通过通信、感知、计算、控制等异质资源的深度融合调度，提出了创新性的解决方案。
实现思路：突破5G车联网核心技术难点，应对海量数据交互、超高安全性保障等挑战，该作品还原复杂交通场景，通过创新性的车路协同算法，实现实时环境感知、精准数据交互，有效提高通行效率并保障行车安全。从理论研究到实践演示，充分展示了5G赋能自动驾驶的无限可能，为网联自动驾驶算法的实际落地提供可靠支撑。
选手感想：历时数月的研发工作中，团队攻克了多项5G通信与自动驾驶场景融合中的技术难题，解决海量数据交互、超高安全性保障等挑战。在此期间，团队还开展实地调研，与专家交流探讨，将学术研究与实际应用深度结合，打造出具有广泛社会价值的创新性成果。
“大型石化厂区北斗/无源定位系统”技术方案
于宗骐（电子系）团队
指导教师：刘刚（电子系）
特等奖
项目背景：针对大型石化厂区这一应用场景，行人定位存在三个方面的需求：第一，轻量化、长续航、低成本；第二，穿戴便捷；第三，快速部署；针对这些挑战和需求，我们的解决方案是以惯性为核心的自适应多源融合行人定位技术。
实现思路：我们团队给出两套技术方案。首先是轻量化方案，以 IMU 为基础，利用人体运动学相关知识，通过姿态估计、步伐检测、步长估计等方式实现运动状态检测与识别，给出相对定位输出。当卫星信号和气压计可用时，可以将相对输出转换为绝对输出。多功能方案是在轻量化方案的基础上，添加了磁强计和相机模块，通过 EKF 进行融合，给出更加稳定且可信的绝对定位输出。
实现方法：我们主要使用了三项核心技术，分别是肩部佩戴行人导航技术、北斗/视觉/惯性融合定位技术、自适应多源融合定位技术。对应的硬件方案。我们的硬件支持肩部、腰部、足部三种安装模式，并可以通过pad软件的方式对数据进行接收、监视、处理等。
选手感想：“很荣幸获得本次“揭榜挂帅-大型石化厂区北斗/无源定位系统”特等奖，在这里重点感谢电子工程系卫星导航实验室刘刚老师的悉心指导与团队成员金梓谦、田博元、陆鑫宇同学的辛苦付出。在比赛准备阶段，刘老师多次花费宝贵时间与我们的团队成员开展研讨会商量比赛方案与应对策略，团队成员多次拿出暑假及周六日的宝贵休息时间进行硬件调试，数据采集，仿真验证，实测评估等。在两天的比赛阶段，金梓谦同学承担了比赛的现场实测与数据处理，以及陪同我进行专家答辩，非常辛苦。可以说正是刘老师的大力支持与悉心指导和团队成员尽力配合以及实验室和校团委的大力支持，我们团队才能为电子系和学校拿回特等奖这一荣誉，这里再次表示感谢！” ——于宗骐
空悟：一种无人机自主协同博弈智能决策技术
李宗霖（深研院）团队
指导教师：杜军（电子系）
特等奖
项目背景：题目要求参赛者针对指定的无人机性能、空域和目标飞行器集群，完成多无人机协同决策，完成对目标飞行器的协同探测和攻击，实现最优的作战效能。其中，无人机性能包括机动能力、载弹能力、最大飞行时间等约束条件，空域中存在规避区。具体地，基于一个4VS4的非对称博弈环境，在蓝方不同位置和策略的情况下，红方完成最优打击和规避策略。
实现思路：基于评分标准：
计算得到最优分数的理论上界，并基于规则的方式实现三个子任务：
1.集结探索—— 研究最高效的无人机编队全地图探索策略
2.精准攻击——多动态目标分配与导弹发射距离
3.安全撤退——权衡安全性-命中概率的撤退阈值设计与三九机动
并在最终无任何参数修改的情况下，实现不同敌方情况下的最优拦截，并且分数都无限接近理论上界。
选手感想：“此次参赛能取得这样的成绩非常欣慰，主要还是得益于同伴们的优异表现和杜军老师的支持。比赛期间几个比较难忘的时刻是，一是在平台刚发布的那几天，子理学弟主动承担起调试平台和代码逻辑的实现，并且在策略发布后每天晚上不论多忙碌都还是会准时对齐一下团队的工作进度。二是在项目进入终审后，杜军老师在对整个比赛流程的梳理和对细节的把控让我们在最终答辩时的表述思路更加清晰，在她的多次嘱咐下以及学校给予的最终答辩前的支持促使了我们这次的成绩。除此之外，在最终答辩时，也看到了非常多优秀的队伍在该平台下设计的策略接近理论上限，其中也不乏南大LAMDA实验室，能和周志华老师的学生一起参赛并取得同样的成绩也让我对此次比赛有了更进一步的认识。” ——李宗霖
（李宗霖团队合照）
知识引导的大模型特征图推理
在高风险用户识别中的应用
刘光奕（电子系）团队
指导教师：姚权铭（电子系）
三等奖
项目背景：当前，社会上电信诈骗事件频发。如何有效识别并防范电话诈骗类高风险用户，已成为一个亟待解决的社会性难题。
项目技术：基于通话数据，分析用户行为，识别其中的高风险欺诈类用户。特征工程是这类任务的重要技术手段，通过处理原始数据，获取更具信息量的用户特征，可以增强模型对用户的识别能力。
项目优势：通过特征图推理与知识引导，利用大模型实现了高效、可解释的特征过程，以及准确的高风险用户识别。
选手感想：“五个月的挑战杯之旅让我收获颇丰，在团队中，我主要负责特征工程的部分。由于比赛所用的数据集比较庞大，刚开始特征工程的效果并不算很好。但通过反复的尝试和优化，我逐渐学会了如何在特征生成中平衡模型性能与复杂性，提升了特征工程的效果，并在此过程中学会了不少新技能。同时，在这次挑战杯中，与团队的协作也让我受益匪浅。在项目推进过程中，我们不断交流想法、解决问题、尝试新技术、迭代方案，很幸运能够成为这样一个团队中的一员。”
03
“挑战杯”总结
祝贺电子系师生在全国挑战杯揭榜挂帅取得佳绩!“挑战杯”不仅仅是一场科技的盛宴，更是助力同学们继续在科学的道路上探索，成为推动未来科技创新的重要角色。“科技是国家强盛之基。”站在智慧交通发展的最前沿，清华电子的学子们用自己的努力证明：创新驱动的强国梦想，正在从校园走向更广阔的世界。
让我们向获奖同学致以热烈的祝贺！期待更多电子人在未来赛场上书写辉煌，共同助力科技创新推动社会发展！
来源｜“无限之声”公众号
审核丨汪 玉 沈 渊 李冬梅
