1樓：盒盒盒盒盒
最近在看分子通訊（Molecualr Communication）相關文獻，ICC和GLOBECOM近幾年也都有此track。但這個方向似乎過於交叉，而且實現較困難。想聽一下各位大佬的想法
2樓：zzzzdhz
不自量力的來答一下
對於訊號處理來說，我還是覺得深度學習是救命稻草。
我的主要背景應該還是訊號處理，所以我想先說乙個問題，那就是訊號處理真的做不下去了嗎？
就我的了解，這個問題的答案應該是肯定的。我經常去聽talk，看到一些做訊號處理的大佬來講別的東西，最後都會吐槽說做這個就是因為訊號處理做不下去了。我大概統計了一下我現場見過的說過這樣的話的大佬大概加起來citation至少有10W+，至於聽說的加起來起碼得有30W+了，所以我覺得這個基本可以說是共識了。
我自己做系統的經歷也讓我覺得訊號處理真的是做不下去了。我之前主要做陣列訊號處理，這個方向經歷了從Beamforming到MUSIC到Sparse的變化，發了無數文章，結果在實際系統中一驗證發現Beamforming和Sparse也沒啥區別，後者的複雜度遠高於前者，而MUSIC的表現則可以說是稀爛。至於為啥沒有啥效能提公升還能發這麼多文章，我覺得是因為越到後面數學要求越高，從研究的角度看要解決的問題越來越難越來越複雜，可以寫很多公式，讓審稿人不忍心拒你的文章，哪像Beamforming，半頁紙就能給你把公式推完。
我個人覺得訊號處理還是要靠深度學習來續，畢竟現在它最火，又真的做出了一些效果。在Compressive Sensing逐漸涼涼，Optimization大多是灌水這種情況下，除了抓緊深度學習這個救命稻草，感覺也沒啥可以走的路了。
最後放一篇2023年訊號處理+深度學習的代表文章
[1]RF-based 3D skeletons, SIGCOMM 2018, Mingmin Zhao, Yonglong Tian, Hang Zhao, Mohammad Abu Alsheikh, Tianhong Li, Rumen Hristov, Zachary Kabelac, Dina Katabi and Antonio Torralba, ACM SIGCOMM 2018
3樓：Robert Zhou
下面這個圖是前幾天刷TCOM新上線文章時看到的。我自己目前比較關注無線光通訊方面，這次突然發現，第一頁最新上線的文章，居然有差不多1/4是無線光通訊方面的。這有點多了吧？
比NOMA、Massive MIMO什麼的都多啊。當然，肯定有偶然因素，後面幾頁就沒這麼多。
不知各位對無線光通訊/可見光通訊這個方向怎麼看。我自己雖然在做這個，但主要關注的還是其中的理論問題（通道容量/訊號設計），其實並不懂多少東西。
4樓：
雷達的未來應該是網路化的雷達，認知化雷達。
訊號處理的話可以關注異構多源的資料融合。
我認為學術界兩個方面值得關注，一是建立乙個訊號或者通訊，控制的問題模型，然後用數學的方法求解，二是用深度學習做各種訊號處理或通訊的問題。
5樓：
我自己早就關注了這個問題，但是一直沒有人回答。看來大家都一樣，是在等領域大牛來回答。我先打破零回覆提名乙個:生物資訊學。生物，訊號處理，資訊理論交叉領域。
2023年，通訊 編碼（信源和通道）以及資訊理論領域有什麼突破性的進展或者有趣的 有一定價值的工作？
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