2025年第8届信息通信与信号处理国际会议（ICICSP 2025）ICFP

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检索类型	EI Compendex	邮箱	icicsp@vip.163.com
会议状态	征稿中	网站	https://www.icsp.org/
主办单位	西安交通大学

会议邮箱	icicsp@vip.163.com
会议状态	征稿中
会议形式	线下会议
网址	https://www.icsp.org/
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会议简介重要信息征稿主题主讲嘉宾会议历史会议投稿联系方式

会议简介 Brief Introduction01

2025年第8届信息通信与信号处理国际会议(ICICSP 2025)将于2025年9月12-14日在中国西安举行。本次会议由西安交通大学主办，西安交通大学信息与通信工程学院承办。会议旨在为信息通信与信号处理领域的学者、行业专家及工程技术人员提供高水平的学术交流平台，分享研究成果、探讨技术前沿与产业化发展方向。

重要信息 Highlights02

如前几届会议一样，经过严谨的审稿流程，所有被接收且成功注册的文章将出版到会议论文集，由IEEE出版，IEEE Xplore收录，提交Ei核心以及Scopus检索。

征稿主题 Call for Paper03

征稿主题：
信号处理类、多媒体信号处理类、网络技术类、通讯理论和技术类与网络类等主题。

特别专题征稿：
1-航空飞行器及其设备的声学测量和信号处理
2-波形分集阵列及其应用（阵列处理技术及其应用）
3-水下声学、海洋探索和人工智能
4-目标检测、估计、识别和跟踪
5-基于稀疏表示和深度学习的机械故障诊断
6-智能反射表面、物联网、人工智能技术在抗干扰通信、隐蔽通信、图像识别、以及健康诊断等领域的研究与应用
7-数字信号分析在健康医疗中的应用：创新方法与跨学科应用
8-物联网中的通感一体化技术

更多主题：www.icsp.org/topic.html

主讲嘉宾 Keynote speaker 04

Prof. Xiaowen Chu · 香港科技大学（广州）
他于1999年获得中国北京清华大学计算机科学学士学位，并于2003年获得香港科技大学计算机科学博士学位。他现为香港科技大学（广州）资讯中心数据科学与分析中心教授。2003-2021年在香港浸会大学计算机科学系工作。他是IEEE的高级会员和ACM的会员。他是中国通信学会区块链技术委员会副主席。他目前的研究兴趣包括GPU计算、分布式机器学习、云计算和无线网络。他对GPU计算的建模、并行算法设计、应用程序优化和能效特别感兴趣。
Prof. Yong Zeng · 东南大学，中国
曾勇，IEEE Fellow，东南大学、紫金山实验室青年首席教授，国家青年高层次人才，江苏省创业创新人才，2024年全球6G大会“6G新星”青年学者，连续6年（2019-2024）获Clarivate Analytics高被引研究员，连续4年获AI2000物联网领域最具影响力学者（2021-2024），连续4年（2021-2024）获Elsevier最被引中国研究员。曾教授入选斯坦福大学“全球最具影响力科学家前2%”榜单。曾获得澳大利亚研究理事会（ARC）发现早期职业研究员奖（DECRA）、IEEE通信学会亚太杰出青年研究员奖，并获得IEEE马可尼奖（2020年和2024年）、海因里希赫兹奖（2017年和2020年）等8项国际国内最佳论文奖。他提出了信道知识映射（CKM）的概念和延迟多普勒对准调制（DDAM）的新传输方法。他的作品被引用超过31000次。他是SCI期刊（如IEEE Transactions on Communications， IEEE Transactions on Mobile Computing, IEEE Communications Letters）的编辑委员会成员，也是IEEE ComMag， Wireless ComMag, China Communications， Science China Information Sciences等期刊的首席客座编辑。他因“对无人机通信和无线电力传输的贡献”而被提升为IEEE院士。演讲题目：基于射线天线阵的低空无人机ISAC 摘要：现有的MIMO无线通信和传感系统大多依赖于全数字或基于移相器的模拟/数字混合波束形成架构，这在高频系统中面临着移相器难以实现和控制精度差等关键挑战。为了应对这些挑战，本演讲将介绍一种基于新型射线天线阵列（RAA）的新型MIMO架构。RAA由大量低成本的天线单元组成，这些天线单元以精心设计的方向排列成射线状结构，从而实现高效的波束引导，而不依赖于传统的模拟或数字波束形成技术。与传统的MIMO架构相比，RAA系统具有几个吸引人的优势，包括显著降低硬件成本和功耗，在所有信号方向上实现均匀的角分辨率，以及通过使天线元件具有更高的指向性来增强波束增益。因此，RAA在未来的无线通信和传感系统中具有广泛的应用。本讲座将首先介绍基于RAA的新型MIMO架构，解释其阵列设计和二维和三维空间的波束形成机制，并探讨其空间分辨率特性。最后，介绍了基于raa的低空无人机集成传感与通信（ISAC）的理论和方法。
Prof. Guan Gui · 南京邮电大学，中国
关贵（Fellow， IEEE）， 2012年毕业于中国电子科技大学，获博士学位。2009年至2014年，在日本东北大学任研究助理、博士后研究员。2014年至2015年，他在日本秋田县立大学担任助理教授。自2015年起，他一直担任中国南京邮电大学教授。主要研究方向为智能传感与识别、智能信号处理和物理层安全。他撰写了200多篇IEEE期刊和会议论文，并获得了多项最佳论文奖，包括ICC 2017， ICC 2014和VTC 2014- spring。他是IEEE， IET和AAIA的会员，他在智能信号分析和无线资源优化方面的贡献得到了认可。在他的荣誉中，他于2021年获得了IEEE通信协会海因里希赫兹奖，并于2021年至2024年被评为科睿唯安高被引研究员。他是IEEE车辆技术协会（VTS）和IEEE通信协会（ComSoc）的杰出讲师。他是几个主要期刊的编辑委员会成员，包括IEEE信息取证和安全交易，IEEE物联网杂志和IEEE车辆技术交易。此外，他还担任互联网和信息系统KSII交易的主编。他还在国际会议中担任重要职务，如IEEE ICCT 2023执行主席，VTC 2021- fall执行主席和WCNC 2021副主席。演讲题目：面向6G物理层安全的智能信号感知与识别摘要：6G无线通信的出现标志着向智能、安全、普适连接的范式转变。在本次主题演讲中，我们将探讨人工智能（AI）和深度学习（DL）如何通过先进的信号传感和识别技术彻底改变物理层安全。随着6G系统面临越来越多的动态环境，传统的基于模型的方法难以应对复杂的干扰模式和不确定的信道条件。为了解决这些挑战，我们强调了神经网络在增强信号检测、分类和特定发射器识别（SEI）方面的作用。通过基于梯度的优化和数据驱动的学习，人工智能框架可以显著提高模型的适应性和准确性，优于传统的基于规则的方法。此外，我们研究了DL如何重塑基带模块功能，包括调制识别、编码/解码和检测，以提高鲁棒性和效率。该主题强调了将智能信号处理与下一代通信系统集成的战略重要性。通过将人工智能嵌入物理层，我们可以构建有弹性、安全、智能的无线基础设施，能够满足未来6G应用的严格要求。
Prof. Zai Yang · 西安交通大学，中国
杨载，中国西安交通大学数学与统计学院教授。他分别于2007年和2009年获得中国中山大学数学学士学位和应用数学硕士学位，并于2014年获得新加坡南洋理工大学电气与电子工程博士学位。主要研究方向为信号处理和无线通信的数学基础。他解决了长期存在的开放问题，如高维模拟的carathacimodry - fejsamr定理和确定奇异正半定矩阵的Hadamard积的正定性。在IEEE T-IT、IEEE T-SP、ACHA、SIMAX等顶级期刊和会议上发表学术论文70余篇，被b谷歌Scholar引用超过4400次。他是EUSIPCO 2017的主要教程演讲者。他是IEEE Trans的副主编。Signal Processing (2023-), (Elsevier) Signal Processing的处理编辑（2017-），IEEE信号处理学会传感器阵列和多通道（SAM）技术委员会（TC）成员（2023-2025），IEEE高级会员（2019-）。2019年获国家自然科学基金委优秀青年科学基金资助。演讲题目：carathimodory - fejsamr定理与信号的频谱分析摘要：信号的频谱分析是现代信息技术的核心组成部分。雷达探测和无线通信的快速发展推动了其研究从20世纪60年代的快速傅里叶变换（FFT）到20世纪70年代出现的子空间方法，再到本世纪的稀疏和压缩感知方法。在这篇演讲中，我们将回顾carathacimodory - fejsamr定理（1911）关于Toeplitz协方差矩阵的Vandermonde分解，并讨论其在过去半个世纪的光谱分析中的关键作用。我们强调了我们将carathacimodory - fejsamr定理从一维扩展到高维，并展示了它如何形成先前（子空间和压缩感知）方法的基础，并创新了新的（信号域最大似然和深度学习）频谱分析方法。