日期：2024/04/02 (二)

時間：14:00~17:00

地點：電資大樓 工EC2002

講題一：RFID-based 3D Human Pose Tracking: Design, Generalization, and Data Augmentation

講題二：O-RAN Uplink Performance Improvement for 5G Massive MIMO

活動流程：

Prof. Shiwen Mao 及 Prof. Rob Maunder 於2024年1月18日蒞臨6G通訊與感測研究中心，共同探討最前沿的通訊技術與感測系統。Mao教授與Maunder教授分別就“RFID-based 3D Human Pose Tracking: Design, Generalization, and Data Augmentation”及“O-RAN Uplink Performance Improvement for 5G Massive MIMO”這兩個主題，分享了他們的研究成果與見解。

在首場演講中，Mao教授深入介紹了3D人類活動識別（HAR）在人機互動（HCI）中的重要性，探討了在不使用視頻攝影機的情況下保護用戶隱私的技術。他首先展示了基於深度學習的RFID-Pose系統，這是一個輔以視覺的即時3D人體姿態估計系統，能夠估計每個人體肢體的空間旋轉角度，利用這些角度通過前向動力學技術實時重構人體姿態。接著，他討論了訓練有素的系統應用於新環境時的普遍化問題，並介紹了元學習和TARF技術作為解決方案，以及利用生成對抗網絡（GAN）進行數據增強的RFPose-GAN方法，目的在減少收集訓練數據的成本。

第二場演講由Maunder教授負責，分享關於“O-RAN Uplink Performance Improvement for 5G Massive MIMO”的研究。他深入分析了在高性能5G網絡中採用Open RAN所面臨的主要障礙，特別是其對於mMIMO天線陣列的支持不足問題。Maunder教授詳細說明了O-RAN聯盟針對mMIMO優化的新前傳協議及其改進。他還介紹了O-RAN聯盟新設立的Uplink Performance Improvement（UPLI）工作計畫，及的兩項提案，目的在提高上行鏈路性能。

這兩場精彩的演講不僅提供了深入的技術分析，也為在場的學生及老師帶來了新的研究思路和合作機會。