薛烨

副教授

E-mail：xuey57@mail.sysu.edu.cn

研究方向：无线世界模型、稀疏/高效人工智能、可解释人工智能、学习优化（L2O）

个人主页：https://yokoxue.github.io/

基本信息
薛烨，中山大学智能工程学院副教授、博士生导师，逸仙新锐学者，深圳市“鹏城孔雀计划”特聘岗位人才。本科毕业于东南大学吴健雄学院，获信息与通信工程学士学位；后于香港科技大学电子与计算机工程学系获博士学位。长期围绕高效/可解释 AI 与无线网络环境智能开展研究，在稀疏编码、学习优化、网络环境孪生等方向形成系统性成果。在相关领域顶级期刊与会议发表论文30余篇，其中第一/通讯作者20余篇，部分理论工作被海外顶尖高校的机器学习教材引用。主持国家自然科学基金面上项目、青年项目, 国家重点研发计划子课题，深圳市自然科学基金青年项目等。与领域头部企业在人工智能以及通信网络方面保持紧密合作。

教育与工作经历

  1. 2025.10—至今 中山大学 智能工程学院，副教授
  2. 2022.08—2025.10 深圳市大数据研究院，副研究员，兼任香港中文大学（深圳）数据科学学院客座助理教授；
  3. 2017.09—2022.11 香港科技大学 电子与计算机工程学系，博士
  4. 2013.09—2017.07 东南大学 信息与通信工程，学士（吴健雄学院高等理工实验班）

研究方向

  1. 无线世界模型 (3DGS, JEPA,WAM)
  2. 稀疏/高效AI (面向模型轻量化，CUDA加速等)
  3. 可解释 AI

  4. 学习优化(L2O)

    课题组算力/Token充足，欢迎对科研有热情、具备自驱力的博士后、博士生、硕士生与本科生加入，共同开展高水平研究。有意者请将个人简历、成绩单及相关科研成果发送至邮箱联系。

科研项目

  1. 国家自然科学基金面上项目：面向密集组网干扰协同优化的无线环境数字孪生方法与应用研究，2027-2030， 主持
  2. 国家自然科学基金青年项目：面向无线网络优化的信道数字孪生建模方法和应用研究，2024-2026，主持
  3. 国家重点研发计划“多模态网络与通信”专项项目：面向6G复杂应用场景的高动态无线环境预测与重建，2023-2026，子课题主持
  4. 深圳市基础研究专项自然科学基金青年项目C类：面向无线网络优化的多源多模态智能信道建模关键技术研究，2026-2028，主持
  5. 国家重点研发计划项目：学习优化理论与方法及其在5G网络中的应用，2022-2027，项目骨干
  6. 广东省基础与应用基础研究重大项目：基于环境增强的 6G 网络关键技术研究，2023-2028，核心成员（共15人）

产学研合作

  1. 企业委托项目：RF-3DGS电磁底座模型，2026-2027，主持
  2. 未来网络优化创新实验室：多源数据融合的无线传播地图构建，2024-2025，联合主持

  3. 企业委托项目：“AI+无线”在地化环境孪生建模与优化关键技术，2024-2025，联合主持

     

部分荣誉与奖励

  1. 深圳“鹏城孔雀计划”特聘岗位人才，2023
  2. 江苏省优秀本科毕业论文一等奖，2017（当届通信方向共2人）
  3. 宝钢奖优秀学生奖，2016（当届仅6人）
  4. 微软亚洲小学者奖学金，2015（中国大陆共32人）
  5. RoboCup China（Kidsize),  全国亚军，2015，核心成员

 

部分代表性论文

  1. Ye Xue, Yiheng Wang, Xinhua Shao, Qi Yan, Shutao Zhang, and Tsung-Hui Chang, “Point-Cloud-Assistant Localized Statistical Channel Prediction by Tangent Gaussian Splatting,” IEEE Transactions on Wireless Communications, 2026. （中科院一区 Top 期刊；第一作者）
  2. Bingsheng Peng, Shutao Zhang, Xian Zheng, Xinyu Qin, Ye Xue†, and Tsung-Hui Chang, “RF-LSCM: Pushing Radiance Fields to Multi-Domain Localized Statistical Channel Modeling for Cellular Network Optimization,” IEEE Transactions on Mobile Computing, 2026. （中科院一区 Top 期刊，CCF A 类期刊；通讯作者）
  3. Xinyu Qin, Qi Yan, Shutao Zhang, Bingsheng Peng, Ye Xue†, and Tsung-Hui Chang, “A Measurement Report Data-Driven Framework for Localized Statistical Channel Modeling,” in IEEE Transactions on Mobile Computing, 2026. （中科院一区 Top 期刊，CCF A 类期刊；通讯作者）
  4. Yiheng Wang, Ye Xue†, Shutao Zhang, Hongmiao Fan, and Tsung-Hui Chang, “RadCloudSplat: Scatterer-Driven 3D Gaussian Splatting with Point-Cloud Priors for Radiomap Extrapolation,” in Proceedings of IEEE INFOCOM, Tokyo, Japan, 2026, pp. 1–10. （CCF A 类会议；通讯作者）
  5. Xuanhao Pan*, Chenguang Wang*, Chaolong Ying, Ye Xue, and Tianshu Yu, “Beyond the Heatmap: A Rigorous Evaluation of Component Impact in MCTS-Based TSP Solvers,” in Proceedings of the International Conference on Learning Representations (ICLR), 2026. （CCF A 类会议，机器学习领域顶级会议）
  6. Yiheng Wang*, Ye Xue†*, Shutao Zhang, and Tsung-Hui Chang, “GNN-Based Structured Bayesian Inference for Multi-Grid Localized Statistical Channel Modeling,” IEEE Transactions on Wireless Communications, 2025. （中科院一区 Top 期刊；共同第一作者、通讯作者）
  7. Shutao Zhang, Ye Xue†, Zhiwei Tang, Hao Wang, Chao Shen, Qingjiang Shi, and Tsung-Hui Chang, “Robust Network Optimization by Deep Generative Models and Stochastic Optimization,” IEEE Transactions on Wireless Communications, 2025. （中科院一区 Top 期刊；通讯作者）
  8. Yeqing Qiu, Chengpiao Huang, Ye Xue†, Zhipeng Jiang, Qingjiang Shi, Dong Zhang, and Zhi-Quan Luo, “Relaxation-Free Min-k-Partition for PCI Assignment in 5G Networks,” IEEE Transactions on Signal Processing, 2025. （信号处理顶级期刊；通讯作者）
  9. Yeqing Qiu, Ye Xue†, Akang Wang, Yiheng Wang, Qingjiang Shi, and Zhi-Quan Luo, “ROS: A GNN-Based Relax-Optimize-and-Sample Framework for Max-k-Cut Problems,” in Proceedings of the 42nd International Conference on Machine Learning (ICML), Vancouver, Canada, 2025. （CCF A 类会议，机器学习领域顶级会议；通讯作者）
  10. Duanyi Yao, Songze Li, Ye Xue, and Jin Liu, “Constructing Adversarial Examples for Vertical Federated Learning: Optimal Client Corruption through Multi-Armed Bandit,” in Proceedings of the International Conference on Learning Representations (ICLR), Vienna, Austria, 2024. （CCF A 类会议，机器学习领域顶级会议）
  11. Yiheng Wang, Shutao Zhang, Ye Xue†, Tianshu Yu, Qingjiang Shi, and Tsung-Hui Chang, “Neural Enhanced Variational Bayesian Inference on Graphs for Localized Statistical Channel Modeling,” in Proceedings of IEEE International Conference on Communications (ICC), Denver, CO, USA, 2024（IEEE 通信学会旗舰会议；通讯作者）
  12. Ye Xue and Vincent K. N. Lau, “Riemannian Low-Rank Model Compression for Federated Learning with Over-the-Air Aggregation,” IEEE Transactions on Signal Processing, 2023. （信号处理顶级期刊；第一作者）
  13. Ye Xue, An Liu, Yang Li, Qingjiang Shi, and Vincent K. N. Lau, “Joint Activity Detection and Channel Estimation in Massive Machine-Type Communications with Low-Resolution ADC,” in Proceedings of IEEE International Conference on Communications (ICC), Rome, Italy, 2023. （IEEE 通信学会旗舰会议；第一作者）
  14. Ye Xue and Vincent K. N. Lau, “Online Orthogonal Dictionary Learning Based on Frank–Wolfe Method,” in IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2023.  （中科院一区 Top 期刊；第一作者）
  15. Ye Xue, Liqun Su, and Vincent K. N. Lau, “FedOComp: Two-Timescale Online Gradient Compression for Over-the-Air Federated Learning,” IEEE Internet of Things Journal, 2022. （中科院一区 Top 期刊；第一作者）
  16. Ye Xue, Vincent K. N. Lau, and Songfu Cai, “Efficient Sparse Coding Using Hierarchical Riemannian Pursuit,” IEEE Transactions on Signal Processing, 2021. （信号处理顶级期刊；第一作者）
  17. Ye Xue, Yifei Shen, Vincent K. N. Lau, Jun Zhang, and Khaled B. Letaief, “Blind Data Detection in Massive MIMO via Lp-Norm Maximization over the Stiefel Manifold,” IEEE Transactions on Wireless Communications, 2021. （中科院一区 Top 期刊；第一作者）

  18. Yifei Shen*, Ye Xue*, Jun Zhang, Khaled B. Letaief, and Vincent K. N. Lau, “Complete Dictionary Learning via Lp-Norm Maximization,” in Proceedings of the Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI), PMLR, vol. 124, pp. 280–289, 2020. [Cite by UCB textbook “High-dimensional data analysis with low-dimensional models”] （人工智能领域旗舰会议；共同第一作者）

    [*为共同第一作者，†为通讯作者]

 

 

部分专利

  1. 薛烨、王一衡、张树韬、于天舒、杨照辉、史清江、张纵辉，无线环境预测方法和装置、电子设备及存储介质，深圳市大数据研究院，中国发明专利，专利号：ZL 2024 1 0106374.5
  2. 邱烨卿、薛烨、史清江、罗智泉，无线通信系统的小区标识分配方法及相关设备，深圳市大数据研究院，中国发明专利，专利号：ZL 2024 1 0984193.2
  3. 马梦瑶、薛烨、刘坚能，数据处理方法及相关设备，华为技术有限公司，国际专利，PCT 公开号：WO 2024/060013，2024-12-02
  4. 张川、薛烨、尤肖虎，基于非理想信道下大规模 MIMO 线性迭代检测方法，东南大学，中国发明专利，专利号：ZL 2016 1 0669854.8

 

学术兼职

WiML-T (Women in Machine Learning Theory)   Mentor

DTMS 2023-International Workshop on Digital Twin-Empowered Mobile Networks, Systems and Applications, co-located with MobiSys, Helsinki, Finland, 2023.   TPC Member

npj Wireless Technology, ICML, ICLR, IEEE Journal on Selected Areas in Communications, IEEE Transactions on Signal Processing, IEEE Internet of Things Journal, IEEE Transactions on Wireless Communication, IEEE Transactions on  Communications,  IEEE Transactions on Green Communications and Networking, IEEE Transactions on Circuits and Systems II,等期刊会议审稿人