Группа проводит исследования на стыке теории информации, телекоммуникаций и машинного обучения. Основные темы исследований: применение методов машинного обучения в телекоммуникациях, разработка новых технологий передачи данных в сетях 6G, разработка методов передачи данных для сценариев массового интернета вещей, граничные вычисления и федеративное обучение.
Последние пять лет наша группа занималась разработкой передовых методов передачи и приема данных для беспроводных сетей, в том числе по заказу компании Huawei. В их числе разработка новых помехоустойчивых кодов для физического уровня систем 5G и стандартизации.
За последние пять лет группа опубликовала более 70 работ, большая часть которых входит в международные системы цитирования WoS/Scopus.
Фролов А.А. является лауреатом премии Правительства России 2016 года, премии Правительства Москвы 2013 года для молодых учёных и обладателем награды Communication Theory Symposium Best Paper Award на конференции IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM) 2020 года.
Группой предложен новый алгоритм декодирования помехоустойчивых кодов 5G, основанный на глубоких нейронных сетях, который значительно повышает помехоустойчивость без изменения структуры кода.
Мы также разработали новые методы случайного множественного доступа для сценариев массового межмашинного взаимодействия, которые позволяют увеличить энергоэффективность и продлить время автономной работы устройств/датчиков.
«Разработка методов случайного множественного доступа для массового межмашинного взаимодействия»
«Анализ глубоких нейронных сетей методами теории информации»
Deep Neural Network Based Decoder Design for 5G Codes
Theoretical fundamentals of random multiple-access
