2026年10月28日，信息院第63期学术报告会在常州校区20号楼409会议室举行。学院孙港乐老师作题为“扩散模型增强的无蜂窝大规模MIMO联合通信与定位”的专题学术报告，围绕6G无线通信中的分布式协同接收与高精度定位问题，介绍了扩散模型与深度展开技术在智能无线信号处理中的研究进展及应用。

报告首先介绍了无蜂窝大规模MIMO系统的基本架构与技术优势，分析了分布式接入点间异步传播对信道估计和数据检测带来的挑战，并指出传播时延与到达角等信道特征同时蕴含着丰富的用户位置信息。在此基础上，报告重点介绍了一种融合解析稀疏先验与扩散模型学习先验的智能接收方法，通过深度展开构建联合信道估计与数据检测网络，并进一步利用多接入点信道特征实现用户定位。通过多任务联合训练，实现通信性能与定位精度的协同优化。

最后，报告结合不同信噪比、用户数量及网络展开层数下的仿真结果，展示了所提方法在信道估计、数据检测和用户定位方面的性能优势，并探讨了扩散模型与模型驱动方法相结合在未来智能无线通信系统中的应用潜力。报告为6G网络中通信与定位一体化设计提供了新的研究思路。