关于我

我是清华大学深圳国际研究生院博士研究生，先后师从朱文武与王智教授、黄绍伦副教授。我的研究方向主要集中在信息论、通信感知一体化(ISAC)和机器学习领域，特别关注Shannon信息、Fisher信息与条件方差之间的统一关系，以及相关理论在无线通信系统中的应用。

我曾在麻省理工学院和加州大学伯克利分校担任访问学生，与国际一流学者开展学术合作。

我正在找工作，欢迎联系我：yuanxj23@mails.tsinghua.edu.cn

教育背景

• 清华大学 博士（2023.9-2027.1，预计）
  深圳国际研究生院，数据科学与信息技术。导师：黄绍伦教授
• 麻省理工学院 访问学生（2024.12-2025.4）
  联培导师：郑立中教授
• 加州大学伯克利分校 访问学生（2024.9-2024.12）
  联培导师：Khalid M. Mosalam教授
• 清华大学 硕士（2020.9-2023.9）
  深圳国际研究生院，数据科学与信息技术。导师：王智、朱文武教授
• 西安交通大学 学士（2016.8-2020.7）
  信息工程。GPA: 4.02/4.3，专业排名：2/172

研究方向

• 信息论与统计推断基础：研究Shannon信息、Fisher信息、MMSE与条件方差的统一关系，关注de Bruijn恒等式与I-MMSE等核心理论。
• 通信感知一体化（ISAC）：研究双基地ISAC系统中通信速率与感知性能的理论权衡边界，以及输入分布优化方法。
• 网络测量与网络系统优化：围绕真实业务场景开展5G端到端网络测量与性能分析，设计面向低时延与低卡顿的系统优化策略。
• 机器学习与图神经网络：将GNN、迁移学习与可微分代理模型用于信道估计、结构分析等复杂工程问题。

论文发表

期刊论文

1. 袁新杰, Khalid M. Mosalam. "Prediction of the most fire-sensitive point in building structures with differentiable agents for thermal simulators." Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, vol. 40, pp. 2584–2611, 2025. [中科院一区TOP期刊，封面文章]
2. 袁新杰, 吴鸣洲, 王智, 朱怡飞, 马茗, 郭俊健, Zhi-Li Zhang, 朱文武. "Understanding 5G Performance for Real-World Services: A Content Provider's Perspective." IEEE/ACM Transactions on Networking, vol. 33, no. 4, pp. 1746-1761, 2025. [CCF-A]

会议论文

1. 袁新杰, 彭天任, 刘振宇, 黄绍伦. "On the Equivalence Relationships among Fisher Information, Shannon Measures and Variance." Submitted to IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT 2026), under review.
2. 袁新杰*, 彭天任*, 傅好好, 黄绍伦. "Multi-letter Analysis of Marginal Rate-Fisher Information Tradeoff: Unbounded Gain." Asia Pacific Workshop on Data Science and Information Theory (APWDSIT 2025).
3. 袁新杰, 彭天任, 傅好好, 黄绍伦. "Unbounded Multi-Letter Marginal Gain for Bistatic Integrated Sensing and Communication." Asia Pacific Workshop on Data Science and Information Theory (APWDSIT 2025).
4. 袁新杰*, 王姣姣*, 陈睿*, 刘振宇, 宋健, 黄绍伦, 关迅. "Enhancing VLC Vehicle Networks in Channel Estimation, Coding, and Multiple Access." IEEE Globecom Workshops 2024.
5. 袁新杰, 吴鸣洲, 王智, 朱怡飞, 马茗, 郭俊健, Zhi-Li Zhang, 朱文武. "Understanding 5G performance for real-world services: a content provider's perspective." In Proceedings of the ACM SIGCOMM 2022 Conference. [CCF-A，清华深研院第一篇SIGCOMM]

专利

1. 袁新杰, 杜清河. 一种基于优先级与协作的边缘计算资源分配方法. ZL 2020 1 0473969.6. (授权: 2024年6月28日)
2. 袁新杰, 杜清河. 一种边缘计算资源分配方法. ZL 2020 1 0460707.6. (授权: 2024年3月29日)

主要研究成果

• 香农信息、Fisher信息与条件方差的统一关系研究 (2025-2026)

  提出等价多项式表达(Equivalent Polynomial Representation)统一框架，统一香农互信息、微分熵、Fisher信息、最小均方误差和条件方差的表达，推导扩展版de Bruijn恒等式和I-MMSE关系。相关成果投稿至ISIT 2026。

• 通信感知一体化理论权衡边界研究 (2025)

  研究双基地ISAC系统中通信与感知的边际权衡，实现感知性能随码块长度指数级增长且通信速率损失可忽略的目标。相关成果发表于APWDSIT 2025。

• 可微分图神经网络与迁移学习应用研究 (2024-2025)

  融合GNN与迁移学习的神经网络框架，应用于建筑结构火灾敏感点预测。通过可微分代理模型整合火灾动力学与有限元分析，相比传统仿真将预测速度提升三个数量级以上。成果以封面文章发表在CACAIE。

• 基于众包直播业务的5G网络测量与优化 (2021-2023)

  从内容提供商角度对5G端到端表现进行系统测量，揭示SA/NSA 5G与其他网络的性能差异。提出动态缓存策略，在900万用户、18天实验下，将SA 5G直播业务卡顿率降低最高7%。成果发表于SIGCOMM 2022和IEEE/ACM ToN。

荣誉奖项

• 清华大学未来领袖奖学金（卓越，最高档），2025
• 清华大学综合优秀奖学金（校二等），2025
• 清华大学优秀助教（分布式机器学习课程），2023
• 清华大学综合优秀奖学金（校一等），2022
• 西安交通大学优秀毕业生，2020
• 国家奖学金，2018, 2017
• 全国大学生数学建模竞赛陕西省一等奖，2018
• 西安交通大学优秀学生，2018, 2017

国际学术交流

• 麻省理工学院(MIT) 访问学生 (2024.12-2025.4)

  与郑立中教授合作，研究通信感知一体化系统的理论边界。

• 加州大学伯克利分校 访问学生 (2024.9-2024.12)

  与Khalid M. Mosalam教授合作，研究可微分神经网络在建筑结构分析中的应用。

• 东京理科大学 交流学者 (2018.8-2018.9)

  入选日本樱花科技计划（全校共10人），与竹村实验室合作进行VR游戏开发。

• 新加坡国立大学(NUS) 暑期课程 (2018.7-2018.8)

  完成基于游记和图片的城市社区检测项目，小组获第一名，取得A+成绩。

联系方式

邮箱： yuanxj23@mails.tsinghua.edu.cn / cantjie@163.com