张逸飞 · Communications R&D Engineer

• 参与5G NR物理层PDSCH/PUSCH链路级仿真平台构建，基于Matlab开发符合3GPP R16规范的信道估计与MIMO检测算法模型，将多场景仿真迭代周期缩短40%，支撑4项关键算法选型。

• 主导低信噪比下LDPC译码器的定点化设计与C代码实现，DSP平台实测BLER与浮点参考偏差<0.1 dB，并通过指令集优化将上行译码吞吐量提升18%，满足R16终端基带处理时延要求。

• 基于IxLoad搭建终端物理层自动化吞吐量测试体系，覆盖256QAM、4x4 MIMO等R16特性，实现场景化KPI监控，将版本回归测试周期由3人天压缩至0.5人天，并提前发现3处DSP内存访问瓶颈。

• 独立设计下行同步与PBCH解码的硬件在环回归框架，利用Matlab与DSP协同调试，单日自动执行测试用例数从20提升至150+，使弱场下同步捕获成功率由89%稳步提升至99%以上。

• 主导搭建基于Matlab的毫米波系统级仿真平台，集成射线追踪确定性信道模型，精准复现反射、绕射与散射多径，使路径损耗预测误差较3GPP统计模型降低约18%。

• 设计并实现智能超表面（RIS）相位调控与波束赋形模块，支持最大64单元RIS阵列的实时联合优化，仿真验证其在28 GHz频段将边缘用户吞吐量提升35%以上。

• 构建典型室内与室外微蜂窝高分辨率场景，完成超5000条射线追踪仿真，量化RIS部署位置对覆盖盲区的影响，所提部署策略建议被实验室采纳。

• 开发自动化仿真流水线，将参数配置、批量仿真与后处理一体化，单场景仿真迭代周期较手动操作缩短约40%。

• 接管某开源5G协议栈MAC层调度器迭代停滞的模块，针对5G-Advanced低时延场景，重构基于C语言的时频资源分配与优先级调度算法，将用户面下行调度时延从4.2 ms压缩至1.8 ms，单帧内可调度UE数提升40%。

• 为控制调度器重构后的回归风险，从零搭建基于Python的自动化测试框架，集成流量建模与断言引擎，累计构建120+条测试用例，将全量回归耗时由2人天缩短至4小时，拦截14个逻辑缺陷。

• 深入剖析原调度器在多波束及载波聚合场景下的资源碎片问题，设计并实现波束感知的比例公平调度策略，在28 GHz毫米波仿真环境下驱动系统吞吐量提升26%，相关补丁已合入社区v1.3主线。

• 带领3人小组制定模块重构里程碑与代码准入标准，通过划分调度核心、接口抽象与测试桩实现并行开发，最终交付的轻量化版本内存占用降低22%，满足工业级白盒基站适配要求。

2021年全国大学生电子设计竞赛通信组赛题一等奖

2022年校级优秀毕业设计，研究5G小基站基带处理算法