資訊理論、信號處理等領域的研究近年來有哪些進展或突破？

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個人了解範圍內提三個。手機碼字，作者名字打錯請海涵。

1. sp里的graph signal processing。最新一期JSTSP有大量的graph signal processing，主要由社交網路處理引起興趣，但事實上，IT領域的人更大的興趣在於把數據建模成graph，然後利用隨機圖理論和network information theory研究建模成圖的信號怎麼處理。

2. finite block length coding。香農資訊理論建立在AEP理論和隨機編碼上，致命缺點之一是假設無限長包長。而10年由Vincent poor和verdu的一個學生系統研究了有限包長域（finite block length regime）下香農資訊理論的擴展，數學形式很優雅。我個人認為，其奠基意義在於為叫了那麼多年的low latency communication打下了堅實的資訊理論基礎。個人認為，這是趨勢，statistics領域也開始分析non-asymptotic的性質，這才是對實際世界更好的建模。

3. MU-massive MIMO。massive mimo良好的理論性能吸引了大量的工作。從最早Eric Larsson和Marzetta從無限天線角度出發的分析出發，到研究大量有限天線數的近似效果，以及大規模天線帶來的信號處理的簡化（channel hardenning和random matrix的結果）和coupling/correlation effect，我認為還是很有意思的，起碼為MIMO這個古老的領域帶來了一些真正的新東西。

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可以參考各種 paper award，如：

Information Theory Society 的：

Awards Honors - Information Theory Society

Signal Processing Society 的：

Award Recipients

也可參考主要期刊雜誌等上面的 Popular Documents，如：

IEEE Transactions on Information Theory 上的：

IEEE Transactions on Information Theory

IEEE Transactions on Signal Processing 上的：

IEEE Transactions on Signal Processing

IEEE Signal Processing Magazine 上的：

IEEE Signal Processing Magazine

如此等等，也可及控制、機器人等領域，就不一一列舉了。

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沒有人提到干擾對齊……

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