为加强研究生学术交流活动，推进学术创新，特开通“研究生学术报告预告区”。我校研究生和教师可以在预告区及时发布和了解有关研究生学术报告的信息，届时参加。也可就某学术报告展开专题讨论与交流。
被动式定位的基础是对通信信道的研究。犹他大学Neal Patwari教授等人提出椭圆模型来描述待定位目标对链路的遮蔽效应，大连理工大学王洁等人在此优化，建立目标位置对链路影响的马鞍面模型。虽然相对于椭圆模型有很大的改进。但也仅解决理想环境下的被动式信道模型。当定位场景非理想环境时，以上的链路模型和实际的信道有很大偏差。无线信道的复杂多变，大阪大学提出链路迁移模型来减轻不同环境下的指纹库构建工作量。首尔大学利用深度学习来识别非视距路径。国内王举引用天线阵定向波束来实现被动式定位。基于链路模型的研究，比如马鞍面模型等都是在理想环境下的建模，当初在不同环境或者复杂环境时，模型不再适用。面向复杂场景的无源被动式感知技术是热点课题。