西安电子科技大学泛在网络与智能计算研究组（UNIC LAB）旨在研究通信网络先进技术，利用天地一体、人工智能与大数据、边缘计算等技术，使能万物互连、内生智慧、数据驱动及“感传算控”一体的未来网络范式，服务未来社会发展、各行各业生产以及人类生活不断提高的需求。研究组现有教授两名，副教授一名，博士研究生3名，硕士研究生22名。主要研究方向包括：
- 智能网联汽车与自动驾驶（车联网技术、车路协同、通信与深度学习融合的自动驾驶）；
- 空天地一体化网络（低轨卫星系统、卫星互联网、天地协同网络）；
- 智能网络（人工智能与大数据在网络中的应用、联邦学习、网络自动化）；
- 边缘计算（云边端协同、VR技术、分布式计算）；
- 物理层安全（安全速率分析、波形设计、安全调制技术）等。
研究组长期保持良好的国内外学术合作，与网络研究领域的国际著名高校与机构建立了合作关系，包括University of Waterloo (Canada), Queens University (Canada), Arizona State University (USA), University of Nebraska–Lincoln (USA), National Institute of Informatics (Japan), Macau University of Science and Technology等。
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Repositories
- Awesome-Radio-Map-Categorized Public
This repository serves as a curated collection of outstanding papers and code related to learning-based radio maps (RM), also referred to as channel knowledge maps (CKM).
- UNIC_KB Public
RAG UNIC 是实验室的本地知识库系统，收录了实验室的论文、项目材料、专利、团队介绍等文档。你可以用自然语言提问、查找文档、阅读摘要、对比文献，也可以调用写作工作台生成报告草稿。 所有数据都保存在本地服务器，不会上传到外部。
- RadioDiff-v2 Public
This is the code of "RadioDiff-v2: Generative Angular Radio Maps for Multi-Beam Selection and Localization". The code will come soon after the acceptence.
- RadioDiff Public
This is the code for the paper "RadioDiff: An Effective Generative Diffusion Model for Sampling-Free Dynamic Radio Map Construction", IEEE TCCN.
- iRadioDiff Public
This is the code of "iRadioDiff: Physics Informed Diffusion Model for Effective Indoor Radio Map Construction and Localization" accepted by the IEEE ICC 2026.
- RadioDiff-k Public
This is the code for paper "RadioDiff- $k^2$ : Helmholtz Equation Informed Generative Diffusion Model for Multi-Path Aware Radio Map Construction", accepted by IEEE JSAC.
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