学习经历：

2020.09-2025.04 同济大学，信息与通信工程专业，获工学博士学位

2025.09-至今 安徽师范大学，物理与电子信息学院，讲师

工作经历：

2025.9-至今： 安徽师范大学，物理与电子信息学院，讲师

研究领域和方向：

1．无线联邦学习：分布式无线智能中的联邦学习理论与资源协同机制

该方向面向分布式无线智能系统中数据分散、隐私受限与通信资源受约束等关键问题，研究无线联邦学习的基础理论与协同优化方法。重点关注无线信道不确定性、设备异构性、通信受限与学习性能之间的内在耦合关系，构建通信、计算与学习一体化的资源协同机制。通过联合优化用户选择、功率控制、频谱分配、模型聚合与训练策略，提升复杂无线环境下联邦学习系统的收敛效率、鲁棒性与智能决策能力。该方向可为未来边缘智能网络、无人系统协同学习和低时延分布式智能应用提供理论支撑。

2. WiFi姿态感知：基于无线环境感知的人体姿态识别与行为表征方法

该方向致力于利用WiFi信号对人体姿态、动作模式与行为状态进行非接触式感知与智能解析。通过挖掘无线信道状态信息中蕴含的时空变化特征，研究复杂室内环境下人体运动表征、姿态重建与行为识别的建模方法，提升感知系统在遮挡、多径和环境干扰条件下的精度与鲁棒性。进一步结合机器学习与深度表征方法，探索从低维无线测量到高层语义行为理解的映射机制。该方向在智慧医疗、居家养老、智能安防和人机交互等领域具有重要应用前景。

3. 隐蔽通信：复杂博弈环境下隐蔽通信机理与安全传输优化理论

该方向围绕对抗场景下信息传输的低可探测性与高安全性需求，研究隐蔽通信的基本机理、性能边界与资源优化理论。重点分析通信链路在敌手监听、协同检测与不确定环境下的可探测特性，建立覆盖单敌手、多敌手及复杂博弈条件的检测建模与性能评估框架。在此基础上，研究发射功率、信号设计、人工噪声、节点协作与网络拓扑等多维资源对隐蔽性与传输可靠性的影响规律，形成面向复杂对抗环境的安全传输优化方法。该方向可为无人系统通信、战术网络和低空智能网络中的安全传输提供理论依据与方法支撑。

更多信息请见个人主页：https://liheju.github.io/

主持课题：

1. 2018 年赛尔网络下一代互联网创新项目：IPv6 环境下基于 WiFi 信道状态的非法设备识别平台设计，主持，已结题。

2. 2021 年 CCF-百度松果基金：面向无线通信资源受限移动边缘计算网络的联邦学习收敛性分析、隐私保护和网络资源优化，主持，已结题。

参与课题：

1. 2024 国家重点研发计划项目：IT 与 OT 融合的工控设备建模语言及开发工具，参与，在研。

2. 2022 国家自然基金面上项目（62271352）：环境可配置智能无线通信网络中“通信-定位”融合关键理论和技术研究，参与，已结题。

代表性学术论文：

[1] Heju Li, Rui Wang, Wei Zhang and Jun Wu.“One Bit Aggregation for Federated Edge Learning with Reconfigurable Intelligent Surface: Analysis and Optimization,”IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 22, no. 2, pp. 872-888, Feb. 2023. (中科院SCI 1 区 Top 期刊，IF 10.4，通信领域顶刊)

[2] Heju Li, Rui Wang, Jun Wu, Wei Zhang and Ismael Soto.“Reconfigurable Intelligent Surface Empowered Federated Edge Learning with Statistical CSI,”IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 23, no. 6, pp. 6595-6608, Jun. 2024. (中科院SCI 1 区 Top 期刊，IF 10.4，通信领域顶刊)

[3] Heju Li, Rui Wang, Jianquan Liu and Ying Li.“Efficient Federated Edge Learning with ADMM Over RIS Empowered Wireless Channels,”IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking, vol. 12, pp. 1107-1124, Jun. 2025. (中科院SCI 1 区 Top 期刊，IF 7.0)

[4] Heju Li, Rui Wang, Mingyang Jiang and Jianquan Liu.“STAR-RIS-Empowered Heterogeneous Federated Edge Learning with Flexible Aggregation,”IEEE Internet of Things Journal, vol. 12, no. 14, pp. 28374-28389, Apr. 2025. (中科院SCI 1 区 Top 期刊，IF 8.9，物联网领域顶刊)

[5] Heju Li and Rui Wang.“Latency Minimization for RIS Empowered Covert Federated Learning,” IEEE Wireless Communications Letters, vol. 14, no. 6, pp. 1791-1795, Jun. 2025. (中科院SCI 3 区/JCR Q1期刊，IF 5.5，领域旗舰期刊)

[6] Heju Li, Xin He, Xukai Chen, Yinyin Fang and Qun Fang, “Wi-Motion: A Robust Human Activity Recognition Using WiFi Signals,” IEEE Access, vol. 7, pp. 153287-153299, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2948102. (SCI 二区期刊（当年），谷歌引用次数 130+次)

[7] Heju Li, Rui Wang, Jun Wu and Wei Zhang.“Federated Edge Learning via Reconfigurable Intelligent Surface with One-Bit Quantization,”2022 IEEE Global Communications Conference, Rio de Janeiro, Brazil, 2022, pp. 1055-1060. (CCF

推荐会议，EI, 通信领域顶会)

[8] Heju Li, Rui Wang, Wei Zhang and Jun Wu.“RIS-Aided Federated Edge Learning Exploiting Statistical CSI,”2023 IEEE/CIC International Conference on Communications in China, Dalian, China, 2023, pp. 1-6.

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