各有关单位：
根据国家自然科学基金委员会网站通知，国家自然科学基金委员会数理科学部“面向未来通信的数学基础（信息论）”专项项目指南已经发布，现将有关事项通知如下：
香农信息论一直是通信技术的基本遵循，它指引了通信技术近几十年的发展与进步。但香农信息论是在理想通信环境下所建立的通信信道容量/传输速率界的估计理论，并不适应未来通信的复杂环境和多样化性能目标。而未来通信的信源可以是具有知识结构、有记忆和可学习的;信道与环境具有密集、异构、分布式等复杂网络特征下的多发多收结构;通信的性能追求也不仅仅局限在容量或速率，需要联合兼顾可靠性、时延、吞吐量、能效、算力效率、隐私与安全等因素。因此,未来通信技术（6G）凾需信息论的新突破和新指引。国家自然科学基金委员会数学物理科学部现启动“面向未来通信的数学基础（信息论）”专项项目，将针对未来通信的典型场景、网络结构、性能需求，为未来信息技术开展理论基础研究。
一、科学目标
本专项项目旨在围绕未来通信的典型场景、网络结构、性能需求等共性基本问题，扩展传统信息论单一的信道容量/传输速率性能界到多维性能界，评估影响系统性能的内在因素及其作用规律，并以此驱动各调控要素的创新，为未来通信技术提供坚实的理论依据和技术支撑。
二、拟资助研究方向和研究内容
（一）面向人机物共生与网络化传输的多用户信息论（申请代码1选择A04、A06下属代码）
针对未来通信网络海量连接、人机物共生(如人、电脑、无人机、传感器、监测器等)的泛在通信模式，运用随机数学、复杂网络、最优化等工具建立刻画大规模网络传输系统内在规律的多用户信息论，为多样性约束下的多址接入、资源分配、信号设计等技术提供基础。主要研究:（1）大规模通信网络的容量界分析。根据新型接入需求，分析大规模网络随机接入的容量界，建立以可达速率、时延、连接强度、用户间干扰、反馈、协作等多重要素为变量的网络性能评估指标及其性能界，据此分析网络内部调控要素对网络性能的作用规律;（2）面向巨连接场景的新型编码技术。针对海量机器连接场景，研究用户数量巨大、短数据包、免调度传输、以及非独立码本等约束下的信道编码方案；（3）面向超可靠低时延场景的编码与传输联合优化技术。针对工业互联网、车联网、触觉互联网等通信场景，研究超高可靠性、超低时延的短码设计与联合优化方法。
（二）智能反射面辅助的新型无线通信数学理论与数学技术（申请代码1选择A04、A06下属代码）
针对短距离无线通信节点作用距离有限、小区边缘无线基站干扰用户等问题，利用新兴的智能超表面技术人为改变无线通信信道特性，探索基于智能超表面电磁波数学特性的高效可控信号增强与抵消技术。主要研究：（1）智能超表面辅助的下行多用户通信系统的理论容量界，提出利用智能超表面扩大无线通信覆盖范围的数学方法；（2）研究智能超表面辅助的多小区通信系统的理论容量界，提出利用智能超表面改善小区边缘受干扰用户通信质量的策略与方法；（3）研究以上场景下多智能超表面辅助的无线通信系统的理论容量界，提出智能超表面的优化部署方案；（4）发展多字母概率空间内的泛函表示理论、次可加性等数学工具，建立统一的智能超表面辅助无线通信系统的性能界理论，指导未来无线通信系统的设计与实现。
（三）感知与通信融合条件下的语义信息理论（申请代码1选择A04、A06下属代码）
针对传统通信网络架构单纯追求数据传输性能，忽略数据中所包含的信息内容和语义，导致用户信息理解效率低及体验差等缺陷，以更具普适性的语义作为性能指标，建立新的通信信息理论，为机-机智联、人-机智联与人-人智联的未来通信提供理论基础。主要研究：（1）语义的数学刻画与表征度量：包括语义符号库与知识库建模、语义符号编解码方法；（2）语义通信网络模型与知识的共享机制：包括知识库的共享与迁移、语义模型的共享与迁移、多智能体间的语义协同方法；（3）语义的跨域感知与识别：包括多域知识融合的语义感知与识别方法、语义的动态感知与识别、主观因素（如用户情绪、性格、社交关系等）对语义的影响建模与识别方法；（4）语义通信的性能刻画：包括语义通信的信道容量、网络容量、语义失真率、多义性理解偏差度量;（5）语义的交互认知：包括通过交互构建语义知识库的方法、机-机交互、人-机交互和人-机交互对语义感知和识别的影响。
（四）通信计算一体化环境下的信息论（申请代码1选择A04、A06下属代码）
针对分布式计算与通信一体化场景，推广单一性能目标的香农信息论到包含容错率、速率、时延、学习性能的多性能指标信息论,以此为基础，优化网络编码，提升计算与通信整体性能。主要研究:（1）容错编码与分布式计算理论。利用最大距离可分码（MDS）、概率码、非线性编码等技术削弱不可靠计算的影响，提升网络学习鲁棒性，并建立容错能力与计算性能之间的数学关系；（2）编码-压缩-通信一体化设计方法。引入网络编码、时变量化、用户调度等技术，通过网络通信资源在多个维度上的联合优化，提高传输效率、减少带宽消耗、降低网络时延，并且提供对恶意节点攻击的抵抗能力。（3）安全内生的多层次联邦学习技术。设计基于差分隐私的编码方案，在保证总体函数被可靠学习的前提下，保障用户数据和用户偏好的隐私性，实现计算学习和数据安全的融合。
三、资助计划
本专项项目资助期限为4年，项目研究团队须由包含数学、网络通信等不同领域专家组成，采取双负责人制（其中一位负责人应为数学研究人员，排名第一负责人为项目总体负责人）。项目研究期限应填写“2022年1月1日-2025年12月31日”。计划资助3-4项，平均资助强度为300-400万元/项，资助经费总强度约为1200万元。
项目申报指南、申报方法及注意事项详见国家自然科学基金委员会网站，网址：http://www.nsfc.gov.cn/publish/portal0/tab434/info81890.htm。
请拟申报本项目的老师于2021年10月30日16时登陆ISIS科学基金网络信息系统（http://isisn.nsfc.gov.cn/egrantweb/）在线完成申请书的填报，并以附件形式上传相关材料。
本项目纳入无纸化申请范围，项目获批准后，将申请书的纸质签字盖章页装订在《资助项目计划书》最后，一并提交。签字盖章的信息应与电子申请书严格保持一致。
未尽事宜，请与科学技术研究部科学技术处基金管理科席建、王龙、杨敏联系，电话：67507192，我们将热忱为您服务。