近日，北京大学计算机学院许辰人长聘副教授课题组围绕泛在移动互联，在面向物流网络的大规模包裹定位与追踪以及高铁网络的低延时可靠传输研究中取得一系列重要进展，相关的两篇长文被计算机网络系统领域顶级国际学术会议USENIX NSDI 2023录用。
在我国，每天都有上亿的快递包裹在物流网络中运输。这些包裹使用二维码或条形码标记，在出库、运输到最终交付给消费者的全环节中，每个包裹都需要约20次扫描，其中大部分都是人工完成的。扫码成了物流行业中最消耗人力、最容易出错的环节之一，自动化和智能化水平都有待提高。立足于泛在移动互联的浪潮，是否有机会利用新的技术赋能这个传统的场景？是否能让每一个包裹变成智能终端，可通信、可定位、可交互，从而解放人力、提高效率？论文“RF-Chord: Towards Deployable RFID Localization System for Logistics Network”提出了面向物流网络的宽带嗅探射频标签定位系统，为这些问题给出了肯定的回答。
通过将无源的射频电子标签附着在包裹上，并利用读写器进行侦测，RF-Chord可以和每一个包裹建立通信链接并通过计算感知其位置，从而自动化地完成包裹的出入库管理、分拣和追踪。其中，RF指“射频”，Chord的中文含义是“和弦”，RF-Chord系统的核心设计是使用多种频率的无线电正弦宽带信号（200MHz）对射频标签进行同步主动嗅探。就像和弦会比单音动听，RF-Chord可以获得远超传统单频载波的定位精度和可靠度。但“演奏”和弦比“演奏”单音更需要“演奏者”的技巧，RF-Chord需要实时处理约62Gbps的数据量；同时，根据无线电相关法规要求，宽频带上发射的信号要遵守严格的功率限制，只能使用同类单频读写器十万分之一到百万分之一（50dB~60dB）的发射功率。RF-Chord通过FPGA-GPU异构接收机设计、波形整型、高分辨率数字通道化和全包匹配等一系列技术，克服了上述挑战，实现了超过6米的工作距离和每秒约180个包裹的定位速度。在从信号到定位的过程中，RF-Chord提出了基于“核-层”结构的近场全息定位算法框架，计算多通道上接收信号与理论模型的相似度并给出波源在空间中分布的概率。基于此框架，研究者部署了可以有效去除多径干扰、提升定位精度的直射路径增强算法。相比于当前最先进的方法，RF-Chord的定位吞吐率提升超百倍，可靠性提升十倍，可以以低于0.01%的错误率对包裹出入库进行精细化追踪管理。本文第一作者为物理学院2018级本科生梁博同学（于2022年秋季入学计算机学院攻读博士学位），这也是国内首篇被NSDI收录的本科生作为第一作者（论文被接收时）的论文。此项工作由北京大学、阿里巴巴达摩院、麻省理工学院以及美国加州大学圣地亚哥分校共同合作完成。本文的系统硬件和数据集已全部开源：https://soar.group/projects/rfid/rfchord。
RF-Chord：面向物流网络的高性能RFID定位系统
我们生活在一个“高速移动”的时代。高速铁路的迅速普及为我们提供了更加便捷高效的出行体验，而不断演进的蜂窝移动网络则提供了接近有线接入的高通信速率与低延迟，在移动设备上支持着高清视频播放、网络游戏、直播等对网络有着愈发严格限制的应用。然而，对网络应用而言，“高速”与“移动”却是一对南辕北辙的概念：快速变化的无线信道状态、难以预测的接入速率与延迟，以及时有发生的网络中断让用户难以同时享受到二者为我们带来的裨益。论文“POLYCORN: Data-driven Cross-layer Multipath Networking for High-speed Railway through Composable Schedulerlets”提出了利用多路径调度优化高铁环境下移动网络性能的方案，向着将“高速”与“移动”合而为一的目标迈出了第一步。
多路径传输（即“多路多通”）技术可以同时使用多个（异构）网络路径进行数据传输，并对网络应用提供单一的“连接”抽象。多路径调度器，即在多条路径上分配数据的方案，是多路径传输系统的核心。传统的多路径调度器优化方案要求对网络进行精确的数学建模、在实际运行时准确地测量网络传输性能（包括吞吐率、延时和丢包等），并最大化利用每条网络路径上的可用资源。然而，在高铁上，毫秒级快速变化且难以预测的信道状态和网络性能大幅影响了基于百毫秒级（延迟）反馈信号的网络性能测量的准确度，使得精确的网络模型成为了“精确的错误”，在错误的网络模型下最大化利用网络资源的努力更是成为了低性能的根源。为了解决这一问题，论文提出了事件驱动的可组装多路径调度器架构：在一个对网络传输性能数据精准度要求较低的调度器的基础上，部署对运行时发生的事件进行响应的可组装（Composable）调度子（Schedulerlet），通过动态改变调度器的路径输入、输出的方式调整调度器的行为。这一架构的关键在于“事件驱动”：拥有精确的信息才能进行有效的优化，但在快速变化的网络中更精确的信息源不是网络传输性能测量值本身，而是一系列表征网络传输性能产生质变的事件。在京沪高铁上，研究者进行了带位置信息的网络传输性能测量（数据集发布于https://soar.group/projects/hsrnet/dataset.html），通过TCP-LTE跨层分析在高铁环境下定位了基站断连致使数据丢失、乱序延时影响短流传输、路径空置导致性能未知、连续丢包造成恢复缓慢等四类事件，设计了事件检测方案及对应的基站断连规避、流尾选优调度、空闲路径保活以及聚合跨流重传的调度子，基于优化后的调度器研发了基于数据驱动跨层感知的多路径传输系统软件POLYCORN（原意为能轻松应对各种复杂状况的多角骏马），并在京沪线高铁WiFi系统上进行了部署和测试，使之能够“无感”服务于移动客户端和服务端程序。相比于传统多路径调度器，POLYCORN提升了多至242%的传输速率，对于实时通讯应用减少了45%的传输时间，并大幅提升用户间体验的公平性。除了高铁外，POLYCORN还可以被广泛应用于车辆、地铁、船舶、飞机等公共移动载体。本文第一作者为2018级直博生倪蕴哲同学。此项工作由北京大学、明尼苏达大学以及国铁吉讯科技有限公司共同合作完成。
POLYCORN：面向（极）高速移动的数据驱动多路径传输系统软件
许辰人长期致力于智能无线网络系统研究，在包括物流管理、车路协同以及高速铁路等室内外典型的移动场景中，从高并发（RF-Chord将单位时间内无源感联数量提升百倍）、低成本（光标签VLID将路侧感知基站成本节约百倍）和强可靠（POLYCORN将网络连接中断时间降低百倍）等角度出发，从负载能力、应用范围、可靠水平等多个维度扩充了万物互联泛在性的定义、属性、内涵和外延，大幅提升了互联的密度、广度与深度，向着“以泛在互联连接万物”的目标迈出了坚实一步。近五年，许辰人带领课题组在国家自然科学基金委优秀青年科学基金、国家重点研发计划“融合5G-U通信技术的工业异构广域网络体系架构及终端设备”重点专项、阿里巴巴创新研究计划以及Microsoft Research Asia Collaborative Research Grant等支持下，在计算机网络系统领域顶级国际学术会议SIGCOMM/NSDI/MobiCom上发表论文十篇。目前承担普适（泛在）计算领域顶级国际期刊ACMIMWUT 副主编、《电子学报》青年编委、《中国计算机学会通讯》专题编委、国际嵌入式系统专委会ACM SIGBED常委兼中国区秘书长以及国际移动计算专委会ACM SIGMOBILE常委等学术服务。
USENIX NSDI创办于2004年，至今已经有近20年的历史。它是计算机网络领域的两大顶级学术会议之一（依据CSRankings分类）。该会议旨在促进网络与分布式系统的设计原则，系统实现及其在面向真实场景的实验评估与部署等方面的创新。近五年每年录用50余篇论文，平均录取率为15%左右。
