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电磁智能认知与应用
发布时间:2020-07-17 信息来源: 浏览次数:2797次

(一)我们的目标定位

电磁智能认知与应用课题组 (TESLA: Team of Electromagnetic Spectrum Learning and Applications)

本课题组重点开展复杂电磁环境态势智能感知、非合作信息系统智能博弈相关基础理论和应用技术的创新研究,该研究方向属 于人工智能学科与传统电子信息系统进行交叉融合的新型研究领域。课题组从2012年起即在国内较早开展了本方向的相关研究,属于国内该领域研究的优势高校课题组,与国内众多相关高等学校、高端实验室、研究机构有着紧密联系和良好合作关系。


(二)我们的导师队伍

博士生导师:王沙飞院士 高梅国教授

硕士生导师:王沙飞院士 高梅国教授 李云杰副研究员、李岩副教授、杨静副研究员

 

(三)我们的学生队伍

在读博士研究生:3人;   在读硕士研究生:15人


(四)我们的研究方向

1) 复杂电磁频谱态势及目标的智能感知研究

2) 非合作的电子信息系统智能博弈策略研究

3) 支撑智能认知的动态自凝聚知识系统研究

4) 面向智能应用的柔性可重构计算系统研究

 

(五)在研课题和成果

1) 国家自然科学基金面上基金项目一项(61901032),在研

2) 国家自然科学基金青年科学基金项目一项(61976019),在研

3) 电磁认知相关的基础加强计划重点项目两项,科研经费合计700万元在研

4) 电磁认知重大重点项目两项,科研经费合计900万元在研

5) 电磁认知识别类横向合作项目多项,科研经费合计300余万元在研

 科研项目饱满,科研经费充足。 课题组已经积累了专著、专利、SCI论文、科技奖等成果,累计科研经费2000余万元。


 最近发表的论文主要包括:

Automatic Waveform Recognition of Overlapping LPI Radar Signals Based on Multi-Instance Multi-Label Learning(2020年 IEEE SPL)
 Work Modes Recognition and Boundary Identification of MFR Pulse Sequences with a Hierarchical Seq2seq LSTM(2020年 IET RSN)
Automatic modulation recognition of compound signals using a deep multi-label classifier: A case study with radar jamming signals(2019年  Signal Processing)
Cross-Layer Autoencoder for Zero-Shot Learning(2019年 IEEE Access)
Making Deep Neural Networks Robust to Label Noise: Cross-Training with a Novel Loss Function2019年 IEEE Access
Adaptive Matrix Sketching and Clustering for Semisupervised Incremental Learning(2018年 IEEE SPL)

(六)我们的学生培养

1) 先进/热门的人工智能算法学习

2) 主流/实用的程序开发能力学习

3) 高端/高效的应用系统开发学习 

 

      

    学生就业:毕业学生的就业单位包括中科院计算所、中科寒武纪、深圳大疆创新、航天科工、航天科技集团各研究所。

   

(七)欢迎加入我们

1)  本方向每年招收博士研究生1人,硕士研究生5-6人;

2)  热忱欢迎保研/考研学生、报考博士研究生选择我们的课题组进行深造;

3)  为博士研究生提供每年10000元到30000元的奖学金和科研补助;

4)  为优秀学生提供高端实验室实习机会,每月实习补助6000-10000元;

5)  积极鼓励、资助学生参加国际学术交流活动

6)  对能力突出、表现优异的博士研究生,可以获得额外科研贡献奖励。

7)  热忱欢迎有志本方向的青年才俊应聘学校教职或者博士后,加入我们的研究队伍

8)  联系方式:

   liyunjie@bit.edu.cn 13810467569(微信同号)

   liyan726@bit.edu.cn 13488795339(微信同号)

   

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