[导读]:本文(《信息融合技术教育部重点实验室信号与信息处理研讨会》)由来自抚州的网友投稿,并经由本站(贝尔实验室主题网)结合主题:教育部重点实验室b类,收集整理了众多资料而成。主要记述了数学,国防科大等方面的信息。相信从本文您一定可以获得自己所需要的!

学术报告一

报告时间:2018年6月3日(周日)9:00-9:50

报告地点:长安校区自动化学院楼126会议室

报告人: Prof. Bill Moran(澳大利亚科学院院士,墨尔本大学教授)

报告题目: Detection of slowly varying sinusoids with application to LIGO data

Abstract:  Motivated by the problem of detecting gravitational waves from rotating neutron starts, we formulate andsolve the problem of detecting slowly varying sinusoids very high noise.Rotating neutron stars, with some degree of asymmetry, are predicted to produce gravitational waves that are almost periodic with slight (apparently random) fluctuations over time. The signals involved are tiny compared to the enormousnoise in the LIGO instruments and no such signals have yet been detected. We are involving in proposing an approach to the LIGO team that is close tooptimal. Our approach to detection involves the use of a Hidden Markov model(HMMs). I will give a discussion of HMMs, then formulate the detection problemand show the performance on simulated data. This is the joint work with SofiaSuvorova, Lilli Sun, Andrew Melatos, Rob Evans.

报告人简介:

William(Bill) Moran,博士,墨尔本大学工程学院教授,澳大利亚科学院院士。自70年代起,William Moran教授一直从事调和分析和点群的表示理论等纯数学方面的研究,在国际数学四大顶尖杂志Acta Math.、Inventiones Mathematicae上发表了相关论文,解决了几十年的难题。90年代以来,WilliamMoran教授在雷达信号与信息处理、传感器管理等领域开展了相关研究工作,有着理论与实践相结合、数学与工程相结合等突出特色和优势,将信息几何理论、调和分析理论、数论以及离散优化理论等应用于实际问题中,提出了许多非常具有创新性的思想,在雷达信号处理、目标跟踪与信息融合等领域的研究处于国际领先水平。William Moran 教授主持和参与了大量科研项目,得到了澳大利亚研究理事会(ARC)等多家单位资助。在调和分析、数论等数学领域,以及雷达信号处理、波形设计、传感器管理等领域发表了300余篇论文。William Moran 教授现为美国数学学会、伦敦数学学会、澳大利亚数学学会会员,还曾兼任澳大利亚科学院信息与计算科学分委会委员、美国国家自然科学基金会计算机科学与数学领域专家、美国国防高级研究计划局数学生物学与波形自适应感知专家委员会委员、ARC专家组委员等职务。

学术报告二

报告时间:2018年6月3日(周日)9:50-10:10

报告地点:长安校区自动化学院楼126会议室

报告人: Prof. Yang Weiping(杨卫平,国防科技大学教授)

报告题目: 图像增强研究进展

学术报告三

报告时间:2018年6月3日(周日)10:10-11:00

报告地点:长安校区自动化学院楼126会议室

报告人: Dr. Yi Wei(易伟,电子科技大学副教授)

报告题目: Multi-frame Detection and Tracking Method

Abstract: The detection and tracking for dim targets is always an arduous challenge in radar/sonar signal processing.Recent years, track-before-detect (TBD) methods have been shown to be able to achieve superior performance for tracking of low SNR targets. Generally, TBD methods can be divided into two groups, namely the recursive style TBD and the batch style TBD. This report talks is about the extensions of the batch styleTBD methods, i.e., multi-frame detection and tracking (MFDT) methods.Specifically, this report introduces some recent research progresses made by our group. Some real data results are also provided.

报告人简介:易伟,电子科学大学,副教授,博导。2010-2012年于澳大利亚墨尔本大学进行联合培养。《雷达学报》青年编委、2018年ICCAIS会议联合主席。目前感兴趣的研究领域主要有雷达信号处理、微弱目标探测技术、多传感器数据融合等。现已在本专业发表SCI期刊论文 44篇,第一作者和通信作者论文20余篇,IEEE Trans论文 18 篇,中科院二区14篇,ESI高被引论文 2篇,并受邀在IEEE AES Magazine发表文章介绍在微弱目标探测领域研究工作。获2012年IEEE Radar Conference“The best student paper competition award”;获2012年InformationFusion Conference“Best student paper award”;获2016年总装备部首届“雷达信号处理技术协同创新挑战赛”“团体一等奖”。

学术报告四

报告时间:2018年6月3日(周日)11:00-11:50

报告地点:长安校区自动化学院楼126会议室

报告人: Dr. Chen Yongqiang(程永强,国防科技大学副教授)

报告题目: Geometric science of information: Theory and applications of information geometry

Abstract: Information geometry is the fundamental and cutting-edge discipline that explores statistical problems on Riemannian manifolds of probability distributions using the methods of differential geometry. It is identified as the second generation of moderninformation theory pioneered by Shannon, and exhibits great potential for development in the field of information science and systems theory. This reportrefines the scientific content of information geometry, and briefly introduces the history of information geometry as well as its applications to variousareas. In particular, the applications of information geometry to signalprocessing, including the latest results of geometric methods of signal detection, nonlinear parameter estimation and filtering, are comprehensively elaborated. The basic ideas and methods of information geometry are also summarized.

报告人简介:程永强,国防科技大学电子科学学院副教授,硕士生导师,2012年获国防科技大学信息与通信工程博士学位。澳大利亚墨尔本大学联合培养博士。全军优秀博士学位论文获得者,国防科技大学“青年拔尖人才培养对象”。研究方向为雷达信号处理、信息几何应用等。主持和参与探索项目、863项目、国家自然科学基金项目等多项课题研究。在IEEE TSP、AES、GRS、TAP、中国科学•信息科学、电子学报等国内外期刊发表论文60余篇。

教育部重点实验室b类视频

复旦大学现代人类学教育部重点实验室宣传片

相关问答

问:国家重点实验室、教育部重点实验室、国家工程技术中心、教育部工程研究中心的区别

答:国家实验室>国家重点实验室=国防重点实验室>教育部重点实验室>省级重点实验室
实验室偏重理论研究,工程中心偏重工程应用,两者严格来说不好比较。一般认为,同级别的重点实验室含金量大于工程研究中心,但肯定不存在国家工程技术中心>教育部重点实验室这个说法,很多国家工程技术中心含金量不如教育部重点实验室的。
国家实验室是重点实验室的最高称谓,目前高校只有北京大学,清华大学,中国科技大学,华中科技大学有,一般以城市命名,如北京凝聚态物理国家实验室,合肥微尺度国家实验室等。南京大学,北京航空航天大学等有筹建中的有国家实验室,但未正式命名。
教育部重点实验室(B类)级别就是教育部重点实验室,正式称谓是教育部国防重点实验室,指教育部属高校中从事国防研究,但未达到正式国防重点实验室标准,达到教育部重点实验室标准的预备国防重点实验室。


问:教育部工程研究中心 重点实验室 哪个

答:  国家实验室>国家重点实验室=国防重点实验室>教育部重点实验室>省级重点实验室
  实验室偏重理论研究,工程中心偏重工程应用,两者严格来说不好比较。一般认为,同级别的重点实验室含金量大于工程研究中心,但肯定不存在国家工程技术中心>教育部重点实验室这个说法,很多国家工程技术中心含金量不如教育部重点实验室的。
  国家实验室是重点实验室的最高称谓,目前高校只有北京大学,清华大学,中国科技大学,华中科技大学有,一般以城市命名,如北京凝聚态物理国家实验室,合肥微尺度国家实验室等。南京大学,北京航空航天大学等有筹建中的有国家实验室,但未正式命名。
  教育部重点实验室(B类)级别就是教育部重点实验室,正式称谓是教育部国防重点实验室,指教育部属高校中从事国防研究,但未达到正式国防重点实验室标准,达到教育部重点实验室标准的预备国防重点实验室。