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    • 姓名:彭盛亮
    • 学历/学位:博士
    • 所属部门:通信系
    • 办公地址 :机电信息实验大楼
    • E-mail:peng.shengliang@hqu.edu.cn
    • 个人主页网址链接:
    • 研究方向:


职称/职务:副教授

所属部门:信息科学与工程学院通信工程系

办公室:机电与信息实验大楼A629

联系方式:15980903014

E-mail:peng.shengliang@hqu.edu.cn

【个人简介】

2011年毕业于东南大学移动通信国家重点实验室,获工学博士学位。同年入职华侨大学信息科学与工程学院,任职于通信工程系。2016至2017年受国家留学基金委资助,在美国Stevens Institute of Technology姚育东教授课题组开展研究工作。研究领域涉及智能无线通信和通信信号处理,主要包括认知无线电、深度学习、无线定位、物联网等。担任多家高新企业的技术顾问,主持方案选型及产品研发工作。近五年主持国家自然科学基金项目1项,参与国家自然科学基金项目5项,主持其他纵向及企业课题多项。相关研究成果已在多种国际期刊和会议上发表,其中SCI/EI检索30余篇;获国家发明专利授权近10项。

【研究方向】

1、基于人工智能的智能无线通信;2、无线通信系统;3、物联网系统

【招生方向】

学术学位硕士:信息与通信工程

专业学位硕士:电子与通信工程

【讲授课程】

本科:移动通信、Matlab程序设计、电子设计自动化

研究生:FPGA原理与应用

【学术兼职】

IEEE Member;IEICE Member;IEEE Trans. Signal Process.、IEEE Trans. Vehic. Tech.、Commun. Lett.、IEEE Signal Process. Lett.、IEEE Access等十余种国际期刊审稿人

【个人荣誉】

厦门市重点人才、厦门市高校大学生创新创业金牌导师

【主持科研项目】

1.高敏捷性的融合协同及部分中继协同主用户检测研究,国家自然科学基金

2.认知Massive MIMO系统中多天线频谱感知理论和算法的研究,国家自然科学基金子课题

3.基于深度学习的传输信号分析研究,中央高校基本科研业务费

4.认知无线电系统频谱感知折中研究,华侨大学

5.分布式无线温控器软件研发,企业横向

6.智能消火栓软件研发,企业横向

【近三年部分论文(*代表通信作者)】

[1]S. Penget al., "Modulation Classification Based on Signal Constellation Diagrams and Deep Learning," IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2019.

[2]S. Peng, R. Gao, W. Zheng and K. Lei, "Adaptive Algorithms for Bayesian Spectrum Sensing Based on Markov Model," KSII Transactions on Internet and Information Systems, 2018.

[3]S. Peng, X. Yang, S. Shu and X. Cao, "Partial relay-based cooperative primary user detection in cognitive radio networks," EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, 2017.

[4]S. Peng, W. Zheng, R. Gao and K. Lei, "Fast Cooperative Energy Detection under Accuracy Constraints in Cognitive Radio Networks," Wireless Communications and Mobile Computing, 2017.

[5] X. Qin,S. Peng*, X. Yang, and Y. Yao, "Deep Learning based Channel Code Recognition using TextCNN," in 2019 IEEE International Symposium on Dynamic Spectrum Access Networks (DySPAN), 2019.

[6] X. Xie, Y. Ni,S. Peng*, and Y. Yao, "Deep Learning based Automatic Modulation Classification for Varying SNR Environment," in 2019 28th Wireless and Optical Communications Conference (WOCC), 2019.

[7]S. Peng, H. Jiang, H. Wang, H. Alwageed, and Y. D. Yao*, "Modulation classification using convolutional Neural Network based deep learning model," in 2017 26th Wireless and Optical Communication Conference (WOCC), 2017.

【更多信息(个人主页)】

https://faculty.hqu.edu.cn/PSL/zh_CN/index.htm

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