程郁凡

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  • 研究员 博士生导师
  • 性别:女
  • 毕业院校:电子科技大学
  • 学历:硕士研究生毕业
  • 学位:工学硕士学位
  • 在职信息:在职人员
  • 所在单位:通信抗干扰全国重点实验室
  • 入职时间: 1997-04-05
  • 学科:信号与信息处理
    通信与信息系统
  • 办公地点:电子科技大学清水河校区主楼B3-503A
  • 联系方式:028-61831065
  • 电子邮箱:chengyf@uestc.edu.cn

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开通时间:2025.4.7

最后更新时间:2025.4.7

个人简介

一、学术经历

1997年硕士毕业留任于电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室;2006年被聘任为电子科技大学副研究员(科研系列);2012年被聘任为电子科技大学研究员(科研系列);主要研究方向为智能抗干扰通信、无线与移动通信系统、通信信号与信息处理、机器学习与人工智能、信号侦收与识别等。

自工作以来,主持(项目负责人)和主研了国家科研项目30余项:包括国家重大工程科研项目、国家863重点项目、国家科技重大专项、国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划项目、国家基础科研项目、企业合作项目、创新基金项目等,负责完成的多项科研项目验收评议结果为优,获得国家技术发明二等奖1项,省部级奖4项,其他奖项2项,发表论文50余篇,申请发明专利20余项,获授权10余项。


二、获得奖励

1994年本科毕业获电子科技大学无线电技术系学士学位,19974月获电子科技大学通信与信息系统硕士学位;毕业以来,积极投入并长期从事无线与移动通信技术领域的科研与教学一线工作,热爱工作,不忘初心。

1. 科研方面因科研业绩突出,个人获得如下科研奖励:

[1]    2021年:获得第七届中国电子科技集团公司-电子科技大学奖教金一等奖;

[2]    2020年:主研完成的国家科研项目获得部级科技进步二等奖;

[3]    2008年:主研完成的国家科研项目获得国家技术发明二等奖;

[4]    2007年:负责完成的国家科研项目获得国家突出贡献奖银奖;

[5]    2007年:主研完成的国家科研项目获得部级技术发明二等奖;

[6]    2002年:负责完成的国家科研项目获得部级科学技术三等奖;

[7]    2001年:主研完成的国家科研项目获得部级科学技术三等奖。

 

2. 教学方面

[1]  2021年,讲授本科生学院要求课《随机信号分析》,学生评教结果为五星(优秀);

[2]  2013-2018年,讲授本科生专业核心课程《移动通信系统》,每年的学生评教结果为优秀;

[3]  2015年获得通信与信息工程学院本科教学优秀奖;

[4]  2012年获得电子科技大学第七届教学成果奖。

 

3. 作为导师,近五年指导研究生和本科生获得如下奖励: 

[1]    2021年:指导的2018级专业学位硕士获得“工程类硕士实习实践优秀成果获得者”;

[2]    2021年:指导的学生团队项目作品“基于Link16的增强数据链跳频通信系统”获得第十六届中国研究生电子设计竞赛全国总决赛团队二等奖;

[3]    2021年:指导的学生团队项目作品“基于FPGA 的增强数据链波形设计”获得“2021年第五届全国大学生FPGA 创新设计竞赛决赛”二等奖;

[4]    2020年:指导的硕士生获得电子科技大学优秀硕士学位论文;

[5]    2019年:指导的学生团队项目作品“基于干扰认知的OFDM抗干扰通信系统”获得第十四届研究生电子设计竞赛全国总决赛一等奖,个人获得优秀指导教师;

[6]    2018年:指导的学生团队项目作品“认知抗干扰通信系统”获得第十三届中国研究生电子设计竞赛西南分赛区团队二等奖;

[7]    2018年:指导的学生团队项目作品“时频重叠信号的盲分离与信号增强”获得第十三届中国研究生电子设计竞赛西南分赛区团队二等奖;

[8]    2017年:指导的学生团队项目作品“NC-OFDM自适应抗干扰通信系统”获得第十二届中国研究生电子设计竞赛全国总决赛团队二等奖和西南分赛区团队一等奖,个人获得西南分赛区优秀指导教师;

[9]    2017年:指导的硕士生获得电子科技大学优秀硕士学位论文;

[10] 2018年、2017年、2015年、2014年指导8名本科生的毕业论文获得学校或学院本科生优秀毕业论文。


三、近些年发表的论文

[1]    P. Wang; Y. Cheng; B. Dong; Q. Peng; S. Li; Multi-domain Networks for Wireless Interference Recognition, IEEE Transactions on Vehicular Technology, Early Access Article, 2022.

[2]    P. Wang; Y. Cheng; B. Dong; Q. Peng; S. Li; Learning Dynamic Computing Resource Allocation in Convolutional Neural Networks for Wireless Interference Identification, IEEE Transactions on Vehicular Technology, Early Access Article, 2022.

[3]    S. Zhou; Y. Cheng; X. Lei; Q. Peng; J. Wang; S. Li; Resource Allocation in UAV-assisted Networks: A Clustering-Aided Reinforcement Learning Approach. IEEE Transactions on Vehicular Technology,  Early Access Article, 2022.

[4]    P. Wang; Y. Cheng; Q. Peng; B. Dong; S. Li; Low-Bitwidth Convolutional Neural Networks for Wireless Interference Identification, IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking, 2022, 8(2): 557-569.

[5]    S. Zhou; Y. Cheng; X. Lei; H. Duan; Multi-Agent Few-Shot Meta Reinforcement Learning for Trajectory Design and Channel Selection in UAV-Assisted Networks, China Communications, 2022, 19(4): 165-175.

[6]    P. Wang; Y. Cheng; B. Dong; Q. Peng; Bring Globality Into Convolutional Neural Networks for Wireless Interference Classification, IEEE Wireless Communications Letters, 2022, 11(3): 538-542.

[7]    P. Wang; Y. Cheng; B. Dong; G. Gui; Binary Neural Networks for Wireless Interference Identification, IEEE Wireless Communications Letters, 2022,  11(1): 23-27.

[8]    王鹏宇; 程郁凡; 徐昊; 尚高阳; 基于卷积经网络联合多域特征提取的干扰识别算法[J], 信号处理, 2022, 38(5): 915-925.

[9]    周世阳; 程郁凡; 徐丰; 雷霞; 基于深度强化学习的无人机间通信链路智能决策[J],信号处理,网络首发,2022.

[10] P. Wang; Y. Cheng; B. Dong; Augmented Convolutional Neural Networks with Transformer for Wireless Interference Identification, IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM 2021), Madrid, Spain, 2021-12-72021-12-11.

[11] P. Wang; Y. Cheng; B. Dong; Multi-Depth Adaptive Networks For Wireless Interference Identification, IEEE International Conference on Communications (ICC 2021), Virtual Platform, 2021-6-142021-6-23.

[12] H. Xu; Y. Cheng; P. Wang; Jamming Detection in Broadband Frequency Hopping Systems Based on Multi-Segment Signals Spectrum Clustering,  IEEE Access, 2021, 9: 29980-29992.

[13] 柏果; 程郁凡; 唐万斌等; 基于两阶段加窗插值的多音信号频率估计算法, 电子科技大学学报, 2021, 50(5): 682-688.

[14] 柏果; 程郁凡; 唐万斌等; 基于深度学习的单载波频域均衡算法研究,  信号处理, 2021, 37(6): 922-931.

[15] 柏果; 程郁凡; 唐万斌等; 基于深度学习的抗窄带干扰MSK非相干接收机, 信号处理, 2021, 37(3): 328-335.

[16] G. Bai; Y. Cheng; W. Tang; Q. Peng; J. Wang; Estimation of Sinusoidal Frequency-Modulated Signal Parameters by Two Branches and Two Stages, IEEE Transactions on Signal Processing, 2020, 68:4959-4970.

[17] S. Zhou; Y. Cheng; X. Lei; H. Duan; Deep Deterministic Policy Gradient with Prioritized Sampling for Power Control, IEEE Access, 2020, 9: 194240-194250.

[18] H. Xu; Y. Cheng; J. Liang; P. Wang; A Jamming Recognition Algorithm Based on Deep Neural Network in Satellite Navigation System, China Satellite Navigation Conference (CSNC 2020) Proceedings, Chengdu, China, 2020-11-232020-11-25.

[19] P. Wang; Y. Cheng; B. Dong; H. Xu; Convolutional Neural Network-Based Interference Recognition, IEEE 20th International Conference on Communication Technology (ICCT 2020), Nanning, China, 2020-10-282020-10-31.

[20] H. Duan; Y. Cheng; B. Shen; K. He; G. Bai; LFM Interference Cancellation Algorithm Based on MDPT-WC for Mark XIIA Mode 5, IEEE 20th International Conference on Communication Technology (ICCT 2020), Nanning, China, 2020-10-282020-10-31.

[21] S. Zhou; Y. Cheng; X. Lei; K. He; H. Xu; Deep Reinforcement Learning with Experience Sharing for Power Control, IEEE 20th International Conference on Communication Technology (ICCT 2020), Nanning, China, 2020-10-282020-10-31.

[22] K. He; Y. Cheng; H. Duan; B. Shen; Y. Ran; Research on Strategy-based Anti-jamming Intelligent Decision Engine for Adaptive Burst Communication, IEEE 20th International Conference on Communication Technology (ICCT 2020), Nanning, China, 2020-10-282020-10-31.

[23] G. Bai, Y. Cheng; W. Tang; S. Li; X. Lu; Accurate Frequency Estimation of a Real Sinusoid by Three New Interpolators, IEEE Access, 2019, 7: 91696-91702.

[24] G. Bai, Y. Cheng; W. Tang; S. Li; Chirp Rate Estimation for LFM Signal by Multiple DPT and Weighted Combination, IEEE Signal Processing Letters, 2019, 26(1): 149-153.

[25] 冉雨; 程郁凡; 陈大勇; 王小青; 采用BP神经网络的智能抗干扰决策引擎研究, 信号处理, 2019, 35(8):1350-1357.

[26] 严富成; 程郁凡; 陆炫宇; 程文帝; 基于循环自相关的OFDM时间参数盲估计改进算法研究, 信号处理, 2019, 35(1):65-74.

[27] 程文帝; 程郁凡; 陆炫宇; 柏果; 单载波MPSK/MQAM调制信号的参数盲估计改进算法研究, 信号处理, 2019, 35(1):39-48.

[28] G. Bai; Y. Cheng; W. Tang; R. Shi; Accurate Iterative Frequency Estimation by a New Interpolator, International Conference on Wireless Communications and Signal Processing (WCSP 2018), Hangzhou, China, 2018-10-182018-10-20.

[29] 柏果; 程郁凡; 唐万斌等; 利用DFT和迭代校正的正弦信号频率估计算法[J]. 信号处理, 2017, 33(12):1536-1541.

[30] 梁金弟; 程郁凡; 杜越等; 联合多维特征的干扰识别技术研究[J]. 信号处理, 2017, 33(12):1610-1615.

[31] M. Li; Y. Cheng; et al; A Synchronization Acquisition Algorithm for Wireless Communication System in High Dynamic Environment, IEEE 17th International Conference on Communication Technology (ICCT 2017), Chengdu, China, 2017-10-272017-10-30.

[32] Y. He; Y. Cheng; Y. Yang; et al;Performance Analysis of a Subset-based Coherent FFH System with Spatial Modulation in Rayleigh Fading Channels with Multitone Jamming, IET Communications, 2016, 10(16): 2199-2205.

[33] Y. He; Y. Cheng; Y. Yang; et al; A subset-based coherent FFH system, IEEE Communications Letters, 2015, 19(2):199–202.

[34] Y. He; Y. Cheng; G. Wu; et al; Adaptive jamming suppression in coherent FFH system using weighted equal gain combining receiver over fading channels with imperfect CSI, Journal of Electrical and Computer Engineering, 2015(2015): 1-8.

[35] 何奕汕; 程郁凡; 王莉等; 相干快跳频系统中基于最大似然合并的多音干扰抑制算法研究, 信号处理, 2015, 31(7): 763-769.

[36] Y. He; Y. Cheng; Y. Yang; et al; Rejection of PBNJ with S-CFFH/BPSK ML receiver over frequency selective Rayleigh fading channels with imperfect CSI,  IEEE 26th Annual International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC 2015), Hong Kong, China, 2015-8-302015-9-2.

[37] Y. He; Y. Cheng; G. Wu; et al; Partial band noise jamming rejection with S-CFFH/16-QAM optimum and suboptimum maximum-likelihood receivers over Rayleigh fading channels with imperfect CSI, 2015 IEEE Military Communications Conference (MILCOM 2015), Tampa, USA, 2015-10-262015-10-28.

[38] Y. He; Y. Cheng; G. Wu; et al; Performance analysis of FFH/BPSK system with partial band noise jamming and channel estimation error in high-mobility wireless communication scenarios, Chinese Science Bulletin, 2014, 59(5): 4944–4951.

四、近些年授权的发明专利

[1]    程郁凡;王鹏宇;王军;贾荣波;吴垚忠;一种基于Link16的增强型数据链传输波形设计方法,国家发明专利,2021-08-03,中国,ZL 2020 1 1082852.1.

[2]    申冰冰;程郁凡;柏果;贾荣波;吴垚忠;何金埔;一种线性调频干扰对消方法,国家发明专利,2021-07-27,中国,ZL 2020 1 0801764.6.

[3]    柏果;程郁凡;王学哲;唐万斌;一种线性调频信号调频率的估计方法,国家发明专利,2021-06-04,中国,ZL 2018 1 0822978.4.

[4]    柏果;程郁凡;唐万斌;周世阳;王鹏宇;正交频分复用系统中基于联合检测的多音干扰消除方法,2021-05-14,中国,ZL 2019 1 1019297.5.

[5]    柏果;程郁凡;周世阳;唐万斌;王学哲;一种基于三级迭代的多音干扰参数估计方法,2020-09-29,中国,ZL 2018 1 0823000.X.

[6]    柏果;程郁凡;李乾鑫;唐万斌;李曼姝;基于DFT和迭代校正的正弦信号频率估计方法,2020-03-17,中国,ZL 201710636338.X.

[7]    程郁凡;李曼姝;李乾鑫等;一种高动态环境中无线通信系统的同步捕获方法,2019-08-02,中国,ZL 2017 1 0404998.5.

[8]    程郁凡;刘小玲;庄倩倩;唐万斌等;一种基于双误块率和信噪比差值的自适应调制编码方法,2019-03-29,中国,ZL 2016 1 0786915.9.

[9]    周世阳;程郁凡;王若宇等;一种基于FFT的多级频偏估计方法,2019-03-29,中国,ZL 2016 1 0739348.1.

[10] 柏果;程郁凡;周世阳等;一种空间调制信号检测方法,2019-03-01,中国,ZL 2016 1 0786768.5.

[11] 周世阳;程郁凡;王若宇等;一种基于相位差分的多级频偏估计方法,2019-02-12,中国,ZL 2016 1 0751113.4.

[12] 郭红敬程郁凡杜越唐万斌等;一种干扰类型识别方法,2018-11-09,中国,ZL 2016 1 0743463.6.

[13] 程郁凡;庄倩倩;张天宇;一种正交频分复用通信系统的双参数自适应调制方法,2017-10-17中国,ZL 2014 1 0263702.9.

[14] 何奕汕;程郁凡;武刚等;一种基于导频叠加的快跳频接收机、系统及方法,2015-01-07中国,ZL 2013 1 0135840.4.

[15] 程郁凡;续晓光;李少谦;一种Turbo编码和BFSK调制的FFH通信系统的MAP解调译码方法,2014-7-16中国,ZL 2010 1 0294547.9.

[16] 程郁凡;续晓光;李少谦;一种基于Turbo编码和BFSK调制的FFH通信系统的MAP解调译码方法,2014-06-18中国,ZL 2010 1 0294550.0.

[17] 程郁凡;刘乔;陈亚丁等;一种FFH系统中基于PN 序列似然比的同步捕获方法,2013-01-09中国,ZL 2009 1 0167726.3.

其他联系方式

邮箱 : chengyf@uestc.edu.cn

教育经历

1990.9 -- 1994.7
电子科技大学       通信工程       大学本科毕业       工学学士学位

1994.9 -- 1997.4
电子科技大学       通信与电子系统       硕士研究生毕业       工学硕士学位

工作经历

2012.7 -- 至今

电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室      研究员

2006.8 -- 2012.6

电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室      副研究员

1997.4 -- 2006.7

电子科技大学通信 与信息工程学院      讲师

研究方向

  • 智能抗干扰通信

  • 无线与移动通信系统

  • 机器学习与人工智能

  • 信号侦收与识别