导师简介-李树锋

作者:发布时间:2022-09-19


姓名:李树锋

职称 硕(博)导:教授 / 博导、硕导

招生专业 方向:信息与通信工程 / 新一代移动通信

主要研究领域:联邦学习;5G移动通信;非正交多址

电子邮箱Emaillishufeng@cuc.edu.cn

个人简介

教授,2011年毕业于北京航空航天大学通信与信息系统专业,工学博士。2011-2013年在北京交通大学计算机科学与技术专业从事企业博士后研究工作,2013年入职中国传媒大学,目前担任皇冠welcome体育登录入口副院长。主要研究兴趣:智能通信、联邦学习、大规模MIMO技术、5G移动通信中的非正交多址以及信道估计等领域。承担国家自然科学基金青年项目1项,国家重点研发计划子课题1项,北京市博士后科学基金一等奖资助1项,教育部产学研协同育人项目2项,校级工科项目4项,参与多项国家级和省部级科研课题。出版学术著作1部,发表学术论文近40余篇,其中SCI检索论文13篇,EI期刊6篇;申请国家发明专利11项,目前已授权9项;软件著作权2项。

承担的主要科研项目

[1] 国家自然科学基金项目. 联合完全互补序列和压缩感知的MIMO信道估计技术研究

[2] 国家重点研发计划项目子课题. 云演艺业务 QoE/QoS 感知技术研究

[3] 北京市博士后科学基金项目.  DR在导航中的应用研究

[4] 校级工科项目. 大规模MIMO通信系统信道状态信息获取技术研究

[5] 校级工科项目. 基于角度域的大规模MIMO信道估计技术

代表性学术成果

[1] 基于完全互补序列的MIMO 雷达与5G MIMO 通信,北京:清华大学出版社,20213月,著作

[2] An Ultra-Reliable Low-Latency Non-Binary Polar Coded SCMA Scheme. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 71(6):6518-6533, 2022 SCI

[3] Research on encoding and decoding of non-binary polar codes over GF(2m). Digital Communications and Networks, 8(2022):359-372, 2022SCI

[4] Research on PDMA System Based on Complementary Sequence and Low Complexity Detection Algorithm. IET Communications, 2021,1–11 SCI

[5] Uplink Grant-free PDMA Transmission Scheme by Exploiting Poly Complementary Sequence. Transactions on Emerging Telecommunications Technologies, 2021,1-18SCI

[6] Joint rate maximization of downlink and uplink in NOMA SWIPT systems. Physical Communication, 46 (2021) 101324:1-10, 2021SCI

[7] Research on PDMA communication system based on complete complementary. EURASIP Journal on Wireless Communication and Network 2020, 197:1-18SCI

[8] Channel Estimation based on the PSS-MUSIC for Millimeter-wave MIMO Systems Equipped with Co-prime Arrays. EURASIP Journal on Wireless Communication and Network 2020, 17:1-11SCI

[9] Joint Measure Matrix and Channel Estimation for Millimeter-wave Massive MIMO with Hybrid Precoding. EURASIP Journal on Wireless Communication and Network 2019, 293:1-11SCI

授权国家发明专利

[1] 一种完全互补序列和相位补偿的MIMO SAR成像方法

[2] 一种基于完全互补序列和压缩感知的MIMO信道估计方法

[3] 基于完全互补序列的时域MIMO信道估计方法

[4] 一种基于完备正交序列的MIMO SAR成像方法

[5] 一种基于完全互补序列的抵抗多径干扰方法

[6] 一种基于码本辅助的大规模MIMO DOA估计方法

[7] 一种基于MIMO-NOMA系统的能量最大化收集方法

[8] 一种基于MUSIC算法和预编码的毫米波MIMO信道估计方法





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