题目一：信息处理中的稀疏正则化
内容简介：稀疏正则化在大数据时代中已发挥了显著的计算优势与应用价值，近年来引发了电气工程、计算机、应用数学等领域的广泛兴趣。本报告将介绍稀疏正化在信息处理领域中的一些新的研究进展，包括基于压缩感知的新冠肺炎检测、子空间相位恢复等。
报告人：王健
报告人简介：博士，复旦大学青年研究员、博士生导师，2006年、2009年和2013年分别获哈尔滨工业大学学士、硕士，和高丽大学博士学位。曾在罗格斯大学、杜克大学、首尔国立大学从事教学科研工作。近年来在IEEE TIT、TSP、TKDE、JSTSP等信息领域权威期刊及会议上发表论文40余篇，多篇入选IEEE TSP热点论文、ESI高被引论文等，SCI引用600余次。曾获IEEE信号处理协会青年最佳论文奖提名、军委装备发展部天智杯人工智能挑战赛决赛优秀奖等。担任Frontier信号处理、DCN等杂志编委。研究方向包括统计与机器学习、图卷积神经网络、稀疏与低秩优化等。
题目二：一种简单高效的超表面辅助宽带通信方案
内容简介：介绍了一种专门针对RIS辅助宽带通信的信道估计方法和信号传输方案。该方案避免了复杂的反射系数优化，可以获得高频谱效率和多径分集。
报告人：温淼文
报告人简介：华南理工大学副教授，博士生导师。2014年获北京大学博士学位及优秀博士学位论文奖。2012年至2013年赴美国普林斯顿大学公派访问。2019年至2021年通过“香江学者”计划在香港大学从事博士后研究工作。著有英文专著2本，发表IEEE Transactions论文逾60篇。现担任IEEE TCOM、IEEE TMBMC、IEEE COMML等期刊编委，曾任IEEE JSAC、IEEE JSTSP（两期）专题客座编辑。曾获IEEE通信学会亚太地区杰出青年学者奖，IEEE国际会议最优论文奖4项，被评为IEEE COMML模范编辑。入选爱思唯尔中国高被引学者、第四届中国科协青年人才托举工程、广东省杰青。
题目三：Spectrum estimation of distributed sources based on low-rank matrix recovery
内容简介：Direction of arrival (DOA) estimation of multiple signals using sensor arrays is an important topic in sonar, radar, wireless communications, etc. By exploiting the sparsity of point source signals, compressed sensing techniques have been successfully applied and attracted considerable attention. However, due to multi-path propagation or signal scattering, the parameter spectrum of distributed sources become less sparse, degrading the performance of the sparsity-based algorithms. In this talk, we first show that signal distribution/dispersion degrades the sparsity, however, gives rise to a low-rank structure of the parameter spectrum. Then, we propose a low-rank matrix recovery-based method to estimate the scattered spatial spectrum. Finally, we extend such framework to deal with wide-band and near-field distributed sources.
报告人：李杰
报告人简介：2008年毕业于西安电子科技大学，获学士学位，同年推免至华南理工大学，于2013年获得博士学位，现为华南理工大学电子与信息学院副教授。研究方向主要包括阵列信号处理、机器/深度学习及其在无线通信、水声通信与探测等方面的应用。主持各类项目近10项，包括国家自然科学基金项目2项，广东省自然科学基金2项及广东省高校“青年创新人才”项目等；在IEEE TWC,TVT,TAES等期刊发表论文20余篇，出版专著（章节）1项，申请国家发明专利30余项，国际PCT专利1项。
时 间：2021年12月7日（周二）晚上 7：30开始
地 点：腾讯会议 ID：910 760 967，密码：010101
热烈欢迎广大师生参加!
信息科学技术学院
2021年12月6日