李飞简介
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性    别:
学    位: 工学博士
最高学历: 博士研究生
职   称: 教授
职   务: 党委书记
所在单位: 通信与信息工程学院
导师类别: 博士生导师
招生学科: 081002信号与信息处理085208电子与通信工程

个人简介 

李飞,工学博士,教授,瑞典Ume?大学客座教授。
1990年硕士研究生毕业留校任教,2005年获南京邮电大学信号与信息处理专业博士学位,2006年任教授,2010年10月-2011年10月以访问教授身份赴瑞典Umea大学数字媒体实验室(DML)进行合作研究。2011年底始任瑞典Ume?大学客座教授(该校当年向全球公开引进的唯一华人客座教授)。
IEEE会员,中国通信学会高级会员,全国高校实验室研究会理事,第五届江苏省高校实验室研究会副理事长,南京市鼓楼区第十、十一届政协委员。《Neural Network World》等SCI期刊特邀审稿人,担任AQIS2009、IEEE ICT2011、IEEE iThings2011、WCSP2011等多个国际学术会议程序委员会委员或分会场主席。2004年被评为江苏省“青蓝工程”优秀青年骨干教师,2010年获江苏政府留学奖学金,2011年入选江苏省“六大人才高峰”高层次人才计划。曾多次获省校优秀共产党员荣誉称号。获得国家级教学成果奖一等奖1项、江苏省教学成果特等奖1项、其它省部级奖励5项。
长期从事通信信号处理、量子智能计算的研究。先后主持瑞典国家Linnaeus-Palme基金创新团队项目1项、国家自然科学基金项目1项、教育部-中国移动科研基金项目1项、江苏省六大人才高峰项目1项、国家重点实验室(华为无线通信接入技术国家重点实验室)创新研究计划项目1项、江苏省高校自然科学研究计划项目1项、中国科学院声学研究所项目1项,作为子课题负责人完成国家自然科学基金项目2项、国家863计划重点项目1项、教育部博士点基金项目1项、江苏省自然科学基金项目1项。2010年10月至2011年10月在瑞典访问期间合作完成欧盟项目1项、瑞典国家科学研究基金项目2项。在《Advances in Neural Networks》、《CHINESE JOURNAL OF ELECTRONICS》、《通信学报》、《电子与信息学报》等期刊和CEC、IJCNN、SSCI、ICT等有较高学术影响的国际学术会议上发表SCI/EI收录论文近40篇。获得中国发明专利授权3项、公开3项。
先后主持江苏省教育科学“十一五”规划重点课题1项、江苏省高等教育教学改革研究课题重点项目1项、一般项目1项。在《中国高教研究》、《实验室研究与探索》、《实验技术与管理》、《江苏高教评论》等刊物发表教学研究论文多篇。

研究方向及主要成果 

目前的研究领域包括:

1.无线通信中的信号处理技术
信号处理与通信技术两者的结合始终密不可分,现代信号处理技术对提高无线通信特别是下一代无线网络性能的作用越来越大。本研究方向研究新一代无线通信网络环境中的通信与信号处理技术。目前本研究团队主要侧重研究5G移动通信中的信号处理技术、认知网络与无线传感网络、基于压缩感知和自适应信号处理的无线网络环境感知与预测等新一代信息技术及其与量子计算的交叉融合。

2.量子信号与信息处理
量子信息技术是利用量子态的物理特性进行信号及信息的表示与处理。随着量子加密技术、SHOR算法和GROVER快速搜索算法等方法的提出,量子信息技术得到了迅速发展,已逐渐从理论到实验,乃至实用化。
目前本研究团队侧重于量子智能计算的研究,注重量子信息技术在通信信号处理中的应用研究,主要包括量子菌群优化、量子粒子群优化、量子免疫计算、量子神经网络等量子智能计算方法以及量子GROVER快速搜索算法的研究及在通信中的应用。


* 近年承担的国家级省级科研项目和国际合作项目

(1) 国家自然科学基金项目“全维MIMO蜂窝系统中基于量子智能计算的信道估计与干扰协调技术研究”(61471200),2015.1-2018.12,主持
(2) 瑞典国家Linnaeus-Palme基金创新团队项目,2014.7-2015.6,主持
(3) 教育部-中国移动科研基金项目“基于无线传感网的融合性室内定位解决方案研究”(No.MCM201302311),2014.3-2015.6,主持
(4) 江苏省六大人才高峰项目“传感网络辅助动态与认知频谱接入系统模型及应用策略”(No.2011WLW011),2012.1-2013.12,主持
(5) 科技部无线通信接入技术国家重点实验室(华为技术有限公司)项目“动态频谱共享研究”(No. SKL-2012-01-03),2013.1-2013.12,主持
(6) 中国科学院声学所项目“语音基础资源数据库制作”,2013.7-2013.12,主持
(7) 江苏省高校自然科学研究指导性计划项目“量子神经计算模型研究”(No.01KJD510004),2002.1-2004.12,主持
(8) 国家自然科学基金项目“量子多用户检测”(No.60272066),2003.1-2005.12,子课题负责人,提出了量子神经网络多用户检测方法和量子遗传算法多用户检测方法。已完成,国家自然科学基金结题优秀
(9) 国家863计划重点项目“多语言语音识别关键技术研究与应用产品开发”,(No.2006AA010102),2007.1-2009.12,子课题负责人,提出了基于量子计算的语音识别方法
(10) 国家自然科学基金项目“含噪量子多址信道下量子多用户检测方法的研究”(No.60672133),2007.1-2009.12,排名第二
(11) 教育部博士点基金项目“MIMO系统中基于量子算法的信号检测方法的研究”(No.20060293001),2007.1-2009.12,排名第二
(12) 欧盟项目“Tactile Video(触觉视频)”(No.303-14960-2007),2010.10-2011.10在瑞典访问期间参与该项目研究
(13) 瑞典国家研究基金项目,“Wyner-Ziv coding for large scale facial image retrieval”(No.2009-4489),2010.10-2011.10在瑞典访问期间参与该项目研究,提出基于量子计算的海量数据快速搜索方法



* 近年以第一作者或通信作者发表的相关论文

[1] Li Fei, Zhao Shengmei, Zheng Baoyu. “Performance of a single quantum neuron”, 电子学报(英文版), Vol.14(1): 111-114, 2005 (SCI、EI)
[2] Li Fei, Zhao Shengmei, Zheng Baoyu. “Quantum Neural Network for CDMA Multi-user Detection”, Advances in Neural Networks, Vol.3498: 338-342, Springer-Verlag, 2005 (SCI、EI)
[3] Li Fei, Ji Wei, Ge wenxue, Zhang Yuting. “Quantum Bacterial Foraging Optimization for Spectrum Allocation”, KSII Transaction on Internet and Information Systems, Vol.8, 2014 (SCI)
[4] 李飞,周敏,郑宝玉. “一种新的量子遗传算法优化的神经网络模型”, 计算机学报, 2014年第11期 (EI)
[5] 李飞, 郑宝玉, 赵生妹. “量子神经网络及其应用”, 电子与信息学报, Vol.26(8): 1332-1339, 2004 (EI)
[6] 李飞, 董小亮, 赵生妹, 郑宝玉. “基于量子神经网络的CDMA多用户检测方案”, 电子与信息学报, Vol.27: 143-145, 2005 (EI)
[7] 李飞, 赵生妹, 郑宝玉. “具有非线性特性的量子神经元”, 通信学报, Vol.24(11A): 141-146, 2003
[8] 李飞, 赵生妹, 郑宝玉. “量子神经网络及其在CDMA多用户检测中的应用”, 信号处理, Vol.21(6): 555-559, 2005
[9] 李飞, 赵生妹, 郑宝玉. “量子神经元特性研究”, 电路与系统学报, Vol.9(4): 76-80, 2004
[10] 叶庆波, 李飞*.“可变旋转轴的Grover改进算法”,南京邮电大学学报(自然科学版), Vol.33(4)::50-54, 2013
[11] 周立志, 李飞*, 郑宝玉. “一种改进的量子Grover算法”, 南京邮电大学学报(自然科学版), Vol.31(2):27-30, 2011
[12] 刘欣, 李飞*, 郑宝玉. “基于量子遗传算法的多约束QoS路由算法”, 南京邮电大学学报(自然科学版), Vol.31(2):31-35, 2011
[13] 李兆华, 李飞*, 郑宝玉. “量子免疫算法及在0-1背包问题中的应用”, 南京邮电大学学报(自然科学版), Vol.31(2):36-39, 2011
[14] 周敏, 李飞*, 郑宝玉. “基于量子算法的MIMO-OFDM信号检测研究”, 南京邮电大学学报(自然科学版), Vol.31(2):78-82, 2011
[15] 李飞, 赵生妹, 郑宝玉. “量子神经网络及其在语音识别中的应用”, 声学技术, Vol.24: 148-152, 2005
[16] 郑冬生, 李飞*. “量子遗传算法及其在多用户检测中的应用”, 计算机工程与应用, 2006(23) :229-232, 2006
[17] 李成, 李飞*. “改进量子遗传算法及其在FIR滤波器设计中的应用”, 计算机工程与应用, Vol.45(4):239-241,2009
[18] 周立志, 李飞*. “基于Grover算法的通信系统信号检测”, 计算机工程, Vol.36(15):250-252, 2010
[19] 王娟, 李飞*. “一种基于实数编码的量子免疫克隆算法”, 计算机工程, Vol.38(18):133-136, 2012
[20] 李殷, 李飞*. “基于量子粒子群优化算法的矢量量化码书设计”, 电视技术, Vol.36(17):26-29, 2012
[21] 洪超, 李飞*. “一种自适应相位旋转的二进制量子蚁群算法”, 计算机工程与应用, Vol.39(16), 2013
[22] 张豫婷, 李飞*. “一种新的基于细菌趋药行为的量子算法”, 计算机工程,Vol.39(9):196-200, 2013
[23] Li Fei, Zhao Shengmei, Zheng Baoyu. “Recognition of Continuous Digits by Quantum Neural Networks”, 中国邮电高校学报(英文版), Vol.10(1): 29-33, 2003
[24] Li Fei, Zhao Shengmei, Zheng Baoyu. “Feedback Quantum Neuron and Its Application”, IEEE International Conference on Neural Networks and Brain (ICNN&B’05), pp867-871, Beijing, 2005 (EI)
[25] Li Fei, Dong Xiaoliang, Zhao Shengmei, Zheng Baoyu. “A Learning Algorithm for Quantum Neuron”, IEEE International Conference on Signal Processing (ICSP’04), pp1538-1541, Beijing, 2004 (EI)
[26] Li Fei, Hong Liang, Zheng Baoyu. “Quantum Genetic Algorithm and its Application to Multi-user Detection”, IEEE International Conference on Signal Processing (ICSP’08), pp1951-1954, Beijing, 2008 (EI)
[27] Li Fei, Xu Guobiao. “Quantum BP Neural Network for Speech Enhancement”, IEEE 2009 Asia-Pacific Conference on Computational Intelligence and Industrial Applications (ACIA’09), pp389-392, Wuhan, 2009 (EI)
[28] Li Fei, Xie Chengjie, Zheng Dongsheng, Zheng Baoyu. “Feedback Quantum Neuron for Multiuser Detection”, 2006 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN2006), pp5274-5278, Vancouver, 2006 (EI)
[29] Li Fei,Zhou Min, Li Haibo. “A Novel Neural Network Optimized by Quantum Genetic Algorithm for Signal Detection in MIMO-OFDM Systems”, IEEE Symposium Series in Computational Intelligence 2011 (SSCI 2011), pp170-177, Paris France, 2011 (EI)
[30] Li Fei,Zhu Dongpo, Tian Feng, Li Haibo. “Improved Quantum Genetic Algorithm for Competitive Spectrum Sharing in Cognitive Radios”, Lecture Notes in Electrical Engineering (ISSN:1876-1100, Book Chapter), pp1203-1209, Springer New York, 2011
[31] Li Fei,Zhou Lizhi, Li Haibo. “A Quantum Search Based Signal Detection for MIMO-OFDM Systems”, IEEE 18th International Conference on Telecommunications (ICT 2011), pp276-281, Ayia Napa Cyprus, 2011 (EI)
[32] Li Fei,Zhu Dongpo, Tian Feng, Li Haibo. “Cognitive Radio Spectrum Sharing using Improved Quantum Genetic Algorithm”, IEEE 2011 International Conference on Wireless Communications and Signal Processing (WCSP 2011), pp1-6, Nanjing, 2011 (EI)
[33] Li Fei,Zhang Yuting, Wu Jiulong, Li Haibo. “Quantum Bacterial Foraging Optimization Algorithm”, IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), Beijing, 2014 (EI)


* 获专利情况

(1) 李飞,郑宝玉,赵生妹. “量子神经网络用于多用户检测的方法”,2009.10,中国,ZL200610038722.1
(2) 郑宝玉,赵生妹,李飞. “一种低复杂度的多用户检测方法”,2008.3,中国,ZL2000610038618.2
(3) 赵生妹,郑宝玉,李飞. “仿真实现艾科特量子密钥分配协议的方法”,2009.8,中国,ZL200610038619.7
(4) 李飞,季薇等. “基于无线传感器网络可靠感知的频谱共享方法”,2014.4,中国,申请专利号201410175453.8
(5) 李飞,季薇等. “一种基于传感器和量子智能计算的主用户定位方法”,2014.7,中国,申请专利号201410321036.X

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