吴晓欢，2017年12月毕业于南京邮电大学通信与信息工程学院，获工学博士学位。2018年4月进入南京邮电大学通信与信息工程学院从事教学科研工作。主讲电子信息工程专业必修课程《通信信号处理（全英文）》和信息工程专业必修课程《信息工程专业导论》等主要课程。指导本科生获国家级STITP项目2项。主持校级教学改革项目2项，参与校级重点教学改革项目2项，发表教学改革论文3篇。作为项目负责人主持国家自然科学基金面上项目、青年项目、江苏省自然科学基金青年项目、江苏省高校自然科学基金面上项目、校引进人才科研启动基金、国家重点实验室开放课题、教育部重点实验室开放课题项目等多项科研项目。发表SCI/EI论文40余篇，申请发明专利10余项。担任SCI期刊《Journal of the Franklin Institute》副编辑、《雷达学报》客座编辑，担任IEEE Transactions on Signal Processing、IEEE Transactions on Communications、IEEE Internet of Things Journal、IEEE Transactions on Vehicular Technology、IEEE Sensors Journal、Signal Processing、Digital Signal Processing、电子与信息学报、ICASSP、ICC等国内外权威期刊和会议审稿人，是多个国际会议程序委员会成员。连续三年入选美国斯坦福大学与爱思唯尔数据库发布的《全球前2%顶尖科学家榜单》。

欢迎同学们咨询。联系邮箱: xiaohuanwu@njupt.edu.cn，联系QQ: 672432187.

从事阵列信号处理、无源定位、无线通信、深度学习等方面研究工作。重点研究如何采用天线阵列或者麦克风阵列实现目标（如手机用户、声源）的定位。

主持多项相关科研项目，发表SCI/EI论文40余篇（包括IEEE Transactions on Communications、IEEE Transactions on Vehicular Technology、IEEE Sensors Journal、Signal Processing、Digital Signal Processing、ICASSP等），申请发明专利10余项。

课题组每周开展组会进行研讨，同时根据所取得的科研成果给予奖励。指导硕士生发表多篇SCI论文，欢迎勤奋踏实、思维敏捷的同学报考。联系邮箱: xiaohuanwu@njupt.edu.cn，联系QQ: 672432187。

1.   国家自然科学基金青年项目，61801245，面向毫米波通信的阵列信号处理技术研究，2019.01-2021.12，主持

2.   江苏省自然科学基金青年项目，BK20180748，基于阵列处理技术的毫米波通信关键技术研究，2018.07-2021.06，主持

3.   江苏省高等学校自然科学研究面上项目，18KJB510032，基于稀疏阵列理论的毫米波系统信道估计与跟踪方法研究，2018.09-2020.08，主持

4.   南京邮电大学引进人才科研启动基金，NY218101，毫米波MIMO系统中的阵列处理理论与方法研究，2018.07-2021.06，主持

5.   南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室开放课题，JZNY201913，基于阵列处理理论的毫米波信道估计方法研究，2019.08-2021.07，主持

6.   浙江大学工业控制技术国家重点实验室开放课题，ICT2021B54，面向 5G 毫米波通信系统的超分辨阵列测向技术，2021.03-2021.12，主持

7.   浙江省协同感知与自主无人系统重点实验室开放课题，CSAUS-23-K002，基于迁移学习的阵列定位技术研究，2023.01-2023.12，主持

8.   广东省智能信息处理重点实验室，ML-2023-02，面向超大规模阵列的定位技术研究，2023.01-2024.12，主持

9. 江苏省高等学校自然科学研究面上项目，23KJB510015，空间非平稳和近场特性下超大规模阵列定位技术研究，2023.09-2025.08，主持

10. 浙江大学工业控制技术国家重点实验室开放课题，ICT2024B49，面向6G超大规模阵列的空间非平稳信道估计技术研究，2024.03-2024.12，主持

11. 国家自然科学基金面上项目，62471244，面向超大规模阵列的远近场混合信源定位技术研究，2025.01-2028.12，主持

[1]       X. Wu, J. Wang and X. Wang, "Memory-Saving Gridless Direction-of-Arrival Estimation Based on Distributed Deep Learning," in IEEE Internet of Things Journal, vol. 12, no. 14, pp. 26230-26243, July, 2025.

[2]       X. Wu, Y. Liu, H. Zhang, "Individual Channel Estimation in RIS-Aided MIMO Systems Using Atomic Norm Minimization, " in IEEE Transactions on Communications, vol. 73, no. 7, pp. 5111-5125, July 2025.

[3]       X. Wu, J. Wang, X. Yang, F. Tian, "A Gridless DOA Estimation Method Based on Residual Attention Network and Transfer Learning," in IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 73, no. 6, pp. 9103-9108, 2024.

[4]       X. Wu, X. Yang, X. Jia and F. Tian, "A Gridless DOA Estimation Method Based on Convolutional Neural Network with Toeplitz Prior," in IEEE Signal Processing Letters, vol. 29, pp. 1247-1251, 2022.

[5]       X. Wu, Y. Liu and X. Yang, "Efficient Gridless Angle Estimation for Bistatic MIMO Radar with Planar Arrays," in IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 71, no. 5, pp. 5599-5603, May 2022.

[6]       X. Wu and W.-P. Zhu, "On Efficient Gridless Methods for 2-D DOA Estimation with Uniform and Sparse L-shaped Arrays," in Signal Processing, vo.191, pp. 108351, 2022.

[7]       J. Yan, G. Qi, B. Kang, X. Wu and H. Liu, "Extreme learning machine for accurate indoor localization using RSSI fingerprints in multifloor environments, " in IEEE Internet of Things Journal, vol. 8, no. 19, pp. 14623-14637, 2021.

[8]   X. Wu and J. Yan, "Gridless Mixed Sources Localization Based on Low-rank Matrix Reconstruction," in IEEE Wireless Communications Letters, vol. 9, no. 10, pp. 1748-1752, Oct. 2020.

[9]   X. Wu and W.-P. Zhu, "Single Far-field or Near-field Source Localization with Sparse or Uniform Cross Array," in IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 69, no. 8, pp. 9135-9139, Aug. 2020.

[10]   X. Wu, "Localization of far-field and near-field signals with mixed sparse approach: A generalized symmetric arrays perspective," in Signal Processing, vo.175, pp. 107665, 2020.

[11]   X. Wu and J. Yan, "3-D Mixed Far-field and Near-field Sources Localization with Cross Array," in IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 69, no. 6, pp. 6833-6837, June 2020.

[12]   X. Wu and J. Yan, "A Second-order Statistics Based Mixed Sources Localization Method with Symmetric Sparse Arrays," in IEEE Communications Letters, vol. 24, no. 8, pp. 1695-1699, Aug. 2020.