周生华

Personal Information:

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Male 西安电子科技大学 With Certificate of Graduation for Doctorate Study Professor

Profile:

周生华,男,1982年生,西安电子科技大学电子工程学院,雷达信号处理全国重点实验室,华山特聘教授,博士生导师,IEEE Senior Member,中国电子学会高级会员,西电-雪城信息融合国际研究中心执行主任。

团队研究情况简介:

团队长期从事雷达组网和主动抗干扰方面的研究工作,研究成果应用至空军、海军、火箭军等多个重点领域,大幅提升了一些重要应用的性能,承担了50余项国家级和省部级科研项目,课题结构合理,其中横纵向科研项目数大约21,横纵向科研经费数大约12。团队2023年度(2023.1-2023.12)科研到款经费超过1000万元。团队重视理论结合实际,在实际中发现问题,利用先进理论解决实际问题,研究成果应用至包括航天、中电、兵器、船舶等50余个各级科研院所,多次受到合作单位表彰(海军,火箭军等)。

团队学生要求:

每年招生人数在4-5人(本部)+1-2人(西电杭州研究院)+博士招生人数1-2人(本部),招生研究生希望有以下特点:

1.有志参加雷达领域研究;

2.具有较好团队合作意识和精神,乐意参与科研项目;

3.英语、数学、信号、编程(Matlab, C++, Python)基础好;

研究生发展与成果:

团队目前已发表论文120余篇,申请专利120余项,团队研究成果在国内外均有较大的影响,团队成员论文多次获得西电T1类(即1类)国际会议优秀论文(2014201620182023),2020年指导大二本科生陈X轩发表IEEE国际论文一篇(oral),同年博士生王X亚获国内学术年会优秀论文,发表的多篇论文获得较大的行业影响,获得主编特别点评。

团队持续提供丰富经费资助研究生开展国际交流合作,鼓励研究生站在国际舞台介绍自己的工作,疫情前后每年组织研究生参加1IEEE国际雷达年会,其中于2023年度前往澳大利亚悉尼7人次,并获奖顶文1篇(博士生林X聪)。

团队积极组织优秀研究生参加海军、空军等组织的各类针对实际问题的竞赛活动,在首届海军“金海豚”比赛中,在2022年首届比赛中获优胜奖(全国第9名,全国300余个各个科研院所参赛),在2023年竞赛中,获得全国第4名。

团队与美国雪城大学(Pramod Varshney教授,IEEE Life Fellow)共同建立了信息融合联合实验室,与伊利诺伊香槟分校等亦有人工智能方面合作,支持西电研究生前往美国开展联合培养,攻读博士等工作,具有与美国研究者联合开展课题研究并联合发表科研论文的机会。

通过与一线部队和科研院所合作,团队为研究生提供大量接触实际装备和作战场景的机会,使研究生真正掌握目前我们实际面临的各种问题。通过国际合作平台,使学生更好的掌握前沿理论,获得科研领域的国际视角。研究生在学习过程中针对性强,带着问题学习,不仅效率高,且具有真正的实际应用价值。

团队补助情况:

团队具有所有的获得各种补助的渠道和机会,具体包括不限于:

1)学校补助,硕士300/月,博士1800/月。

2)导师发科研补助(按学校规定,研究生补助最高5000/月):

-硕士1000-2500/月:2500元为目前实际获得值(硕士生吴X琳等),并非最高值,研一上学期500/月。

-博士2000-3000/月:3000/月为目前学生实际获得值(博士生X新等),并非最高值,博一上学期1500/月。

3)国家奖学金:一般课题组每年都有学生获得国奖。

4)社会奖学金:社会奖学金申请资格是课题组有足额的合作课题,课题组与中电集团、航天科技、航天科工等单位有丰富合作项目,有效支撑了研究生社会讲学金的获取(需评审),目前博士生王X海,博士生X靖等4人次已获得过中电等各类社会奖学金。

5)困难补助:家庭困难的学生、临时困难的学生均可获得困难补助(需申请),补助金额协商确定,以不影响学生科研学习为基准。

6)差旅补助:研究生差旅补助足额发放,180/天,国际差旅补助按照学校文件执行(悉尼110美元/+房费实报实销)。

7)健身补助:身体是革命的本钱,课题组组建了羽毛球协会,并为同学健身提供补助,入学即送专业羽毛球鞋和服装(700元左右),协会成员每年补助1000元参加锻炼(支出仅限于羽毛球活动),为科研成绩突出同学配备专业羽毛球拍等装备(1000元以上)。

8)租房补助:对有必要在外租房学生(需申请)提供租房补助500/月。

海阔凭鱼跃,天高任鸟飞,天高海阔,虚位以待大家的加入。






Education Background

Work Experience

Social Affiliations

Research Focus

  • Distributed MIMO radar;
    Signal fusion;
    Distributed detection;
    Distributed tracking;
    Radar target scattering characteristic;
    Closed-loop processing;
    Radar target positioning;
    Distributed self-calibration, etc.
  • Waveform optimization
    LPI
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