教师姓名:李正周
邮箱地址:lizhengzhou@cqu.edu.cn
工作电话:未公开
   

  李正周  Li Zhengzhou

生年籍贯: 男,重庆人。

职称职务:博士,教授,博士生/硕士生导师,博士后合作导师。

社会兼职:中国科学院光电技术研究所客座研究员、中国科学院重庆绿色智能技术研究院客座研究员;中国电子学会高级会员;国家自然科学基金、教育部高等学校科学技术和重庆市自然科学基金同行评议专家,IEEE等学术期刊审稿专家。

 


研究领域
 

信息与通信工程、电子科学与技术

 

招生专业&研究方向
 

信息与通信工程、电子科学与技术

 

1.信息与通信工程

    ●        现代信号与信息处理

       雷达信号检测与跟踪

       光电成像信息处理

       微弱目标检测识别

       多源信息融合理论及应用

2.电子科学与技术

       雷达系统

       高性能红外/可见光探测器

       通信与测控中的电路与系统

       通信与测控中的信息处理技术

       高速信号与信息处理系统设计(含嵌入式系统、DSP系统)

 


 

招生信息

 
 
 

欢迎有志于目标探测器与微弱信号处理研究的弘深青年教师、博士后、博士生和硕士生报考,以及优秀本科生参加。该实验室长期与中国科学院、中国工程物理研究院、航天科技集团、航天科工集团、电子科技集团、科研院所等国有大型科研机构合作,具备良好的试验条件和实验设备,并推荐优秀毕业生去合作单位实习与工作。

 

重庆市沙坪坝区沙正街174  邮政编码: 400044
重庆大学通信工程学院 E-mail: lizhengzhou@cqu.edu.cn

联系方式:QQ744011786),电话13206015717(微信同号)

 

个人简介

李正周教授毕业于东北大学光电子专业,获理学学士学位;毕业于中国科学院光电技术研究所,获中国科学院研究生院物理电子学工学硕士学位和信号与信息处理工学博士学位;美国哈佛大学生物医学工程博士后。

先后担任本科生雷达原理雷达信号处理随机信号分析DSP技术与应用新生研讨课等理论教学与实验,培养电路与系统专业博士研究生,以及电路与系统、信号与信息处理专业硕士研究生;主编清华大学出版社教材《Matlab数字信号处理与应用》。

围绕非合作目标信号探测、识别与跟踪等开展研究工作,主要从事雷达系统、高增益低噪声红外/可见光探测器、雷达信号处理、光电成像信号处理、微弱目标识别与跟踪,多源信息智能处理,以及高速实时信号处理系统等研究。近年来获准了国家重点研发计划、国家自然科学基金、JW装备发展部重大研究任务、JW科技委创新科技项目、GF装备领域基金、教育部高等学校博士点基金、企事业单位项目等多项科研项目,提出了若干新的目标探测体制与信号处理技术,研制出高性能红外/可见光探测器、多种型号的雷达/光电导引头,以及新型目标探测体系。以第一作者/通讯作者在IEEE Transactions on AES,  Optical Engineering,  Journal of Infrared,  Millimeter and TerahertzWaves ,《电子与信息学报》等国内外重要学术刊物发表学术论文90余篇,其中70余篇被SCI/EI检索。获中国人民解放军军队科技进步一等奖1项。

目标探测与装备研究室与中国科学院、中国工程物理研究院、航天科技集团、航天科工集团、电子科技集团、科研院所等国有大型科研机构和企业具有良好的合作关系,协同创新广泛开展新体制雷达/光电微弱目标探测器、信号处理技术与新型试验工作。

主要科研项目:

[22]XXXX光电成像探测器研制.军委装备发展部,2020-2022,主持;

[21]XXXX多孔径成像目标提取技术研究.中国科学院光电技术研究所,2020-2021,主持;

[20]XXXX宽波段XXXX目标检测技术.中国科学院光电技术研究所,2019-2021,主持;

[19]XXXX光电成像技术.军委科技委,2019-2020,主持;

[18]XXXX检测、识别与抗干扰技术研究.四川航天电子设备研究所,2018-2020,主持;

[17]基于视觉仿生的光学目标探测技术.黄鹄科学技术有限公司,2018-2020,主持;

[16]光学制导信息处理新技术.军委装备发展部,2018-2019,主持;

[15]XXXX光电特性识别与测量技术.中国科学院光电技术研究所,2016-2018,主持;

[14]XXXX探测传感器技术研究.军委科技委,2017-2018,主持;

[13]基于特征群概率密度假设滤波的XXXX目标跟踪.中国科学院光电技术研究所,2017-2019,主持;

[12]基于稀疏信号动态反演的远距离空间非合作目标形姿识别研究.国家自然科学基金面上项目,61675036,2017-2020,主持;

[11]基于空时结构稀疏学习的微弱空间目标联合检测跟踪研究,重庆市自然科学基金,CSTC2016JCYJA0193,2016-2019,主持;

[10]连续波雷达数据处理算法与软件开发.中国人民解放军63821部队, 2015-2016,主持;

[9]基于海杂波空时混沌特性的光学小弱目标信号检测技术.中国博士后基金,2014M550455,2014-2015,主持;

[8]XXXX红外海面小弱目标检测技术研究.中国科学院光电技术研究所,2014-2016,主持;

[7]深空弱小目标探测技术研究.重庆市自然科学基金,CSTC2011BB2048,2011-2014,主持;

[6]基于空时频稀疏特征感知的深空成像弱小目标探测技术研究.国家自然科学基金面上项目,61071191, 2011-2013,主持;

[5]基于视觉仿生的运动目标跟踪理论与技术.教育部高等学校博士学科点科研基金,20070611013,2008-2010,主持;

[4]XXXX搜索与跟踪技术研究.中国科学院光电技术研究所, 2008-2009,主持;

[3]基于视觉感知的运动目标自动跟踪技术研究.重庆市自然科学基金面上项目,CSTC2006BB2161, 2006-2008,主持;

[2]XXXX多目标检测与跟踪技术.中国人民解放军63821部队,2006-2007,主持;

[1]XXXX信号探测与提取新技术研究. 国家863计划, 2002AA731042, 2002-2004,主研。

近五年主要发表论文:

[22] Bei Cheng, ZhengzhouLi#, Bitong Xu, et al. Structured Object-Level Relational Reasoning CNN-_BasedTarget Detection Algorithm in a Remote Sensing Image. Remote Sensing, 2021, 13(2):281.

[21] Lin Li, Guojin Liu, ZhengzhouLi, et al. Infrared ship detection based on time fluctuation feature andspace structure feature in sun-glint scene.Infrared Physics & Technology, 2021, Vol. 115, 103693

[20]Yongsong Li, ZhengzhouLi#, et al. Infrared Maritime Dim Small Target Detection Based onSpatiotemporal Cues and Directional Morphological Filtering. InfraredPhysics & Technology, 2021, Accepted.

[19] Zhengzhou Li#, QingqingWu, Bei Cheng, et al. Remote sensing image scene classification based on objectrelationship reasoning CNN. IEEEGeoscience and Remote Sensing Letters, 2020.

[18] Yongsong Li, ZhengzhouLi#, Zhiquan Ding, et al. Automatic Infrared Ship Target Segmentation Basedon Structure Tensor and Maximum Histogram Entropy. IEEE Access, 2020, Vol. 8, 44798-44820.

[17] 李正周#,卿琳,李博. 基于稀疏先验的空间目标图像盲反演方法.光子学报,2020, 49(2), 0210001.

[16] 刘晓,崔光照,李正周#,.基于视觉系统分层的小目标运动检测.光学精密工程,2019,27(10):2251-2262.

[15] Yongsong Li, ZhengzhouLi#, Yong Zhu, et al .Thermal Infrared Small Ship Detection in Sea ClutterBased on Morphological Reconstruction and Multi-Feature Analysis. Applied Sciences, 2019, 9, 3786

[14]Bei Cheng, ZhengzhouLi#, Qingqing Wu, et al. Multi-class objects detection method in remotesensing image based on direct feedback control for convolutional neural network.IEEE Access, 2019, Vol.7:144691-144709.

[13] Li Zhengzhou#, Chen Cheng, Liu Depeng, et al. Infrared Small Target TrackingAlgorithm Based on Temporal-spatial Structure Sparse Bayesian Estimation. Infrared Physics & Technology, 2020,Vol.105, 103160

[12] Lin Li, ZhengzhouLi#, Yongsong Li, et al. Small Infrared Target Detection Based on LocalDifference Adaptive Measure. IEEEGeoscience and Remote Sensing Letters, 2020, 17(7):1258-1262.

[11] Yongsong Li, ZhengzhouLi#, Kai Wei, et al. Noise Estimation for Image Sensor Based on Local Entropyand Median Absolute Deviation. Sensors, 2019, 19(2), 339.

[10] 刘德鹏,李正周#,曾靖杰,.基于局部对比度和梯度一致性的红外小目标检测算法. 兵工学报,2018,39(8):1526-1535.

[9] Liu Depeng, Cao Lei, LiZhengzhou#, et al. Small Target Detection in Complex Background Based on LocalCoherence Weighted Multi-scale Flux Measure. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations andRemote Sensing, 2018, 11(7):2528-2554.

[8] 李正周#,曹雷,邵万兴,.基于空时混沌波动分析的海面光学小目标检测.光学精密工程,2018,26(1):193-199.

[7] Depeng Liu, ZhengzhouLi#, Bing Liu, et al .Infrared Small Target Detection in Heavy Sky SceneClutter Based on Sparse Representation. InfraredPhysics & Technology, 2017, 85: 13-31.

[6] Li Zhengzhou#,Ge Fengzeng, Chen Wenhao,et al. ParticleFilter-Based Relative Rolling Estimation Algorithm for Non-cooperative InfraredSpacecraft. InfraredPhysics & Technology, 2016,78, 58-65.

[5] Zhengzhou Li#, Jianing Li, Fengzeng Ge,et al. Dim Moving Target Tracking Algorithm Based on Particle DiscriminateSparse Representation. Infrared Physics & Technology, 2016, 75,100-106.

[4]李正周#,付红霞,李家宁,. 粒子区别性稀疏表征的小弱运动目标跟踪算法. 强激光与粒子束,2016,28(2), 021001.

[3] 李正周#,侯倩,付红霞,. 基于空时联合稀疏估计的小弱目标检测方法.强激光与粒子束,2015,27(9) ,091004.

[2] 李正周#, 侯倩,戴真, .基于空时稀疏表示的小弱运动目标检测算法.兵工学报,2015,36(7):1273-1279.

[1] Zhengzhou Li#,Qian Hou, Hongxia Fu, et ak. Infrared Small Moving Target Detection AlgorithmBased on Joint Spatio-temporal Sparse Recovery. Infrared Physics &Technology, 2015, 69, 44-52.