李天成


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基本信息 The basic information

李天成

自动化学院

博士研究生毕业

工学博士

教授

控制科学与工程-模式识别与智能系统,信息与通信工程-信号与信息处理,机械工程-机械电子工程

t.c.li@nwpu.edu.cn

工作经历 Work Experience

04/2019至今, 西北工业大学 自动化学院 准聘教授 研究生导师

09/2018~10/2018 以及 07/2017~09/2017:奥地利维也纳科技大学 无线通讯研究所 博士后研究员/访问学者 

06/2014~09/2018: 西班牙萨拉曼卡大学科学院 BISITE课题组 博士后研究员 (期间获欧盟地平线H2020 玛丽居里独立学者基金资助)


教育经历 Education Experience

09/2010~ 09/2013: PhD博士, 英国伦敦南岸大学 工学院 机器人、机电与无损检测中心; 

09/2008~06/2015: 西北工业大学机械电子工程专业硕博连读, 博士论文题目: “粒子滤波方法及其在多目标跟踪中的应用” (博士论文获得2017年陕西省优秀博士学位论文奖;期间获国家留学基金委资助公派英国攻读博士学位)

09/2004~07/2008: 工学学士和管理学(辅) 双学士, 哈尔滨工程大学 (免试推荐至西北工业大学机电学院攻读研究生)


荣誉获奖 Awards Information

2017.12        陕西省优秀博士学位论文奖

2016.1          欧盟玛丽居里独立学者奖

2015.6          第12届国际分布式计算与人工智能论坛优秀论文

2012             中国科学技术研究所: “领跑者 5000-中国 精品科技期刊顶尖学术论文”(论文“基于扇形栅格地图的移动机器人全局路径规划, 机器人, 2010, 4,547-552)

2016-2018    Signal Processing(2018.3)、Information Fusion(2017.10)、Chinese Journal of Aeronautics(2017.8)、Computers and Geosciences(2016.11) 杰出审稿贡献

2020.1        《控制理论与应用》优秀审稿人(2019年度)

科学研究 Scientific Research

方向1:  非线性滤波、估计,随机有限集统计学:PF,resampling;PHD,MB,PMBM,G-LMB,FISST, GM merging 

方向2:数据驱动的复杂多目标探测、跟踪 : Clustering for filtering, Fitting for smoothing, T-FoT, observation-only (O2)

方向3:  无线传感网与分布式信息融合与协同基础理论与方法:Flooding, Arithmetic Average (AA) Fusion, Best fit of mixture

LiTiC (Localization, Tracking, multiagent interacting and Collaboration)

学术成果 Academic Achievements

方向1:重采样方法 

(1).   T.Li*, M. Bolic, P. Djuric, Resampling methods for particle filtering, IEEE Signal Processing Magazine, vol.32, no.3, pp. 70-86, 2015.  URL    IEEE Xplore数据库自2015年以来发表的以粒子滤波为主题的4000余篇论文引用冠军。

(2).   T.Li*, G. Villarrubia, S. Sun, J. M. Corchado, Resampling methods for particle filtering: identical distribution, a new method and comparable study, Front. Inform. Technol. Electron. Eng., vol.16, no.11, pp. 969-984, 2015. URL  上文姊妹篇。

(3).  T.Li*, J. Su, W. Liu, J. M. Corchado, Approximate Gaussian conjugacy: parametric recursive filtering under nonlinearity, multimodality, uncertainty, and constraint, and Beyond, Front. Inform. Technol. Electron. Eng., 18(12):1913-1939, 2017. URL

Signal Processing92(7): 1637-1645, 201293(9): 2586-2593, 2013119: 115-127, 2016;  Chinese Journal of Aeronautics, 30(1): 368–379, 2017Expert Systems with Applications, 41(8): 3944-3954, 2014;  Electronics Letters, 46(12):740-742, 2013International Journal of Adapt Control and Signal Process, 30(11): 1583-1602, 2016


方向2:数据驱动的目标探测与跟踪:不用滤波器的滤波方法!

(1). T.Li*, J. M. Corchado, J. Bajo, S. Sun, J. F. Paz, Effectiveness of Bayesian Filters: An Information Fusion Perspective, Inform. Sci., vol.329, pp. 670-689, 2016. URL

(2). T.Li*, F. Prieto, J. M. Corchado, Multi-source homogeneous data clustering for multi-target detection from cluttered background with misdetection, Applied Soft Computing, vol. 60, pp. 436-446, 2017. URL

(3). T.Li*, H. Chen, S. Sun, J.M. Corchado. Joint smoothing and tracking based on continuous-time target trajectory fitting, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, vol.16, no.3,  pp. 1476-1483, 2019. URL

(4). T.Li*, Single-road-constrained positioning based on deterministic trajectory geometry, IEEE Communications Letters, vol.23, no.1, pp. 80-83, 2019. URL

Information Sciences, 388–389: 172–190, 2017;    IEEE Communications Letters,  22(10): 2064-2067, 2018


方向3:无线传感网与分布式信息融合:

3.1. 通信与融合基础理论与方法

(1). T.Li*, J. M. Corchado, J. Prieto, Convergence of distributed flooding and its application for distributed Bayesian filtering, IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks, vol.3, no.3, pp. 580-591, 2017. URL

(2). T.Li*, H. Fan, J.G. Herrero and J M Corchado, Second Order Statistics Analysis and Comparison between Arithmetic and Geometric Average Fusion: Application to Multi-sensor Target Tracking, Information Fusion, 51, 233-243, 2019.  URL

(3). T.Li, K. Da, Best Fit of Mixture For Distributed Poisson Multi-Bernoulli Mixture Filtering, DOI: 10.36227/techrxiv.12351710, 2020.  URL


3.2  随机集算术均值融合,首创并命名为Arithmetic Average (AA) fusion

(1). T.Li*, J.M. Corchado, S. Sun. Partial consensus and conservative fusion of Gaussian mixtures for distributed PHD fusion, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol.55, no.5, pp. 2150-2163, 2019. URL 初稿报告于FUSION2017大会,是国际上首篇正确实现随机集信息/PHD均值融合的工作;期刊版正式命名 AA 融合。

(2). T.Li*, V. Elvira, H. Fan, J.M. Corchado. Local-Diffusion-based Distributed SMC-PHD Filtering Using Sensors with Limited Sensing Range, IEEE Sensors Journal, vol.19, no.4, pp. 1580 - 1589, 2019. URL 首篇考虑有限传感网的AA 分布式随机滤波器

(3). T.Li*, Z. Liu and Q. Pan, Distributed Bernoulli Filtering for Target Detection and Tracking Based on Arithmetic Average Fusion, IEEE Signal Processing Letters, vol.26, no.12, pp. 1812-1816, 2019.  URL 首次实现伯努利滤波器的线性、分布式融合

(4). T.Li, X. Wang*, Y. Liang and Q. Pan, On Arithmetic Average Fusion and Its Application for Distributed Multi-Bernoulli Multitarget Tracking, IEEE Transactions on Signal Processing,  vol.68, no.1, pp. 2883-2896, 2020, URL  首次实现多伯努利滤波器的线性、分布式融合

(5). T.Li, F. Hlawatsch, P. M. Djuric*, Cardinality-consensus-based PHD filtering for distributed multitarget tracking, IEEE Signal Processing Letters, Vol. 26, no. 1, pp. 49-53, 2019.  现有通讯量达极限最小、融合计算量极限最小的分布式滤波器


3.3. 并行滤波与通信融合:Parallel Filtering-Communication mode:目前仅有的两篇

(1). T.Li*, F. Hlawatsch. A Distributed SMC-PHD Filter based on Arithmetic Average PHD Fusion, to appear in Information Fusion, preprint arxiv: 1712.06128v2. URL

(2).  T. Li, M. Mallick and Q. Pan, "A Parallel Filtering-Communication based Cardinality Consensus Approach for Real-time Distributed PHD Filtering," in IEEE Sensors Journal, doi: 10.1109/JSEN.2020.3004068.

社会兼职 Social Appointments

陕西省自动化学会控制理论及应用专委会副主任委员

中国科协财政项目评审专家库入库专家(期刊类)(2019)

中国工程院《全球工程前沿2019》报告信息与电子工作专家组专家

陕西自动化学会青年工作委员会委员

中国工程院院刊《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》(SCI检索)编委

中文核心《航空兵器》青年编委

《Advances in Distributed Computing and Aritificial Intelligence Journal》(E-SCI检索)创刊副主编

国际信息融合大会FUSION(2014-2018)程序委员会委员、国际分布式计算与人工智能论坛DCAI(2015-2020)程序委员会委员、ACM/SIGAPP 应用计算论坛 SAC(2016-2019)程序委员会委员

第八届国际控制自动化与信息科学大会 Publication Co-chair


团队信息 Team Information

信息融合技术教育部重点实验室