教师姓名:荣 尧
职 称:副教授
系 所:统计与数据科学系
研究领域:统计学、数学和信息科学的交叉学科领域,包括统计信号处理、雷达信号处理、多源遥感图像融合、估计融合、信息几何、深度学习等。
电子邮件:rongyao@ynu.edu.cn, rongyao0618@foxmail.com
学术主页:https://www.scholarmate.com/P/rongyao
教育背景:
2018.10—2019.10,意大利那不勒斯“University of Napoli“Federico II”,电气与信息技术工程系,信号处理,CSC国家高水平博士联合培养 (导师:IEEE Fellow Antonio De Maio教授)
2015.09—2019.12,四川大学数学学院,统计学,博士学位(导师:周杰 教授)
2012.09—2015.06,四川大学数学学院,概率论与数理统计,硕士学位(导师:周杰 教授)
2008.09—2012.06,四川大学数学学院,统计学,学士学位
工作经历:
2022.05至今,37000gcom威尼斯,副教授
2020.01—2022.04,37000gcom威尼斯,国家博士后(导师:国家杰出青年基金获得者IMS Fellow唐年胜 教授)
2017.10—2018.09,西安交通大学信息工程科学研究中心,访问学者(导师:X. Rong Li教授)
代表性学术论著:
[1] Y. Rong, A. Aubry, A. De Maio, and M. Tang*, “Adaptive Radar Detection in Gaussian Interference Using Clutter-Free Training Data,” IEEE Trans. Signal Process., vol. vol. 70, pp. 978-993, 2022.
[2] Y. Rong, A. Aubry, A. De Maio, and M. Tang*, “Adaptive radar detection in low-rank heterogeneous clutter via invariance theory,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 69, pp. 1492-1506, 2021.
[3] Y. Rong, A. Aubry, A. De Maio, and M. Tang*, “Diffuse multipath exploitation for adaptive detection of range distributed targets,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 68, pp. 1197-1212, 2020.
[4] M. Tang, Y. Rong, X. R. Li, and J. Zhou*, “Invariance theory for adaptive detection in non-Gaussian clutter,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 68, pp. 2045-2060, 2020.
[5] M. Tang, Y. Rong, A. De Maio, C. Chen, and J. Zhou*, “Adaptive radar detection in Gaussian disturbance with structured covariance matrix via invariance theory,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 67, no. 21, pp. 5671-5685, 2019.
[6] M. Tang, Y. Rong, J. Zhou*, and X. R. Li, “Information geometric approach to multisensor estimation fusion,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 67, no. 2, pp. 279-292, 2019.
[7] M. Tang, Y. Rong, J. Zhou*, and X. R. Li, “Invariant adaptive detection of range-spread targets under structured noise covariance,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 65, no. 12, pp. 3048–3061, 2017.
[8] C. Chen, M. Tang*, and Y. Rong, “Detection of a Rare Multichannel Gaussian Signal via Higher Criticism,” IEEE Signal Process. Lett., vol. 29, pp. 2063-2067, 2022.
[9] Y. Rong, A. Aubry, A. De Maio, and M. Tang*, “Automatically tunable AMF for radar detection in diffuse multipath,” in Proc. 11th IEEE Sensor Array and Multichannel Signal Process. Workshop (SAM), Hangzhou, China, June 2020.
[10] M. Tang, Y. Rong, and X. R. Li*, “Markov and conditionally Markov processes: from Gaussian to elliptical,” in Proc. 22nd Int. Conf. Inf. Fusion, Ottawa, Canada, July 2019.
注:
IEEE Trans. Signal Process.为中科院1区,工程技术领域Top期刊,中科协推荐学术期刊T1类,IF:4.931。
IEEE Signal Process. Lett.为中科院2区,工程技术领域权威期刊,中科协推荐学术期刊T2类,IF:3.201。
代表性教学科研项目:
1. 基于非均匀容许度的低空多径目标认知检测研究,国家自然科学基金(青年项目),62101482,30万,2022.01—2024.12(在研),主持。
2. 基于统计不变原理的低空多径目标检测研究,云南省博士后科研基金(一等资助),10万,2021.10—2022.04(已结题),主持。
3. 认知雷达的低空飞行目标检测技术研究,FZ2022KF19,民航飞行技术与飞行安全开放基金,10万,2023.01—2024.12(在研),主持。
4. 基于信息几何和高维统计分析的多传感器目标检测与跟踪融合研究,国家自然科学基金(面上项目),61374027,80万,2014.01—2017.12(已结题),参与。
5. 随机极值控制的设计与分析,国家自然科学基金(面上项目),61673284,61万,2016.01—2019.12(已结题),参与。
主要学术任职:
长期担任IEEE Trans. Signal Process.、IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst.、IEEE Signal Process. Lett.等国际权威期刊的审稿人,曾担任IEEE Radar Conf.-20等国际学术会议的技术委员会委员(TPC Member)。
欢迎对统计信号处理、多元遥感数据融合、视频跟踪、信息几何、深度学习等领域感兴趣,且认真刻苦、勤奋好学的同学加入。请有意向的同学在确认录取后,尽早将个人简历和本科成绩单发送到我的邮箱,我会第一时间回复。