IEEE歷史上首位華人主席誕生!馬里蘭大學(xué)首席教授劉國(guó)瑞當(dāng)選,無(wú)線AI因他而改變!

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?最近,馬里蘭大學(xué)的劉國(guó)瑞教授當(dāng)選IEEE主席,他也是IEEE歷史上首位華人主席。由劉教授領(lǐng)導(dǎo)的信號(hào)及信息實(shí)驗(yàn)室(SIG),研究涵蓋了無(wú)線通信、網(wǎng)絡(luò)科學(xué)、多媒體信號(hào)處理等領(lǐng)域,貢獻(xiàn)重大。>>加入極市CV技術(shù)交流群,走在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的最前沿
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一大早,傳來(lái)喜訊,馬里蘭大學(xué)華人教授劉國(guó)瑞當(dāng)選IEEE主席!他是歷史上首位IEEE華人主席,這是歷史性的勝利。
新智元獲悉,就在剛剛,華人學(xué)者劉國(guó)瑞當(dāng)選2021IEEE主席。他從三位候選人中脫穎而出,其他兩位候選人分別為 S.K.Ramesh(印度裔)和Saifur Rahman。
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劉教授在得知獲獎(jiǎng)后表示,「我將履行我的承諾,打造更好的IEEE。期待著我們將繼續(xù)為人類(lèi)利益不斷打造更先進(jìn)的技術(shù)!」
馬里蘭大學(xué)首席華人教授當(dāng)選IEEE主席,研究團(tuán)隊(duì)曾獲封IEEE七大改變世界技術(shù)
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劉國(guó)瑞,就職于馬里蘭大學(xué),任首席教授,此前為IEEE副主席。1983年獲臺(tái)灣大學(xué)電氣工程學(xué)士學(xué)位,1990年獲加州大學(xué)洛杉磯分校電氣工程專(zhuān)業(yè)博士學(xué)位。
作為IEEE的負(fù)責(zé)人期間,劉教授提出并創(chuàng)建了IEEE DataPort,以提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù),通過(guò)托管對(duì)社區(qū)有用的數(shù)據(jù)來(lái)支持開(kāi)放科學(xué)和可重復(fù)性研究。他還提出并參與領(lǐng)導(dǎo)了IEEE app的開(kāi)發(fā),用以發(fā)現(xiàn)IEEE的優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)。
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劉教授領(lǐng)導(dǎo)的馬里蘭信號(hào)及信息實(shí)驗(yàn)室(SIG)涉獵廣泛,研究涵蓋了信號(hào)處理和通信技術(shù)的方方面面。團(tuán)隊(duì)目前主要研究無(wú)線AI技術(shù),應(yīng)用于室內(nèi)定位和無(wú)線傳感。截至目前,他已經(jīng)出版了10余本專(zhuān)著,發(fā)表800篇相關(guān)論文。
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多年來(lái),他共計(jì)培養(yǎng)了超過(guò)68名博士和博士后學(xué)生,其中有10人現(xiàn)在是 IEEE 會(huì)士,絕大多數(shù)活躍在世界各地的高校和產(chǎn)業(yè)界。
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劉教授是Web of Science高被引學(xué)者,也是美國(guó)科學(xué)促進(jìn)會(huì)AAAS會(huì)士、IEEE會(huì)士、以及美國(guó)國(guó)家發(fā)明家科學(xué)院院士、歐盟歐洲研究委員會(huì)成員、榮譽(yù)學(xué)會(huì)Sigma Xi科學(xué)研究學(xué)會(huì)成員(超過(guò)200位諾貝爾獎(jiǎng)獲得者都是Sigma Xi成員。)
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歷年來(lái),劉教授所獲榮譽(yù)頗豐,2016年榮獲IEEE Leon Krichmayer研究生教學(xué)和指導(dǎo)獎(jiǎng),于2014年獲得IEEE信號(hào)處理學(xué)會(huì)獎(jiǎng),于2009年榮獲IEEE信號(hào)處理學(xué)會(huì)技術(shù)成就獎(jiǎng)。他還是IEEE信號(hào)處理雜志的創(chuàng)始主編。
在劉教授領(lǐng)導(dǎo)下,IEEE信號(hào)處理雜志成為electrical and electronic方面的影響因子最高的期刊。
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此外,劉國(guó)瑞還是初創(chuàng)公司Origin Wireless的創(chuàng)始人。團(tuán)隊(duì)研發(fā)了世界上第一個(gè)具有厘米精度的室內(nèi)定位/跟蹤系統(tǒng)。
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這種技術(shù)能夠探測(cè)出室內(nèi)的微小移動(dòng),且精度高得可以分辨某個(gè)人是否在呼吸,非常適合家庭安防和應(yīng)急報(bào)警系統(tǒng)。
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此外,他還提出了無(wú)線電生物識(shí)別技術(shù)的概念,并開(kāi)發(fā)了世界上第一個(gè)無(wú)線人類(lèi)識(shí)別技術(shù)。
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他的團(tuán)隊(duì)為各種無(wú)設(shè)備應(yīng)用開(kāi)發(fā)了無(wú)線AI平臺(tái),包括生命體征檢測(cè),事件識(shí)別,跌倒檢測(cè),無(wú)線充電和室內(nèi)導(dǎo)航,他發(fā)明的首款產(chǎn)品「時(shí)間反演機(jī)」獲得了2017年CEATEC大獎(jiǎng)。
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具有無(wú)線AI功能的Linksys Aware也獲得了CES 2020創(chuàng)新獎(jiǎng),在全球150多個(gè)國(guó)家和地區(qū)均有銷(xiāo)售,被《新聞周刊》評(píng)選為「CES最佳產(chǎn)品」。
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此外, 劉教授在1997年還開(kāi)發(fā)了世界上第一個(gè)數(shù)字監(jiān)控系統(tǒng)。
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為了紀(jì)念I(lǐng)EEE 125周年,IEEE評(píng)出了7項(xiàng)其認(rèn)為很可能改變世界的技術(shù),這些技術(shù)將會(huì)改變?nèi)伺c機(jī)器、人與世界以及人與人之間互動(dòng)的方式。
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劉教授的研究也位列其中。其團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的一個(gè)模型可以通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的血液測(cè)試檢驗(yàn)出個(gè)體中基因信號(hào)傳導(dǎo)和蛋白組織信號(hào)傳導(dǎo)之間的相互作用,進(jìn)而確定是否處在患上癌癥的過(guò)渡階段,并鑒定出癌癥的類(lèi)別。
這種信息能夠?qū)σ粋€(gè)人是否有可能患上癌癥作出盡可能早的預(yù)測(cè),讓患者能夠采取預(yù)防性治療。
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劉教授領(lǐng)導(dǎo)的馬里蘭大學(xué)信號(hào)及信息實(shí)驗(yàn)室(SIG),研究涵蓋了信號(hào)處理和通信技術(shù)的方方面面,包括無(wú)線通信;網(wǎng)絡(luò)科學(xué);多媒體信號(hào)處理;信息取證和安全;生物信息學(xué);以及信號(hào)處理算法和結(jié)構(gòu)等。
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那SIG實(shí)驗(yàn)室近年來(lái)都取得了哪些突破性的進(jìn)展?
發(fā)明「時(shí)間反演機(jī)」,他讓厘米級(jí)室內(nèi)定位成為可能
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近年來(lái),手持和便攜設(shè)備已經(jīng)成為我們?nèi)粘I钪胁豢扇鄙俚慕M成部分。
為了更好地通過(guò)用戶(hù)隨身攜帶的數(shù)字終端向用戶(hù)提供服務(wù),獲得用戶(hù)的確切位置至關(guān)重要。然而,室內(nèi)環(huán)境的散射產(chǎn)生了大量的干擾,使得傳輸信號(hào)的定位成為非常具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。
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劉教授的團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),由于無(wú)線傳輸中存在大量的路徑,時(shí)間反向聚焦可以觀測(cè)到這些路徑的能量分布,這是一項(xiàng)突破性的發(fā)現(xiàn),打破了多年的僵局。
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劉教授領(lǐng)導(dǎo)SIG 實(shí)驗(yàn)室,利用時(shí)間反演(TR)技術(shù),將無(wú)線電多路信號(hào)轉(zhuǎn)化為了室內(nèi)精密定位的關(guān)鍵要素,解決了室內(nèi)定位問(wèn)題。
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TR 技術(shù)利用大帶寬,在復(fù)雜的室內(nèi)散射環(huán)境中,TR 使用位置特定的多路徑剖面來(lái)創(chuàng)建獨(dú)特的空間聚焦效應(yīng),將傳輸能量精確地聚焦到預(yù)期的位置。
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空間聚焦效應(yīng),能量集中在5cm × 5cm 的區(qū)域內(nèi),使 TRIPS 具有厘米級(jí)定位精度
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SIG 實(shí)驗(yàn)室利用這種獨(dú)特的空間聚焦效應(yīng)開(kāi)發(fā)了 TR 室內(nèi)導(dǎo)航原型。TRIPS是第一個(gè)在室內(nèi)定位中只使用一對(duì)天線進(jìn)行非視線定位的厘米級(jí)精度測(cè)量系統(tǒng),使許多依賴(lài)于位置的服務(wù)成為可能。
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將無(wú)線電信息用于定位,只是無(wú)線AI的一部分,利用無(wú)線信號(hào)進(jìn)行身份驗(yàn)證,完全無(wú)接觸,神奇嗎?
發(fā)明無(wú)接觸可穿墻的生物識(shí)別技術(shù),身份驗(yàn)證只需一個(gè)WiFi信號(hào)
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如今,在取證、機(jī)場(chǎng)海關(guān)檢查等許多場(chǎng)景中,需要可靠的人員身份識(shí)別。
目前最先進(jìn)的人類(lèi)身份識(shí)別技術(shù)依賴(lài)于人類(lèi)區(qū)別性的生理和行為特征,即生物特征識(shí)別。著名的生物特征識(shí)別技術(shù)包括指紋識(shí)別、人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別。
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由于生物特征是個(gè)人固有的、獨(dú)特的特征,生物特征被廣泛應(yīng)用于人類(lèi)身份識(shí)別的監(jiān)視系統(tǒng)中。
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然而,這些系統(tǒng)都需要特殊的設(shè)備,以便在極端的視線環(huán)境中捕捉人類(lèi)的生物特征,也就是說(shuō),實(shí)驗(yàn)對(duì)象必須與這些設(shè)備近距離接觸。
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而人體周?chē)臒o(wú)線電傳播很大程度上取決于身體的物理特性(如身高和體重)、體內(nèi)總水量、皮膚狀況和其他生物組織。
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由于兩個(gè)個(gè)體具有完全相同的物理和生物特征的概率極小,因此無(wú)線電在受到不同的人干擾后的多路徑剖面是不同的,這也讓人體無(wú)線電生物識(shí)別技術(shù)成為可能。
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SIG實(shí)驗(yàn)室提出了一種新穎的無(wú)線生物特征識(shí)別概念,利用時(shí)間反演(TR)技術(shù),通過(guò)商用 WiFi 設(shè)備的穿墻設(shè)置,實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確的人體識(shí)別和驗(yàn)證。
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這項(xiàng)研究首次展示和驗(yàn)證了人體無(wú)線電生物特征識(shí)別技術(shù)的可行性,這些生物信息可以嵌入到無(wú)線信道的狀態(tài)信息(CSI)中,SIG據(jù)此研發(fā)了一個(gè)可穿墻的人類(lèi)識(shí)別系統(tǒng),從 CSI 中將不同的人區(qū)分開(kāi)來(lái)。
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通過(guò) WiFi 信號(hào)采集人體無(wú)線電生物特征信息,使用現(xiàn)成的 WiFi 芯片組建立了第一個(gè)實(shí)現(xiàn) TR 人類(lèi)身份識(shí)別系統(tǒng)的原型,并在正常工作時(shí)間的室內(nèi)辦公環(huán)境中進(jìn)行了測(cè)試,識(shí)別率為98.78% ,識(shí)別了大約12個(gè)人。
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除了,無(wú)線生物識(shí)別,SIG實(shí)驗(yàn)室在5G通信領(lǐng)域也取得了很多突破性進(jìn)展。
為5G而生的MAC層調(diào)度優(yōu)化,用戶(hù)越多優(yōu)勢(shì)越明顯
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物聯(lián)網(wǎng)的理念是希望將所有的設(shè)備連接起來(lái),這一愿景在很大程度上依賴(lài)于通信系統(tǒng)同時(shí)容納和協(xié)調(diào)系統(tǒng)中大量用戶(hù)的能力。
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即將到來(lái)的5G 系統(tǒng)將同時(shí)容納大量的用戶(hù),然而,由于用戶(hù)間干擾(IUI)的增加,用戶(hù)太多也會(huì)限制系統(tǒng)的性能,因此,5G 系統(tǒng)必須對(duì)MAC層進(jìn)行優(yōu)化,以保證用戶(hù)的傳輸質(zhì)量。
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SIG 實(shí)驗(yàn)室為5G 系統(tǒng)設(shè)計(jì)了新穎的介質(zhì)訪問(wèn)控制(MAC)層算法。MAC 是解決當(dāng)局域網(wǎng)中共用信道的使用產(chǎn)生競(jìng)爭(zhēng)時(shí),如何分配信道的使用權(quán)問(wèn)題。
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SIG 實(shí)驗(yàn)室專(zhuān)注于快速調(diào)度算法,以協(xié)調(diào)5G 系統(tǒng)中大量的用戶(hù)。他們將調(diào)度最優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)換為一個(gè)混合整數(shù)二次規(guī)劃問(wèn)題(MIQCQP)?,比現(xiàn)有的調(diào)度器設(shè)計(jì)更快。
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SIG 在5G 系統(tǒng)的物理層和 MAC 層設(shè)計(jì)方面有著堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ),在5G 系統(tǒng)設(shè)計(jì),包括高速傳輸?shù)奈锢碓O(shè)計(jì)、跨層設(shè)計(jì)和優(yōu)化以及多用戶(hù)協(xié)作協(xié)議方面做出了諸多貢獻(xiàn)。
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無(wú)論是「時(shí)間反演機(jī)」還是可穿墻的生物識(shí)別技術(shù),劉教授團(tuán)隊(duì)的研究都代表著未來(lái)通信領(lǐng)域不竭的創(chuàng)新動(dòng)力。
再一次祝賀劉國(guó)瑞教授當(dāng)選IEEE歷史上首位華人主席!
參考鏈接
http://sig.umd.edu/research/index.html#demos
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