報告題目：面向低空探測環境的多模態信息融合技術

報告人：李天成教授

報告時間：2025年7月5日（周六）10: 30

報告地點：至誠至博201會議室

歡迎廣大師生踴躍參加！

科技處 前沿院 電氣與控制工程學院

2025年6月30日

報告摘要：線性融合是諸多估計與學習模型和算法的核心架構，如經典的高斯混合、(交互)多模型、貝葉斯平均模型、線性池化、全連接網絡等，也是多模態的一種自然表征。本報告圍繞報告人在異構多目標概率假設密度PHD算術均值（Arithmetic Average，AA）融合方向的系列研究工作，介紹保守融合基本概念、技術要點和AA融合方法的提出與發展過程，重點分析AA融合方法所具有的容錯性、保守性、保模性、混合閉合性，并基于最大最小原理推導次優融合權重。指出在處理隨機頻繁漏檢、密集新生目標、不完全重合視場和大規模傳感網以及快速/在線計算等方面的優越性能，提出不同類型的隨機有限集濾波器有效線性融合實現的統一理論框架：（標簽）PHD-AA，分析了PHD-AA的有效性和物理意義，并指出計算標簽密度距離的難點。基于此統一框架，突破異構密度信息融合難題。最后結合實際低空探測環境介紹當前AA融合所面臨的挑戰、迫切需要解決的難點問題和國際最新研究進展。   

報告人簡介：李天成，西北工業大學教授、博導，歐盟瑪麗居里學者、國家優青基金獲得者。主要研究方向為多源信息融合、雷達目標跟蹤、吊艙信息處理等，主持國家自然基金、國防預研、陜西省重點等項目多項。以第一作者出版編著2部，在IEEE SPM、TSP等權威期刊發表論文50余篇（含Top期刊系列文章），累積被引用4700余次，獲中國工程院院刊FITEE、中國信息融合大會、全國雷達學術年會、IEEE ICSIDP 2024會議等優秀論文/海報、陜西省優博。擔任Information Fusion期刊領域編輯以及FITEE、《雷達學報》、《航空兵器》、《信號處理》等期刊編委，第十屆國際控制自動化與信息科學（ICCAIS 2021）大會主席、第十六屆全國雷達學術年會組織委員會主席。2023年獲陜西省科學技術獎自然科學獎一等獎（R3）、中國自動化學會自然科學二等獎（R1），連續多年入選全球前2%頂尖科學家榜單（職業生涯榜）。