马嫄（Ma, Yuan）




马嫄，博士，深圳大学电子与信息工程学院助理教授，特聘副研究员，硕士生导师。2013年获北京邮电大学学士学位，2017年获英国伦敦大学玛丽女王学院工学博士学位。主要研究方向包括压缩感知与稀疏信号恢复，数据驱动信号处理，以及宽带频谱检测与共享等，在本学科国内外学术期刊IEEE JSAC、TWC、TVT等以及学术会议上发表和录用了30余篇论文，学术专著1部。作为项目负责人承担了包括国家自然科学青年基金、国家重点研发计划专项子课题、广东省自然科学基金面上项目等项目课题研究。曾获2020年中国通信学会技术发明一等奖(排名第七)、中国通信与信息网络学报（JCIN）最佳论文奖等，并已入选广东省教育厅青年创新人才、深圳市海外高层次人才C类、深圳市优秀科技创新人才等。目前兼任IEEE认知网络技术委员会（IEEE Technical Committee on Cognitive Networks）秘书，IET Communications编委等，2017-2019年连续三年被评为IEEE Wireless Communications Letters的优秀审稿人。

办公室：深圳大学电子与信息工程学院 致信楼N302
E-mail：mayuan@szu.edu.cn

主要经历：
§ 2018-至今： 深圳大学，助理教授，特聘副研究员，硕士生导师
§ 2013-2017： 伦敦大学玛丽女王学院，博士
§ 2009-2013： 北京邮电大学，学士


部分获得奖励：
§ 2020年，JCIN Best Paper Award (最佳论文奖)
§ 2020年，深圳市优秀科技创新人才（博士基础启动）
§ 2019年，广东省教育厅青年创新人才
§ 2017-2019年，Exemplary Reviewer for IEEE Wireless Communications Letters
§ 2018年，深圳市海外高层次人才
§ 2013年，College Prize, London University
§ 2013年，北京市优秀毕业生
§ 2013年，北京邮电大学优秀毕业论文

主要研究兴趣：
§ 数据驱动信号处理，压缩感知与稀疏信号恢复，嵌入式通信与机器学习，毫米波移动通信，以及频谱检测与共享


教学信息：
§ 教授课程：数据结构，专业英语写作
§ 研究生招生方向：无线通信，通信信号处理，大数据与机器学习


科研项目：
§ 国家自然科学基金青年基金项目，2020-2022年，在研，主持。
§ 广东省自然科学基金面上项目，2020-2022年，在研，主持。
§ 广东省教育厅青年创新人才项目，2019-2021年，在研，主持。
§ 深圳市优秀科技创新人才（博士基础研究），2021-2022年，在研，主持。
§ 深圳市海外高层次人才科研启动项目，在研，主持。
§ 国家重点研发计划专项，“基于数据驱动和人工智能的未来新型网络演进”，2019-2023年，核心成员。


代表论文(Selected Publications)
图书章节(Book)：
[B1] Y. Gao, and Y. Ma, “Spectrum Sensing, Database, and Its Hybrid,” published by Springer, 2017.

期刊(Journal)：：
[J1] R. Liu, Y. Ma*, X. Zhang, and Y. Gao, “Deep-Learning based Spectrum Sensing in Space-Air-Ground Integrated Networks”, Journal of Communications and Information Networks, Vol. 6, No. 1, pp. 23-31, Mar. 2021.
[J2] O. Elnahas, Y. Ma, Y. Jiang, and Z. Quan, “Clock Synchronization in Wireless Networks using Matrix Completion based Maximum Likelihood Estimation” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 19, no. 12, pp. 8220-8231, Dec. 2020.
[J3] Y. Ma, et.al., “Optimal Linear Cooperation for Signal Classification in Cognitive Communication Networks,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 19, no. 5, pp. 3144-3155, May 2020.
[J4] Y. Ma, Z. Quan, D. Li, and B. Zhang, “Minimizing Misclassification for Cooperative Spectrum Sensing using M-ary Hypothesis Testing,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 68, no. 8, pp. 8210-8215, Aug. 2019.
[J5] Y. Ma, Y. Gao, C. Fu, W. Rong, Z Xiong, and S. Cui, “TV White Space Spectrum Analysis based on Machine Learning,” Journal of Communications and Information Networks, Vol. 4, No. 2, pp. 23-35, Jun. 2019. (Best paper award)
[J6] Y. Ma, X. Wang, Z. Quan, and H. V. Poor, "Data-Driven Measurement of Receiver Sensitivity in Wireless Communication Systems," IEEE Transactions on Communications, vol. 67, no. 5, pp. 3665-3676, May 2019.
[J7] Y. Ma, X. Zhang, and Y. Gao, “Joint Sub-Nyquist Spectrum Sensing Scheme with Geolocation Database over TV White Space,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 67, no. 5, pp. 3998-4007, May 2018.
[J8] X. Zhang, Y. Ma*, Y. Gao, and S. Cui, “Real-time Adaptively Regularized Compressive Sensing in Cognitive Radio Networks,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 67, no. 2, pp. 1146-1157, Feb. 2018.
[J9] Y. Ma, Y. Gao, A. Cavallaro, C. G. Parini, W. Zhang, and Y.-C. Liang, “Sparsity Independent Sub-Nyquist Rate Wideband Spectrum Sensing on Real-time TV White Space,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 66, no. 10, pp. 8784 - 8794, Apr. 2017.
[J10] Y. Ma, Y. Gao, Y.-C. Liang, and S. Cui, “Reliable and Efficient Sub-Nyquist Wideband Spectrum Sensing in Cooperative Cognitive Radio Networks,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 34, no. 10, pp. 2750-2762, Oct. 2016.
[J11] X. Zhang, Y. Ma, Y. Gao, et al., "Distributed Compressive Sensing Augmented Wideband Spectrum Sharing for Cognitive IoT," IEEE Internet of Things Journal, vol. 5, no. 4, pp. 3234-3245, Aug. 2018.
[J12] X. Zhang, Y. Ma*, Y. Gao, and W. Zhang, “Autonomous Compressive Sensing Augmented Spectrum Sharing,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 67, no. 8, pp. 6970-6980, Aug. 2018.
[J13] X. Zhang, Y. Ma*, H. Qi, and Y. Gao, “Low-Complexity Compressive Spectrum Sensing for
Large-Scale Real-Time Processing,” IEEE Wireless Communications Letters, vol. 7, no. 4, pp. 674-677, Aug. 2018.


学术服务(Service)：：
国际会议技术组委会成员，期刊及会议论文审稿人
§ Reviewer
IEEE Journal on Selected Areas in Communications (JSAC)
IEEE Signal Processing Magazine
IEEE Transactions on Wireless Communications (TWC)
IEEE Transactions on Communications (TCOM)
IEEE Transactions on Signal Processing (TSP)
IEEE Transactions on Mobile Computing (TMC)
IEEE Transactions on Vehicular Technology (TVT)
IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking (TCCN)
IEEE Wireless Communications Letters（WCL）
IEEE Communications Letters


§ Conference TPC Member
IEEE ICC2020, WCSP 2019, WCNC2018, PIMRC2017, APCC2017, GLOBECOM2017, WCNC 2017, ICC2017, ICC2016, WCNC2016