基本信息
·所在系(中心)：电子工程系 何波
·学历：博士 HE Bo
·职称：教授，博士生导师
·政治面貌：中共党员
·邮件地址：bhe@ouc.edu.cn
·办公电话：0532-**
·办公室：山东省青岛市松岭路238 号中国海洋大学(崂山校区) 信息科学与工程学院南楼B203
课程介绍
无人系统原理与设计，博士生课程/硕士生课程（秋季学期）
DSP 技术及应用，本科生课程（春季学期）
教育及工作经历
教育经历：
1996－1999，哈尔滨工业大学，航天学院，控制理论与控制工程，工学博士
1994－1996，哈尔滨工业大学，航天学院，惯性技术与导航专业，工学硕士
1990－1994，青岛大学，电气工程，本科
工作经历：
2004 至今，中国海洋大学，教师
2000－2003，南洋理工大学（新加坡），博士后研究员
学术兼职：
IEEE 会员（IEEE OceanEngineering 分会, IEEE Robotics and Automations 分会）
研究方向
1.先进海洋机器人的系统平台研发和关键技术研发
主要平台包括自主式潜航器AUV、遥操作型水下机器人 ROV、海底爬行机器人、水面无人船、水下滑翔机等，开展颠覆性技术与应用的探索。
2.水下机器人自主导航与自主控制技术
研究水下机器人的持久自主性，在AUV 自主SLAM 导航方面已取得较多成果， 是我国最早开展 AUV SLAM 的科研团队。
3.智能感知与机器学习方法与应用
研究机器人的目标识别、路径规划与决策、水下图像处理、声呐信号分析与信息处理等，探索人工智能在 AUV 上的应用技术，提出的“AUV 数据驱动技术”逐渐成为AUV 领域的研究热点。
4.复杂电子系统电磁兼容性和可靠性研究
面向海洋仪器装备中的复杂电子系统，开展电磁兼容性和可靠性分析和优化设计，提升电子系统的长期稳定性和可靠性。
研究项目
在研主要项目：
1. 国家重点研发计划-项目，基于数据驱动技术和智慧型复合材料的AUV 研发，
2016YFC**，2016/07-2020/06，1000 万，在研，项目首席科学家
2. 国家重点研发计划-课题，基于数据驱动技术的 AUV 总体设计与电控系统研发
（子课题），2016YFC**，2016/07-2020/06，632.5万，在研，课题负责人
3.“观澜号”海洋科学卫星综合真实性检验场，编号：2018ASKJ01-07-02，
2018.5-2021.5，197.65 万，子课题负责人
已完成主要项目：
1. 863 主题项目 ， 新型海洋监测探侧传感器研发， 2014AA093400 ，
2014/01-2016/12，1476 万，已结题，项目总负责人、首席科学家
2. 国家自然科学基金面上项目，大尺度海底环境下自主式水下机器人的同时定位与地图构建，**，2012.1-2015.12，72 万，已结题，项目负责人
3.863 课题，基于同时定位与地图构建方法的AUV 自主导航技术，2006AA09Z231，
2006/12-2010/7，82 万，已结题，项目负责人
4. 863 课题，声学滑翔机系统研制，2012AA091004，2012/1-2015/12，7 万， 已结题，子课题负责人
5.863 课题，基于声纳和水下视觉的深海复杂环境下 AUV 组合导航系统关键技术
（子课题）, 2009AA12Z330，2009/1-2010/12，18 万，已结题，子课题负责人
6.中央高校科研业务费-仪器专项，小型 AUV 系统研制与海试检验，2015-2016，
100 万，已结题，项目负责人
学术成果
科研经历与成就：
带领水下机器人实验室、智能感知与机器学习实验室长期开展水下机器人的自主导航、决策控制研究，以及人工智能在海洋机器人上的应用，发展新一代自主式潜航器关键技术，推动高自主、高效率的海洋科学观测方法；同时，实验室开展一系列新型海洋监测探测传感器的研发工作。曾担任国家十二五 863 海洋新型传感器主题首席科学家，目前是十三五国家重点研发计划项目的首席科学家。
近年，研究团队持续承担国家重点研发计划项目、863 主题项目、军委科技委项目、科技部国际合作项目、国家自然基金、国家实验室项目等若干项。发表学术论文 100 余篇，其中SCI/EI 收录约 60 余篇，获得相关专利授权 20 余项，软件登
记 20 余项。在承担国家、省市纵向科研任务的同时，也承接企事业单位的科研委托开发，并开展产学研合作、技术转移工作。
论文专利
论文（部分期刊论文）：
1. Song Y, He B, Liu P. Real-time Object Detection for AUVs UsingSelf-Cascaded Convolutional Neural
Networks [J].IEEE Journal of Oceanic Engineering, in press.
2. Wan J H, He B, Shen Y, et al. Heading multi-mode control based onsoft-switching for autonomous underwater vehicle[J]. Ocean Engineering, 2018,164: 672-682.
3. Guo J, He B, Duan H. Intelligent assistance positioning methodology based on modifiediSAM for AUV usinglow-cost sensors[J]. Ocean Engineering, 2018, 152: 36-46.
4. Jia Guo,Bo He*,Qixin Sha,Shallow-sea application of an intelligentfusion module for low-cost sensors in AUV, Ocean Engineering, 148:386-400, 2018.
5. Song Yan,He Bo*,Zhao Ying,et al,Segmentation of Side Scan SonarImagery using Markov Random Fields and Extreme Learning Machine, IEEE journalof Oceanic Engineering, Vol44(2):502-513
6. Yan Song,Shujing Zhang,Bo He*,et al,Gaussian derivative models andensemble extreme learning machinefor texture image classification, Neurocomputing, 2017.
7. Bo He*,Tingting Sun,Tianhong Yan,et al,A pruning ensemble model ofextreme learning machine with 1/2 regularizer, Multidimensional Systems andSignal Processing, 28(3):1051-1069, 2017.
8. Xingshuai Dong,Bo He*,Xingyu Dong,et al,Monocular visual-IMU odometry using multi-channel image patchexemplars, Multimedia Tools and Applications, , 76(9):11975-12003, 2017.
9. Bo Han,Bo He*,Tingting Sun,et al,HSR: L1/2-regularized sparserepresentation for fast face recognition using hierarchical feature selection,Neural Computing and Applications, 27(2):305-320, 2016.
10. Yang Liu,Bo He*,DiyaDong,et al,Particle swarm optimization based selective ensembleof online sequential extreme learning machine,Mathematical Problems in Engineering, 2015, 2015.
11. Bo Han,Bo He*,Mengmeng Ma,et al,RMSE-ELM: Recursive model basedselective ensemble of extreme learning machines for robustness improvement,Proceedings of ELM-2014, 1:273-292, 2015.
12. Bo Han,Bo He*,Rui Nian,et al, LARSEN-ELM: Selective ensemble ofextreme learning machines using LARS for blended data, Neurocomputing,149:285-294, 2015.
13. Bo He*,Lulu Ying,Shujing Zhang,et al,Autonomous navigation based on unscented-FastSLAM using particle swarmoptimization for autonomous underwater vehicles, Measurement, 71:89-101, 2015.
14. Rui Nian,Bo He*,Bing Zheng,et al,Extreme learning machine towardsdynamic model hypothesis in fish ethology research, Neurocomputing, 128:273-284, 2014.
15. Bo He*,Dongxun Xu,Rui Nian,et al,Fast face recognition via sparsecoding and extreme learning machine, Cognitive Computation, 6(2):264-277, 2014.
16. Qi Yu, Markvan Heeswijk, YoanMiche*,Rui Nian,Bo He,et al,Ensembledelta test-extreme learning machine (DT-ELM) for regression, Neurocomputing,129: 153-158, 2014.
17. Bo He*,Dongxun Xu,Rui Nian,et al,Fast face recognition via sparsecoding and extreme learning machine, Cognitive Computation, 6(2):264-277, 2014.
18. Shujing Zhang,Bo He*,Lulu Ying,et al,Autonomous navigation withconstrained consistency for C-Ranger, International Journal of Advanced RoboticSystems, 11(6):84, 2014.
19. Bo He*,Binrui Wang,Tianhong Yan,et al,A distributed parallel motioncontrol for the multi-thruster autonomous underwater vehicle, Mechanics BasedDesign of Structures and Machines, 41(2):236-257, 2013.
20. Rui Nian,Bo He*,Lendasse A,3D object recognition based on ageometrical topology model and extreme learning machine, Neural Computing andApplications, 22(3-4): 427-433, 2013.
21. Tianhong Yan, Bo He*,Xuedong Chen, et al,The discrete-time slidingmode control with computation time delay for repeatable run-out compensation ofhard disk drives, Mathematical Problems in Engineering, 2013.
22. Rui Nian,Fang Liu,Bo He*, An Early Underwater Artificial VisionModel in Ocean Investigations via Independent Component Analysis, Sensors,13(7): 9104-9131, 2013.
23. Rui Nian,Bo He*,Jia Yu,et al,ROV-based underwater vision system forintelligent fish ethology research, International Journal of Advanced RoboticSystems, 10(9): 326, 2013.
24. Bo He*,Yan Liang,Xiao Feng,et al,AUV SLAM and experiments using a mechanical scanning forward-lookingsonar, Sensors, 12(7):9386-9410, 2012.
25. Bo He*,Hongjin Zhang,Chao Li,et al,Autonomous navigation for autonomous underwater vehicles based on information filters and activesensing, Sensors, 11(11):10958-10980, 2011.
26. Bo He*,Shujing Zhang,Tianhong Yan,et al,A novel combined SLAM basedon RBPF-SLAM and EIF-SLAM for mobile system sensing in a large scaleenvironment, Sensors, 11(11):10197-10219, 2011.
学术会议论文（60 余篇，略）
获授权专利/软件著作权：
1.何波, 郭佳, 年睿, 沈钺，沙启鑫，高强，冯晨: 基于声呐辅助自航式海底勘探、救援搜索方法.国家发明专利, 专利号: ZL 2015 1 **.5.
2.何波, 王国宇, 刘贵杰, 崔国霖，程军娜: 采用同时定位与地图构建方法的自主式水下机器人. 国家发明专利, 专利号:**7864.X.
3.何波, 赵帅, 田舒, 陈树娟，宋沛: 机械扫描式成像声呐的运动失真补偿方法. 国家发明专利, 专利号: **8935.1.
4.基于 MOOS 平台的自主式潜航器运动控制软件V1.0，登记号：2019SR**
5.基于ESO 的水下航行器模糊PID 运动控制软件V1.0，登记号：2019SR**
6.基于多传感器容错联邦滤波的自主式水下航行器组合导航软件V1.0(简称：多传感器容错组合导航软件)，登记号：2019SR**
7.基于 MOOS 平台的水下航行器无线电台通信软件 V1.0，登记号： 2019SR**
8.基于 MOOS 平台的水下航行器进程管理软件 V1.0，登记号：2019SR**
9.基于 INS 和GP 滤波的自主式水下航行器组合导航软件 V1.0，登记号： 2019SR**
10.自主式水下航行器导引系统(简称：导引系统)V1.0，登记号：2018SR**
研究生招生条件
博士研究生招生：
具有严谨求实的科学态度与作风，独立从事科学研究的能力及团队协作能力，对自主式水下航行器或新型海洋监测探测传感器等技术领域有浓厚兴趣并能够从事创新性研究，专业基础扎实，熟练掌握英语。
硕士研究生招生：具有严谨求实的科学态度与作风，具有较强的动手能力及团队协作能力，良好的基础，勤奋好学。
毕业生就业情况：在华为、中兴、海信、朗讯、百度、阿里、小米、浪潮、歌尔、招商银行等企业任职，以及山东大学等高校院所和国家机构工作。
