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山东农业大学信息科学与工程学院导师教师师资介绍简介-兰鹏

本站小编 Free考研考试/2020-12-05

姓名

兰鹏

学历

博士

研究生

职称

教授

所属部门

信息科学与工程学院 电子与通信工程系

联系方式

电话：**199 邮箱：lanpeng@sdau.edu.cn

兰鹏，男，博士，教授，硕士生导师，1512第三层次，IEEE会员，山东省人工智能学会会

员。分别于2004年和2009年在山东大学信息学院获得学士和博士学位。2007年10月至200 8年10月，获国家自然基金委建设高水平大学公派留学资助，赴西班牙巴塞罗那加泰罗尼亚理工大学及加泰罗尼亚电信研究中心交流学习。2015年9月至2016年8月在东南大学移动通信国家重点实验室访学。主持及参与国家自然基金、国家科技计划专题任务、公益性行业科研专项经费项目课题任务、教育部高等学校博士点专项科研基金、山东省自然科学基金等国家级、省部级课题多项。发表学术论文50余篇，其中SCI/EI收录40余篇，申请专利10余项，参编专著1部，获山东省高等学校科学技术奖1项，担任IEEE TVT、IEEE CL、IEEE Sens ors Journal、 Signal Processing等国际期刊审稿人。
教师简介

《通信原理》 《信息论与编码》 《移动通信》 《信号与系统》
教学工作

[1] 智能通信系统

[2] 农业机器学习

[3] 农业数据分析与处理
研究方向

[1] 山东省优秀中青年科学家科研奖励基金，ZR2016FB19，下垫式认知无线网络全双工关

键技术研究，主持
科研项目


[2] 教育部高等学校博士学科点专项科研基金，**120016， 农田传感器网络协作通信跨层优化关键技术研究，主持

[3] 山东省重大科技创新工程项目子任务，高效精准水肥施用装备与系统研制，主持

[4] 山东省教育厅高等学校科技计划，J12LN02，自适应协作认知MIMO系统中的天线选择研究，主持

[5] 泰安市科技合作专项计划，应用于井下管道的智能巡线机器人管理系统，合作专家

[6] 公益性行业科研专项子课题，GYHY**4-2-1，传感器网络在特色林果干旱监测中的应用研究，主持

[7]“十二五”农村领域国家科技计划专题任务，2011BAD32B02-05，华北地区农业干旱预测、预警田间试验关键技术研究，参与

[8] 公益性行业（气象）科研专项经费项目课题任务，GYHY**6，北方冬小麦精细化土壤墒情和灌溉预报模型参数试验研究，参与

[9]国家自然科学基金青年基金，**，多源微波遥感土壤水分数据一致性融合方法研究，参与

[10]山东省科技发展计划项目，GSF11713，水环境实时监测关键技术集成与应用，参与

[11]山东农业大学科技创新团队：蔬菜生理生态创新团队，参与

[12] 公益性行业专项科研专项，GYHY**4-2，特色林果生态试验土壤测试分析，参与

[1] Optimal power allocation for bi-directional full duplex underlay cognitive radio networ

ks. IET Communications 2018,12(2): 220-227 （SCI、EI）

[2] Performance Analysis of Transmit Antenna Selection for Cognitive Radio Systems with I mperfect Channel Estimation, EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2016, 2016: 1-9 （SCI、EI）

[3] Optimal Power Allocation and Relay Selection for Cognitive Relay Networks Using Non

-Orthogonal Cooperative Protocol, KSII Transactions on Internet & Information System s, 2016, 10(5): 2047-2066 （SCI、EI）

[4] Optimal Resource Allocation for Cognitive Radio Networks with Primary User Outage C onstraint, EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, 2015, 2015
学术论文

(1): 1-13 （SCI、EI）

[5]Power Allocation and Relay Selection for CognitiveRelay Networks with Primary QoS C onstraint,IEEE Wireless Communications Letters,2013, 2(6): 583-586（SCI、EI）

[6]Real-valued DOA estimation with unknown number ofsources via reweighted nuclear norm minimization, SignalProcessing, vol. 148, pp. 48-55,Feb. 2018. （SCI、EI）

[7] Anefficient dictionary learning-based 2-D DOA estimation without pair matchingfor c o-prime parallel arrays, IEEE Access, vol. 6, no. 99,pp. 8510-8518, Feb. 2018. （SCI、E I）

[8]Reduced dimension based two-dimensional DOA estimationwith full DOFs for general ized co-prime planararrays, Sensors, vol.18, no. 6, pp. 1725, May 2018. （SCI、EI）

[9]Partial spectral search-based DOA estimation methodfor co-prime linear arrays, Electr onics Letters, vol.51, no. 24, pp. 2053-2055, Nov. 2015. （SCI、EI）

[10]A low-complexity ESPRIT-based DOA estimation methodfor co-prime linear arrays, S ensors, vol.16, no. 9, pp. 1367, Aug.2016. (SCI、EI)

[11]An iterative approach for sparse direction-of-arrivalestimation in co-prime arrays wit h off-grid targets,Digital Signal Processing, vol. 61, pp. 35-42, Feb.2017. （SCI、EI）

[12]A low complexity direction of arrival estimationalgorithm by reinvestigating the spars e structure of uniform linear arrays,Progress In Electromagnetics Research C, vol. 63, p p. 119-129, 2016. (EI)

[13]Wireless Powered Cooperative Communication Using TwoRelays: Protocol Design an d Performance Analysis. IEEE Trans. Vehicular Technology67(4): 3598-3611 (2018) （S CI、EI）

[14] Two-DimensionalDirection-of-Arrival Estimation for Co-Prime Planar Arrays: A Partial Spectral SearchApproach. IEEE SensorsJournal, 2016, 16(14):5660-5670 （SCI、EI）

[15]Accelerated Split Bregman Method for Image CompressiveSensing Recovery under S parse Representation. KSII Transactions on Internet& Information Systems, 2016, 10(6):2748-2766. （SCI、EI）

[16]Strive for the spectrum sharing by transferring energyand relaying data for the primar y user. Trans. Emerging Telecommunications Technologies 28(3) (2017)（SCI、EI）


[17] Powerallocation for two-way communication underlay full duplex cognitive radio systems with QOS constraint of primary user. ISPACS 2017（EI）

[18] Powerallocation for bi-directional communication underlay full duplex cognitiveradio networks. ISPACS 2017（EI）

[19] Optimalpower allocation for cognitive two way networks with primary user outage constraint, WiCOM 2014（EI）

[20] Powerallocation for regenerative cognitive relay networks with QoS-guaranteed primary user, ChinaCom 2014（EI）

[21] Adaptivepower allocation for three transmission phases cognitive relay networks withdata rate fairness, ChinaCom 2014（EI）

[22] A reducedcomplexity DOA estimation method for real-valued sources in non-uniform sparse linear arrays. ISPACS 2017（EI）

[23] Decode-and-forwardtwo-path successive relaying with wireless energy harvesting. IC C Workshops 2017（EI）

[24] AComputationally Efficient 2-D DOA Estimation Approach for Non-uniform Co-prim eArrays. ChinaCom 2016（EI）

[25] Adaptive powerallocation and relay selection for two hop AF cognitive relay network s，ChinaCom 2014 （EI）

《无线通信中的空时与协作信号处理》，人民邮电出版社，2014.1.1
教材专著

[1] 一种基于ZigBee的新型温室智能监控系统，授权号：ZL**6476.5

[2] 一种基于统计信道信息的认知全双工功率分配方法，授权号：ZL**2039.3

[3] 虚拟互质阵列中基于局部搜索的DOA估计方法，授权号：ZL**6837.5

[4] 一种用于认知全双工无线通信系统的功率分配方法，授权号： ZL**4779.0

[5] 互质阵列中基于迭代稀疏重构的DOA估计方法，授权号：ZL**7414.5
发明专利

相关话题/山东农业大学 信息科学与工程学院

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