余磊（武汉大学电子信息学院副教授）_百科资料

基本情况

主要学习工作经历

2011 年 12 月和 2012 年 6 月分别获得法国国立高等应用电子学院 ENSEA(电子类工程师学校排名前 5)和武汉大学双博士学位。2011 年 12 月至 2013 年 4 月在法国国家信息与自动化研究所(INRIA)从事博士后研究。2013 年 7 月至 2013 年 12 月在中国电科第十四研究所信号处理部短期学术访问，任工程师研究员。

申请人博士期间主要从事压缩感知、稀疏信号恢复及动态系统观测器分析的研究工作，完成博士论文《Signal/State Reconstruction from Lower-dimensional Measurements》;博士后期间，与合作老师 Remi Gribonval(IEEE Fellow,2011 年法国科学院 Blaise Pascal Award 获得者)一起从事将压缩感知理论应用于医学信号处理的工作。申请人与法国国家信息与自动化研究所(INRIA)和中国电科第十四研究所建立了良好的合作关系。自2006 年开始从事信号处理与自动化方向的研究，研究领域包括压缩感知、稀疏信号处理和动态系统观测器设计及分析,

受教育经历(从大学本科开始，按时间倒排序):

2007/09-2011/12,法国国立高等应用电子学院(ENSEA),信息与自动化系，博士;

2006/09-2012/06,武汉大学，电子信息学院通信工程系，博士;

2002/09-2006/06,武汉大学，电子信息学院电子工程系，学士;

研究工作经历(按时间倒排序):

• 2013/12 至今，武汉大学，电子信息学院通信工程系，副教授; 2013/07-2013/12,中国电科第十四研究所(南京),信号处理部，工程师研究员; 2011/12-2013/04,法国国家信息与自动化研究所(INRIA),博士后研究员; 2007/09-2011/12,法国 ENSEA 工程师学校/武汉大学，博士生研究员;

• 2013/12 至今，武汉大学，电子信息学院通信工程系，副教授;

• 2013/07-2013/12,中国电科第十四研究所(南京),信号处理部，工程师研究员;

• 2011/12-2013/04,法国国家信息与自动化研究所(INRIA),博士后研究员;

• 2007/09-2011/12,法国 ENSEA 工程师学校/武汉大学，博士生研究员;

主授课程

• 数字信号处理（本科生）最优化理论（研究生）

• 数字信号处理（本科生）

• 最优化理论（研究生）

学术兼职

申请人长期担任 IEEE Trans. on Signal Processing, Elsevier Signal Processing, CDC, ACC 等国际期刊和会议的审稿人。

主要科研方向与学术成果

研究方向：

信号处理

学术成果

在相关国际期刊和会议发表研究论文 20 篇，其中SCI 期刊论文 4 篇，国际会议 CDC, ACC, ICASSP 等 13 篇。

期刊论文:

1.Lei Yu, Hong Sun, Gang Zheng, Jean Pierre Barbot, Model based Bayesian compressive sensing via Local Beta Process, Signal Processing, Volume 108, March 2015, Pages 259-271.

2.孙洪*,张智林，余磊,“从稀疏到结构化稀疏：贝叶斯方法”(邀稿),信号处理,vol. 28, no. 6, p. 759-773, 2012.

3.L. Yu*, J.-P. Barbot, G. Zheng, H. Sun, “Compressive Sensing with Chaotic Sequence”,IEEE Signal Processing Letters, vol. 17, issue 8, pages: 731-734, 2010.

4.L. Yu*, H. Sun, J.-P. Barbot, G. Zheng, “Bayesian Compressive Sensing for Cluster Structured Sparse Signals”, Signal Processing, vol. 92, issue 1, pages: 259-269, 2012.

5.L. Yu*, G. Zheng, D. Boutat, J.-P. Barbot, “Observability and Observer Design for a Class of Switched Systems”, IET Control Theory & Applications, vol. 5, issue 9, Pages: 1113-1119, 2011.

6.L. Yu*, J.-P. Barbot, D. Boutat, D. Benmerzouk, “Observability Forms for Switched Systems with Zeno Phenomenon or High Switching Frequency”, IEEE Trans. On Automatic Control, vol. 56, no. 2, pages: 436-441, 2011.

7.G. Guo, L. Yu*, Z. Lei, “Design of Digital Pulse Compression Filters Using Convex Optimization”, IEEE Radar Conference, 2014, to be held in Ohio, USA.

8.G. Sheng, W. Yang*, L. Yu, H. Sun. Cluster structured sparse representation for high resolution satellite image classification, ICSP 2012, pp.693-696, Beijing, China, 2012.

9.L. Yu*, P. Maurel, C. Barillot, R. Gribonval, “Compressive Matched Filter for Cerebral Blood Flow Quantification with ASL: Sampling Diversity or Repetition?” MICCAI Workshop on Sparsity Techniques in Medical Imaging, Nice, France, 2012

10.M. Frunzete, L. Yu*, J.-P. Barbot, A. Vlad, “Compressive sensing matrix designed by tent map, for secure data transmission”, Signal Processing Algorithms, Architectures, Arrangements, and Applications Conference Proceedings (SPA), Poznan, Poland, 2011.

11.L. Yu*, H. Sun, J.-P. Barbot, G. Zheng, “Bayesian Compressive Sensing for Clustered Sparse Signals”, ICASSP 2011, 3948 - 3951, Prague, Czech Republic, 2011.

12.L. Yu*, J.-P. Barbot, G. Zheng, H. Sun, “Toeplitz-Structured Chaotic Sensing Matrix for Compressive Sensing”, CSNDSP 2010, 229 - 233 , Newcastle, UK, 2010.

13.L. Fridman, J. Moreno, and R. Iriarte, eds. Sliding modes after the first decade of the 21st century: State of the art. (Discussion about Sliding Mode Algorithms, Zeno Phenomena and Observability, L. Yu, et al..), Springer, 598 pages, 2012.