闫青丽

个人简介

闫青丽,副教授,2019年于西北工业大学获得工学博士学位。2016.9-2018.9在比利时荷语鲁汶大学博士联合培养两年。2019.7-至今 西安邮电大学硕士生导师。主要研究方向为无线传感器网络、室内定位、目标定位中的隐私与安全、声源定位及识别等。主持及参与了国家自然科学基金、陕西省重点研发计划项目,国家自然科学基金浙江两化融合重点项目、总装十三五预研项目等多项科研项目。



研究方向:

  • 人工智能在5G/6G无线定位中的安全及隐私保护应用

  • 室内目标定位

  • 通信感知一体化(智能超表面、人工智能方向)

  • 环境声音定位及识别



教学方向

  • 本科生课程《离散数学》、《大学计算机基础》

  • 研究生课程《计算机科学中的数理逻辑》



教学奖励

  • 陈彦萍, 贾晖, 闫青丽, 王凤伟, 贾阳, 高聪, 赵名道, 靳晓东. 工业边缘计算中基于张量的大数据高效表示方法, 陕西省专业学位研究生教学案例, 陕西省教育厅, 2022/04.

  • 闫青丽,陈彦萍, 贾晖,基于贝叶斯学习的噪声模型重构和目标定位科教融合案例,西安邮电大学,2024/03

  • 2023年,指导研究生获第二十届研究生数学建模竞赛全国三等奖



科研奖励

  1. 环境声源识别和定位关键技术及产业化示范应用,陕西高等学校科学技术研究优秀成果二等奖,2024/06,排名第一

  2. 边缘计算驱动的5G工业互联网数据智能分析平台研究与应用, 中国产学研合作创新成果奖二等奖, 中国产学研促进会, 2024/01.



科研项目

  1. 闫青丽2022.1-2024.12复杂环境下基于贝叶斯学习的传感器网络多声源定位与计数方法,国家自然科学基金,主持

  2. 闫青丽2021.1-2022.12,环境声音监控系统在秦岭野生濒危动物保护中的应用与关键技术研究,陕西省重点研发计划,主持

  3. 闫青丽,2024.1-2025.12,环境复音检测和定位技术及其在秦岭“五乱”治理中的应用,陕西省重点研发计划,主持

  4. 闫青丽2021.1-2023.3,复杂环境下基于传感器网络的声源定位方法研究,陕西省教育厅专项项目,主持

  5. 闫青丽2022.10-2024.9,复杂场景下基于贝叶斯学习的多目标定位方法,西安市网络融合通信重点实验室开放基金,主持



代表性论文

  1. Q. Yan, H. -M. Wang, Y. Chen and C. Gao, "Robust 3-D AOA Localization Against Malicious Attacks in Non-Gaussian Noise,"  IEEE Sensors Journal, 24(9), pp. 14573-14585, 1 May1, 2024

  2. J. Bai, Q. Yan, H. -M. Wang and Y. Liu, "Intelligent Reflecting Surface Aided Green Communication with Deployment Optimization," in IEEE Transactions on Communications, 2024, DOI: 10.1109/TCOMM.2024.3379357.

  3. Qingli Yan, Zhe Luo and Hui-Ming Wang, "Joint Noise Model Learning and Source Localization With Unknown Transmit Power," IEEE Communications Letters, 2023, 27(5), pp. 1317-1321.

  4. Qingli Yan, Jianfeng Chen, Robust AOA based source localization in correlated measurement noise via nonconvex sparse optimization, IEEE Communication Letters, 2021,25(5).

  5. Qingli Yan, Jianfeng Chen, Jie Zhang, Wuxia Zhang, Robust AOA based source localization using outlier sparsity sparsity, Digital Signal Processing, 2021,112.



会议与工作论文

[1] Q. Yan, J. Chen, G. Ottoy, B. Cox and L. De Strycker, "An accurate AOA localization method based on unreliable sensor detection," 2018 IEEE Sensors Applications Symposium (SAS), Seoul, Korea (South), 2018, pp. 1-6



联系方式

欢迎有专业知识扎实,(尤其欢迎具有信号处理及通信基础的同学),喜欢数学,逻辑思维能力强,有一定编程能力的学生报考。

邮箱:gongchyy@163.com yql@xupt.edu.cn



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