澳洲新南威尔士大学 (Princeton)博士申请攻略及PhD导师简介

导师简介

如果你想申请澳洲新南威尔士大学 电气工程学系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大详细解析新南威尔士大学的Prof.Aboutanios的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！

教授现任新南威尔士大学(UNSW)电气工程与电信学院教授。他于1997年在UNSW获得电气工程学士学位，并于2002年在悉尼科技大学(UTS)获得博士学位。他的博士研究聚焦于低地球轨道卫星通信中的频率估计与跟踪技术。

2003年至2007年期间，他在爱丁堡大学数字通信研究所担任博士后研究员，从事雷达目标检测的时空自适应处理研究。

2007年至2018年，他在UNSW担任高级讲师，并于2019年至2022年担任副教授，之后晋升为正教授。教授在电气工程领域拥有扎实的学术背景和丰富的研究经验，是信号处理和空间系统领域的权威专家。

研究领域

教授的教学和研究兴趣广泛，主要集中在以下领域：

• 信号与图像处理
• 参数估计
• 信号检测
• 阵列信号处理
• 统计与多维信号处理
• 定位与本地化技术
• 雷达与声纳信号处理
• 核磁共振(NMR)信号处理
• 空间系统

研究分析

1. "Clutter rank estimation for the multistage Wiener filter"

发表于IET Radar, Sonar and Navigation(2025)

这篇文章探讨了雷达系统中杂波抑制的关键问题。研究团队提出了一种新的杂波秩估计方法，用于优化多级维纳滤波器的性能。杂波秩的准确估计对于雷达信号处理中的目标检测至关重要，特别是在低信噪比环境中。该研究通过理论分析和实验验证，证明了所提方法能够显著提高雷达杂波抑制效果，从而改善目标检测性能。

2. "Air traffic monitoring using optimized ADS-B CubeSat constellation"

发表于Astrodynamics(2024)

该研究探索了使用立方体卫星星座接收广播式自动相关监视(ADS-B)信号进行全球空中交通监测的可能性。团队设计了一种优化的卫星星座配置，能够提供高覆盖率和低延迟的空中交通监测服务。研究结果表明，这种小型、低成本的卫星系统可以有效补充地面ADS-B接收网络，特别是在海洋和偏远地区的覆盖上，对全球航空安全监测具有重要价值。

3. "Demonstration of photonics-based D-band integrated localization and communication"

发表于Applied Optics(2024)

这项研究展示了一种创新的基于光子技术的D波段(110-170 GHz)集成定位和通信系统。团队利用光子技术克服了传统电子系统在高频段的限制，实现了高精度定位与高速通信的集成。实验验证表明，该系统在毫米级定位精度的同时，还能提供高达数Gbps的通信速率，为未来6G移动通信和智能交通系统提供了新的技术路径。

4. "ISAC system assisted by RIS with sparse active elements"

发表于Eurasip Journal on Advances in Signal Processing(2023)

本研究探讨了可重构智能表面(RIS)辅助的集成感知与通信(ISAC)系统。团队提出了一种新型稀疏主动元件RIS架构，能够在降低硬件复杂度的同时，有效增强ISAC系统的性能。理论分析和数值仿真结果表明，所提方案能够显著改善通信容量和目标感知精度，为下一代无线通信系统提供了有效解决方案。

5. "Low Cost and Precise Frequency Estimation in Unbalanced Three Phase Power Systems"

发表于IEEE Transactions on Power Delivery(2023)

这篇论文针对不平衡三相电力系统提出了一种新的低成本精确频率估计方法。传统方法在面对不平衡条件时往往性能下降，而该研究提出的算法能够在各种不平衡条件下保持高精度。实验结果表明，该方法不仅精度高，而且计算复杂度低，特别适合智能电网中的实时监测应用，对提高电网稳定性和电能质量具有重要意义。

6. "A STAP Detection Scheme for Low Sample Support Maritime Environments"

发表于IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems(2023)

该论文针对海洋环境中低样本支持条件下的雷达目标检测问题，提出了一种改进的时空自适应处理(STAP)检测方案。研究团队通过创新的协方差矩阵估计技术，解决了传统STAP在样本不足时性能下降的问题。实验验证表明，该方法在低样本条件下仍能保持良好的杂波抑制能力，显著提高了海洋环境中的目标检测性能，对海上监视系统具有重要应用价值。

项目分析

1. UNSW-EC0 立方体卫星项目

这是教授领导的一个重要空间项目，作为欧洲QB50项目的一部分，该项目成功设计、建造并发射了一颗立方体卫星。UNSW-EC0卫星于2017年成功发射入轨，主要用于研究低热层大气和空间环境。

该项目不仅展示了教授在空间系统设计和实施方面的专业能力，也为UNSW在航天工程教育领域奠定了重要基础。项目成果包括多篇学术论文和专利，并培养了一批具有实际卫星开发经验的学生。

2. 集成感知与通信(ISAC)系统研究

教授领导的这一研究项目致力于将雷达感知与无线通信功能集成在同一平台上，以实现频谱资源的高效利用。团队开发了多种创新的信号处理算法和系统架构，包括混合索引调制、频率跳变MIMO技术等，显著提高了系统在同时执行感知和通信任务时的性能。该项目的成果对于解决未来5G/6G通信系统中的频谱拥塞问题，以及满足智能交通系统、无人机网络等对感知和通信同时需求的应用场景具有重要意义。

3. 卫星系统工程硕士项目

教授建立了UNSW的卫星系统工程硕士项目，这是澳大利亚首个专注于卫星技术的高等教育项目。该项目结合理论教学与实践培训，为学生提供全面的卫星系统设计、制造、测试和运行知识。

课程设置涵盖轨道力学、航天器结构、热控制、电力系统、通信系统、姿态控制等关键技术领域。该项目不仅培养了大量卫星工程专业人才，还与产业界建立了密切合作，推动了澳大利亚空间产业的发展。

研究想法

基于教授的研究领域和已发表文章，以下是几个具有创新性、可行性和专业性的研究方向：

1. 基于深度学习的集成感知与通信优化框架

利用深度学习技术开发自适应ISAC系统，实现波形、资源分配和信号处理的端到端优化。这一方向可探索：

• 设计能够同时优化雷达和通信性能的神经网络架构
• 开发能够适应动态环境和任务需求的在线学习算法
• 研究模型压缩和加速技术，实现复杂算法在资源受限设备上的部署
• 构建基于真实数据的大规模模拟平台，用于算法验证和性能评估

2. 量子增强型信号处理技术

探索量子计算在高维信号处理问题中的应用潜力，特别是对于计算复杂度高的优化问题：

• 开发量子版本的阵列信号处理算法，如波束形成和方向到达估计
• 研究量子匹配滤波器和量子检测器，提高低信噪比环境下的目标检测性能
• 设计混合量子-经典架构，利用量子加速器处理关键计算瓶颈
• 分析量子纠错和噪声缓解技术对信号处理应用的影响

3. 分布式空间信息系统

研究基于多平台协同的分布式空间信息获取和处理系统：

• 设计异构卫星星座（包括大小卫星混合）的最优配置，实现全球持续覆盖
• 开发星座内卫星间高效协同感知和分布式处理算法
• 研究地-空一体化网络架构，实现卫星、高空平台和地面站的高效协同
• 探索区块链技术在分布式空间系统中的应用，提高数据安全性和系统可靠性

4. 认知电磁频谱管理与共享

开发能够感知、学习和适应电磁环境的智能无线系统：

• 设计频谱感知和干扰检测的高效算法，实现对频谱资源的动态利用
• 研究基于博弈论的频谱共享机制，平衡多用户之间的竞争与合作
• 开发自适应干扰对消技术，提高共享频谱环境下的系统性能
• 构建包含物理层和MAC层的跨层优化框架，最大化频谱利用效率

申请建议

1. 专业背景与知识准备

• 扎实的数学基础：重点掌握线性代数、概率统计、优化理论和信息论等数学工具，这些是信号处理研究的基础。建议详细复习Random Matrix Theory和Convex Optimization等高级数学理论，并能熟练应用到信号处理问题中。
• 信号处理核心知识：深入理解现代信号处理理论，特别是阵列信号处理、自适应滤波、参数估计和检测理论。建议精读经典教材如Van Trees的《Detection, Estimation, and Modulation Theory》和Stoica的《Spectral Analysis of Signals》。
• 跨学科知识准备：根据教授的研究方向，有针对性地补充雷达系统、通信理论、卫星工程或电力系统等领域知识。例如，对于ISAC方向，需同时理解雷达信号处理和通信系统原理；对于卫星项目，需了解航天器系统工程和轨道力学基础。

2. 研究经验与技能培养

• 编程与仿真能力：精通MATLAB/Python科学计算，能够实现复杂信号处理算法并进行性能评估。建议构建个人代码库，实现教授论文中的关键算法，并尝试进行改进。
• 实验设计与验证能力：具备基本的电子系统设计和测试能力，尤其是软件定义无线电(SDR)平台使用经验将非常有价值。例如，可使用USRP或HackRF等开源硬件平台，复现基础的雷达或通信系统。
• 数据分析与可视化：能够处理大型数据集并提取有意义的结果，使用现代工具进行有效可视化。建议熟悉TensorFlow/PyTorch等深度学习框架，以及与信号处理结合的应用案例。

3. 研究提案准备

• 深入文献综述：系统梳理教授及其合作者的最新研究成果，特别是IEEE Transactions和IET系列期刊上发表的论文。在此基础上，拓展阅读领域内的其他重要工作，形成全面的研究背景认识。
• 找准创新点：分析教授论文中的研究思路和方法演进，识别可能的研究缺口和扩展方向。建议关注论文结论部分提及的未来工作和局限性，这通常是潜在研究方向的重要线索。
• 提案结构化：研究提案应包含明确的问题定义、理论框架、方法学创新、预期成果和研究计划。特别强调研究问题与教授现有工作的关联性，以及你所具备的解决这些问题的独特能力。

4. 差异化竞争策略

• 专注技术深度：教授的研究工作技术性强，理论基础扎实。申请者应展示对算法细节的理解和改进能力，而非仅停留在应用层面。特别是能够推导复杂算法的数学基础和性能界限的能力将给申请加分。
• 突出跨领域能力：考虑到教授研究的多学科性质，展示你在信号处理与其他领域（如通信、雷达、卫星、电力系统等）的交叉经验将是显著优势。例如，同时具备信号处理理论和卫星系统工程经验的申请者会特别有竞争力。
• 实用性考量：教授多个项目具有很强的实用导向，如立方体卫星和ISAC系统。在研究提案中，除理论创新外，也应考虑实现复杂度、资源消耗和系统可扩展性等实际问题，展示你的工程思维。

博士背景

Blythe，985电气工程硕士，后毕业于香港科技大学电子及计算机工程学系博士学位。研究方向聚焦于电力电子与智能电网技术。在国际权威期刊《IEEE Transactions on Power Electronics》和《IEEE Transactions on Smart Grid》发表多篇论文。专注于开发新型高效率电力变换器和先进智能配电系统控制算法，熟悉香港PhD申请流程。