【团队简介】 北京大学计算机学院讲席教授、欧洲科学院院士、IEEE FELLOW张大庆指导的无线感知研究团队致力于无线感知基础理论和前沿技术的研究，利用无处不在的毫米波/Wi-Fi/4G/5G/Lora等无线信号，在不需要目标携带任何设备的情况下对室内的人和物进行精确感知，实现了对人的呼吸监测、心跳监测、睡眠监测、跌倒监测、入侵监测、行为识别以及日常生活状态的长期监测。截止2024年7月，张大庆教授的文章总引用达29497余次，H因子为89 (根据 Google Scholar)。自2016年以来，张大庆教授团队在无线传感方面的工作在ACM UbiComp中论文数量和引用数量方面均排名全球第一，并荣获ACM IMWUT (UbiComp 2021) “杰出论文奖”、ACM MobiCom 2022 “最佳论文奖第二名”、CCF TPCI 2023 “最佳论文奖”、“首届华为开放WiFi感知大赛2023”第一名。此外，团队开发的相关技术支撑了华为和VIVO的首批WiFi/5G感知系统，并部署在多家知名医院和疗养院；在第二届世界智能大会上展出的一系列无线感知系统引发了众多公司机构和参观者的强烈兴趣，中央电视台、天津卫视、央广网等主流媒体纷纷予以重点报道。  

【毫米波雷达简介】 民用毫米波雷达是近些年来新兴的一种感知手段，可以精确测量目标的距离、速度、角度信息，可用于室内人体追踪、跌倒监测、生命体征监测等应用。因毫米波雷达不获得目标的纹理以及颜色信息，故相比计算机视觉具有更好的隐私保护特性，可以安装于浴室、卧室等环境中对人体的活动状态进行感知。此前，得益于毫米波雷达对恶劣环境（如雨、雾、雪等）的良好适用性，毫米波雷达已经广泛应用于自动驾驶领域，用于对道路车辆以及行人的全天候监测。

【研究领域】研究组目前的主要研究内容包括：

1.    基于毫米波雷达人体活动感知研究：我们聚焦于使用毫米波雷达感知人体的活动，从而服务于智能家居、人机交互、智慧养老等应用场景。我们会利用雷达监测人体的大尺度的活动，比如老年人跌倒检测并及时报警，人体位置的追踪，步态识别，姿态估计，行为识别等。我们同样会使用毫米波雷达监测人的呼吸、心跳等生命体征，用于心脏疾病的早期筛检、睡眠质量评估等，以及手势识别人机交互等研究。

2.    基于可解释深度学习的无线感知算法研究：基于毫米波雷达数据，使用深度学习算法处理毫米雷达生成的4D点云数据，估计人体的姿态（Pose）、行为识别、身份识别、心脏疾病的早期筛检等应用。因为毫米波雷达数据具有不同于视觉的数据形式，故原本针对计算机视觉设计的神经网络架构不再适用。因此，我们致力于研究如何设计出更加适用于毫米波雷达数据的深度学习感知算法。

3.  大模型在无线感知中的应用研究：大模型在自然语言处理与计算视觉中已经确定巨大的突破。如何将大模型应用于基于无线感知的人体活动感知以及如何将无线信号作为一种新的模态加入大模型之中，均是我们的研究方向。

4.    WiFi非接触人体行为感知相关研究：利用室内已有的WiFi信号，在人或物不携带任何设备的情况下，对室内的人和物进行精确感知，包括他们的位置、行为状态等。 注：此次招收实习生的研究方向主要为毫米波雷达方向，感兴趣的可以立即参与其中，如对WiFi感知感兴趣也可以联系我们。 

【团队优势】

1.    可以立即参与到相关项目中，有机会发表顶会论文，参加国际会议，与领域大牛面对面交流，能够为有保研和出国意向的同学提供平台和窗口; 

2.    实验室有各类无线设备、宽裕的资金，可以给你在探索和试错中提供足够的支持；

3.    有热心的学长学姐和愉快的氛围，可以给你在成长和学习中给予充分的鼓励，带你一起踏上科研之路。 

【实习要求】

1.    对无线感知研究有兴趣，有不断探索的动力，计算机、通信、雷达等相关专业

2.    动手能力强，有创新精神，有较强的自我驱动能力

3.   有较强的编程能力与数理基础  

【报名方式】 有意的同学欢迎联系组内博士邮箱：zhangduo@stu.pku.edu.cn  微信：sdcwzd。

申请进组的同学请附上简历，简单介绍已修课程和项目经历。更多信息欢迎直接邮件或微信联系。