林慧平，博士，弘深青年学者教授，博/硕士生导师。

2015年7月本科毕业于清华大学电子工程系，获工学学士学位；同年进入清华大学电子工程系攻读博士学位，师从极化领域著名学者杨健教授，并于2020年6月毕业。林慧平博士长期从事极化SAR图像理解与解译领域工作，聚焦极化SAR目标检测与识别领域，理论与技术兼备。‪

林慧平博士的主要研究领域是极化SAR图像理解与解译、SAR图像目标智能识别。其研究工作以海洋监视、航天侦察等重大国防安全需求为背景，注重信息学科与计算机学科的交叉融合，将SAR成像几何、目标电磁散射过程和以神经网络为代表的深度学习技术结合起来，提出了基于极化散射机理认知的极化SAR滤波方法和目标智能识别方法，突破了SAR图像情报收集过程中判读困难、效率低下的瓶颈，受到国际著名学者陈琨山教授、IEEE Life Fellow Yamaguchi教授等专家的高度评价。

目前主持科研项目3项，包括国家自然科学基金青年项目、博士后基金面上项目、上海市超级博士后激励计划项目。参与国家自然科学基金重大项目、高分辨率对地观测重大专项、国家重点研发计划等项目，在极化散射机理分析、极化特征提取、目标检测与识别等方向具有丰富的研究经验。

世之奇伟、瑰怪，非常之观，常在于险远，而人之所罕至焉，故非有志者不能至也

尽吾志也而不能至者，可以无悔矣

招生相关：

联系方式：linhuiping@cqu.edu.cn，欢迎邮件交流！

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***** 博士专业：信息与通信工程（081000，学博）；电子信息（085400，工博）

***** 硕士专业：信息与通信工程（081000，学硕）；电子信息（085400，专硕）

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力求研究生绝大部分时间专注科学研究；按照学生未来工作意向与预期，个性化培养。

研究方向1：极化SAR/SAR图像相干斑抑制

研究方向2：极化SAR/SAR舰船目标检测与识别

研究方向3：极化SAR/SAR图像地物分割

研究方向4：极化SAR/SAR变化检测

研究方向5：极化理论及其相关方向

我们关注/我们希望你具备：

0-踏实肯干，吃苦耐劳；能够静下心来，把工作做实

1-较强的数理功底和数理素养

2-动手能力强，熟练掌握PYTHON MATLAB编程语言；掌握C、C++、CUDA者更好

3-较强的独立思考能力，问题分析能力

4-使用过PYTORCH、TENSORFLOW等深度学习框架

热忱地欢迎各位同学加入课题组，让我们一道开展研究，共同进步。也热烈欢迎本科生同学进入课题组开展科创工作！我们与国内清华大学、上海交通大学、复旦大学等，日本东京大学，新加坡南洋理工大学，德国宇航中心等诸多高校、研究机构保持着密切的交流与合作。可推荐课题组优秀研究生进行学术交流与访问、学术深造抑或学术职位。

近5年代表性学术论文：

[1]      Wang Y, Jia H, Lin H^*, Xu F. Reinforcement Learning for SAR Target Orientation Inference with the Differentiable SAR Renderer. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2024.

[2]      Lin H, Yin J, Yang J, Xu F. Interpreting Neural Network Pattern with Pruning for PolSAR Target Recognition. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2024.

[3]      Lin H, Yang J, Xu F. PolSAR Target Recognition with CNNs Optimizing Discrete Polarimetric Correlation Pattern. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2024.

[4]      Lin H, Wang H, Yin J, et al. Local Climate Zone Classification via Semi-supervised Multimodal Multiscale Transformer. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2024.

[5]      Lin H, Wang H, Xu F, et al. Target Recognition for SAR Images Enhanced by Polarimetric Information. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2024.

[6]      Lin H, Yin J, Yang J, et al. Residual in Residual Scaling Networks for PolSAR image despeckling. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2023.

[7]      Lin H, Wang H, Wang J, et al. A Novel Ship Detection Method via Generalized Polarization Relative Entropy for PolSAR Images. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2020 , 19: 1-5.

[8]      Lin H, Chen H, Jin K, et al. Ship detection with superpixel-level Fisher vector in high-resolution SAR images. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2019, 17(2): 247-251.

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