Personal Information

徐大专，感知信息论创立者。南京航空航天大学和紫金山实验室双聘教授。信息与通信工程和网络空间安全学科点博士生导师，通信工程研究所所长，电子信息工程学院教授委员会主任。主要研究领域涉及感知信息论、无线通信和信号处理。主要学术贡献是回答了参数估计和目标检测的理论极限问题。主持国家自然基金、国防重大基础研究课题等项目30余项。发表国内外学术刊物论文200余篇，入选中国百篇最具影响国际学术论文。出版专著5部、教材2部。申请和授权国家发明专利30余项。研究成果获部省级科技进步奖5项。入选教育部首批高等学校骨干教师、江苏省青蓝工程和“六大人才高峰”计划。荣获江苏省优秀研究生导师。现为中国通信学会通信理论与信号处理委员会委员，东南大学移动通信国家重点实验室学术委员会委员，《数据采集与处理》学报编委。研究方向：学科研究方向一：信号与信息处理1.感知信息论学科研究方向二：通信与信息系统2.宽带无线通信学科研究方向三：网络空间安全3.网络信息论感知信息论简介 1. 初心 雷达、声呐和医学成像等目标探测系统可以从反射信号中获取目标的距离、方向和幅度等空间信息，正在国防和国民经济部门发挥越来越重要的作用。雷达探测的主要任务是目标的检测、估计和成像。除距离和散射信息之外，相控阵雷达和合成孔径雷达还可获得目标的方向信息，或者对观测区域进行成像。干涉合成孔径雷达甚至可以获得观测区域的三维空间信息。目前，雷达与通信技术相融合的趋势越来越明显，随着MIMO 多天线技术在雷达和通信系统中的广泛应用，雷达通信一体化技术迅速发展，从共用天线、到共用射频、再到共用波形，融合的程度不断加深。雷达是典型的信息获取系统，而通信是信息传输系统，那么，雷达和通信两种信息系统能否在信息理论的基础上进行统一的描述和刻画呢？这正是空间信息论力求回答的问题。 空间信息论是以香农信息论为基础，研究探测信息获取一般规律的基本理论，这里“空间”一词与空间谱估计的意思是一致的。空间信息指被测目标相对于雷达的距离、方向、散射和存在状态信息。2. 空间信息论研究的基本问题空间信息论研究问题的思想方法和香农信息论一脉相承。我们知道，香农信息论首先抽象出通信的基本问题，然后提出解决这些基本问题的数学理论。雷达与通信的基本问题如图1所示，通信的基本问题包括传输信息的定量、信源编码和信道编码。信息安全也是一个基本问题，与本文关系不大，这里暂不考虑。香农首先从统计学观点提出熵与互信息概念，从而解决信源和传输信息的定量问题；在此基础上，指出熵与率失真函数是无/有失真信源编码的理论极限，并通过信源编码定理证明理论极限是可达的，从而解决信源编码理论问题；进一步指出信道容量是信道编码的理论极限，并通过信道编码定理证明信道容量是可达的，从而解决信道编码理论问题。雷达（Radio Detection and Ranging, Radar）是无线电检测与测距的英文缩写。雷达的基本问题可概括为：(1) 探测信息的定量。探测信息的本质是什么，怎样对被测目标的距离信息、方向信息、散射信息及存在状态信息进行统一定义？(2) 目标检测。根据接收信号和信源信道统计特性检测目标是否存在以及目标的数量。(3) 参数估计。根据接收信号和统计信息估计目标的距离、方向和大小等各种参数。在多目标情况下，还有一个空间分辨率问题。 通信的基本问题雷达的基本问题传输信息的定量探测信息的定量信源编码目标检测信道编码参数估计 图1 雷达与通信的基本问题 雷达成像虽然也是雷达信号处理的主题，但并不属于基本问题。因为各种雷达成像方法都是与参数估计方法密切相关的，并且，成像后仍然需要进行目标检测。目前，虽然雷达信号处理仍然存在一系列基本理论问题尚未解决，这些问题可以概括为：（1）在探测信息的定量方面，已提出距离信息的概念和利用互信息（即作者定义的散射信息）进行雷达系统波形设计的方法，但没有解释清楚距离信息和散射信息的关系。检测信息的定量问题还是空白。（2）在目标检测方面，由于雷达一般采用虚警概率-检测概率评价指标，奈曼-皮尔逊（Neyman-Pearson，NP）准则一直占有统治地位。但是否还有更一般的检测器性能评价方法，目标检测的理论极限是否存在，以及理论极限是否可达？（3）在参数估计方面，第一个问题与参数估计结果的评价指标有关。目前普遍采用均方误差作为估计器性能的评价指标，这也是一般测量方法中普遍采用的。然而，在中低信噪比条件下判决统计量一般不是二阶统计量，这时仍然采用均方误差作为评价指标既不全面，也欠合理。第二个问题与参数估计的理论极限有关。虽然克拉美罗界是估计精度的理论极限，但只适用于高信噪比场景。中低信噪比条件下的理论极限尚不清楚。第三个问题与最优估计有关。最大似然估计作为事实上普遍采用的准则，但理论上是否最佳一直没有得到证明。第四个问题与空间分辨率有关。信号处理理论认为，雷达的距离分辨是信号带宽的倒数，方向分辨率是天线孔径的倒数。然而，分辨率这一重要系统指标与信噪比无关显然是极不合理的。以上是受到学术界广泛关注，但一直未得到解决的基础理论问题。 3. 空间信息论的理论框架近年来，作者研究团队针对雷达探测的基本问题开展研究工作，并初步创立空间信息论的理论体系。其理论框架主要由四个原创概念，三个原创理论方法和四个定理构成，简称C4M3T4，如表1所示。表1空间信息论的理论框架基本问题空间信息论的理论框架（C4M3T4）探测信息的定量C1：探测信息定义为接收信号与目标位置、散射及存在状态的联合互信息，从而给出估计信息和检测信息的统一定义。 参数估计C2：熵误差定义为后验微分熵的熵幂，它是参数估计的理论极限。C3：空间分辨率不仅与信号带宽有关，还与信噪比有关，在理论上指出超分辨的可能性。M1：抽样后验概率估计是渐近最优的随机估计方法。M2：多目标匹配滤波是多目标条件下的最优处理方法，在稀疏目标条件下退化为传统的单目标匹配滤波。T1：探测信息与精度关系定理揭示，每获得1比特信息等价于探测精度提高一倍，在探测信息和精度之间建立起联系的桥梁。T2：指出熵误差是参数估计的理论极限。参数估计定理证明，熵误差是可达的；反之，不存在经验熵误差小于熵误差的任何无偏估计器。 目标检测C4：检测信息定义为接收信号与目标存在状态之间的互信息，它是目标检测的理论极限。M2：抽样后验概率检测是渐近最优的随机检测方法。T3：虚警定理指出，只要观测时间足够长，虚警概率等于目标存在的先验概率。虚警定理揭示，检测错误本质上来源于先验的局限性。T4：指出检测信息是目标检测的理论极限。目标检测定理定理证明，检测信息是可达的；反之，不存在经验检测信息大于检测信息的任何检测器。解决了最优目标检测问题，开辟一条不同于奈曼-皮尔逊准则的新方向。 空间信息论与雷达信号处理既有密切的联系，也有明显的区别。雷达信号处理主要研究信号层面问题，包括各种信号处理的理论和方法，而空间信息论主要研究更基础的信息层面问题，即基本问题，研究结果往往与雷达系统的具体组成和采用的处理方法无关。空间信息论正在形成新的基础性交叉学科领域，研究成果对声学、光学、人工智能等领域也具有重要参考价值。希望相关领域的学术工作者一起，不共同探讨这一新兴主题。想了解更多空间信息论的内容，可关注本人主持的同名微信公众号。率熵函数理论简介 率失真函数已成为有失真信源编码的理论基础，但率失真函数理论尚存在很多问题没有解决。目前只有三类信源的率失真函数存在解析表达式，包括正太分布，拉普拉斯分布和平方柯西分布，就连最简单的均匀分布，其率失真函数也是未知的。另外，对给定信源采用何种失真准则并无定论，比如正太分布通常采用均方失真准则，而拉普拉斯信源采用绝对值失真准则，那么，失真准则能否交换呢？率熵函数是一种广义率失真函数，它以反向条件微分熵作为平均失真度，但条件微分熵一般不满足非负性。虽然率熵函数也定义为约束互信息的下确界，但一般并不直接求解，而是通过构造一组特解去求约束变分问题。我们提出构造变分问题特解的四种方法，即：熵不变准则、独立误差准则、可加性准则和弱可加性准则。据此已得到常见概率分布的率熵函数，包括均匀分布，向量高斯分布，可加性分布和具有弱可加性的概率分布。条件熵失真度具有更好的普适性，对正太分布条件熵退化为均方失真，对拉普拉斯分布退化为绝对值失真，对向量正太分布退化为行列式失真。对于均匀分布，条件熵既不是均方失真，也不是绝对值失真。而对于柯西分布，条件熵是有限值，但均方失真度和绝对值失真度都不存在。 率熵函数解决了常见信源的率失真函数问题，丰富和发展了香农的率失真函数理论。条件熵作为普遍的失真度准则在信源编码领域中具有重要的理论意义和应用价值。发表学术论文,出版专著情况：发表IEEE Transactions、IET、EURASIP Journal、中国科学、电子学报、通信学报等国内外刊物论文160余篇，其中SCI检索论文103篇，EI检索论文146篇,1篇入选中国百篇最具影响学术论文.2009年以来在国内外学术刊物上发表的代表性论文如下：Xu D, Shi C, and W. Tu, Theoretical Limit of Radar Parameter Estimation. IT, in review.徐大专,张晗,胡超,潘登.雷达探测的理论极限[J].数据采集与处理,2021,36(02).徐大专,胡超,潘登,屠伟林.目标检测定理[J].数据采集与处理,2020,35(05):791-806.徐大专, 屠伟林, 施超,等. 参数估计定理[J]. 数据采集与处理, 2020(4).徐大专, 罗浩. 空间信息论的新研究进展[J]. 数据采集与处理, 2019(6).Luo H , Xu D , Tu W , et al. Closed-Form Asymptotic Approximation of Target's Range Information in Radar Detection Systems[J]. IEEE Access, 2020, PP(99):1-1.Y. Zhou, D. Xu, C. Shi, W. Tu, "Spatial Information and Performance Evaluation in Coprime Array", Mathematical Problems in Engineering, vol. 2020, Article ID 5872329, 9 pages, 2020. Tu, W., Xu, D., Zhou, Y. et al. The upper bound of multi-source DOA information in sensor array and its application in performance evaluation[J]. EURASIP J. Adv. Signal Process. 2020, 42 (2020). Zhou Y , Xu D , Tu W , et al. Spatial Information and Angular Resolution of Sensor Array[J]. Signal Processing, 2020, 174:107635.Xu D, W. Tu, H. Luo, Y. Zhou, C. Shi, Closed expression of source signal’s DOA information in sensor array. IET Communications. 14, 2303–2308 (2020).Xu D, Shi C, Zhou Y , et al. Spatial information in phased-array radar[J]. IET Communications, 2020, 14(13):2141-2150.Xu D , Yan X , Xu S , et al. Spatial information theory of sensor array and its application in performance evaluation[J]. IET Communications, 2019, 13(15):2304-2312.Chen Y, Xu D, Luo H, et al. Maximum likelihood distance estimation algorithm for multi-carrier radar system[J]. The Journal of Engineering, IET，Volume 2019, Issue 21, November 2019, p. 7432 – 7435Xu S , Xu D , Luo H . Information theory of detection in radar systems[C]// 2017 IEEE International Symposium on Signal Processing and Information Technology (ISSPIT). IEEE, 2017.[1] Lei Wang, Dazhuan Xu and Xiaofei Zhang, Recursive Bit Metric Generation for PSK Signals with Gray Labeling, IEEE commun. letters, 2012,16(2): 180-182. (SCI)[2] Lei Wang, Dazhuan Xu and Xiaofei Zhang, Low complexity bit metric generation for PAM signals based on nonlinear function, Electronics letters, 2011, 47(17):966-967. (SCI)[3] Lei Wang, Dazhuan Xu, Xiaofei Zhang. A simplified bit metric calculation method for high-order PSK, 中国科学F辑：信息科学, 录用. (SCI).[4] Xiaofei Zhang, Xin Gao, Dazhuan Xu. Novel Blind Carrier Frequency Offset Estimation for OFDM System with Multiple Antennas, IEEE Trans. On wireless communications, 2010, 9(3): 881-885.(SCI)[5] Xiaofei Zhang, Xin Gao, Dazhuan Xu. Multi-invariance ESPRIT-based Blind DOA Estimation for MC-CDMA with Antenna Array, IEEE Trans. On Vehicular Technology, 2009, 58(8):4686-4690. (SCI)[6] Xiaofei Zhang, Lingyun Xu, Dazhuan Xu. Direction of Departure (DOD) and Direction of Arrival (DOA) Estimation in MIMO radar with Reduced-dimension MUSIC, IEEE Commun. Letters, 2010, 14 (12):1161 – 1163. (SCI)[7] Xiaofei Zhang, Dazhuan Xu. 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(SCI)[16] Lei Xu, Dazhuan Xu, Xiaofei Zhang, Shufang Xu, Junbo Wang, Yaping Li: Dynamic Resource Allocation with Finite Rate Feedback for Multiuser MIMO-OFDM Systems. Journal of Circuits, Systems, and Computers, 2011, 20(3): 501-513 (SCI)[17] Xiaofei Zhang, Fei Wang, Dazhuan Xu. Blind Signal Detection Algorithm for MIMO OFDM Systems over Multipath Channel using PARALIND Model, IET Communications, 2011, 5(5): 606-611.(SCI)[18] Xiaofei Zhang, Ziyao Xu, Lingyun Xu, Dazhuan Xu.. Trilinear Decomposition-based Transmit Angle and Receive Angle Estimation for MIMO radar, IET Radar, Sonar & Navigation, 2011,5(6): 626-631.(SCI)[19] Xiaofei Zhang, Dazhuan Xu. Novel Joint Time Delay and Frequency Estimation Method, IET Radar, Sonar & Navigation, 2009, 3(2):186-194. (SCI)[20] Xiaofei Zhang, Xin Gao, Dazhuan Xu. Improved blind 2D-direction of arrival estimation with L-shaped array using shift invariance property, Journal of ElectroMagnetic Waves and Applications, 2009,23: 593-606. (SCI)[21] Xiaofei Zhang, Hailang Wu, Jianfeng Li, Dazhuan Xu, Computationally Efficient DOD and DOA Estimation for Bistatic MIMO radar with Propagator Method, International Journal of Electronics, (录用). (SCI)[22] Xiaofei Zhang, Dazhuan Xu. Improved coherent DOA estimation algorithm for uniform linear arrays, International Journal of Electronics, 2009, 96(2):213-222. (SCI)[23] Xiaofei Zhang, Dazhuan Xu, Blind Joint Angle and Frequency Estimation with Antenna Array, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, 2009,5(6):1681-1688.(SCI)[24] Xiaofei Zhang, Gaopeng Feng, Dazhuan Xu. blind PARALIND space-time multiuser detection for asynchronous CDMA system, Journal of Circuits, Systems, and Computers, 2009,18(2):1–15.(SCI)[25] Xiaofei Zhang, Gaopeng Feng, Xin Gao, Dazhuan Xu. Blind multiuser detection for MC-CDMA with antenna array, Computers and Electrical Engineering, 2010, 36(1): 160-168. (SCI)[26] Xiaofei Zhang, Dazhuan Xu. 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OFDMA系统下行链路自适应带宽与子载波分配方案. 电子与信息学报,2009,(4).[41] 王磊, 徐大专. 32QAM比特软信息简化计算, 应用科学学报, 2010, 28(4):331-336[42] 邵汉钦，徐大专，王磊.两径衰落短波信道下的改进型双向判决反馈均衡器，应用科学学报（已录用）[43] 朱秋明,徐大专,吕卫华,陈小敏. 航空信道统计模型的改进与实现. 应用科学学报,2009,(6).科研成果获奖及专利：科研成果获奖：[1] 高效比特交织编码调制OFDM系统关键技术研究，2012年国防科技进步三等奖，排名第一；[2] 弹载遥测舱PCM/FM自动测试系统，2009年国防科技进步三等奖，排名第一；[3] 无人直升机测控定位技术研究(971304),1997年部级科技进步二等奖,排名第3；[4] 无人直升机测控定位技术与测控数据处理系统，1997年江苏省科技进步三等奖,排名第2。 国家发明专利：[1] 徐大专，王磊.一种改进的时间同步方法，国家发明专利：ZL200710024514.0，已授权[2] 王磊，徐大专. 8PSK格雷映射的一种软解调方法，国家发明专利：ZL200810234700.1，已授权[3] 王磊，徐大专.一种32进制正交幅度调制的软解调方法，已提交国家发明专利，申请号: 200810234699.2[4] 王磊，徐大专.一种格雷映射PAM信号的软解调方法，已提交国家发明专利，申请号: 201210009048.X[5] 王磊，徐大专.一种格雷映射PSK信号的软解调方法，已提交国家发明专利，申请号: 201210009066.X[6] 邱少华，徐大专.一种利用相关进行的信道估计方法，已提交国家发明专利：申请号: 201010568210.2[7] 汪自清，徐大专. 一种利用短波OFDM通信系统的联合信道估计方法，已提交国家发明专利：申请号: 200910032162.2[8] 雷磊，徐大专，周进华，蔡圣所，蔡维玲，冯欣欣.专利名称：一种适用于多跳ad hoc网络的DCF协议公平性保证方法。专利类型：发明专利，申请号: 201010268626.2（已公开）承担的科研项目情况：2005年以来负责的科研项目：[1] 江苏省产学研前瞻性联合研究项目“基于IEEE 802.11DCF协议的多跳无线电话/数据网络关键技术研究”（项目审批号：BY2009100，起止时间：2009.10～2011.9）；[2] 江苏省第七批“六大人才高峰”资助项目“宽带无线Mesh网络协议栈与移动终端软硬件系统研究”（起止时间：2011.1～2012.12）；[3] 航空科学基金项目“机载OFDM短波通信系统的自适应高速传输关键技术研究” （审批号：2009ZC52036，起止时间：2009.10～2011.9）。[4] 中央高校基本科研业务费专项科研项目“机载OFDM短波通信系统的自适应高速传输关键技术研究” （审批号：2009ZC52036，起止时间：2010.10～2012.9）[5] 823工程抗多径软件开发，航天恒星科技有限公司（503所）2010. 1[6] 遥测组件综合调测仪，中国空空导弹研究院，2009. 9[7] 嵌入式超声波探伤系统研制，2007. 12[8] 江苏省自然科学基金，2007. 7[9] 遥测舱测试设备项目合同，中国空空导弹研究院，2006. 12[10]全自动生化分析仪控制与检测，2006. 10[11]基于OFDM兼容IEEE802。11b/g标准无线电台的开发，十四所，2005. 12[12]东南大学移动通信国家重点实验室基金项目，2005. 3；指导研究生情况：指导博士后6名，出站3名；指导博士生15名，已毕业7名；指导学生参加三届全国挑战杯学术作品竞赛，获得一等奖1次，二等奖2次；毕业生去向：高校，研究所，中兴/华为，出国深造，Cisco,Qualcom,Marvell,Nvidia等；