电子邮箱:

ljw0219@zzu.edu.cn

办公室:

电气与信息工程科研楼605

研究方向:

多模态融合、波束控制、FPGA开发

教育背景

西安电子科技大学     信息与通信工程学院     博士     2018年9月-2023年12月

哈尔滨工程大学          水声工程学院           学士     2014年9月-2018年6月

工作经历

2025.09-至今，郑州大学，电气与信息工程学院，讲师

中国空间技术研究院西安分院               2024年3月-至今2025年7月

学术兼职

ØIEEE Transactions on Vehicular Technology (IEEE TWC)‌、IEEE Transactions on Vehicular Technology (IEEE TVT)‌、IEEE Communications Letters (IEEE CL)等学术期刊审稿人；

奖励与荣誉

无

科研项目

Ø（主持）国家自然科学基金青年基金，62501534，2026.01-2028.12

Ø（主持）河南省科协青年人才托举项目，2026HYTP042，2026.01-2028.12

代表文章

[1]J. Liu, X. Li, T. Fan, S. Lv and M. Shi; Collaborative Management of Resource Allocation and Precoding for Dual-mode Networks, IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2023 (中科院二区，TOP)

[2]Multimodal Fusion Assisted mmWave Beam Training in Dual-Model Networks, IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2024 (中科院二区,TOP)

[3]J. Liu, X. Li, T. Fan, S. Lv and M. Shi; Model-Driven Deep Learning Assisted Beam Tracking for Millimeter-Wave Systems, IEEE Communications Letters, 2022, 26(10): 2345-2349. (中科院三区)

[4]J. Liu, X. Li, T. Fan, S. Lv and M. Shi; Adaptive Antenna Diagnosis Based on Clustering Block Sparse Bayesian Learning, IEEE Communications Letters, 2022, 26(2): 434-438. (中科院三区))

[5]J. Liu, X. Li, T. Fan, S. Lv and M. Shi; Hybrid beamforming with impaired elements: Design of optimized beam pattern, IET Communications, 2022,16(19): 2241-2248. (中科院四区))

[6]J. Liu, X. Li, B. Sun, J. Lan and F. Zhao; A surface wave exciter adapting to different-diameter lines and its application to single power line communications, International Journal of RF and Microwave Computer-Aided Engineering,2020, 30(3): 1096-4290. (中科院四区))

[7]J. Liu, X. Li, K. Fang and T. Fan; Millimeter Wave Channel Estimation Based on Clustering Block Sparse Bayesian Learning, 2019 11th International Conference on Wireless Communications and Signal Processing (WCSP), Xi'an, China, 2019: 1-5. (第一作者)

其他信息

本人长期致力于多模态融合下的毫米波通信、通信感知一体化、5G FPGA通信开发，欢迎对深度学习、无线通信、FPGA开发等方向感兴趣的同学加入团队共同深耕学科前沿、攻克技术难题、实现科研成长。

希望您具备的：

1. 专业或多元学科背景，如通信、电子、计算机、数学等；

2. 品行端正、乐观开朗、积极主动、有自己的兴趣爱好 (如篮球、网球、健身等)；

3. 有明确的科研兴趣，明确的人生目标，愿意投入时间和精力钻研难题；

4.良好的编程基础、英文读写、语言表达能力。

尤其欢迎本科生提前进组学习，不限专业，不限学校。

能为您提供的：

1. 科研训练：idea、代码思路、论文写作、选稿投稿、返修回复信均进行讨论指导；

2. 收入保障：学校补助+本人助研费+本人额外科研奖励 (论文发表、撰写项目等)；

3. 升学就业：可推荐至西电、西工、西交大等知名学府深造，支持大厂实习；

4. 氛围活泼、科研严肃：拒绝形式主义、不PUA、自由平等、做直白的科研。

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