香港中文大学电子工程学系全奖博士招生 | Prof. Chung

导师简介

如果你想申请香港中文大学 电子工程学系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析香港中文大学的Prof.Chung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！

作为香港中文大学的研究教授和顺德工程技术研究所所长，教授是当今信号处理与通信领域的重要学者和教育家。程教授于1977年和1981年分别获得利物浦大学工程学士（一级荣誉）和博士学位。在短暂担任英国巴斯大学研究员后，程教授于1982年回到香港，在香港理工学院任教。自1984年起，他加入香港中文大学电子工程系，并历任系主任、工程学院院长和逸夫书院院长。

教授是通信与信号处理领域的杰出学者，被公认为香港和国际上的领军人物。他在学术界和公共服务领域均有卓越贡献，荣获多项荣誉，包括香港特别行政区银紫荆星章和铜紫荆星章、IEEE第三千年奖以及香港工程师学会名人堂等重要奖项。

研究领域

教授的研究领域主要集中在信号处理和通信技术方面，具体包括：

1. 自适应数字信号处理
2. 时延估计与目标定位
3. 盲信号估计与分离
4. 自动语音识别
5. 说话人识别/验证和语音合成
6. 无线通信的高级信号处理技术

作为香港中文大学电子工程系的研究教授，教授致力于培养学生在这些领域的专业能力，开设了多门课程，包括数字信号处理、通信系统原理、工程设计导论以及技术、社会与工程实践等，为学生提供了扎实的理论基础和实践机会。

研究分析

1."The Generalized Degrees-of-Freedom Region of the Two-User MIMO Broadcast Channel With Delayed CSIT"

(IEEE Transactions on Information Theory, 2024)

此论文研究了有延迟信道状态信息（CSIT）条件下的两用户MIMO广播信道的自由度区域。教授与合作者建立了理论模型，分析了当信道状态信息存在延迟时系统性能的限制，为未来5G及更高级通信系统的设计提供了理论基础。这项研究对于理解复杂无线环境中的通信容量限制具有重要意义。

2."On DoF of Active RIS-Assisted MIMO Interference Channel with Arbitrary Antenna Configurations: When Will RIS Help?"

(IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2023)

这篇论文探讨了主动式可重构智能表面（RIS）辅助的MIMO干扰信道中，不同天线配置下的自由度性能。教授团队分析了RIS技术何时能有效提升系统性能，为未来6G网络中RIS技术的应用提供了理论指导。该研究对于理解和优化RIS辅助通信系统的设计具有重要价值。

3."Energy Efficiency for Proactive Eavesdropping in Cooperative Cognitive Radio Networks"

(IEEE Internet of Things Journal, 2022)

在此研究中，教授探讨了协作认知无线电网络中主动窃听的能量效率问题。该研究分析了安全通信与能量效率之间的平衡，提出了优化策略，对物联网安全通信具有重要指导意义。该研究结合了认知无线电、协作通信和安全通信等多个热门研究方向。

4."Enhancing Segment-Bases Speech Emotion Recognition by Iterative Self-Learning"

(IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing, 2022)

该论文提出了一种基于迭代自学习的段级语音情感识别增强方法。教授团队开发的算法能够有效提高语音情感识别的准确性，对人机交互和情感计算领域具有重要应用价值。该研究展示了教授在语音处理领域的深厚造诣。

5."Multi-Agent Reinforcement Learning for Cooperative Coded Caching via Homotopy Optimization"

(IEEE Transactions on Wireless Communications, 2021)

在这篇论文中，教授研究了使用多智能体强化学习进行协作编码缓存的方法。通过同伦优化技术，该方法有效解决了复杂网络环境下的缓存优化问题，为边缘计算和内容分发网络提供了新的设计思路。该研究将人工智能与通信网络优化相结合，展现了跨学科研究的价值。

6."Receiver Design for OTFS with a Fractionally Spaced Sampling Approach"

(IEEE Transactions on Wireless Communications, 2021)

此论文提出了一种用于正交时频空间（OTFS）调制的分数间隔采样接收机设计。教授及其合作者开发的接收机设计能够有效应对高移动性场景下的通信挑战，特别适用于车联网等应用场景。该研究对于提高高速移动环境下的通信可靠性具有重要价值。

项目分析

1.高效代码混合语音识别算法开发

教授在自动语音识别领域的一项重要贡献是开发了高效的代码混合语音识别算法。代码混合是指在同一段话中混合使用两种或多种语言的现象，特别常见于多语言社区如香港。传统的语音识别系统通常只能处理单一语言，而教授团队开发的技术能够有效识别和处理混合多种语言的语音输入，特别是粤语-英语混合语音。研究中应用了支持向量机（SVM）模型和高斯混合模型（GMM），并将语言识别信息与声学信息整合到解码过程中，显著提高了代码混合语音识别的准确性。这项技术对于多语言社区的语音交互系统具有重要应用价值。

2.多频谱共享网络的高效功率控制策略研究

在无线通信领域，教授领导了一项关于多频谱共享网络高效功率控制策略的研究项目。随着无线设备数量的爆炸性增长，频谱资源日益稀缺，如何在有限的频谱资源上高效服务多个用户成为关键挑战。教授团队开发了部分零强制波束成形技术，通过优化功率分配策略，显著提高了多频谱共享网络的能量效率和系统容量。该研究对于解决5G及未来通信系统中的频谱拥塞问题具有重要意义。

3.异步协作通信的高级时空编码设计

教授领导的另一个重要项目是针对异步协作通信系统设计先进的时空编码。在实际无线通信网络中，不同节点之间通常存在时间同步误差，这会严重影响协作通信的性能。教授团队开发了能够容忍一定延迟的时空编码方案，并设计了高效的最大似然解码算法，实现了完全分集增益和快速最大似然解码。这项技术为未来高可靠性无线通信系统提供了重要设计思路。

研究想法

1. 多模态语音情感识别与交互系统

• 教授在语音情感识别领域有深入研究，可以进一步扩展为多模态情感识别系统。结合面部表情、语音特征和文本内容，开发更加准确和自然的情感交互系统。具体而言：
• 跨模态情感表征学习：探索语音、面部表情和文本内容等多模态数据的联合表征学习方法，捕捉不同模态间的互补信息，提高情感识别的准确性和鲁棒性。
• 个性化情感模型：研究针对不同用户的个性化情感模型，通过持续学习用户的情感表达模式，提高情感识别的准确性，并实现更加自然的情感交互体验。
• 情感驱动的对话系统：基于多模态情感识别技术，开发能够理解和响应用户情感的对话系统，在健康咨询、教育辅导和客户服务等领域具有广泛应用前景。

2. 智能反射表面赋能的通信系统

• 基于教授在RIS辅助MIMO干扰信道研究的基础，可以进一步探索智能反射表面在未来通信系统中的应用：
• AI驱动的RIS配置优化：研究基于深度强化学习的RIS配置优化方法，实现对无线环境的实时感知和适应，最大化系统容量和能量效率。
• 分布式RIS协作通信：探索多个分布式RIS的协作通信机制，通过分布式优化算法实现全局最优的信道条件，为物联网和车联网等应用提供更加可靠的通信支持。
• 安全RIS通信系统：研究如何利用RIS技术增强物理层安全性，通过优化反射表面的配置，实现定向信号增强和干扰抑制，为未来6G通信系统提供安全保障。

3. 混合语言语音处理与自然交互

• 基于教授在代码混合语音识别领域的研究，可以进一步开发适应多语言环境的自然交互系统：
• 端到端混合语言识别模型：研究基于深度学习的端到端混合语言识别模型，无需显式的语言切换检测，直接从混合语言语音中识别文本内容，提高系统的准确性和效率。
• 文化敏感的交互系统：开发能够理解不同文化背景语言习惯的交互系统，特别是针对代码混合现象常见的多语言社区，提供更加自然和文化适应的交互体验。
• 多语言语音合成技术：研究能够流畅切换不同语言的语音合成技术，为多语言环境下的人机交互提供更加自然的语音输出。

4. 新型无线通信技术与应用

• 基于教授在OTFS和NOMA等领域的研究，可以探索新型无线通信技术及其应用：
• 高移动性场景下的通信优化：研究适用于高速移动场景（如高铁、飞机和无人机）的通信优化方法，结合OTFS调制和高级信道估计技术，提高通信系统在高多普勒环境下的性能。
• 星地一体化网络：探索OTFS技术在卫星通信中的应用，解决卫星通信中的大时延和多普勒频移问题，为星地一体化网络提供可靠的通信支持。
• 智能功率控制策略：研究基于联邦学习的分布式功率控制策略，使网络节点能够在保护隐私的前提下协作优化功率分配，提高系统的能量效率和频谱效率。

申请建议

1. 学术准备

• 扎实的数学基础：教授的研究领域涉及复杂的数学模型和算法，申请者需要具备扎实的数学基础，特别是线性代数、概率统计、随机过程和优化理论等。建议申请者系统学习这些数学课程，并通过相关项目实践深化理解。
• 信号处理和通信系统知识：申请者应具备信号处理和通信系统的基本知识，包括数字信号处理、随机信号处理、通信原理和无线通信等。建议申请者阅读经典教材和最新研究论文，了解领域前沿进展。
• 编程和实验能力：教授的研究涉及算法设计和系统实现，申请者应具备良好的编程能力（如MATLAB、Python等）和实验设计能力。建议申请者通过参与相关研究项目或自主开发小型系统来提升这些能力。
• 研究经验和成果：具有相关研究经验和成果（如发表论文或参与研究项目）的申请者更具竞争力。建议申请者在本科或硕士阶段积极参与研究项目，争取发表高质量论文。

2. 研究方向选择

• 了解教授的研究兴趣：申请者应详细了解教授近期的研究方向和发表论文，从中找到与自己兴趣和背景相匹配的研究方向。教授的主要研究方向包括语音处理、无线通信和信号处理等。
• 关注前沿热点：申请者应关注教授研究领域的前沿热点，如智能反射表面、多语言语音处理、深度学习在通信中的应用等，并在研究计划中体现对这些热点问题的思考。
• 结合自身优势：申请者应结合自身的学术背景和研究经验，选择能够发挥个人优势的研究方向。例如，有语言学背景的申请者可以选择多语言语音处理方向，有优化理论基础的申请者可以选择无线通信资源分配方向。

3. 申请材料准备

• 个性化研究计划：申请者应根据教授的研究方向和自身兴趣，撰写个性化的研究计划。研究计划应包括研究背景、问题陈述、研究目标、方法论和预期成果等，突显申请者的研究潜力和创新思维。
• 针对性的个人陈述：申请者应在个人陈述中展示对教授研究领域的了解和兴趣，以及自己与该实验室的契合度。可以提及教授的具体研究成果，并说明这些成果如何激发了自己的研究兴趣。
• 高质量的学术推荐信：推荐信应来自了解申请者学术能力和研究潜力的教授或研究人员，最好是与教授研究领域相关的专家。推荐信应具体说明申请者的学术能力、研究经验和个人特质。

4. 面试准备

• 研究计划讲解：申请者应准备一个简洁而有深度的研究计划讲解，包括研究动机、问题定义、方法论和预期成果，并能够回答教授可能提出的技术问题。
• 熟悉教授研究：申请者应深入了解教授的研究工作，能够讨论其最新论文的内容和贡献，并提出自己的见解和可能的扩展方向。
• 技术问题准备：申请者应准备回答与研究领域相关的技术问题，如信号处理算法、通信系统模型、实验设计等，展示自己的专业知识和思维能力。
• 个人发展规划：申请者应思考并准备讨论自己的学术和职业发展规划，包括博士期间的研究目标、发表计划和毕业后的职业方向，显示自己的长远规划和决心。

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。