庄园

　　庄园，武汉大学教授，博导；2015年获加拿大卡尔加里大学测绘工程博士学位；2019年入选中组部海外高层次人才；在国际权威期刊及顶级会议发表论文70余篇，其中第一、通讯作者SCI期刊论文30余篇；拥有11项发明专利，并产业化3项；曾获IEEE世界室内定位竞赛手机组冠军；2015年联合创立美国Bluvision公司并担任首席科学家，领导开发的定位导航系统大规模使用在谷歌、思科等国际机构，该公司于2017年被以数亿人民币收购。

　　事迹详情：

　　申请人于2012-2015年在国际大地测量领域享有声誉的加拿大卡尔加里大学进行博士课题研究，导师为加拿大多传感器融合首席科学家、加拿大工程院院士NaserEl-Sheimy教授。之后作为联合创始人创立Bluvision，作为首席科学家、研发团队负责人推动企业成为美国领先的蓝牙室内定位解决方案提供商。一直活跃在国际定位导航及位置服务学术研究的前沿，先后担任IEEE核心SCI期刊IEEEIoTJ.和SatelliteNavigation的专刊主编委、国际知名学术会议的技术委员会委员。申请人在技术成果转化和产业化方面取得重要成果：领导研发团队在Bluvision开发的核心技术成果被国际知名公司HIDGlobal收购，另有核心技术成果用于TrustedPositioningInc.的导航软件中，被国际知名公司InvenSense收购。

　　近十余年来从事“低功耗高可用定位导航架构、算法、芯片及系统”前沿领域的研究。已发表论文70余篇，其中：SCI期刊论文近50篇，一作、通讯SCI论文近30篇（包含信息领域、物联网领域和芯片领域国际权威期刊，如IEEECommun.Surv.&Tut.（影响因子23.7）,IEEEIoTJ.（影响因子9.936）,IEEEJ.Solid-St.Circ.等），近五年GoogleScholar引用1700余次。注重研究技术成果转化，申请发明专利11项，并转让3项核心专利及1项IP。

　　创新成果一：提出了适用于智能终端多源数据融合的低功耗高可用定位架构，主持开发了手机定位APP软件和PC端定位数据算法测试分析软件。

　　申请人首次提出了适用于智能终端的MEMS微惯性单元和无线信号的低功耗高可用定位架构，结合了惯性机械编排算法、行人航位推算算法、运动限制算法和多微惯性单元协同导航算法。该方法是业内第一次提出并在智能终端上测试的紧组合定位架构，在无线热点极少情况下（仅为传统方案10%）定位精度反而提升20%。在此基础上，申报人进一步提出了基于多层信息约束和质量控制的多源融合定位导航新技术，融合进地磁场、气压等信息，提高精度和稳定性。该项研究已在IEEEIoTJ.（影响因子9.936）、IEEESens.J.等相关领域顶级期刊上以一作、通信作者系统发表SCI论文7篇（一作4篇）。另发表国际会议论文10篇，申请专利8项。研究成果被全球多个研究小组引用。该研究成果在室内自主定位领域中发挥了重大作用和国际影响：2015年获导航领域最权威会议IONGNSS+会议最佳论文奖，2013年获中国卫星导航学术年会青年学术论文奖。

　　创新成果二：进一步探索研究提高无线定位系统在各种复杂环境中的定位精度、可用性和抗干扰能力

　　针对建立无线指纹数据库需大量劳力的问题，提出基于众包思想的快速建立无线数据库技术。该技术利用智能设备中的MEMS微惯性单元和无线信号协同完成，生成数据库速度提升一个量级（10倍），大幅提高无线定位系统的可用性。针对射频无线系统无法满足众多厘米级定位精度需求的应用，申请人进一步探究了可见光无线系统的定位方案，提出了基于惯导辅助的抗干扰可见光定位算法。该项研究已在IEEECommun.Surv.&Tut.、IEEETrans.Mob.Comput.、IEEEWirel.Commun.Lett.等相关领域顶级期刊上以一作发表SCI论文6篇，其中IEEECommun.Surv.&Tut.是计算机和通信领域最具权威性期刊，代表了该方向的学术前沿和未来的发展方向；该期刊2020年影响因子为23.7，在IEEE旗下所有122个SCI期刊中排名第一，其中一篇论文自2018年发表以来已被他引用200余次（GoogleScholar）。

　　创新成果三：探索并研发了极低功耗微瓦级导航接收机芯片及基于神经网络的导航信号处理新方法

　　中国“芯”是国家核心战略利益。近年来我国北斗芯片获得长足发展，定位精度和稳定性接近国外同类产品。但功耗与国际先进水平差距明显，其中基带功耗大于20mW，无法满足智能穿戴等新应用微瓦级的要求。申报人与东南大学国家专用集成电路系统工程技术研究中心合作，长期研究极低功耗北斗基带算法、芯片架构，其创新性贡献如下：1）国际上首创两级下变频基带架构，基带功耗降低80%以上。2）为了提高芯片关键部分静态随机存取存储器（SRAM）在超低电压的吞吐量，提出了具有选择性位线电压调节的双感测方案（DSSBVR）。3）申请人提出了基于二值化卷积神经网络的高灵敏度GPS捕获方案。4）提出了将爬坡模型作为扩展卡尔曼滤波器约束条件的定位方案，有效提高GNSS定位精度。该项研究已在IEEEJ.Solid-St.Circ.等顶级期刊上发表SCI论文3篇，申请专利3项。其中，IEEEJ.SolidSt.Circ.是集成电路、芯片设计领域顶级期刊。