基本信息
任群言 男 博导 中国科学院声学研究所
电子邮件： renqunyan@mail.ioa.ac.cn
通信地址： 北京市海淀区北四环西路21号，中国科学院声学研究所
邮政编码：
电子邮件： renqunyan@mail.ioa.ac.cn
通信地址： 北京市海淀区北四环西路21号，中国科学院声学研究所
邮政编码：
招生信息
招生专业
070206-声学
招生方向
声学信号处理，声反演技术，声场分析和建模
教育背景
2007-10--2013-06 哈尔滨工程大学 博士学位
2006-10--2009-03 哈尔滨工程大学 硕士学位
2002-10--2006-06 哈尔滨工程大学 学士学位
2006-10--2009-03 哈尔滨工程大学 硕士学位
2002-10--2006-06 哈尔滨工程大学 学士学位
工作经历
工作简历
2013-10~2015-10,布鲁塞尔自由大学, Aspirant Researcher Fellow
专利与奖励
专利成果
[1] 赵猛, 任群言, 王文博, 肖旭, 马力. 一种基于分段匹配滤波的主动声纳回波自动检测方法. CN: CN116381658A, 2023-07-04.
[2] 肖旭, 任群言, 苏林, 王文博, 马力. 一种基于水声信号的舰船目标智能识别方法及系统. CN: CN115114949A, 2022-09-27.
[3] 王文博, 胡涛, 任群言, 苏林, 马力. 一种深海垂直阵阵型测量装置及测量方法. CN: CN114814852A, 2022-07-29.
[4] 肖旭, 任群言, 苏林, 马力, 鹿力成. 一种基于卡尔曼滤波的沉积层参数连续估计方法及系统. CN: CN114114221A, 2022-03-01.
[5] 王文博, 肖旭, 苏林, 任群言, 马力. 一种基于改进的深度神经网络的深海声源测距方法及系统. CN: CN113657416B, 2023-07-18.
[6] 王文博, 肖旭, 苏林, 任群言, 马力. 一种基于改进的深度神经网络的深海声源测距方法及系统. CN: CN113657416A, 2021-11-16.
[7] 倪海燕, 王文博, 肖旭, 鹿力成, 任群言, 马力. 一种基于多声纳设备的沉积层声特性获取方法及系统. CN: CN113640806A, 2021-11-12.
[8] 倪海燕, 王文博, 肖旭, 曹怀刚, 鹿力成, 任群言, 马力. 一种基于迁移学习的多波束海底沉积层类型的估计方法及系统. CN: CN113642591B, 2023-07-18.
[9] 倪海燕, 王文博, 肖旭, 鹿力成, 任群言, 马力. 一种基于多声纳设备的沉积层声特性获取方法及系统. CN: CN113640806B, 2023-07-25.
[10] 倪海燕, 王文博, 肖旭, 曹怀刚, 鹿力成, 任群言, 马力. 一种基于迁移学习的多波束海底沉积层类型的估计方法及系统. CN: CN113642591A, 2021-11-12.
[11] 曹怀刚, 王文博, 倪海燕, 苏林, 任群言, 马力. 一种基于深度学习的单矢量水听器方位估计方法. CN: CN113138365A, 2021-07-20.
[12] 曹怀刚, 王文博, 倪海燕, 苏林, 任群言, 马力. 一种基于深度迁移学习的单矢量水听器方位估计方法. CN: CN113138366A, 2021-07-20.
[13] 肖旭, 倪海燕, 王同, 苏林, 任群言, 马力. 一种基于音频特征提取的单波束底质分类方法. CN: CN113126099A, 2021-07-16.
[14] 肖旭, 倪海燕, 王同, 苏林, 任群言, 马力. 一种基于音色特征提取和深度学习的声源被动测距方法. CN: CN113189571A, 2021-07-30.
[15] 肖旭, 倪海燕, 王同, 苏林, 任群言, 马力. 一种基于音频特征提取的单波束底质分类方法. CN: CN113126099B, 2023-05-02.
[16] 王同, 王文博, 苏林, 任群言, 马力. 一种基于深度神经网络的深海直达声区目标深度估计方法. CN: CN113109795A, 2021-07-13.
[17] 王文博, 王同, 苏林, 任群言, 马力. 基于宽带声场干涉结构的深海直达声区目标深度估计方法. CN: CN113126030A, 2021-07-16.
[18] 王同, 王文博, 苏林, 任群言, 马力. 一种强噪声环境下基于深度神经网络的深海声源定深方法. CN: CN113109794A, 2021-07-13.
[19] 任群言, 王文博, 李军, 马力. 一种提取局部海域沉积层的分层结构和空间分布的方法. CN: CN109427042A, 2019-03-05.
[20] 任群言, 王文博, 李军, 马力. 一种基于浅剖数据的沉积层结构自动提取方法. CN: CN108985304B, 2021-07-30.
[2] 肖旭, 任群言, 苏林, 王文博, 马力. 一种基于水声信号的舰船目标智能识别方法及系统. CN: CN115114949A, 2022-09-27.
[3] 王文博, 胡涛, 任群言, 苏林, 马力. 一种深海垂直阵阵型测量装置及测量方法. CN: CN114814852A, 2022-07-29.
[4] 肖旭, 任群言, 苏林, 马力, 鹿力成. 一种基于卡尔曼滤波的沉积层参数连续估计方法及系统. CN: CN114114221A, 2022-03-01.
[5] 王文博, 肖旭, 苏林, 任群言, 马力. 一种基于改进的深度神经网络的深海声源测距方法及系统. CN: CN113657416B, 2023-07-18.
[6] 王文博, 肖旭, 苏林, 任群言, 马力. 一种基于改进的深度神经网络的深海声源测距方法及系统. CN: CN113657416A, 2021-11-16.
[7] 倪海燕, 王文博, 肖旭, 鹿力成, 任群言, 马力. 一种基于多声纳设备的沉积层声特性获取方法及系统. CN: CN113640806A, 2021-11-12.
[8] 倪海燕, 王文博, 肖旭, 曹怀刚, 鹿力成, 任群言, 马力. 一种基于迁移学习的多波束海底沉积层类型的估计方法及系统. CN: CN113642591B, 2023-07-18.
[9] 倪海燕, 王文博, 肖旭, 鹿力成, 任群言, 马力. 一种基于多声纳设备的沉积层声特性获取方法及系统. CN: CN113640806B, 2023-07-25.
[10] 倪海燕, 王文博, 肖旭, 曹怀刚, 鹿力成, 任群言, 马力. 一种基于迁移学习的多波束海底沉积层类型的估计方法及系统. CN: CN113642591A, 2021-11-12.
[11] 曹怀刚, 王文博, 倪海燕, 苏林, 任群言, 马力. 一种基于深度学习的单矢量水听器方位估计方法. CN: CN113138365A, 2021-07-20.
[12] 曹怀刚, 王文博, 倪海燕, 苏林, 任群言, 马力. 一种基于深度迁移学习的单矢量水听器方位估计方法. CN: CN113138366A, 2021-07-20.
[13] 肖旭, 倪海燕, 王同, 苏林, 任群言, 马力. 一种基于音频特征提取的单波束底质分类方法. CN: CN113126099A, 2021-07-16.
[14] 肖旭, 倪海燕, 王同, 苏林, 任群言, 马力. 一种基于音色特征提取和深度学习的声源被动测距方法. CN: CN113189571A, 2021-07-30.
[15] 肖旭, 倪海燕, 王同, 苏林, 任群言, 马力. 一种基于音频特征提取的单波束底质分类方法. CN: CN113126099B, 2023-05-02.
[16] 王同, 王文博, 苏林, 任群言, 马力. 一种基于深度神经网络的深海直达声区目标深度估计方法. CN: CN113109795A, 2021-07-13.
[17] 王文博, 王同, 苏林, 任群言, 马力. 基于宽带声场干涉结构的深海直达声区目标深度估计方法. CN: CN113126030A, 2021-07-16.
[18] 王同, 王文博, 苏林, 任群言, 马力. 一种强噪声环境下基于深度神经网络的深海声源定深方法. CN: CN113109794A, 2021-07-13.
[19] 任群言, 王文博, 李军, 马力. 一种提取局部海域沉积层的分层结构和空间分布的方法. CN: CN109427042A, 2019-03-05.
[20] 任群言, 王文博, 李军, 马力. 一种基于浅剖数据的沉积层结构自动提取方法. CN: CN108985304B, 2021-07-30.
出版信息
发表论文
[1] 王珍珠, 赵猛, 任群言, 肖旭, 马力. 卷积神经网络主动目标方位估计. 应用声学[J]. 2023, 第 3 作者42(3): 467-473, http://yysx.cnjournals.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=22037&flag=1.
[2] 吴伟文, 任群言, 鹿力成, 郭圣明, 马力. 浅海地声参数的变维贝叶斯反演. 声学学报[J]. 2023, 第 2 作者48(3): 496-505, http://lib.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7109696350.
[3] 倪海燕, 王文博, 任群言, 鹿力成, 马力. 多波束声呐海底底质半监督学习分类方法. 声学技术[J]. 2023, 第 3 作者42(4): 524-532, http://lib.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7110442919.
[4] 王同, 苏林, 任群言, 王文博. 基于注意力机制的全海深声速剖面预测方法. 电子与信息学报[J]. 2022, 第 3 作者44(2):
[5] 王文博, 苏林, 王臻, 胡涛, 任群言, 郭圣明, 马力. 利用宽带声场频率-掠射角干涉结构的深海直达声区目标深度估计方法. 声学学报[J]. 2021, 第 5 作者46(2): 161-170, http://lib.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7104358496.
[6] Tan Peng, 鹿力成, 任群言, 杨德森. Experimental Verification of Vertical Line Array Shape Estimation Based on Single Normal Mode Extraction. 2021 IEEE/OES China Acoustic Conference(COA2021). 2021, 第 3 作者
[7] Cao, Huaigang, Wang, Wenbo, Su, Lin, Ni, Haiyan, Gerstoft, Peter, Ren, Qunyan, Ma, Li. Deep transfer learning for underwater direction of arrival using one vector sensora). JOURNAL OF THE ACOUSTICAL SOCIETY OF AMERICA[J]. 2021, 第 6 作者 通讯作者 149(3): 1699-1711, http://dx.doi.org/10.1121/10.0003645.
[8] 王文博, 苏林, 贾雨晴, 任群言, 马力. 深海直达波区卷积神经网络测距方法. 声学学报[J]. 2021, 第 4 作者46(6): 1081, http://bjvip.las.ac.cn/qk/90012X/202106/7105990744.html.
[9] 王同, 苏林, 任群言, 王文博, 马力. 循环神经网络在浅海声速-声源联合反演中的应用. 哈尔滨工程大学学报[J]. 2021, 第 3 作者https://nxgp.cnki.net/kcms/detail?v=3uoqIhG8C46NmWw7YpEsKHTPvOGrUOOqX1coEOzL8AElTvwUXD_TwtRqhQwQuYbyZ4S-9gWTQ0JuDnGJmf6o2PRXzfnvRCvc&uniplatform=NZKPT.
[10] Ole Grn, Lars Ole Boldreel, Morgan F Smith, Shawn Joy, Rostand Tayong Boumda, Andreas Mder, Niels Bleicher, Bo Madsen, Deborah Cvikel, Bjrn Nilsson, Arne Sjstrm, Ehud Galili, Egon Nrmark, Changqing Hu, Qunyan Ren, Philippe Blondel, Xing Gao, Petra Strkendal, Antonio DellAnno. Acoustic Mapping of Submerged Stone Age Sites-A HALD Approach. REMOTE SENSING[J]. 2021, 第 15 作者13(3): https://www.webofscience.com/wos/woscc/full-record/WOS:000615475600001.
[11] Xiao, Xu, Wang, Wenbo, Su, Lin, Guo, Xinyi, Ma, Li, Ren, Qunyan. Localization of Immersed Sources by Modified Convolutional Neural Network: Application to a Deep-Sea Experiment. SENSORS[J]. 2021, 第 6 作者 通讯作者 21(9): https://doaj.org/article/9e6f5ce9af3e4855987c5ac7a7c594e9.
[12] 曹怀刚, 任群言, 郭圣明, 马力. 卷积神经网络单矢量水听器方位估计. 哈尔滨工程大学学报[J]. 2020, 第 2 作者41(10): 1524, http://lib.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7103454654.
[13] 肖旭, 王同, 王文博, 苏林, 马力, 任群言. 基于多域特征提取和深度学习的声源被动测距. 应用声学[J]. 2020, 第 6 作者40(1): 121-130, http://lib.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7103755620.
[14] Wang, Wenbo, Wang, Zhen, Su, Lin, Hu, Tao, Ren, Qunyan, Gerstoft, Peter, Ma, Li. Source depth estimation using spectral transformations and convolutional neural network in a deep-sea environmenta). JOURNAL OF THE ACOUSTICAL SOCIETY OF AMERICA[J]. 2020, 第 5 作者 通讯作者 148(6): 3633-3644, http://dx.doi.org/10.1121/10.0002911.
[15] Wang, Zhen, Hu, Tao, Ren, Qunyan, Guo, Shengming, Ma, Li, IEEE. Analysis of acoustic-energy fluctuations caused by internal waves in the Yellow Sea. GLOBAL OCEANS 2020: SINGAPORE - U.S. GULF COAST. 2020, 第 3 作者
[16] Ren, Qunyan, Mo, Yaxiao, Ma, Li, Guo, Shengming, Liao, Tianjun. Characteristic Acoustic Impedance for Reliable Environmental Characterization. JOURNAL OF THEORETICAL AND COMPUTATIONAL ACOUSTICS[J]. 2019, 第 1 作者 通讯作者 27(2): http://dx.doi.org/10.1142/S2591728518500548.
[17] Lu, Licheng, Ni, Haiyan, Wang, Wenbo, Ma, Li, Huang, Jianchun, Ren, Qunyan, IEEE. Experimental Results of Sediment Characterization by Processing Backscatter Envelope of Single-beam Sonar. OCEANS 2019 - MARSEILLE. 2019, 第 11 作者http://apps.webofknowledge.com/CitedFullRecord.do?product=UA&colName=WOS&SID=5CCFccWmJJRAuMzNPjj&search_mode=CitedFullRecord&isickref=WOS:000591652100339.
[18] 王文博, 任群言, 胡涛, 马力. 利用混合图像处理方法提取浅层海底沉积层等效分层结构. 哈尔滨工程大学学报[J]. 2019, 第 2 作者40(7): 1251-1257, http://lib.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7002347656.
[19] 苏林, 任群言, 庞立臣, 郭圣明, 马力. 强非线性时间演化声速剖面的序贯反演. 声学学报[J]. 2019, 第 2 作者44(04期): 452-462, https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?dbcode=CJFQ&dbname=CJFDLAST2019&filename=XIBA201904008&v=MTIxNTZyV00xRnJDVVI3dWZZK2RyRnl6a1ZyM05QU1RKYjdHNEg5ak1xNDlGYklSOGVYMUx1eFlTN0RoMVQzcVQ=.
[20] Cao, Huaigang, Wang, Wenbo, Ni, Haiyan, Ren, Qunyan, Ma, Li, IEEE. Deep Learning for DOA Estimation Using a Vector Hydrophone. OCEANS 2019 MTS/IEEE SEATTLE. 2019, 第 11 作者
[21] Wang, Wenbo, Ni, Haiyan, Su, Lin, Hu, Tao, Ren, Qunyan, Gerstoft, Peter, Ma, Li. Deep transfer learning for source ranging: Deep-sea experiment results. JOURNAL OF THE ACOUSTICAL SOCIETY OF AMERICA[J]. 2019, 第 5 作者 通讯作者 146(4): EL317-EL322, http://dx.doi.org/10.1121/1.5126923.
[22] Licheng Lu, Quanyan Ren, Haiyan Ni, Wenbo Wang, Li Ma, Jianchun Huang, Qunyan Ren. Experimental Results of Sediment Characterization by Processing Backscatter Envelope of Single-beam Sonar. L. LU, H. NI, W. WANG, L. MA, J. HUANG AND Q. REN, "EXPERIMENTAL RESULTS OF SEDIMENT CHARACTERIZATION BY PROCESSING BACKSCATTER ENVELOPE OF SINGLE-BEAM SONAR*," OCEANS 2019 - MARSEILLE, MARSEILLE, FRANCE, 2019, PP. 1-5, DOI: 10.1109/OCEANSE.2019.8867406.. 2019, 第 7 作者
[23] Ni, Haiyan, Wang, Wenbo, Ren, Qunyan, Lu, Licheng, Wu, Jinrong, Ma, Li, IEEE. Model-Based Sediment Characterization Using Multibeam Angular Backscatter Data. OCEANS 2019 MTS/IEEE SEATTLE. 2019, 第 11 作者
[24] Ni, Haiyan, Wang, Wenbo, Ren, Qunyan, Lu, Licheng, Wu, Jinrong, Ma, Li, IEEE. Comparison of Single-beam and Multibeam Sonar Systems for Sediment Characterization: Results from Shallow Water Experiment. OCEANS 2019 MTS/IEEE SEATTLE. 2019, 第 11 作者
[25] Pang, Lichen, Hu, Tao, Ren, Qunyan, Lu, Licheng, Ma, Li, IEEE. Tracking of the time evolving sound speed profiles using Ensemble Kalman Filtering. 2018 OCEANS - MTS/IEEE KOBE TECHNO-OCEANS (OTO). 2018, 第 3 作者http://apps.webofknowledge.com/CitedFullRecord.do?product=UA&colName=WOS&SID=5CCFccWmJJRAuMzNPjj&search_mode=CitedFullRecord&isickref=WOS:000465206800392.
[26] Ren, Qunyan, Lu, Licheng, Ma, Li, Zeng, Juan, Mo, Yaxiao, IEEE. Geoacoustic inversion from successive multiple data sets: results and interpretations. 2018 OCEANS - MTS/IEEE KOBE TECHNO-OCEANS (OTO). 2018, 第 1 作者http://apps.webofknowledge.com/CitedFullRecord.do?product=UA&colName=WOS&SID=5CCFccWmJJRAuMzNPjj&search_mode=CitedFullRecord&isickref=WOS:000465206800364.
[27] Ren, Qunyan, Lu, Licheng, Guo, Shenging, Ma, Li, IEEE. Sequential processing of single beam sonar echoes for sediment geoacoustic characterization. 2018 OCEANS - MTS/IEEE KOBE TECHNO-OCEANS (OTO). 2018, 第 1 作者http://apps.webofknowledge.com/CitedFullRecord.do?product=UA&colName=WOS&SID=5CCFccWmJJRAuMzNPjj&search_mode=CitedFullRecord&isickref=WOS:000465206800299.
[28] 任群言, 朴胜春, 郭圣明, 马力, 廖天俊. 利用宽带声场干涉结构特性对移动船只距离的连续估计. 声学学报[J]. 2018, 第 1 作者43(2): 163-168, http://lib.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=674664667.
[29] 任群言, 朴胜春, 马力, 郭圣明, 廖天俊. 利用渔船噪声矢量场对地声参数的估计. 哈尔滨工程大学学报[J]. 2018, 第 1 作者39(2): 236-240, http://lib.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=674609703.
[30] 姚美娟, 任群言, 马力. 非完整阵列接收下的虚拟接收目标定位技术. 声学学报[J]. 2018, 第 2 作者43(1): 23-30, http://lib.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=88736665504849564849484851.
[31] Lu, Licheng, Ren, Qunyan, Ma, Li, Guo, Shengming, Liao, Tianjun, IEEE. Sediment acoustic characterization by optimizing single-beam sonar echoes. 2017 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SIGNAL PROCESSING, COMMUNICATIONS AND COMPUTING (ICSPCC). 2017, 第 11 作者http://apps.webofknowledge.com/CitedFullRecord.do?product=UA&colName=WOS&SID=5CCFccWmJJRAuMzNPjj&search_mode=CitedFullRecord&isickref=WOS:000427828600008.
[32] Ren, Qunyan, Lu, Licheng, Ma, Li, Guo, Shengming, Liao, Tianjun, IEEE. Geoacoustic parameter estimation through iteratively particle filtering of solitary data set. OCEANS 2017 - ABERDEEN. 2017, 第 1 作者
[33] Ren, QunYan, Ma, Li, Guo, Shengming, Piao, Shengchun, Liao, Tianjun, IEEE. Geoacoustic characterization using vector ship noise field in a hard-bottom environment. OCEANS 2016 MTS/IEEE MONTEREY. 2016, 第 1 作者http://apps.webofknowledge.com/CitedFullRecord.do?product=UA&colName=WOS&SID=5CCFccWmJJRAuMzNPjj&search_mode=CitedFullRecord&isickref=WOS:000399929000035.
[34] Ren, QunYan, Ma, Li, Guo, Shengming, Piao, Shengchun, Liao, Tianjun, IEEE. Feature-oriented striation processing of the noise field due to a moving ship. OCEANS 2016 MTS/IEEE MONTEREY. 2016, 第 1 作者http://apps.webofknowledge.com/CitedFullRecord.do?product=UA&colName=WOS&SID=5CCFccWmJJRAuMzNPjj&search_mode=CitedFullRecord&isickref=WOS:000399929000036.
[2] 吴伟文, 任群言, 鹿力成, 郭圣明, 马力. 浅海地声参数的变维贝叶斯反演. 声学学报[J]. 2023, 第 2 作者48(3): 496-505, http://lib.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7109696350.
[3] 倪海燕, 王文博, 任群言, 鹿力成, 马力. 多波束声呐海底底质半监督学习分类方法. 声学技术[J]. 2023, 第 3 作者42(4): 524-532, http://lib.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7110442919.
[4] 王同, 苏林, 任群言, 王文博. 基于注意力机制的全海深声速剖面预测方法. 电子与信息学报[J]. 2022, 第 3 作者44(2):
[5] 王文博, 苏林, 王臻, 胡涛, 任群言, 郭圣明, 马力. 利用宽带声场频率-掠射角干涉结构的深海直达声区目标深度估计方法. 声学学报[J]. 2021, 第 5 作者46(2): 161-170, http://lib.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7104358496.
[6] Tan Peng, 鹿力成, 任群言, 杨德森. Experimental Verification of Vertical Line Array Shape Estimation Based on Single Normal Mode Extraction. 2021 IEEE/OES China Acoustic Conference(COA2021). 2021, 第 3 作者
[7] Cao, Huaigang, Wang, Wenbo, Su, Lin, Ni, Haiyan, Gerstoft, Peter, Ren, Qunyan, Ma, Li. Deep transfer learning for underwater direction of arrival using one vector sensora). JOURNAL OF THE ACOUSTICAL SOCIETY OF AMERICA[J]. 2021, 第 6 作者 通讯作者 149(3): 1699-1711, http://dx.doi.org/10.1121/10.0003645.
[8] 王文博, 苏林, 贾雨晴, 任群言, 马力. 深海直达波区卷积神经网络测距方法. 声学学报[J]. 2021, 第 4 作者46(6): 1081, http://bjvip.las.ac.cn/qk/90012X/202106/7105990744.html.
[9] 王同, 苏林, 任群言, 王文博, 马力. 循环神经网络在浅海声速-声源联合反演中的应用. 哈尔滨工程大学学报[J]. 2021, 第 3 作者https://nxgp.cnki.net/kcms/detail?v=3uoqIhG8C46NmWw7YpEsKHTPvOGrUOOqX1coEOzL8AElTvwUXD_TwtRqhQwQuYbyZ4S-9gWTQ0JuDnGJmf6o2PRXzfnvRCvc&uniplatform=NZKPT.
[10] Ole Grn, Lars Ole Boldreel, Morgan F Smith, Shawn Joy, Rostand Tayong Boumda, Andreas Mder, Niels Bleicher, Bo Madsen, Deborah Cvikel, Bjrn Nilsson, Arne Sjstrm, Ehud Galili, Egon Nrmark, Changqing Hu, Qunyan Ren, Philippe Blondel, Xing Gao, Petra Strkendal, Antonio DellAnno. Acoustic Mapping of Submerged Stone Age Sites-A HALD Approach. REMOTE SENSING[J]. 2021, 第 15 作者13(3): https://www.webofscience.com/wos/woscc/full-record/WOS:000615475600001.
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科研活动
科研项目
（ 1 ） 基于航船噪声的海底声参数序贯估计研究, 主持, 国家级, 2017-01--2020-12
参与会议
（1）Sequential processing of single beam sonar echoes for sediment geoacoustic characterization 2018-05-28
（2）Geoacoustic inversion from successive multiple data sets: results and interpretations 2018-05-28
（2）Geoacoustic inversion from successive multiple data sets: results and interpretations 2018-05-28