信息与通信工程学院
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| 导师代码： |
21664
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| 导师姓名： |
王谋
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| 性 别： |
男 |
| 特 称： |
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| 职 称： |
副教授
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| 学 位： |
工学博士学位
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| 属 性： |
专职 |
| 电子邮件： |
wangmou@uestc.edu.cn
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| 学术经历：
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2025.09-至今 电子科技大学 信息与通信工程 副教授（特聘）
2023.09-2025.06 电子科技大学 信息与通信工程 师资博士后
2021.10-2022.10 新加坡国立大学 信息与信号处理 联合培养博士（CSC公派）
2019.09-2023.06 电子科技大学 信息与通信工程 博士
2014.09-2018.06 重庆邮电大学 通信工程 学士
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| 个人简介：
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王谋现为电子科技大学信息与通信工程学院特聘副教授，IEEE会员，中国电子学会会员。长期从事智能化雷达成像探测、雷达对抗技术研究。在相关领域取得多项创新性工作，发表论文50余篇，其中以第一作者发表论文20余篇，含IEEE GRSM、IEEE TAP、IEEE T-NNLS、IEEE T-IP、IEEE T-GRS等领域中科院一区顶级期刊12篇，ESI高被引论文2篇，Google学术引用量2100余次，H指数18，申请发明专利5余项；主持国家自然科学基金青年项目，中国博士后基金特别资助、中国博士后基金面上项目各1项。入选2023年度中国电子学会博士学位论文激励计划；获“四川省优秀毕业生”、“电子科技大学优博”、“荣耀信通年度人物”、“第六届高分学术年会青年创新基金论文奖”、PIERS 2025 Abu Dhabi “Young Scientist Award”、“电子科技大学优秀博士后”、“年度优秀教职工奖”等荣誉。担任《Remote Sensing》二区SCI期刊专栏客座编辑；担任《现代雷达》、《电波科学学报》、《西南石油大学学报（自然科学版）》、《西华大学学报（自然科学版）》、《南通大学学报（自然科学版）》青年编委；担任CVDL(2024)、IMWS-AMP 2025、PIERS 2025 Abu Dhabi、ICET 2025会议分会场主席。
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| 科研项目：
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基于生成式学习的三维SAR城市建筑成像技术 国家级 博后基金面上 主持 2024.09-2026.08
机理驱动学习的三维SAR城市建筑精细化成像技术 国家级 博后基金特别资助 主持 2024.06-2025.05
正逆向机理驱动的三维SAR学习成像方法研究 国家级 国家自然科学基金 主持 2025.01-2027.12
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| 研究成果：
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[1].Wang M, Hu Y, Wei S, et al. Unsupervised 3d sar imaging network based on generative adversary learning[J]. IEEE Transactions on Antennas and Propagation, 2025.
[2].Wang M, Wen Y, Wei S, et al. SA-ISAR Imaging via Detail Enhancement Operator and Adaptive Threshold Sensing[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2025.
[3].Wang M, Hu Y, Wei S, et al. Synthetic aperture radar imaging meets deep unfolded learning: A comprehensive review[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, 2024, 13(1): 79-120.
[4].Wang M, Wei S, Zhou Z, et al. CTV-Net: Complex-valued TV-driven network with nested topology for 3-D SAR imaging[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2022, 35(4): 5588-5602.
[5].Wang M, Wei S, Shi J, et al. 3-D SAR imaging via perceptual learning framework with adaptive sparse prior[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2023, 61: 1-16.
[6].Wang M, Wei S, Zhou Z, et al. 3-D SAR autofocusing with learned sparsity[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022, 60: 1-18.
[7].Wang M, Wei S, Zhou Z, et al. 3-D SAR data-driven imaging via learned low-rank and sparse priors[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022, 60: 1-17.
[8].Wang M, Wei S, Zhou Z, et al. Efficient ADMM framework based on functional measurement model for mmW 3-D SAR imaging[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022, 60: 1-17.
[9].Wang M, Wei S, Liang J, et al. TPSSI-Net: Fast and enhanced two-path iterative network for 3D SAR sparse imaging[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2021, 30: 7317-7332.
[10].Wang M, Wei S, Liang J, et al. Lightweight FISTA-inspired sparse reconstruction network for mmW 3-D holography[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2021, 60: 1-20.
[11].Wang M, Wei S, Liang J, et al. RMIST-Net: Joint range migration and sparse reconstruction network for 3-D mmW imaging[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2021, 60: 1-17.
[12].Wang M, Wei S, Shi J, et al. CSR-Net: A novel complex-valued network for fast and precise 3-D microwave sparse reconstruction[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2020, 13: 4476-4492.
[13].王谋, 韦顺军, 沈蓉, 等. 基于自学习稀疏先验的三维 SAR 成像方法[J]. 雷达学报, 2022, 12(1): 36-52.
[14].Shen R, Wang M, Hu J, et al. Deep sar tomography: A model-inspired approach with learned sparse regularizer[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2024, 17: 18870-18881.
[15].Hu Y, Wang M, Wei S, et al. SEIS-Net: A 3-D SAR Enhanced Imaging Network Based on Swin Transformer[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2024, 17: 18967-18986.
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| 专业研究方向：
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| 专业名称 |
研究领域/方向 |
招生类别 |
| 081000信息与通信工程 |
08智能感知与信息系统，09机器学习与人工智能，10信号与信息智能处理 |
硕士学术学位 |
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