刘欢 (副教授)

副教授 硕士生导师

曾获荣誉:荣获2018年度中国地质大学(武汉)“优秀博士毕业生”;荣获2016年度博士研究生“国家奖学金”;荣获2010年度本科生“国家奖学金”

性别:男

出生年月:1989-02-20

毕业院校:中国地质大学(武汉)

学历:博士研究生

学位:工学博士学位

在职信息:在职

所在单位:自动化学院

入职时间:2018-07-01

学科:测控技术与仪器 自动化

办公地点:物探楼 103 / 信息楼 809

联系方式:027-67883097

Email:

个人简历

刘欢,男,1989年生,博士,特任副教授,硕士生导师,IEEE会员、SPIE会员、中国自动化学会(CAA)会员,中国地质大学(武汉)地大学者-青年优秀人才计划入选者


主要研究方向为高精度地球物理勘探仪器、微弱信号检测、无损检测(基于机器学习和数据挖掘,包括复合材料损伤程度智能预测、地下输油管道腐蚀特征匹配技术等)。仪器主要包括:磁力仪(普通质子磁力仪、Overhauser磁力仪、光泵磁力仪、三分量磁力仪);电法仪(新型智能电法仪、高密度电法仪);地热地温测量仪等。

主持国家重点研发计划项目子课题1项、国家自然科学基金青年科学基金1项、湖北省自然科学基金面上项目1项、陆军研究院XXX国防重点实验室基金1项、中央高校杰出人才培育基金1项、中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所专项资金项目1项,累计负责项目经费约150万元;以骨干成员参与国家自然科学基金面上项目、国家重大科学仪器设备开发专项、总装备预先研究项目、武汉市科技计划项目、NRC加拿大国家研究委员会专项资金项目、NASA美国国家航空航天局开放课题等项目。先后主持或参与研制的仪器有:分布式页岩气开采水力压裂电位监测仪、动态质子磁梯度航弹探测器、地面地磁监测仪、磁梯度张量探测仪等。

近年来,以第一作者或通信作者发表SCI/EI论文30余篇,引用300余次,H指数10;申请或授权发明、实用新型专利及软件著作权20余项;其中1篇论文获得 "主编重点推荐"(Editor's Picks),被遴选为 "亮点文章"(Featured Articles)。担任多个外文期刊及国际会议审稿人,并获评国际著名学术出版集团IEEE出版社杂志《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》"杰出审稿人"(Outstanding Reviewers)荣誉称号

Google Scholarhttps://scholar.google.com/citations?hl=en&user=3JMy3dwAAAAJ

ORCIDhttps://orcid.org/0000-0001-9316-4749

ResearchGatehttps://www.researchgate.net/profile/Huan_Liu62

Publonshttps://publons.com/researcher/1709702/huan-liu

欢迎感兴趣的同学来我组攻读硕士!若愿意与我一起学习,请与我联系。

欢迎具有较好测控/自动化/电信/通信/计算机/数学背景的本科生攻读本人硕士研究生。

欲加入本团队的同学,请尽早(保研同学大三下学期即可,考研同学成绩公布之后)与本人邮件联系,并发送相关材料(包括个人简介、教育及科研经历、获奖情况、专业技能、研究兴趣及未来研究计划、大学成绩单等)。


教育经历

2012.09 - 2018.06,中国地质大学(武汉),地球探测与信息技术专业,博士(硕博连读)

2016.09 - 2017.09,加拿大不列颠哥伦比亚大学(UBC),电气工程与计算机科学专业,联合培养(国家留学基金委资助)

2008.09 - 2012.06,中国地质大学(武汉),测控技术与仪器专业,学士

 

工作经历

2018.07 - 至今,中国地质大学(武汉),自动化学院,特任副教授

2016.09 - 2017.09,加拿大不列颠哥伦比亚大学(UBC),电气工程与计算机科学ISDPRL实验室,研究助理


人才计划与学术任职

2020.05Co-organizerSPS-3: 2020 IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC 2020)

2019.06 - 至今,IEEE 仪表与测量协会环境监测技术委员会(Technical Committee on Environmental Measurements of IEEE Instrumentation and Measurement Society委员

2018.11 - 至今,《American Journal of Electrical and Computer Engineering期刊编委

2018.07 - 至今,中国地质大学(武汉)地大学者 青年优秀人才

2020.03 - 至今,中国自动化学会(CAA)会员

2018.07 - 至今,国际电气与电子工程师学会(IEEE)会员

2018.07 - 至今,国际光学工程学会(SPIE)会员

2018.06 - 至今,担任IEEE Transactions on Industrial Electronics, IEEE Transactions on Instrumentation and MeasurementIEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on Reliability, IEEE Sensors JournalIEEE Access, MeasurementMachine Vision and ApplicationsInformation Fusion等地球物理、仪器仪表、无损探伤领域国际SCI期刊及学术会议审稿人


学术荣誉

2020.02,"杰出审稿人",Outstanding Reviewers of IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement

2020.01,"亮点文章",Editor's Picks and Featured Articles of AIP Advances


科研项目

1.   国家自然科学基金青年科学基金:融合多源场信息的磁温漂抑制及磁误差校正方法研究,2020.01-2022.12,主持

2.   国家重点研发计划 “高精度地球物理场观测设备研制” 课题2:“自动化地磁绝对观测系统和高精度磁力仪研制” 子课题,2018.12-2021.12 ,主持 

3.   湖北省自然科学基金面上项目:融合磁阵列梯度张量多源信息的水下航行体目标定位与识别方法研究,2020.03-2022.03 ,主持 

4.   陆军研究院XXX国防重点实验室基金:基于地磁多参量融合的XXX方法研究,2019.01-2020.12,主持

5.   中央高校杰出人才培育基金:多源磁测数据融合机理研究,2018.07-2021.07,主持

6.   中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所专项资金项目:页岩气开采水力压裂电位监测仪研究,2013.01-2014.12 ,主持 

7.   武汉市科技计划项目:多传感器自适应融合的智能磁力仪研究,2019.07-2021.12 ,技术骨干(第三) 

8.   国家自然科学基金面上项目:基于优化动态核极化的新型Overhauser磁力仪研究,2015.01-2018.12,技术骨干

9.   国家重大科学仪器设备开发专项:海洋地磁场矢量测量仪开发与应用,2015.01-2018.12,技术骨干

10. 解放军总装备部装备预先研究项目:动态激发质子磁法XXX技术研究,2012.01-2013.12,技术骨干

11. NRC加拿大国家研究委员会研究项目:地下输油管道无损探伤技术研究,2016.01-2017.12,技术骨干 

12. NASA美国国家航空航天局开放课题:复合材料损伤程度智能预测研究,2016.01-2017.12,技术骨干


代表性学术成果

期刊论文

[1]    Huan Liu, Shuo Liu, Zheng Liu, et al. Data-driven approaches for characterization of delamination damage in composite materials, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2020.“ IF = 9.56,中科院一区 TOP期刊 )

[2]    Huan Liu, Hongpeng Wang, Junchi Bin, et al. Efficient noise reduction for the free induction decay signal from a proton precession magnetometer with time-frequency peak filteringReview of Scientific Instruments, 91(4): 045101, 2020. 

[3]    Huan Liu, Xiaobin Wang, Hongpeng Wang, et al. Magneto-inductive magnetic gradient tensor system for detection of ferromagnetic objects, IEEE Magnetics Letters, 11(1): 8101205, 2020.

[4]    Huan Liu, Xiaobin Wang, Junchi Bin, et al. Magnetic gradient full-tensor fingerprints for metallic objects detection of a security system based on anisotropic magnetoresistance sensor arrays, AIP Advances, 10(1): 015329, 2020.(“ 主编重点推荐(Editor’s Picks),被遴选为亮点文章(Featured Articles)

[5]    Huan Liu, Wang Luo, Haobin Dong, et al. Design and implementation of a tuning-matching framework for a high-sensitivity broad band proton precession magnetometer sensing coil, IEEE Sensors Journal, 20(1): 127-134, 2020.“ IF = 3.96中科院二区 )

[6]    Huan Liu, Haobin Dong, Jian Ge, et al. High-precision sensor tuning of proton precession magnetometer by combining principal component analysis and singular value decomposition, IEEE Sensors Journal, 19(21): 9688-9696, 2019.“ IF = 3.96,中科院二区 ) 

[7]    Huan Liu, Junchi Bin, Haobin Dong, et al. Adaptive pre-whiten filtering for the free induction decay transversal signal in weak magnetic detection, Review of Scientific Instruments, 90(10): 104502, 2019. 

[8]    Huan Liu, Haobin Dong, Jian Ge, et al. Efficient performance optimization for the magnetic data readout from a proton precession magnetometer with low rank constraint, IEEE Transactions on Magnetics, 55(8): 9300104, 2019. 

[9]    Huan Liu, Zheng Liu, Shuo Liu, et al. A nonlinear regression application via machine learning techniques for geomagnetic data reconstruction processing, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 57(1): 128-140, 2019.“ IF = 6.73,中科院一区 TOP期刊 ) 

[10]  Huan Liu, Zheng Liu, Haobin Dong, et al. Recurrent neural network-based approach for sparse geomagnetic data interpolation and reconstruction, IEEE Access, 7(1): 33173-33179, 2019.“ IF = 4.96,中科院二区 )  

[11]  Huan Liu, Haobin Dong, Jian Ge, et al. A fusion of principal component analysis and singular value decomposition based multivariate denoising algorithm for free induction decay transversal data, Review of Scientific Instruments, 90(3): 035116, 2019. 

[12]  Huan Liu, Zheng Liu, Brandon Taylor, et al. Matching pipeline In-line inspection data for corrosion characterization, NDT & E International, 101: 44-52, 2019.“ IF = 3.75,中科院一区 TOP期刊 ) 

[13]  Huan Liu, Haobin Dong, Jian Ge, et al. Apparatus and method for efficient sampling of critical parameters demonstrated by monitoring an Overhauser geomagnetic sensor, Review of Scientific Instruments, 89(12): 125109, 2018. 

[14]  Huan Liu, Haobin Dong, Zheng Liu, et al. A comprehensive study on the weak magnetic sensor character of different geometries for proton precession magnetometer, Journal of Instrumentation, 13(9): T09003, 2018. 

[15]  Huan Liu, Haobin Dong, Zheng Liu, et al. Application of Hilbert-Huang decomposition to reduce noise and characterize for NMR FID signal of proton precession magnetometer, Instruments and Experimental Techniques, 61(1): 55-64, 2018. 

[16]  Huan Liu, Haobin Dong, Zheng Liu, et al. Noise characterization for the FID signal from proton precession magnetometer, Journal of Instrumentation, 12(7): P07019, 2017. 

[17]  Huan Liu, Haobin Dong, Zheng Liu, et al. Construction of an Overhauser magnetic gradiometer and the applications in geomagnetic observation and ferromagnetic target localization, Journal of Instrumentation, 12(10): T10008, 2017. 

[18]  Huan Liu, Haobin Dong, Jian Ge, et al. An improved tuning control algorithm based on SVD for FID signal, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, 21(1): 133-138, 2017.

[19]  Huan Liu, Haobin Dong, Jian Ge, et al. Research on a secondary tuning algorithm based on SVD & STFT for FID signal, Measurement Science and Technology, 27(10): 105006, 2016. 

[20]  刘欢, 董浩斌, 葛健, 等. Overhauser磁力仪探头激发频率测试仪研制, 电子学报, 45(2): 1272-1280, 2017.“ 国内一级学报 )  

[21]  刘欢, 董浩斌, 葛健, 等. 基于Overhauser效应的磁场梯度探测器, 仪器仪表学报, 36(3): 592-600, 2015.“ 国内一级学报 )  

[22]  Haobin Dong, Huan Liu (共同第一作者,通讯作者), Jian Ge, et al. A high-precision frequency measurement algorithm for FID signal of proton magnetometer, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 65(4): 898-904, 2016.“ IF = 3.84,中科院一区 TOP期刊 )  

[23]  Shuo Liu, Huan Liu (共同第一作者), Vijay John, et al. Enhanced situation awareness through CNN-based deep multi-modal image fusion, Optical Engineering, 59(5): 053103, 2020.  

[24]  Cheng Zhang, Huan Liu (通讯作者), Jian Ge, et al. FPGA-based digital lock-in amplifier with high-precision automatic frequency trackingIEEE Access, 8(1): 123114-123122, 2020.(“ IF = 4.96,中科院二区 )  

[25]  Hengli Song, Huan Liu (通讯作者), Haobin Dong, et al. Compressed sensing based tuning algorithm for the sensor of proton precession magnetometersReview of Scientific Instruments, 91(8): 085118, 2020.

[26]  Yuefei Huang, Jian Ge, Haobin Dong and Huan Liu (通讯作者). An automatic wide-band 90 phase shifter for optically pumped cesium magnetometers, IEEE Sensors Journal, 17(23): 7928-7934, 2017.“ IF = 3.96中科院二区 ) 

[27]  Cheng Zhang, Haobin Dong, Jiahao Wang, Jian Ge, Huan Liu (通讯作者), et al. A low error rate BCH-based encoder-decoder approach for electromagnetic measurement while drilling system, IEEE Access, 7(1): 34599-34608, 2019.“ IF = 4.96,中科院二区 )  

会议论文

[1]  Huan Liu, Haobin Dong, Jian Ge, et al. A new F-PCASVD based multivariate denoising algorithm for FID transversal data, IEEE International Conference on Instrumentation and Measurement Technology (I2MTC), 1-6, 2019.

[2]  Huan Liu, Yihao Liu, Shuo Liu, et al. What can machine learning do for geomagnetic data processing? A reconstruction application, IEEE International Conference on Instrumentation and Measurement Technology (I2MTC), 1-6, 2018.

[3]  Huan Liu, Shuo Liu, Zheng Liu, et al. Prognostics of damage growth in composite materials using machine learning techniques, IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT), 1042-1047, 2017.

[4]  Huan Liu, Haobin Dong, Jian Ge, et al. A high-precision proton magnetometer based on a multi-channel frequency measurement, IEEE International Conference on Instrumentation and Measurement Technology (I2MTC), 1-6, 2016.

[5]  Huan Liu, Haobin Dong. Research and developed of magnetic field gradient detector based on the nuclear Overhauser effect, IEEE International Conference on Instrumentation and Measurement, Computer, Communication and Control (IMCCC), 330-333, 2015.

学术报告

2019  IEEE I2MTC,作分会场报告,奥克兰,新西兰

        • A new F-PCASVD based multivariate denoising algorithm for FID transversal data

2018  IEEE I2MTC,张贴海报,休斯顿,美国

        • What can machine learning do for geomagnetic data processing? A reconstruction application

        • A resonant cavity based on birdcage coil for Overhauser geomagnetic sensor

2017  IEEE ICIT,作分会场报告,多伦多,加拿大

        • Prognostics of damage growth in composite materials using machine learning techniques

        • Experimenting capacitive sensing techniques for structural integrity assessment

2016  ITCA,作分会场报告,东京,日本

        • An improved tuning control algorithm based on SVD for FID signal

2016  IEEE I2MTC,张贴海报,台北,中国台湾

        • A high precision proton magnetometer based on a multi-channel frequency measurement

2015  IEEE IMCCC,张贴海报,秦皇岛,中国

        • Research and developed of magnetic field gradient detector based on the nuclear Overhauser effect

发明及实用新型专利

[1]    提高质子旋进类传感器调谐精度和信噪比的系统及方法, 申请号:201910578198.4

[2]    提高质子磁旋进信号信噪比的系统及方法, 申请号:201910580050.4

[3]    一种适用于质子磁旋进信号的噪声抑制系统及方法, 申请号:201910809909.4

[4]    基于MEMS弱磁传感器阵列的低功耗安检探测系统及方法, 申请号:201910810531.X

[5]    基于复解调的地雷探测土壤背景场干扰抑制方法及系统, 申请号:201811160754.8

[6]    一种基于量化时延法提高FID信号测频精度的方法及电路, 申请号:201710002829.9

[7]    一种地磁全要素测量系统及方法, 申请号:201710827983.X

[8]    一种基于量化时延法提高FID信号测频精度的电路, 专利号:201720003276.4

[9]    一种地磁全要素测量系统, 专利号:201721178665.7

[10]  一种提高Overhauser磁力仪拉莫尔信号测频精度的方法及其电路, 申请号:201510256416.4

软件著作权

[1]   基于压缩感知的质子磁力仪自动调谐控制软件 V1.0, 登记号:2020SR1105481

[2]   磁目标定位数据采集软件 V1.0, 登记号:2020SR0698229

[3]   磁目标成像定位软件 V1.0, 登记号:2020SR0697105

[4]   基于Matlab的地震小波阈值去噪软件 V1.0, 登记号:2019SR1155447

[5]   基于MEMS磁传感器的金属安检门系统数据采集软件 V1.0, 登记号:2019SR1001751

[6]   基于主成分分析和奇异值的拉莫尔旋进信号噪声抑制软件 V1.0, 登记号:2019SR0989846

[7]   质子磁旋进信号噪声抑制软件 V1.0, 登记号:2019SR0756583

[8]   磁异常探测系统数据采集软件 V1.0, 登记号:2019SR0757495


教学与学生培养

[1]   讲授本科生课程《微弱信号检测基础》、《生产实习》、《检测技术教学实习》;研究生课程《微弱信号检测》、《智能传感器原理与应用》

[2]   每年招收1~3名硕士研究生(测控、自动化、电信、通信、计算机科学等相关专业,且具备一定的编程基础和动手能力

[3]   表现优异者,如有需求,可推荐至美国、加拿大等国际高等院校攻读博士学位


团队介绍

智能地球探测仪器与信息处理团队 

团队实验室位于信息楼809(地球探测智能仪器实验室)和810(先进磁传感器及智能成像探测技术实验室)。

主要研究方向包括:盲源信号分离和识别、多模式多源异构、压缩感知等新的微弱信号提取方法理论研究;地球物理勘探、环境监测和资源开采等复杂环境下的强干扰、大噪声、弱信号的信息采集与处理的理论与方法;低可靠性、弱信号、强干扰环境下地球物理信息的获取技术。

团队成员包括:董浩斌教授、李志华副教授、薛伟副教授、葛健副教授、杨越副教授、宋恒力、黄玉金、朱继轩。

联系方式

  • [1]  邮编:

  • [2]  传真:

  • [3]  通讯/办公地址:

  • [4]  办公室电话:

  • [5]  移动电话:

  • [6]  邮箱: