雷达信号处理、雷达目标识别、稀疏信号处理等

一、个人简介：
王彦华，博士，准聘教授，博导。出生于1984年7月。
主要开展雷达目标探测识别、雷达智能信息处理等研究。近年来一直从事空地探测雷达新体制、机器学习目标探测识别新方法等研究工作。主持了国家自然科学基金、国家重点研发计划课题等项目，发表SCI论文30余篇，授权发明专利授权17项。获得省部级技术发明特等奖1项。担任2023年IET国际雷达会议程序委员会共同主席、《Remote Sensing》专刊特邀编辑等。开设本科生课程《复变函数与数理方程》、研究生课程《雷达目标智能识别》等。

二、教育背景
2011.07，获工学博士学位，北京理工大学信息与电子学院
2006.07，获工学学士学位，北京理工大学电子工程系

三、职业经历
2024.11至今，准聘教授，北京理工大学信息与电子学院
2019.07–2024.10，副教授，北京理工大学信息与电子学院
2014.11–2019.06，讲师，北京理工大学信息与电子学院
2012.03–2014.10，博士后，美国纽约州立大学水牛城分校电子工程系

四、研究方向：
雷达信号处理、雷达目标识别、稀疏信号处理等。

五、研究概况：
长期从事高分辨空地探测雷达系统与信号处理的研究工作。参与某型号项目研制，针对复杂地面背景下目标高性能探测需求，突破目标检测识别系列关键技术。该型号项目已列装定型，并批量交付。近年来，探索智能信息处理技术在地面目标探测中的应用，开展地面目标电磁特性及多维特征智能挖掘、智能目标检测识别方法等研究工作，并获得多个重点项目支持。

六、职业活动
Guest Editor, Remote Sensing
《航空兵器》青年编委
国际会议服务工作
Technical Program Committee Co-Chair, Session Chair, IET International Radar Conference, Chongqing, China, Dec 2023.
Session Chair, IET International Radar Conference, Nanjing, China, Nov 2018.

七、讲授课程
复变函数与数理方程，本科生核心课，北京理工大学
雷达目标智能识别，研究生专业课，北京理工大学

学术出版物、论文等
[1] Yichen Liu, Teng Long, Liang Zhang, Yanhua Wang*, Xin Zhang and Yang Li. “SDHC: joint semantic-data guided hierarchical classification for fine-grained HRRP target recognition.” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2024.
[2] Can Liang, Xueyao Hu, Rui Zhu, Liang Zhang, and Yanhua Wang*. “Doppler sidelobe suppression via quasi-neural network for ST-CDMA MIMO radar.” IEEE Sensors Journal, vol. 24, no. 8, pp. 13545−13559, Apr. 2024.
[3] Can Liang, Mingxuan Liu, Yang Li, Yanhua Wang* and Xueyao Hu. “LDnADMM-Net: A denoising unfolded deep neural network for direction-of-arrival estimations in a low signal to noise ratio.” Remote Sensing, vol. 16, no. 3, 554, Feb. 2024.
[4] Yanhua Wang, Yunchi Ma, Zhilong Zhang, Xin Zhang and Liang Zhang*. “Type-aspect disentanglement network for HRRP target recognition with missing aspects.” IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 20, pp. 1−5, Art no. 3509305, Nov. 2023.
[5] Yiheng Song, Qiang Zhou, Wei Yang, Yanhua Wang*, Cheng Hu and Xueyao Hu. “Multi-view HRRP generation with aspect-directed attention GAN.” IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 15, pp. 7643−7656, Sept. 2022.

省部级技术发明奖特等奖（2020，排5）