个人简介

万晨霞，2023年6月毕业于哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，获信息与通信工程专业博士学位，主要研究方向为雷达信号调制识别。2023年7月进入河南工业大学kaiyun欧洲杯app任教至今，主持并参加了多项科研项目，先后获得河南省科学技术进步奖、河南省教育厅科技成果奖，发表学术论文10余篇，被SCI/EI收录9篇。申请发明专利7项，目前授权4项。

主要经历

2023.07至今，河南工业大学kaiyun欧洲杯app，讲师

2019.09-2023.06，哈尔滨工程大学信息与通信工程专业，博士研究生

2016.09-2019.06，河南工业大学信号与信息处理专业，硕士研究生

2012.09-2016.06，河南农业大学电子信息工程专业，本科生

讲授课程

本科生课程：通信原理、光电信息技术

研究生课程：数字图像处理

研究方向

雷达信号调制识别、智能信息处理

主要科研项目

[1]河南省科技厅，河南省科技攻关，242102211002，复杂电磁环境下多雷达信号调制识别技术研究及应用，2024/01-2025/12，10万元，在研，主持。

[2] 河南省重点研发专项，231111222100，面向智能制造的工业机器人关键技术研究，190万元，2023/09-2026/08，在研，参与。

[3] 河南省科技厅，河南省协同创新中心，粮食智能信息处理河南省协同创新中心，1000万元, 2024/01-2027/12，在研，参与。

代表性成果

奖励

[1] 万晨霞(6/7)，盲人图像触觉识别技术与设备，河南省人民政府，河南省科学技术进步奖，三等奖，2021。

[2] 万晨霞(7/11)，谷物品质智能化检测技术与设备, 河南省教育厅，河南省教育厅科技成果奖，一等奖，2024。

论文

[1] Weijian Si, Chenxia Wan, Zhian Deng. Intra-pulse modulation recognition of dual-component radar signals based on deep convolutional neural network [J]. IEEE Communications Letters, 2021, 25(10): 3305-3309. (SCI, IF=4.1, JCR: Q2)

[2] Chenxia Wan, Weijian Si, Zhian Deng. Research on modulation recognition method of multi‐component radar signals based on deep convolution neural network [J]. IET Radar Sonar & Navigation, 2023, 17(9): 1313-1326. (SCI, IF=1.8, JCR: Q3)

[3] Chenxia Wan, Qinghui Zhang. A novel dual-component radar-signal modulation recognition method based on CNN-ST [J]. Applied Sciences-Basel, 2024, 14(13): 5499. (SCI, IF=2.7, JCR: Q2)

[4] Chenxia Wan, Xianing Chang, Qinghui Zhang. Improvement of road instance segmentation algorithm based on the modified mask R-CNN [J].Electronics, 2023: 12(22): 4699. (SCI, IF=2.9, JCR: Q2)

[5] Chenxia Wan, Liqun Fang, Shaodong Cao, Jiaji Luo, Yijing Jiang, Yuanxiao Wei, Cancan Lv, Weijian Si. Research on classification algorithm of cerebral small vessel disease based on convolutional neural network [J]. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 2022, 44(2): 3107-3114. (SCI, IF=2, JCR: Q4)

[6] Weijian Si, Chenxia Wan, Zhian Deng. An efficient deep convolutional neural network with features fusion for radar signal recognition [J]. Multimedia Tools and Applications, 2023, 82(2): 2871-2885. (SCI, IF=3.6, JCR: Q2)

[7] Weijian Si, Chenxia Wan, Chunjie Zhang. Towards an accurate radar waveform recognition algorithm based on dense CNN [J].Multimedia Tools and Applications, 2021, 80(2): 1779-1792. (SCI, IF=3.6, JCR: Q2)

[8] Qinghui Zhang, Chenxia Wan, Weiliang Han. A modified faster region-based convolutional neural network approach for improved vehicle detection performance [J]. Multimedia Tools and Applications, 2018, 78(20): 29431-29446. (SCI, IF=3.6, JCR: Q2)

[9] Qinghui Zhang, Chenxia Wan, Weiliang Han, Shanfeng Bian. Towards a fast and accurate road object detection algorithm based on convolution neural networks [J].Journal of Electronic Imaging, 2018, 27(5): 053005. (SCI, IF=1.1, JCR: Q4)

专利

[1] 司伟建，万晨霞，曲志昱，张春杰，侯长波. 一种基于稠密卷积神经网络的LPI雷达信号分类方法 [P]. 发明专利，专利号：ZL202010461186.6，已授权。

[2] 司伟建，万晨霞，张春杰，曲志昱，邓志安，汲清波，骆家冀. 一种基于深度卷积神经网络与特征融合的雷达信号分类方法 [P]. 发明专利，专利号：ZL202011121979.X，已授权。

[3] Qinghui Zhang, Chenxia Wan. Construction method for lung nodule detection model [P]. 发明专利, 专利号: ZA202211289, 已授权。

[4] 司伟建, 万晨霞, 侯长波, 邓志安, 刘睿智, 乔玉龙. 发明专利, 公布号: CN202211369792.0, 实质审查。

[5] 司伟建, 万晨霞, 邓志安, 张春杰, 侯长波, 骆家冀. 发明专利, 公布号: CN202110618941.1, 实质审查。

[6] 张庆辉, 万晨霞. 发明专利, 专利号: ZL201810240179.6, 已授权。

[7] 万晨霞，张庆辉，吕磊，张梦雅，吕鹏涛，王金辉，李文正. 发明专利, 公布号: CN202410557274.4, 实质审查。