赵集副教授介绍
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个人简历：（包括教育情况、工作经历）
2020.7至今 必赢电子游戏网站特聘副教授
2016.09 至 2020.06 电子科技大学 电路与系统 博士
2018.10 至 2019.10 悉尼科技大学 联合培养博士研究生
2013.09 至 2016.06 西南大学 信号与信息处理 硕士
2009.09 至 2013.06 必赢唯一官方网站 通信工程 本科
2016.09 至 2020.06 电子科技大学 电路与系统 博士
2018.10 至 2019.10 悉尼科技大学 联合培养博士研究生
2013.09 至 2016.06 西南大学 信号与信息处理 硕士
2009.09 至 2013.06 必赢唯一官方网站 通信工程 本科
论文著作
在国际著名期刊和国际会议上发表学术论文27篇，被SCI检索论文19篇，其中一作14篇；
[ ] Ji Zhao,Yuzong Mu,Qiang Li,Lingli Tang,Hongbin Zhang, A Kernel Normalized Data-Reusing Generalized Maximum Correntropy Algorithm, IEEE Transactions on Circuits and Systems--ll:Express Briefs, D0110.1109TCSl.2024.3361812 (SCI 二区)
[ ] Zhao J, Mu Y, Qiao Y, et al. Newton Recursion Based Random Data-Reusing Generalized Maximum Correntropy Criterion Adaptive Filtering Algorithm[J]. Entropy, 2022, 24(12): 1845. (SCI 三区)
[ ] Ji Zhao, J. Andrew Zhang, Qiang Li , Hongbin Zhang, Xueyuan Wang, Recursive constrained generalized maximum correntropy algorithms
for adaptive filtering, Signal Processing, 199 (2022) 108611 (SCI 二区).
[ ] Ji Zhao, J. Andrew Zhang, Hongbin Zhang, Qiang Li, Generalized correntropy induced metric based total least squares for
sparse system identification, Neurocomputing, 467(2022) 66-72. (SCI 二区)
[ ] J. Zhao, J. Andrew Zhang, Qiang Li, Hong. Zhang, and X. Wang. Recursive Maximum Correntropy Algorithms for Second-Order Volterra Filtering,vol.69, no.4, April 2022. IEEE
Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs (SCI二区）
[1] J. Zhao, H. Zhang, G. Wang, J. A. Zhang. Projected kernel least mean p-power algorithm: convergence analyses and modifications. IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers 2020 （SCI二区）
[2] J. Zhao, H. Zhang, J. A. Zhang. Generalized maximum correntropy algorithm with affine projection for robust filtering under impulsive-noise environments. Signal Processing, 2020: 107524. （SCI二区）
[3] J. Zhao, H. Zhang, J. A. Zhang. Gaussian kernel adaptive filters with adaptive kernel bandwidth. Signal Processing, 2020, 166 （SCI二区）
[4] J. Zhao, H. Zhang, G. Wang. Fixed-point generalized maximum correntropy: convergence analysis and convex combination algorithms. Signal Processing, 2019, 154: 64-73 （SCI二区）
[5] J. Zhao, H. Zhang, X. Liao. Variable learning rates kernel adaptive filter with single feedback. Digital Signal Processing, 2018, 83: 59-72（SCI三区）
[6] J. Zhao, H. Zhang, G. Wang. Projected kernel recursive maximum correntropy. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, 2017, 65(7): 963-967（SCI三区）
[7] J. Zhao, H. Zhang.Kernel recursive generalized maximum correntropy. IEEE Signal Processing Letters, 2017, 24(12): 1832-1836 （SCI三区）
[8] J. Zhao, H. Zhang, G. Wang, X. Liao. Modified memory-improved proportionate affine projection sign algorithm based on correntropy induced metric for sparse system identification.
Electronics Letters, 2018, 54(10): 630-632 （SCI四区）
[9] J. Zhao, H. Zhang. Projected kernel recursive least squares algorithm. International Conference on Neural Information Processing, Guangzhou, Guangdong, China, 2017（会议 EI检索）
[10] Zhao J , Liao X , Wang S , Tse, Chi K. Kernel Least Mean Square with Single Feedback. IEEE Signal Processing Letters, 2015, 22(7):953-957. （SCI三区）
[11]G. Li, H. Zhang, J. Zhao. Modified combined-step-size affine projection sign algorithms for robust adaptive filtering in impulsive interference environments. Symmetry, 2020, 12(3):385 （SCI四区）
[12] G. Li, H. Zhang, J. Zhao. Generalized correntropy induced metric memory-improved proportionate affine projection sign algorithm and its combination. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, 2019. Available Online （SCI三区）
[13] G. Wang, R. Xue, J. Zhao. Switching criterion for sub-and super-Gaussian additive noise in adaptive filtering. Signal Processing, 2018, 150: 166-170（SCI二区）
[14] G. Wang, S. S. Ge, R. Xue, J. Zhao, C. Li. Complex-valued Kalman filters based on Gaussian entropy. Signal Processing, 2019, 160: 178-189 （SCI二区）
申请或授权发明专利6项；
[ ] Ji Zhao,Yuzong Mu,Qiang Li,Lingli Tang,Hongbin Zhang, A Kernel Normalized Data-Reusing Generalized Maximum Correntropy Algorithm, IEEE Transactions on Circuits and Systems--ll:Express Briefs, D0110.1109TCSl.2024.3361812 (SCI 二区)
[ ] Zhao J, Mu Y, Qiao Y, et al. Newton Recursion Based Random Data-Reusing Generalized Maximum Correntropy Criterion Adaptive Filtering Algorithm[J]. Entropy, 2022, 24(12): 1845. (SCI 三区)
[ ] Ji Zhao, J. Andrew Zhang, Qiang Li , Hongbin Zhang, Xueyuan Wang, Recursive constrained generalized maximum correntropy algorithms
for adaptive filtering, Signal Processing, 199 (2022) 108611 (SCI 二区).
[ ] Ji Zhao, J. Andrew Zhang, Hongbin Zhang, Qiang Li, Generalized correntropy induced metric based total least squares for
sparse system identification, Neurocomputing, 467(2022) 66-72. (SCI 二区)
[ ] J. Zhao, J. Andrew Zhang, Qiang Li, Hong. Zhang, and X. Wang. Recursive Maximum Correntropy Algorithms for Second-Order Volterra Filtering,vol.69, no.4, April 2022. IEEE
Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs (SCI二区）
[1] J. Zhao, H. Zhang, G. Wang, J. A. Zhang. Projected kernel least mean p-power algorithm: convergence analyses and modifications. IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers 2020 （SCI二区）
[2] J. Zhao, H. Zhang, J. A. Zhang. Generalized maximum correntropy algorithm with affine projection for robust filtering under impulsive-noise environments. Signal Processing, 2020: 107524. （SCI二区）
[3] J. Zhao, H. Zhang, J. A. Zhang. Gaussian kernel adaptive filters with adaptive kernel bandwidth. Signal Processing, 2020, 166 （SCI二区）
[4] J. Zhao, H. Zhang, G. Wang. Fixed-point generalized maximum correntropy: convergence analysis and convex combination algorithms. Signal Processing, 2019, 154: 64-73 （SCI二区）
[5] J. Zhao, H. Zhang, X. Liao. Variable learning rates kernel adaptive filter with single feedback. Digital Signal Processing, 2018, 83: 59-72（SCI三区）
[6] J. Zhao, H. Zhang, G. Wang. Projected kernel recursive maximum correntropy. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, 2017, 65(7): 963-967（SCI三区）
[7] J. Zhao, H. Zhang.Kernel recursive generalized maximum correntropy. IEEE Signal Processing Letters, 2017, 24(12): 1832-1836 （SCI三区）
[8] J. Zhao, H. Zhang, G. Wang, X. Liao. Modified memory-improved proportionate affine projection sign algorithm based on correntropy induced metric for sparse system identification.
Electronics Letters, 2018, 54(10): 630-632 （SCI四区）
[9] J. Zhao, H. Zhang. Projected kernel recursive least squares algorithm. International Conference on Neural Information Processing, Guangzhou, Guangdong, China, 2017（会议 EI检索）
[10] Zhao J , Liao X , Wang S , Tse, Chi K. Kernel Least Mean Square with Single Feedback. IEEE Signal Processing Letters, 2015, 22(7):953-957. （SCI三区）
[11]G. Li, H. Zhang, J. Zhao. Modified combined-step-size affine projection sign algorithms for robust adaptive filtering in impulsive interference environments. Symmetry, 2020, 12(3):385 （SCI四区）
[12] G. Li, H. Zhang, J. Zhao. Generalized correntropy induced metric memory-improved proportionate affine projection sign algorithm and its combination. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, 2019. Available Online （SCI三区）
[13] G. Wang, R. Xue, J. Zhao. Switching criterion for sub-and super-Gaussian additive noise in adaptive filtering. Signal Processing, 2018, 150: 166-170（SCI二区）
[14] G. Wang, S. S. Ge, R. Xue, J. Zhao, C. Li. Complex-valued Kalman filters based on Gaussian entropy. Signal Processing, 2019, 160: 178-189 （SCI二区）
申请或授权发明专利6项；
科研项目（项目名称、项目编号、项目来源、起止时间、经费、排名情况）：
[1] 主持 - 国家自然科学青年基金 - 62201478 - 面向脉冲噪声环境的鲁棒线性约束自适应滤波算法研究 2023-2025
[2] 主持 - 四川省自然科学青年基金 - 24NSFSC5405 - 基于变量误差模型的稳健递归型约束自适应滤波理论及算法研究 2024-2025
[3] 主持 - 中国人民解放军63831部队 - 气动噪声控制重点实验室开发课题- ANCL20230204- 面向复杂环境的小型无人机声信号提取及识别研究 2023-2024
[4] 主持 - 必赢唯一官方网站 - 博士基金 - 20zx7119- Alpha稳定分布环境下自适应滤波算法研究 - 2020-2024
[5] 参与 - 国家自然科学基金委员会-面上项目 - 61971100 - 基于信息论学习理论架构的自适应滤波算- 2020-2023
[2] 主持 - 四川省自然科学青年基金 - 24NSFSC5405 - 基于变量误差模型的稳健递归型约束自适应滤波理论及算法研究 2024-2025
[3] 主持 - 中国人民解放军63831部队 - 气动噪声控制重点实验室开发课题- ANCL20230204- 面向复杂环境的小型无人机声信号提取及识别研究 2023-2024
[4] 主持 - 必赢唯一官方网站 - 博士基金 - 20zx7119- Alpha稳定分布环境下自适应滤波算法研究 - 2020-2024
[5] 参与 - 国家自然科学基金委员会-面上项目 - 61971100 - 基于信息论学习理论架构的自适应滤波算- 2020-2023
教学工作（讲授过的课程、指导研究生的情况）：
《数字信号处理》
指导硕士研究生10名
指导硕士研究生10名
获奖及其他（获奖、学术交流、社会活动、社会兼职等）
兼职 IEEE Transactions on Signal Processing, IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, IEEE Signal Processing Letters等期刊审稿人; 论文被引270余次（H因子10）（https://www.researchgate.net/profile/Ji-Zhao-2); 代表性学术贡献：系统的促进了广义相关熵学习理论的发展，解决了自适应滤波算法在非高斯噪声扰动下的性能失衡难题。该方向研究成果有：1）解决了最小二乘架构下的广义最大相关熵学习的收敛性和稳健性分析等典型基本理论难题，数学上严格证明了广义最大相关熵Banach不动点更新自适应算法的收敛性，提出了广义最大相关熵学习算法的可选参数配置范围；2）提出了组合级、误差二阶信息级的变遗忘因子策略，解决了具有定遗忘因子最小二乘算法的弱跟踪难题；3）提出了向量投影策略，推进了核自适应滤波理论的应用和发展。