人才培养

一、开题答辩题目：面向灾害救援场景的多模态干扰信息分离方法

二、开题答辩人：任炳浩

三、开题答辩时间：2025年12月23日10：00-10：30

四、开题答辩地点：友谊校区毅字楼6楼606会议室

五、开题内容简介：

尽管无人机与地面机器人等具身智能平台在灾害救援领域已开展了广泛应用，但在火灾、水域及震后废墟等复杂场景中，多源感知任务仍面临诸多实际困难。灾害场景下的强信号干扰（如镜面反光、恶劣气象遮挡及非平稳宽带噪声）常与目标信号存在耦合，导致传统数据驱动的增强方法在低信噪比环境下有时难以理想地恢复关键信息，一定程度上影响了应急响应系统的稳定性。本研究拟围绕“多源感知中源-干扰信号解耦与协同增强机理”这一科学问题，针对灾害场景视听信号的干扰特性，探索一套基于盲源分离范式的理论框架与解决方案。在理论层面，本研究拓展传统“滤除噪声”的思路，探索构建从单一干扰协同解耦、复合干扰自适应盲分解到非平稳噪声潜空间分离的方法体系，并初步探讨了视听跨模态双向补偿机制。该工作旨在进一步理解多源干扰的结构属性与互补机理，为缓解极端条件下信息恢复的不确定性与模态缺失问题提供新的视角。在应用层面，本研究期望能够改善智能平台在视觉遮挡及高噪环境下的感知鲁棒性，辅助对幸存者微弱体征与求救信号的提取，力求为提升国家自然灾害应急救援的智能化水平提供有效技术支持。

六、开题答辩人简介：

任炳浩，男，学号2022100849，光电与智能研究院，导师袁媛教授，主要研究方向为灾害场景下的多模态信号质量提升与感知。