彭飞

彭飞 副教授/硕士生导师

邮箱：pengfei@scu.edu.cn

专业：自动化

学科：控制科学与工程

地址：88038威尼斯望江校区基础教学楼B座

学习工作经历

• 2004年9月-2008年6月，海军航空大学信息工程专业，获得学士学位；

• 2008年9月-2015年6月，电子科技大学信息与通信工程学院通信与信息系统专业，师从饶云江教授，获得博士学位；

• 2015年12月-2018年3月，电子科技大学信息与通信工程学院光学工程专业博士后工作并出站，师从王子南教授；

• 2018年4月作为引进人才进入88038威尼斯担任特聘副研究员；

• 2020年担任88038威尼斯硕士生导师；

• 2022年9月起担任88038威尼斯副教授；

主持/参加的科研项目

• 2020—2023，主持国家自然科学基金委青年项目《基于光纤分布式声波/温度梯度传感的超长距离海缆在线状态监测系统研究》。

• 2022—2023，主持中广核新能源科技项目《基于光纤分布式声波传感的100公里及以上超长距离海缆在线状态监测系统研制》，致力于解决深远海风电开发中超长距离海缆的在线监测难题。

• 2015—2020，参加国家自然科学基金委国家重大科研仪器研制项目《基于新型分布式光纤声波传感器的地震检波仪》。

• 2012—2017，参加国家自然科学基金委重大项目《长距离分布式光纤传感网关键器件与技术研究》，在国内较早开展超长距离分布式光纤传感器的研究。

论文发表

截止2024年5月，所发表论文的谷歌总引用数为2111次，H-index=18，其中ESI高被引论文1篇，3次在顶级的国际光纤传感大会、国际光纤通信会议上作口头报告，发表的第一作者/通信作者/口头报告的论文有：

• H. Wu, B. Hu, F. Peng*, Z. Wang, G. Genty*, H. Liang*, “Towards mid-infrared computational temporal ghost imaging” Light Science & Applications. DOI:10.1038/s41377-024-01426-0, 2024 (已录用)

• F. Peng*, X. Y. Zheng, Q. Miao, “Large Dynamic Range and Anti-Fading Phase-Sensitive OTDR Using 2-D Phase Unwrapping via Neural Network”, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 72 (2023).

• J. Zhong, T. Chen, F. Peng*, X. Bi, and Z. Chen, “Direction of arrival estimation based on slope fitting of wideband array signal in fractional Fourier transform domain” IET Radar Sonar & Navi. 17(9), 1420-1429 (2022).

• J. Zhong, Z. Chen, T. Chen, F. Peng*, and X. Bi, “Direction-of-arrival estimation for wideband linear frequency modulated signals with weighted L1-norm in the fractional Fourier domain” IET Radar Sonar & Navi. 17(3), 422-434 (2023).

• J. Tang, M. Hu, G. Jiang, X. Zheng, and F. Peng*, “Airborne Sound Sensing System Based on DAS and Ultra-Simple Transducer Structure”, Photonics 9(12), 975 (2022).

• M. Wang, L. Deng, Y. Zhong, J. Zhang, and F. Peng*, “Rapid Response DAS Denoising Method Based on Deep Learning” J. Lightwave Technol. 39(8), 2583–2593 (2021).

• C. Huang, F. Peng*, and K. Liu, “Pipeline Inspection Gauge Positioning System Based on Optical Fiber Distributed Acoustic Sensing” IEEE Sensors Journal 21(22), 25716–25722 (2021).

• Z. Li, J. Zhang, M. Wang, Y. Zhong, and F. Peng*, “Fiber distributed acoustic sensing using convolutional long short-term memory network: a field test on high-speed railway intrusion detection” Optics Express 28(3), 2925–2938 (2020).

• Z. Li, J. Zhang, M. Wang, J. Chai, Y. Wu, and F. Peng*, “An anti-noise ϕ-OTDR based distributed acoustic sensing system for high-speed railway intrusion detection” Laser Physics 30(8), 085103 (2020).

• F. Peng* and X. Cao, “A hybrid Φ/B-OTDR for simultaneous vibration and strain measurement” Photonic Sensors 6(2), 121–126 (2016).

• F. Peng, Y. J. Rao*, and Z. N. Wang, “Optical fiber distributed acoustic communication” in OFC2015, pp. W3I-6.

• F. Peng, H. Wu, X. H. Jia, Y.J. Rao*, Z. N. Wang, and Z.P. Peng, “Ultra-long high-sensitivity Φ-OTDR for high spatial resolution intrusion detection of pipelines” Optics Express 22(11), 13804–13810 (2014).

• F. Peng, Z. P. Peng, X. H. Jia, Y. J. Rao*, Z.-N. Wang, and H. Wu, “128km fully-distributed high-sensitivity fiber-optic intrusion sensor with 15m spatial resolution” in OFC 2014, pp. M3J-4.

• F. Peng, N. Duan, Y. J. Rao*, and J. Li, “Real-time position and speed monitoring of trains using phase-sensitive OTDR” IEEE Photonics Technology Letters 26(20), 2055–2057 (2014).

• N. Duan, F. Peng, Y. J. Rao*, J. Du, and Y. Lin, “Field test for real-time position and speed monitoring of trains using phase-sensitive optical time domain reflectometry (Φ-OTDR)” in OFS 2014, 9157, pp. 1037–1040.

• F. Peng, Z. N. Wang, Y. J. Rao*, and X.-H. Jia, “106km fully-distributed fiber-optic fence based on P-OTDR with 2nd-order Raman amplification” in OFC 2013, pp. JW2A-22.

• F. Peng, Z. Ran, Y. J. Rao*, and Y. Liu, “A hybrid Raman/FBG sensing system for simultaneous measurement of temperature and strain” in OFS 2012, 8421, pp. 1561–1564.

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学术兼职

• 四川自动化仪器仪表学会理事；

• 中广核新能源公司科技委委员；

人才培养

• 本科生课程：《传感器与检测技术》

• 研究生课程：《学术规范与论文写作》

• 研究生课程：《信息论基础》

硕士招生专业与方向

• 控制科学与工程；

• 智能科学与技术；

• 电子信息；

研究方向

• 人工智能在电气设备故障监测、智能交通中的应用；

• 新型分布式光纤传感系统设计；