温广辉 东南大学教授

温广辉，东南大学数学学院教授（青年首席）、博士生导师，国家杰出青年基金获得者，国家优秀青年基金获得者，教育部青年长江学者，江苏省优秀青年基金获得者，工程领域全球高被引科学家。江苏国家应用数学中心副主任，江苏省信息数学应用中心常务副主任。

担任国际重要期刊IEEE Trans. Systems Man Cybernetics: Systems (SCI 影响因子: 5.13), Asian Journal of Control (SCI 影响因子: 1.421)编辑，4个国际期刊的客座编辑，2个国际期刊客座主编，中国自动化学会环境感知与保护自动化专业委员会委员，中国工业与应用数学学会复杂系统与复杂网络专委会委员，中国指挥与控制学会网络科学与工程专委会委员，美国《数学评论》评论员，IEEE Senior Member。

主持国家自然科学基金项目3项，江苏省自然基金项目2项，军科委国防创新特区项目1项，教育部博士点基金新教师项目1项。

主要研究兴趣包括分布式控制与优化，复杂网络系统建模与控制，智能电网，信息物理系统和鲁棒控制。在控制理论顶级杂志发表（含接受）SCI检索学术论文100余篇，其中IEEE Trans. 系列48篇，ESI高他引论文15篇。

教育及工作经历：

2012年获北京大学博士学位；

2009年至2012年期间，先后4次访问香港城市大学电子工程系；

2012年7月至9月，在中国科学院系统科学研究所访问；

2012年9月至2013年1月，任澳大利亚新南威尔士大学Research Associate；

2014年1月至2月，任香港大学Visiting Research Fellow；

2013年1月至今，在东南大学任教。

学会任职：  

1、IEEE IES 工业信息学技术委员会（中国）主席；

2、中国指挥与控制学会副秘书长；

3、中国自动化学会大数据专业专委会副主任；

4、中国指挥与控制学会青年工作委员会副主任；

5、中国自动化学会环境感知与保护自动化专委会委员；  

6、中国工业与应用数学学会复杂网络与复杂系统专委会委员；

7、中国指挥与控制学会网络科学与工程专委会委员；  

8、中国指挥与控制学会集群智能与协同控制专委会委员；    

9、中国自动化学会控制理论与应用专委会秘书长助理（2010-2012）；  

10、TC Member of IEEE IES TC on Network-Based Control Systems and Applications；  

11、TC Member of IEEE IES TC on Technology Ethics and Society；  

12、美国《数学评论》评论员；  

13、IEEE高级会员。  

会议任职  

1、2013年-，中国复杂网络学术会议程序委员会委员；  

2、20余个国际学术会议程序委员会委员；  

3、20余个国内外学术会议的Session Chair/Co-chair；  

4、ICACI2017出版主席；  

5、YAC2018出版主席；  

6、2013-2021年东南大学复杂系统与网络科学研究中心论坛组办者。

编委任职：   

1、IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 编辑(2023-, SCI IF: 14.255)  

2、IEEE Transactions on Industrial Informatics 编辑(2023-, SCI IF: 11.648)  

3、IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems 编辑(2019-, SCI IF: 13.451)；

4、IEEE Open Journal of the Industrial Electronics Society编辑(2020-);  

5、Asian Journal of Control 编辑(2016-, SCI IF: 3.452)。

人才培养与荣誉

2022年第24届全国机器人及人工智能大赛（无人车智能挑战赛-自主巡航、目标射击）全国决赛一等奖指导教师；

东南大学2022年校级优秀硕士专业学位论文指导教师；

 东南大学2022年校级优秀本科毕业论文指导教师；

第一届Asian Journal of Control 期刊杰出编委奖(Outstanding Associate Editor of 2021)；

2021年江苏省大学生课外学术科技作品竞赛（暨“挑战杯”全国竞赛江苏省选拔赛）特等奖指导教师（获奖作品：基于群体智能的分布式控制与协同优化，指导教师：温广辉，吕跃祖，刘国华）；

2019年江苏省普通高等学校本科优秀毕业设计（论文）指导教师；

2017年江苏省普通高等学校本科优秀毕业设计（论文）指导教师。 

研究方向：

网络群体智能理论与技术；分布式控制理论与控制工程；跨域集群系统协同行为分析与控制；

分布式强化学习理论与技术；分布式信息融合与目标识别；分布式优化、智能决策与博弈；

水面无人艇集群协同控制与智能决策。

主持基金类项目情况：  

1、国家自然科学基金委联合重点项目（多无人系统智能协同自适应定位与跟踪技术），2023-2026年；    

2、国家重点研发计划项目课题（动态开放环境下基于不完全信息的分簇群智决策），2022-2027年；   

3、中国高校产学研创新基金—无人集群协同智能项目（无人机-无人艇动态跟踪降落控制设计与优化），2022-2023年；    

4、装备预研教育部联合基金项目，2021-2023年；

5、军委科技委国防科技创新特区项目，2019-2021年；

6、国家自然科学基金优秀青年科学基金项目，2018-2020年；

7、江苏省自然科学基金优秀青年基金项目，2018-2020年；

8、国家自然科学基金面上项目，2017-2020年；

9、国家自然科学基金青年科学基金项目，2014-2016年；

10、江苏省自然科学基金青年基金项目，2014-2016年；

11、教育部博士点基金新教师类基金项目，2014-2016年；

12、东南大学通选课程项目重点建设项目，2019年。

主持企业委托类项目情况

1、中国船舶重工集团公司：XXX管控计划及监控设备，2020-2021年； 

2、中航航空电子有限公司：无人飞行器高效协同编队控制技术，2020-2021年； 

3、中国船舶重工集团公司：水面无人艇XXX技术研究，2018-2020年；

4、中国船舶重工集团公司：水面无人艇航行控制模拟设备开发，2018-2019年。

主要学术研究成果：

主持军委科技委国防科技创新特区项目1项（经费：200万），国家自然科学基金项目3项，中船重工716所横向课题2项，江苏省自然基金项目2项，教育部博士点基金新教师项目1项，教育部重点实验室开放课题项目1项。在IEEE Trans. Automatic Control, IEEE Transactions on Smart Grid, IEEE Trans. Neural Networks and Learning Systems, IEEE Trans. Circuits and Systems I&II, IEEE Trans. Industrial Informatics, IEEE Trans. Cybernetics, AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics, Systems and Control Letters等控制理论及其应用国际一流期刊发表SCI检索学术论文100余篇，其中IEEE Trans. 系列60余篇，ESI高他引论文17篇，EI检索会议论文50余篇, 论文SCI他人引用2000余次（Web of Science），H-index 38（Web of Science）。申请国家发明专利15项，授权3项。曾获2010年中国复杂网络学术会议最佳学生论文奖（独立）。2016年教育部自然科学二等奖（排名第3），2016年中国指挥与控制学会科学技术一等奖（排名第2），2018年东南大学青年五四奖获得者，2019年亚太神经网络学会青年研究者奖(独立)。中国国家自然基金委基金项目通讯评议专家。

 

发明公开：

[1]温广辉, 熊子越, 牛梦飞, 周佳玲, 郑德智. 一种无人集群编队的成群方式判别方法及系统[P]. 江苏省: CN117873084A, 2024-04-12.

[2]温广辉, 戴幸运, 陈丽媛, 季秋桐. 一种基于时变纳什均衡搜索的多无人艇分布式路径规划方法与系统[P]. 江苏省: CN117519174A, 2024-02-06.

[3]温广辉, 季秋桐, 栾萌. 一种基于博弈论的无人艇集群指定时间位置决策方法与装置[P]. 江苏省: CN117455055A, 2024-01-26.

[4]温广辉, 王玉君, 周佳玲, 吕跃祖, 李中翔. 一种预定时间收敛的多导弹协同制导方法[P]. 浙江省: CN117387435A, 2024-01-12.

[5]温广辉, 刘冰倩, 凌祎诺, 伊枭剑, 房肖. 预设时间下的无人机集群博弈纳什均衡搜索方法及系统[P]. 江苏省: CN117193369A, 2023-12-08.

[6]温广辉, 李东昇, 罗中婧, 周艳, 许士林. 一种基于Q-learning的智能体时序任务路径规划方法[P]. 江苏省: CN116822765A, 2023-09-29.

[7]温广辉, 周艳, 郑治, 罗中婧, 邵佳伟. 一种基于多智能体QMIX算法的无人艇自组网路由方法[P]. 江苏省: CN116600265A, 2023-08-15.

[8]温广辉, 张玥, 赵丹, 吕跃祖, 周佳玲. 一种差分隐私保护下的一致性控制方法[P]. 江苏省: CN116566641A, 2023-08-08.

[9]温广辉, 刘冰倩. 反导弹集群协同任务分配方法、装置、设备及存储介质[P]. 江苏省: CN116538870A, 2023-08-04.

[10]温广辉, 王玉君, 吕跃祖, 周佳玲, 赵丹. 导弹角制导律的确定方法、装置、设备及存储介质[P]. 江苏省: CN116499319A, 2023-07-28.

[11]温广辉, 赵丹, 雷雅晴. 一种异构网络化系统隔离隐蔽攻击的方法[P]. 江苏省: CN116471070A, 2023-07-21.

[12]温广辉, 葛文标, 牛梦飞. 基于分布式融合策略的水面无人艇轨迹跟踪方法与系统[P]. 江苏省: CN116185026A, 2023-05-30.

[13]温广辉, 胥凌云, 朱晨虹, 罗中婧. 一种无人集群系统的避碰能力测试方法及系统[P]. 江苏省: CN116088526A, 2023-05-09.

[14]温广辉, 沈涵, 周俊, 王利楠, 牛梦飞. 基于自适应无迹卡尔曼滤波的无人船参数在线辨识方法[P]. 江苏省: CN116028776A, 2023-04-28.

[15]温广辉, 阴启玉, 王利楠. 一种无人艇自主引导舰载无人机的回收控制方法[P]. 江苏省: CN115840452A, 2023-03-24.

[16]付俊杰, 汪烨, 唐美祺, 温广辉. 分布式未知时变区域多自主体最优覆盖方法与系统[P]. 江苏省: CN115665757A, 2023-01-31.

[17]温广辉, 刘冰倩, 赵丹, 房肖. 一种基于改进D星算法的无人艇动态路径规划方法与系统[P]. 江苏省: CN115390565A, 2022-11-25.

[18]万颖, 温广辉, 赵炫安. 一种微电网分布式事件驱动弹性控制方法[P]. 江苏省: CN115241914A, 2022-10-25.

[19]温广辉, 戴润杰, 周俊, 赵丹, 王利楠. 未知环境下基于改进蚁群和动态窗口法的路径规划方法[P]. 江苏省: CN115167393A, 2022-10-11.

[20]温广辉, 沈涵, 周俊, 王利楠, 牛梦飞. 一种水面无人船参数自适应鲁棒估计方法与系统[P]. 江苏省: CN114880874A, 2022-08-09.

[21]温广辉, 雷旭强, 赵丹, 吕跃祖, 周佳玲. 一种多传感-观测网络下的弹性分布式安全监测方法[P]. 江苏省: CN114615143A, 2022-06-10.

[22]周佳玲, 刘照辉, 吕跃祖, 温广辉. 一种前向轮式机器人群组分时抵达的协调控制方法[P]. 江苏省: CN114510039A, 2022-05-17.

[23]周佳玲, 刘照辉, 吕跃祖, 温广辉. 一种轮式移动机器人群组终端时间分时协调控制方法[P]. 江苏省: CN114510040A, 2022-05-17.

[24]周佳玲, 栾萌, 吕跃祖, 温广辉. 组内决策一致多群组博弈的纳什均衡指定时间搜索方法[P]. 江苏省: CN114488802A, 2022-05-13.

[25]温广辉, 王利楠, 凌梁悦, 周俊. 一种基于姿态运动学模型的惯性测量单元数据融合方法[P]. 江苏省: CN114459478A, 2022-05-10.

[26]温广辉, 刘照辉, 赵丹, 周佳玲. 容许速度衰减的三维多导弹协同比例导引律设计方法[P]. 江苏省: CN114415724A, 2022-04-29.

[27]温广辉, 赵丹, 吕跃祖, 周佳玲. 一种隔离合谋攻击的方法[P]. 江苏省: CN114363085A, 2022-04-15.

[28]温广辉, 许士林, 赵丹, 罗中婧. 一种变维多智能体系统的编队控制方法与装置[P]. 江苏省: CN114326715A, 2022-04-12.

[29]戴润杰, 温广辉, 周俊, 周佳玲. 基于终身规划A*和速度障碍法的路径规划方法[P]. 江苏省: CN114281087A, 2022-04-05.

[30]刘梦泉, 吕跃祖, 雷旭强, 赵丹, 温广辉. 一种双拓扑耦合谐振子牵制同步控制器优化算法[P]. 江苏省: CN113448247A, 2021-09-28.

[31]姜盛懋, 温广辉, 秦健, 吕跃祖, 刘天祺. 一种基于噪声网络与强化学习的入侵检测方法[P]. 江苏省: CN113392878A, 2021-09-14.

[32]付俊杰, 唐美祺, 温广辉. 基于全局环境预测的多自主体集中式区域覆盖方法与系统[P]. 江苏省: CN113395708A, 2021-09-14.

[33]温广辉, 雷旭强, 吕跃祖, 赵丹, 周佳玲. 一种基于双层动态切换观测器的分布式安全状态重构方法[P]. 江苏省: CN113206842A, 2021-08-03.

[34]温广辉, 栾萌, 魏敏娴, 郁瀚, 胡一帆. 一种无人艇集群对海打击方法[P]. 江苏省: CN113093733A, 2021-07-09.

[35]符兴全, 温广辉, 房肖, 刘照辉, 栾萌. 一种基于博弈论的无人艇集群打击位置的选取方法[P]. 江苏省: CN113052289A, 2021-06-29.

[36]郁瀚, 付俊杰, 温广辉, 俞佳慧. 在未知环境下基于蚁群和VO算法的路径规划方法[P]. 江苏省: CN112486185A, 2021-03-12.

[37]付俊杰, 胡一帆, 温广辉, 吕跃祖. 基于速度障碍物的多自主体系统分布式避碰编队控制方法[P]. 江苏省: CN112083727A, 2020-12-15.

[38]赵丹, 温广辉, 吕跃祖, 付俊杰. 基于有限时间观测器的分布式故障识别方法[P]. 江苏省: CN112052573A, 2020-12-08.

[39]俞佳慧, 温广辉, 吕跃祖. 基于自适应反向学习和降维的蚁群算法设计方法[P]. 江苏省: CN111985522A, 2020-11-24.

[40]都海波, 魏佳佳, 温广辉, 周俊, 俞波, 王利楠, 从永正, 葛展展. 基于自适应变异的天牛群优化算法的相机内参校准方法[P]. 安徽省: CN111652941A, 2020-09-11.

[41]都海波, 王利楠, 温广辉, 周俊, 俞波, 从永正, 殷礼胜. 一种飞行器陀螺仪的零点漂移偏差和姿态估计方法[P]. 安徽省: CN111442786A, 2020-07-24.

[42]温广辉, 俞佳慧, 秦健, 吕跃祖, 刘国华. 基于多维标度法和copula函数的蚁群算法设计方法[P]. 江苏省: CN111275159A, 2020-06-12.

[43]温广辉, 胡一帆, 吕跃祖, 付俊杰, 周佳玲. 适用于通信受间歇DoS攻击下的多智能体一致性跟踪协议设计方法[P]. 江苏省: CN110716582A, 2020-01-21.

[44]刘照辉, 温广辉, 吕跃祖, 周佳玲, 付俊杰. 针对机动目标和时延通信的多导弹协同制导律设计方法[P]. 江苏省: CN110412874A, 2019-11-05.

[45]都海波, 吴笛, 周俊, 温广辉, 朱文武, 程盈盈, 金小峥. 一种基于自适应有限时间控制的四旋翼飞行器控制方法[P]. 安徽省: CN110275542A, 2019-09-24.

[46]温广辉, 刘照辉, 吕跃祖. 针对机动目标和允许通信时滞的多导弹协同作战制导律设计方法[P]. 江苏省: CN110187640A, 2019-08-30.

[47]温广辉, 时欣利, 虞文武, 谢雯, 曹进德. 基于频率响应的异质空调集群分散式控制方法[P]. 江苏: CN109028499A, 2018-12-18.

[48]都海波, 蒋丛让, 程盈盈, 金小峥, 温广辉, 朱文武, 吴笛. 一种基于指数收敛对并联DC-DC型Buck变换器的均流控制方法[P]. 安徽: CN108521221A, 2018-09-11.

[49]都海波, 朱文武, 温广辉, 吴笛, 程盈盈, 金小峥. 一种基于四元数描述的四旋翼无人机快速收敛控制方法[P]. 安徽: CN108363298A, 2018-08-03.

[50]都海波, 程盈盈, 周俊, 杨晨, 温广辉. 基于Buck型DC#DC变换器的负载估计方法[P]. 安徽: CN107834846A, 2018-03-23.

[51]温广辉, 时欣利, 虞文武, 谢雯. 一种智能电网自适应经济调度分配方法[P]. 江苏: CN107092991A, 2017-08-25.

[52]温广辉, 时欣利, 谢雯, 曹进德. 一种平滑微网联络线功率的储能前瞻分布式控制方法[P]. 江苏: CN107069776A, 2017-08-18. 

发明授权： 

[1]温广辉, 周艳, 郑治, 罗中婧, 邵佳伟. 一种基于多智能体QMIX算法的无人艇自组网路由方法[P]. 江苏省: CN116600265B, 2024-04-05.

[2]温广辉, 王利楠, 凌梁悦, 周俊. 一种基于姿态运动学模型的惯性测量单元数据融合方法[P]. 江苏省: CN114459478B, 2024-03-19.

[3]符兴全, 温广辉, 房肖, 刘照辉, 栾萌. 一种基于博弈论的无人艇集群打击位置的选取方法[P]. 江苏省: CN113052289B, 2024-03-15.

[4]温广辉, 沈涵, 周俊, 王利楠, 牛梦飞. 一种水面无人船参数自适应鲁棒估计方法与系统[P]. 江苏省: CN114880874B, 2024-03-12.

[5]赵丹, 温广辉, 吕跃祖, 付俊杰. 基于有限时间观测器的分布式故障识别方法[P]. 江苏省: CN112052573B, 2024-02-13.

[6]戴润杰, 温广辉, 周俊, 周佳玲. 基于终身规划A*和速度障碍法的路径规划方法[P]. 江苏省: CN114281087B, 2023-11-03.

[7]周佳玲, 栾萌, 吕跃祖, 温广辉. 组内决策一致多群组博弈的纳什均衡指定时间搜索方法[P]. 江苏省: CN114488802B, 2023-11-03.

[8]温广辉, 许士林, 赵丹, 罗中婧. 一种变维多智能体系统的编队控制方法与装置[P]. 江苏省: CN114326715B, 2023-10-03.

[9]付俊杰, 胡一帆, 温广辉, 吕跃祖. 基于速度障碍物的多自主体系统分布式避碰编队控制方法[P]. 江苏省: CN112083727B, 2023-07-07.

[10]郁瀚, 付俊杰, 温广辉, 俞佳慧. 在未知环境下基于蚁群和VO算法的路径规划方法[P]. 江苏省: CN112486185B, 2023-05-09.

[11]都海波, 魏佳佳, 温广辉, 周俊, 俞波, 王利楠, 从永正, 葛展展. 基于自适应变异的天牛群优化算法的相机内参校准方法[P]. 安徽省: CN111652941B, 2023-04-07.

[12]付俊杰, 唐美祺, 温广辉. 基于全局环境预测的多自主体集中式区域覆盖方法与系统[P]. 江苏省: CN113395708B, 2023-01-31.

[13]温广辉, 胡一帆, 吕跃祖, 付俊杰, 周佳玲. 适用于通信受间歇DoS攻击下的多智能体一致性跟踪协议设计方法[P]. 江苏省: CN110716582B, 2023-01-17.

[14]温广辉, 栾萌, 魏敏娴, 郁瀚, 胡一帆. 一种无人艇集群对海打击方法[P]. 江苏省: CN113093733B, 2022-09-23.

[15]温广辉, 雷旭强, 吕跃祖, 赵丹, 周佳玲. 一种基于双层动态切换观测器的分布式安全状态重构方法[P]. 江苏省: CN113206842B, 2022-06-28.

[16]刘梦泉, 吕跃祖, 雷旭强, 赵丹, 温广辉. 一种双拓扑耦合谐振子牵制同步控制器优化算法[P]. 江苏省: CN113448247B, 2022-06-28.

[17]刘照辉, 温广辉, 吕跃祖, 周佳玲, 付俊杰. 针对机动目标和时延通信的多导弹协同制导律设计方法[P]. 江苏省: CN110412874B, 2022-05-13.

[18]温广辉, 刘照辉, 吕跃祖. 针对机动目标和允许通信时滞的多导弹协同作战制导律设计方法[P]. 江苏省: CN110187640B, 2022-04-29.

[19]都海波, 吴笛, 周俊, 温广辉, 朱文武, 程盈盈, 金小峥. 一种基于自适应有限时间控制的四旋翼飞行器控制方法[P]. 安徽省: CN110275542B, 2022-04-08.

[20]都海波, 王利楠, 温广辉, 周俊, 俞波, 从永正, 殷礼胜. 一种飞行器陀螺仪的零点漂移偏差和姿态估计方法[P]. 安徽省: CN111442786B, 2021-08-20.

[21]温广辉, 时欣利, 虞文武, 谢雯. 一种智能电网自适应经济调度分配方法[P]. 江苏省: CN107092991B, 2020-06-16.

[22]温广辉, 时欣利, 谢雯, 曹进德. 一种平滑微网联络线功率的储能前瞻分布式控制方法[P]. 江苏省: CN107069776B, 2019-12-24.

[23]都海波, 蒋丛让, 程盈盈, 金小峥, 温广辉, 朱文武, 吴笛. 一种基于指数收敛对并联DC-DC型Buck变换器的均流控制方法[P]. 安徽省: CN108521221B, 2019-08-02.

英文学术论文

[1] G. Wen, Y. Zhao, Z. Duan, W. Yu, and G. Chen, Containment of higher-order multi-leader multi-agent systems: A dynamic output approach, IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 61, no. 4, pp. 1135-1140, 2016.

[2] G.  Wen and  W. X. Zheng, On constructing multiple Lyapunov functions for tracking control of  multiple agents with switching topologies, IEEE  Transactions on Automatic Control,  vol.  64, no. 9, pp. 3796-3803, 2019.

[3] G. Wen, X. Yu, J. Fu, H. Wang, and W. Yu, Fast distributed average tracking in multi-agent networks: The case with general linear agent dynamics, IEEE Transactions on Control of Network Systems, vol. 8, no. 2, pp. 997-1009, 2021.

[4] G. Wen, W. X. Zheng, and Y. Wan, Distributed robust optimization for networked agent systems with unknown nonlinearities, IEEE Transactions on Automatic Control, Full Paper,  vol. 68, no. 9, pp. 5230-5244, 2023.

[5] G. Wen, Y. Lv, W. X. Zheng, J. Zhou, and J. Fu, Joint robustness of time-varying networks and its applications to resilient consensus, IEEE Transactions on Automatic Control, Full Paper, vol.  68, no. 11, pp. 6466-6480, 2023. 

[3] G. Wen, G. Hu, W. Yu, J. Cao, and G. Chen, Consensus tracking for higher-order multi-agent systems with switching directed topologies and occasionally missing control inputs, Systems and Control Letters, vol. 62, no. 12, pp. 1151-1158, 2013. 

[4] G. Wen, Z. Duan, G. Chen, and W. Yu, Consensus tracking of multi-agent systems with Lipschitz-type node dynamics and switching topologies, IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, vol. 61, no. 2, pp. 499-511, Feb. 2014. 

[5] G. Wen, W. Yu, M. Z. Q. Chen, X. Yu, and G. Chen, H-infinity pinning synchronization of directed networks with aperiodic sampled-data communications, IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, vol. 61, no. 11, pp. 3245-3255, Nov. 2014. 

[6] G. Wen, W. Yu, G. Hu, J. Cao, and X. Yu, Pinning synchronization of directed networks with switching topologies: A multiple Lyapunov functions approach, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 26, no. 12, pp. 3239-3250, Dec. 2015. 

[7] G. Wen, G. Hu, J. Hu, X. Shi, and G. Chen, Frequency regulation of source-grid-load systems: A compound control strategy, IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 12, no. 1, pp. 69-78, Feb. 2016. 

[8] G. Wen, W. Yu, Z. Li, X. Yu, and J. Cao, Neuro-adaptive consensus tracking of multi-agent systems with a high-dimensional leader, IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 47, no. 7, pp. 1730-1742, Jul. 2017. 

[9] G. Wen, W. Yu, Y. Xia, X. Yu, and J. Hu, Distributed tracking of nonlinear multi-agent systems under directed switching topology: An observer-based protocol, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Systems, vol. 47, no. 5, pp. 869-881, May 2017. 

[10] G. Wen, X. Yu, Z. Liu, and W. Yu, Adaptive consensus-based robust strategy for economic dispatch of smart grids subject to communication uncertainties, IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 14, no. 6, pp. 2484-2496, Jun. 2018. 

[11] G. Wen, T. Huang, W. Yu, Y. Xia, and Z. Liu, Cooperative tracking of networked agents with a high-dimensional leader: Qualitative analysis and performance evaluation, IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 48, no. 7, pp. 2060-2073, Jul.  2018. 

[12] G. Wen, P. Wang, T. Huang, W. Yu, and J. Sun, Robust neuro-adaptive containment of multileader multiagent systems with uncertain dynamics, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, vol. 49, no. 2, pp. 406-417, Feb. 2019. 

[13] H. Du, G. Wen, X. Yu, S. Li and M.Z.Q. Chen, Finite-time consensus of multiple nonholonomic chained-form systems based on recursive distributed observer, Automatica, vol. 62, pp. 236-242, 2015. 

[14] Z. Li, G. Wen, Z. Duan, and W. Ren, Designing fully distributed consensus protocols for linear multi-agent systems with directed graphs, IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 60, no. 6, pp. 1152-1157, Jun. 2015. 

[15] H. Du, G. Wen, D. Wu, Y. Cheng, and J. Lu, Distributed fixed-time consensus for nonlinear heterogeneous multi-agent systems, Automatica, vol. 113, art. no.: 108797, 2020. 

[16] Y. Lv, G. Wen, T. Huang, and Z. Duan, Adaptive attack-free protocol for consensus tracking with pure relative output information, Automatica, Regular Paper, vol.117, art. no.: 108998, 2020.

综述论文

[1]  G. Wen, X. Yu, W. Yu, and J. Lu, Coordination and control of complex network systems with switching topologies: A survey, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Systems, vol. 51, no. 10, pp. 6342-6357, 2021. IEEE-TSMCS-WYYL-2020.

[2] G. Wen, X. Yu, and Z.-W. Liu, Recent progress on the study of distributed economic dispatch in smart grid: An overview, Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, vol. 22, pp. 25-39, 2021. Wen-2021-Recent progress on the study of distributed economic dispatch in smart grid an overview.

       中文论文

[1]江碧涛, 温广辉, 周佳玲, 郑德智. 智能无人集群系统跨域协同技术研究现状与展望[J]. 中国工程科学, 2024, 26 (01): 117-126.

[2]温广辉, 付俊杰, 万颖, 吕跃祖. 多学科交叉类课程思政教育探索与实践——以系统科学与人工智能课程建设为例[J]. 控制工程, 1-8.

[3]赵丹, 温广辉. 面向合谋攻击的多智能体系统弹性一致性控制[J]. 指挥与控制学报, 2023, 9 (06): 734-741.

[4]胡子晅, 周佳玲, 王利楠, 孙佳月, 温广辉. 多BTT导弹滚转通道姿态约束下的固定时间姿态协调控制[J]. 系统工程与电子技术, 1-10.

[5]梁丹阳, 温广辉. 自动化专业课教师课程思政能力提升路径探究[J]. 控制工程, 1-4.

[6]赵丹, 温广辉, 黄廷文. 群体智能系统安全协同控制研究[J]. 控制工程, 2023, 30 (08): 1419-1424.

[7]温广辉, 杨涛, 周佳玲, 付俊杰, 徐磊. 强化学习与自适应动态规划:从基础理论到多智能体系统中的应用进展综述[J]. 控制与决策, 2023, 38 (05): 1200-1230.

[8]胡一帆, 刘克新, 付俊杰, 温广辉. 基于安全强化学习的不确定二阶系统模型参考跟踪控制[J]. 控制工程, 2024, 31 (01): 80-87.

[9]房肖, 温广辉, 付俊杰, 吕跃祖, 栾萌, 郑德智. 基于博弈的水面无人艇集群对抗问题研究[J]. 控制工程, 2022, 29 (03): 492-497.

[10]温广辉, 吴争光, 彭周华, 都海波, 赵宇, 周佳玲. 人工智能2.0时代的群体智能理论与技术专题序言[J]. 控制工程, 2022, 29 (03): 385-387.

[11]温广辉, 周佳玲, 吕跃祖, 刘照辉, 吕金虎. 多导弹协同作战中的分布式协调控制问题[J]. 指挥与控制学报, 2021, 7 (02): 137-145.

[12]温广辉, 余星火, 刘智伟. 智能电网中分布式经济调度研究进展：综述（英文）[J]. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 2021, 22 (01): 25-40.

[13]朱亚楠, 温广辉. 权重平衡有向网络下分布式约束优化的连续时间算法设计[J]. 南京信息工程大学学报(自然科学版), 2020, 12 (05): 549-555.

[14]陈光, 温广辉, 虞文武. 基于复杂网络的城市公交网络研究综述[J]. 南京信息工程大学学报(自然科学版), 2018, 10 (04): 401-408.

[15]胡鸿翔, 梁锦, 温广辉, 虞文武. 多智能体系统的群集行为研究综述[J]. 南京信息工程大学学报(自然科学版), 2018, 10 (04): 415-421.

[16]吴笛, 都海波, 温广辉. 一类二阶非线性多智能体系统的固定时间同步控制[J]. 南京信息工程大学学报(自然科学版), 2018, 10 (04): 428-435.

[17]李超杰, 余星火, 刘念, 温广辉, 虞文武, 吕金虎. 博弈论视角的多微电网能源交易框架[J]. 南方电网技术, 2017, 11 (10): 96-102. 

[18]温广辉, 段志生 & 陈关荣. (2009). 多运动个体系统的有限时间一致性问题研究. (eds.) 第五届全国复杂网络学术会议论文（摘要）汇集 (pp.151).  

      观点性论文 

[1] G. Wen, W. Yu, X. Yu, and J. Lu, Complex cyber-physical networks: From cybersecurity to security control, Journal of Systems Science and Complexity, vol. 30, no. 1, pp. 46-67, Feb. 2017. (Invited paper)

荣誉奖励： 

1、2022年中国指挥与控制学会科学技术奖一等奖等学术奖励。

2、国家优秀青年基金获得者。

3、江苏省优秀青年基金获得者。

4、工程领域全球高被引科学家。

5、2020年中国指挥与控制学会青年科学奖(独立)。

6、2019年亚太神经网络学会青年杰出研究奖(独立)。

7、2019年江苏省普通高校本专科优秀毕业设计(论文)指导教师(独立)。

8、2018年东南大学青年五四奖章(独立)。

9、2018年Outstanding Reviewer of Science China Technological Sciences。

10、2018年Australian Research Council Discovery Early Career Researcher Award。

11、2017年江苏省普通高校本科优秀毕业设计(论文)指导教师(独立)。

12、2017年Outstanding Reviewer of IEEE Transactions on Cybernetics。

13、2016年教育部自然科学二等奖（排名第3）。

14、2016年中国指挥与控制学会科学技术奖一等奖（排名第2）。

15、2014年IEEE国际电路与系统会议最佳学生论文奖提名（排名第3，学生李旸为第1作者）。

16、2013-2014年南京市第十届自然科学优秀学术论文奖（排名第1）。

17、2012年中国控制决策会议张嗣瀛奖提名奖（排名第1）。

18、2011年北京大学三好学生标兵。

19、2010年中国复杂网络学术会议最佳学生论文奖（独立）。

20、2005年辽宁省优秀毕业生。

21、2004年辽宁省优秀学生干部。

22、2004年高教社杯全国大学生数学建模竞赛国家二等奖，辽宁省一等奖。

 

 

道阻且长 行则将至

——记东南大学教授温广辉

2024-03-12

我们该如何认识这个世界？鱼群游弋，鸟群迁徙，萤火虫集体发光……自然界的动物在形成群体之后，仿佛能通过成员之间的“默契”与“配合”爆发出一种超越个体的智慧，进而带来整体利益的“最优解”。20世纪90年代开始，这种内在的群体智慧逻辑被应用到人工智能领域，产生了“蚁群优化算法”“粒子群优化算法”及后来的群体智能、众包、群体计算等概念。

时光荏苒，随着人工智能技术的不断发展，2017年，中国国务院发布《新一代人工智能发展规划》。其中，“群体智能”作为未来人工智能领域的重大研究方向21次被提及，引起广泛关注。也是从这一年开始，我国在这一领域深耕的学者逐渐从幕后走向台前，东南大学80后教授温广辉就是其中的佼佼者。面对“通信拓扑间歇含有生成树时多智能体系统如何实现一致性跟踪”这一难题，他的研究成果为切换通信拓扑下网络群体系统控制研究奠定了重要的理论基石，被国内外十余位院士、20余位美国电子与电气工程师协会会士（IEEE  Fellow）正面引用并给予高度评价。
 

▲温广辉（前排中）及部分研究团队成员合影

十多年来，温广辉共发表了150余篇《科学引文索引》（SCI）杂志论文和50余篇国际会议论文，SCI他引9800多次，出版英文学术专著2部。自2018年开始，他更是持续被科睿唯安（Clarivate）评定为全球“高被引科学家”。“认识世界只是科研的第一步。”温广辉说，如何从这些现象之中得到启发，了解其中的机理，并用于改造世界，才是科研工作者真正应该追寻的大道。

为国科研，行而不辍

2018年10月，科技部启动《科技创新2030“新一代人工智能”重大项目指南》。作为未来人工智能重点发展的五大智能形态之一，“群体智能”凭借在民用和军用领域的重要应用前景，成为当年业界的热门研究方向。彼时，温广辉早已在这一领域深耕多年。他敏锐地意识到，自己长期专注研究的“复杂动态环境下网络群体系统理论与技术”将为今后复杂环境下无人集群的协同作业提供全新解决方案和发展框架。

“群体智能通过研究分散、自组织的生物群体智慧，实现分布式、去中心化的智能行为，通常用于无人机、机器人集群的协同作业。”温广辉表示，当时学术界较为流行的分析方法是基于共同Lyapunov函数的分析方法，但当群体系统中存在8个以上节点时，这一分析方法就会失效。“只能控制8个节点的分析方法显然远远不能满足未来无人集群协同作业的需要，如何才能从8个节点拓展到N个节点？”面对这一科研瓶颈，温广辉苦思冥想，“如果传统方法走不通，那何不另辟蹊径，从其他角度分析解决问题？”在总结无数次失败经验之后，他终于踩出一条成功之路——通过大量数据验证，最终在多重Lyapunov函数分析领域取得了突破，首次建立了拓扑依赖的多重Lyapunov函数分析框架，揭示了拓扑平均驻留时间与一致性行为之间的内蕴关系，并进一步优选多重Lyapunov函数，拓扑容许切换频率相比国际同行提升了3个数量级。他的这一分析方法不仅打通了从8个节点到N个节点的关键，更是为切换通信拓扑下网络群体系统控制研究奠定了重要的理论基石。

“理论研究不仅需要服务于基础科学，更需要将纸上的成果转化为实际应用。”2022年，随着无人机技术的发展，多无人系统在搜救、跟踪、巡逻等领域的自适应应用前景越来越受到业界重视。面对这一趋势，温广辉结合自己的理论优势，希望能将拓扑依赖的多重Lyapunov函数分析框架应用于多无人系统自适应定位与跟踪技术。经过反复调研、讨论、打磨，2022年8月，“多无人系统智通协同自适应定位与跟踪技术”成功申报国家自然科学基金联合重点项目。

项目开始后，温广辉带领团队一路攻坚克难，针对无人系统定位追踪难题，提出了复杂环境下多无人系统智能协同自适应定位与跟踪新技术，构建不确定动态环境下多无人系统定位与跟踪模型，实现基于分布式类脑学习的多无人系统协同定位和目标感知，以及基于类脑认知学习的分布式动态自适应优化与鲁棒跟踪控制，在近海域环境对由无人艇群与无人机群组成的大规模海空跨域无人系统进行协同自适应定位与跟踪的实验验证。最终，将系统定位精度和跟踪精度分别提升了30%和20%，大大提高了无人集群在复杂环境中的任务执行能力。

如今，温广辉的这一研究成果不仅推动了以认知学习和类脑机制为启发的人工智能理论在无人系统跟踪领域的发展，更是形成了能准确、高效、动态应对复杂环境下目标跟踪的新理论和新方法，而团队研发的无人艇产品还在千岛湖水质检测、水域安全巡逻上得到了成功应用。

同年，温广辉还承担了国家重点研发计划项目课题“动态开放环境下基于不完全信息的分簇群智决策”，旨在通过克服强对抗环境下决策信息不完全和快动态约束等因素，实现动态多约束下集群的高效博弈对抗决策。这一项目将面向高动态和复杂开放环境，考虑信息不完备、拓扑结构时变、决策目标和约束高动态的规模级竞合博弈协同决策问题，创新地提出分簇集群快速、最优、安全，以及信息层与物理层高度融合的群体智能博弈演化学习决策算法，实现高效、精准动态决策；面向多任务分层竞合博弈，考虑个体目标冲突、个体与群体目标冲突、不同群体间目标冲突情景，创新地提出分布式多目标冲突的分簇集群系统多阶段时序任务协调决策机制，实现系统快速协同任务执行及多阶段动态博弈决策。

天道酬勤，力耕不欺。凭借多年的科研积累，温广辉出版英文专著2部、中文专著1部，获2019年亚太神经网络学会青年杰出研究奖、2020年中国指挥与控制学会青年科学家奖、2022年中国指挥与控制学会科学技术奖一等奖等学术奖励，并在2023年获得国家杰出青年项目资助。

艰难困苦，玉汝于成

1983年，温广辉出生于河南叶县一个农民家庭。这是一个省级贫困县，当地更是流传着“荒山连荒坡，山上石头多”的顺口溜，父母辛勤劳作一年的收入仅仅只能维持一家的基本生活。然而，家境清寒并没有让父母放弃对温广辉的严格教育与培养。从小，只有初中文化水平的母亲总会在闲暇时向他讲述老一辈科学家的家国情怀，这也是他孩童记忆中最难忘的时光。

少年温广辉继承了父辈吃苦耐劳、坚韧进取的优秀品质。出身平凡的他坚信，唯有激流勇进，方能中流击水；只有勤奋努力，才能闯出一片广阔天地。2001年7月23日，高考分数查询通道开启。面对足以被名校录取的优异成绩，温广辉却高兴不起来，因为家里根本承担不起高昂的大学学费。“一筹莫展之时，在辽宁工程技术大学上学的亲戚告诉我，申请‘绿色通道’可以减免学费。”于是，命运的齿轮开始转动，18岁的他，最终如愿进入辽宁工程技术大学。

在4年学习过程中，温广辉始终保持着专业第一名的成绩，本科毕业后，他考入南京航空航天大学攻读硕士学位，在此期间，发表了两篇SCI论文。随着学术视野的不断拓展，他因孩童时期学习西南联大历史而深藏的北大情怀也开始萌芽。温广辉有了一个新的梦想——考入北京大学攻读博士学位。

2007年参加一次学术会议期间，温广辉见到了北大力学系教授段志生。“在汇报了自己的学习经历和博士报考志愿后，段教授对我表示了认可，并给予许多鼓励，但是他也表示，我要报考的方向只录取一人，这个人不一定会是我。”虽然心中忐忑，但温广辉告诉自己，一旦有了目标，就必须去坚持努力。然而，作为一名应用数学专业的硕士研究生，要跨专业报考北京大学力学系统与控制专业，谈何容易？

“北大录取比例本就很低，再加上我是跨专业，对线性系统、自动控制原理这些课程从未涉猎，只能从头开始自学。”在最初备考的日子里，温广辉常常被频域系统稳定性分析等问题折磨得彻夜难眠。直到有一天，他在校园里看到装修师傅在凿墙。他发现，如果坚持从一个方向凿，不容易突破。从四面八方一起凿，墙很容易就被瓦解了。“学习何尝不是如此”，温广辉想，要攻克考博的难关，必须多方用力、多请教他人。然而，性格内向的他平日里和同班同学说话都会略显羞涩，更别提还要向其他学院的同学请教问题。但怀揣着对知识的渴望和对最高学府的向往，温广辉心里明白必须克服羞涩感，勇敢迈出这一步。

此后，温广辉的身影时常出现在南航逸夫科学馆的超声电机实验室。在那里，航空宇航学院、自动化学院的同学都会帮他推导过程、解答疑问。这些博士生、硕士生甚至本科生都成为他的求教对象。“那段时间，我几乎敲遍了自动化学院所有老师办公室的门。现在回忆起来，虽然压力巨大，但却是非常充实的一段时光。”

锲而不舍，金石可镂。经过一年的努力，温广辉以优异成绩通过笔试和面试，拿到了当年北京大学力学系统与控制专业唯一一张全国统考博士研究生的“入场券”。2009年，凭借扎实的科研功底，他又成为北京大学与香港城市大学的联合培养博士生，“在香港城市大学访问学习期间，我和陈关荣教授及许多优秀的师长进行了深入的交流，不仅学习了他们优秀的科研品质和科研方式，还提升了自己的科研敏锐性。”

如今，回顾自己研究生阶段的学习生涯，温广辉说，数学是科学的“皇后”，硕士阶段的数学专业学习，不仅给他积累了复杂网络的研究成果，也为此后的群体智能研究打下了基础。“北大的博士培养不‘急功近利’，我前两年的学习基本是在积累基础知识，而正是这些扎实的基础学习，支撑了我此后的科研工作。”

2012年博士毕业之后，温广辉赴澳大利亚新南威尔士大学从事博士后研究工作。随着眼界的进一步扩大，他也看到了祖国科技发展与国际前沿的差距越来越小，一些重要领域更是跻身世界先进行列，从跟跑进入并行、领跑阶段。他深知，这些成就的取得离不开一代又一代科学家的前赴后继。心中强烈的家国情怀和科学家精神告诉他，“我不能缺席祖国科技事业发展的重要时期”。

2013年年初，东南大学组建网络群体智能研究团队。当曹进德教授、虞文武教授向温广辉发出邀请时，他立即放弃了国外优越的科研环境，毅然回国，来到东南大学数学学院，开始自己的科研报国之路。但回国后，温广辉也始终同澳大利亚相关高校团队保持着良好的科研合作关系。2017年，34岁的温广辉获评“国家优青”。同年，他以访问学者身份来到澳大利亚，并于2018年成功获得澳大利亚研究理事会优秀青年基金（DECRA Fellow）。

面对澳大利亚皇家墨尔本理工大学提供的终身教职与科研经费，温广辉仍然没有动心，在访问结束后，他又一次义无反顾地回到了祖国。面对很多人的疑问与不解，他说：“或许是儿时母亲讲述的科学家的爱国故事早已在我心中种下了家国情怀的种子。”在温广辉看来，“80后”这一代人与祖国共同成长，经历了祖国繁荣昌盛的每一个命运节点，“我希望去看更大的世界，学习先进的知识与技术，但走出去终究是为了更好地报效祖国。”

科学名世，人才报国

习近平总书记在党的二十大报告中深刻指出，“培养造就大批德才兼备的高素质人才，是国家和民族长远发展大计”。而素有“学府圣地”和“东南学府第一流”之美誉的东南大学始终探索并践行“止于至善”的大学之道，用百年时间铸就了“以科学名世，以人才报国”的精神追求。
 

 

▲温广辉（右二）与无人艇集群组部分研究生讨论技术方案

在入职东南大学的前3年，温广辉一边进行一线科研工作，一边坚持给本科生上课，指导学生完成本科毕业设计。“本科生的教学经历，使我感到更加充实，教师生涯也更加完整丰满。”他每天步行往返于地铁站和数学学院之间，喜欢边散步边和学生聊天，因为“这种交流更加轻松自如”。实际上，在学生眼中，这个治学严谨又温文尔雅的“学长”总是能非常耐心地培养学生们主动思考、敢于创新的思维方式，提升他们提出问题、分析问题、解决问题的实践能力，帮助他们树立将科学研究与国家需求紧密结合的价值观。

2018年，温广辉开始招收硕士，2019年开始招收博士。他在承担本科生基础课程几何与代数、概率论与数理统计，研究生学位课程混杂系统理论、复杂系统与网络科学选讲等授课任务的同时，开始组建自己的科研团队，并将“以科学名世，以人才报国”作为团队理念。“我们做科研要面向国家重大战略需求和世界科技前沿，还要考虑理论成果能否在实际中得到检验。我们的团队要有家国情怀，要有为国科研、为国奉献的担当。”他深知人才对于科研创新的重要性，所以非常重视培养创新型人才和创新型团队，常常鼓励年轻人多向优秀的师长学习，并为他们创造国际交流的机会。

随着科研项目的不断增加，温广辉的团队规模也在逐步壮大。目前团队共有硕士博士学生60余名，同时，围绕共同的科研兴趣及发展规划，越来越多的青年教师也加入他的研究团队，其中不乏江苏省双创博士及中国科协青年人才托举计划获得者。在温广辉的带领下，团队中无论老师还是学生，都充满了激情和活力，奋发向上、朝气蓬勃。他们围绕网络化系统分布式安全控制、分布式协同控制、分布式优化博弈、强化学习控制等领域，一方面开展理论研究，向高水平原创科研成果发起冲击；另一方面积极探索无人车、无人艇协同控制等工程应用，理论联系实际，面向国防现代化、智能化建设等国家重大需求，力争取得一批有特色的应用成果。

星霜荏苒，居诸不息。从2013年回国入职东南大学算起，已过去整整10个春秋。如今，在潜心科研与培养人才的同时，温广辉还身兼江苏国家应用数学中心副主任、江苏省信息数学应用中心常务副主任、东南大学科研院副院长等多个职务。为了不影响教学工作，他把出差都安排在假期，十多年来，在东南大学的实验室中，时常可以见到这位青年科学家深夜伏案的身影。“我始终觉得人与人的智力差距是有限的，但有的人能在科研上取得令人羡慕的成绩，那一定与他的执着、坚韧及时间和精力的投入是成正比的。”

“一位骨子里透着‘坚毅执着’与‘家国情怀’的青年科学家”，或许是对温广辉最准确的注脚。从当年的农家孩童，到如今的青年科学家，他以传承老一辈科学家精神为己任，用近乎严苛的标准要求自己。行而不辍，未来可期。温广辉硬是凭着坚韧不拔的毅力，在自己的科研道路上深刻细作、努力探索，为我国网络群体智能理论与技术发展贡献着自己的力量。

立足当下，赓续未来。温广辉表示，自己的团队在科学研究及成果转化两方面有着更大的目标。他们希望能在无人智能集群系统分布式优化、博弈理论，网络化系统安全控制，强化学习智能控制理论及自主无人系统装备研制方面争取承担重大科学问题攻关任务，进一步结合多无人艇等实际应用需求，开展理论落地验证，真正取得一批重要的原创性成果并在关键技术领域取得突破，带出一支特别能吃苦、特别能创新、懂团结、会协作、有情怀的队伍，培养领域内具有重大影响力的研究力量。

“未来，我们团队将继续以‘四个面向’为目标和使命，针对国家‘卡脖子’问题和领域，做一些有组织的科研。”温广辉说，“随着人工智能的迅猛发展，我的很多学生在毕业后选择进入大厂工作，这无可厚非。”但他还是希望有越来越多能静下心做科研的青年人才加入高校、加入科研团队中。“因为面向国家重大战略方向的科研突破与发展，需要几代人的坚守，有了年轻科研工作者的不断加入，我们的事业才有更加光明的前景。”

专家简介

温广辉，东南大学教授（青年首席）、博士生导师，国家杰出青年基金获得者，国家优秀青年基金获得者，教育部青年长江学者，江苏国家应用数学中心副主任，江苏省信息数学应用中心常务副主任。长期从事网络群体智能理论与技术、分布式控制理论与控制、分布式强化学习等领域的理论研究与工程实践，发表《科学引文索引》（SCI）论文150余篇，谷歌学术引用1.5万余次，授权国家发明专利18项。获2018年澳大利亚研究理事会优秀青年基金、2019年亚太神经网络学会青年杰出研究奖、2020年中国指挥与控制学会青年科学家奖、2022年中国指挥与控制学会科学技术奖一等奖等学术奖励。

来源：科学中国人 2024年第2期 创新之路