北京交通大學計算機與信息技術學院研究生導師：劉銘

• 2025考研復試標準班
• 26考研全科上岸規(guī)劃營「擇校▪規(guī)劃▪備考」
• 北京交通大學2026考研專業(yè)課復習資料「真題▪筆記▪講義▪題庫」

　

 

基本信息

劉銘，博士、副教授、博士生導師

辦公電話：010-51688536電子郵件： mingliu@bjtu.edu.cn

通訊地址：北京市海淀區(qū)上園村3號院北京交通大學計算機學院 九教北201郵編：100044

教育背景

博士后(2011.4– 2015.1): 法國雷恩國立應用科學學院 IETR(Institute of Electronics and Telecommunications of Rennes, UMR CNRS 6164)研究所

博士(2007.10– 2011.3): 法國雷恩國立應用科學學院(Institut National des Sciences Appliquées de Rennes, INSA-Rennes)

碩士(2004.9 – 2007.5): 西安交通大學 通信與信息系統(tǒng)

本科(2000.9-2004.7): 西安交通大學 信息工程

工作經(jīng)歷

2015年起加入北京交通大學計算機與信息技術學院信息通信網(wǎng)絡研究所、首批入選教育部“2011計劃”的北京交通大學“軌道交通安全協(xié)同創(chuàng)新中心”，隸屬于鐘章隊教授領導的科研大團隊。

研究方向

移動與互聯(lián)網(wǎng)絡

人工智能及應用

計算機技術(專業(yè)學位)

軟件工程(專業(yè)學位)

招生專業(yè)

計算機科學與技術碩士

計算機科學與技術博士

電子信息碩士

科研項目

本人目前承擔國家自然科學基金等數(shù)項科研項目，研究方向涉及5G/6G移動網(wǎng)絡、物聯(lián)網(wǎng)等領域，致力于結合無線大數(shù)據(jù)、機器學習等方面的最新進展，提高無線網(wǎng)絡性能和安全性。歡迎通信、計算機、數(shù)學等專業(yè)方向的研究生加入我的研究組。研究生將在科研指導、國際合作與交流、就業(yè)實習等方面獲得大力支持。本研究組同時為有志于出國深造的優(yōu)秀本科生提供助研機會，各個層次的研究課題等待你的挑戰(zhàn)。

在研項目：

國家自然科學基金(面上)項目：基于設備指紋的無線物聯(lián)網(wǎng)設備身份識別研究，2020-2023，主持。

項目概述：各類物聯(lián)網(wǎng)應用正在滲透進人們生活的方方面面，與人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等前沿技術深度融合，構成未來智慧化生活環(huán)境的基石。然而無線通信環(huán)境的開放性使得物聯(lián)網(wǎng)時刻面臨著遭受惡意攻擊的可能性。而物聯(lián)網(wǎng)設備自身硬件和網(wǎng)絡資源的限制造成了物聯(lián)網(wǎng)整體安全防護能力較低，信息安全隱患突出。本項目將研究利用無線設備固有的設備指紋，結合先進機器學習方法進行物聯(lián)網(wǎng)設備身份識別的理論與方法。

中央高校基本科研業(yè)務費項目：基于設備指紋的物聯(lián)網(wǎng)雙向身份識別研究，2019-2021，主持。

項目概述：物聯(lián)網(wǎng)受到設備硬件資源和網(wǎng)絡資源的限制，其無線通信的安全隱患尤為突出。設備指紋是無線信號中蘊含的與設備硬件固有缺陷相關的特征，可以用來對無線設備的身份進行識別。現(xiàn)有的基于設備指紋進行設備身份識別的方法準確度不佳且容量有限，僅能支持單向身份識別，因而無法滿足物聯(lián)網(wǎng)的需求。針對上述不足，本項目將研究利用設備指紋的互易特性，進行通信雙方設備身份的雙向識別，以保障雙向通信的安全，提升物聯(lián)網(wǎng)整體的安全性。

國家自然科學基金(青年基金)項目：面向5G的大規(guī)模MIMO可靠傳輸技術研究，2016-2018，主持。已結題。

項目概述：大規(guī)模MIMO技術利用大量的基站天線達到了前所未有的頻譜效率和系統(tǒng)容量，被廣泛認為是第五代移動通信(5G)的標志性支撐技術。然而大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中基于上行訓練的信道獲取模式容易受到多用戶間重用導頻的干擾，也容易遭到惡意用戶發(fā)動的導頻攻擊。這使其性能的發(fā)揮受到嚴重的制約，并造成信息傳輸中的安全隱患。本項目針對5G發(fā)展需求，研究大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中的可靠傳輸理論與關鍵技術。具體而言，本項目擬從三個主要方面展開工作：1)研究基于智慧的導頻分配策略以及高性能信道估計方法的大規(guī)模MIMO信道獲取方式;2)研究使用分布式空-時編碼，以增強大規(guī)模MIMO下行鏈路中預編碼抵抗導頻污染的能力;3)研究存在惡意用戶攻擊導頻信號的情況下，大規(guī)模MIMO系統(tǒng)上、下行信息的可靠傳輸。本項目將力求在以上三個方面取得理論突破和技術創(chuàng)新，對我國5G技術的發(fā)展和積累起到積極的作用。

中央高校基本科研業(yè)務費項目：基于彈性粒度的無線網(wǎng)絡切片技術研究，2017-2018，主持。已結題。

項目概述：無線接入網(wǎng)絡切片技術能夠按時、按地、按需滿足各類業(yè)務對于網(wǎng)絡資源的需求，被認為是未來移動網(wǎng)絡應該具備的核心功能。針對當前該技術研究中存在的不足，本項目擬研究支持彈性粒度的無線網(wǎng)絡資源劃分方法以及與之相適應的無線接入網(wǎng)絡切片實現(xiàn)方法。更進一步，本項目將高層次的網(wǎng)絡管理層面的研究與較低層次的信號處理方法共同納入研究范圍，在進行網(wǎng)絡資源優(yōu)化的過程中同時考慮低層算法的性能，以期獲得更優(yōu)的網(wǎng)絡整體性能。

北京交通大學人才基金項目：大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中智慧型信道獲取方法研究，2015-2017，主持。已結題。

項目概述：本項目針對大規(guī)模MIMO技術中基于上行訓練的信道獲取模式容易受到多用戶間重用導頻的干擾的問題，研究大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中的信道獲取理論與關鍵技術。具體擬從兩個主要方面展開工作：1)研究基于智慧的導頻分配策略，以減小導頻使用中的沖突;2)研究高性能的信道估計方法，避免導頻污染現(xiàn)象對信道估計產(chǎn)生的影響。本項目將力求在以上方面取得理論突破和技術創(chuàng)新，對5G技術的發(fā)展和積累起到積極的作用。

企業(yè)橫向科研項目：移動RFID標簽的位置識別算法研發(fā)，2018，主持。

項目概述：本項目主要研發(fā)物流分揀系統(tǒng)傳送帶上RFID標簽位置識別算法。貼有RFID標簽的物體通過傳送帶上設置的標簽閱讀器時，會形成符合一定特征的射頻信號波形。通過檢測信號特征，可以對RFID標簽通過閱讀器的時間做出判斷，從而推斷出傳送帶上物體的先后順序，可以為后續(xù)的自動分揀提供依據(jù)。由于受到無線傳播環(huán)境的影響，采集到的RFID信號會產(chǎn)生一定的畸變。同時，不同RFID標簽的信號會產(chǎn)生相互干擾，造成信號的缺失，從而顯著增加了位置估計的難度。本項目將信號處理方法與深度學習技術相結合，力求達到對RFID位置的準確估計。

諾基亞5G核心技術研究項目課題：5G混合業(yè)務場景端到端性能優(yōu)化研究：基于動態(tài)TTI增強移動邊緣計算的性能，2017-2018，參與，技術負責人。已結題。

項目概述：第五代移動通信(5G)技術可以支持各種類型的業(yè)務，包括增強型移動寬帶(eMBB)，超可靠和低延遲通信(URLLC)以及大規(guī)模機器類型通信(mMTC)。為了保證各種混合業(yè)務的服務質(zhì)量(QoS)要求，本項目研究一種新的混合傳輸時間間隔(TTI)調(diào)度方案，以提高移動邊緣計算(MEC)系統(tǒng)中傳輸控制協(xié)議(TCP)傳輸?shù)男阅堋Ｔ诒卷椖恐校�考慮了具有不同服務要求的兩個用例，即低延遲通信(LLC)和eMBB。 LLC和eMBB最初被分配到具有0.143ms的短TTI和1ms的長TTI的單獨頻帶。利用本項目所提出的調(diào)度方案，可以利用短TTI調(diào)度處于TCP協(xié)議的慢啟動階段的eMBB業(yè)務，從而加速初始傳輸過程。在一定時間閾值之后，當吞吐量可能接近飽和時，eMBB流量切換到具有長TTI的頻帶以降低傳輸開銷。為了評估所提出的方案的性能，本項目使用諾基亞系統(tǒng)級工具進行測試。測試結果表明，使用動態(tài)TTI的方案可以顯著提高eMBB用戶的性能，同時不會影響LLC用戶的用戶吞吐量和傳輸延遲，特別是當eMBB流量負載與可用帶寬相比較大時效果更為顯著。

北京交大-中興通訊聯(lián)合創(chuàng)新中心項目：環(huán)境反向散射技術及其在物聯(lián)網(wǎng)中的應用研究，2015-2016，Co-PI。已結題。

基本科研業(yè)務費(重點培育項目)：軌道交通智慧感知與信息處理基礎理論研究，2016-2019，參與。

項目概述：如何利用物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)軌道交通的安全運營和維護是我們關注的焦點。當前的軌道交通物聯(lián)網(wǎng)存在以下三大問題：物聯(lián)網(wǎng)傳感器難以做到對軌道交通沿線生態(tài)環(huán)境的實時全面有效綠色監(jiān)測，對其感知的異構多源海量數(shù)據(jù)缺乏有效的存儲機制和大數(shù)據(jù)分析算法，前方突發(fā)事件和狀況等安全信息難以及時準確傳遞給當前行駛列車。本項目聚焦于面向安全的軌道交通沿線新型物聯(lián)網(wǎng)，重點研究綠色智慧感知、信息高效無線傳輸和海量數(shù)據(jù)智能分析三大關鍵問題。

科技部 國家重點研發(fā)計劃：雷暴結構和閃電多維度特征與雷電預警預報方法研究，2018-2022，參與。

北京市自然科學基金京津冀基礎研究合作專項：軌道交通基礎設施服役狀態(tài)檢測的物聯(lián)網(wǎng)關鍵技術研究，2016-2018，參與。

過往科研項目：

2014年2月至2015年1月 基于移動無線網(wǎng)絡的機器對機器通信研究, 法國電信(Orange Labs)資助項目.

項目概述：已經(jīng)大量部署的移動無線網(wǎng)絡覆蓋面極廣,非常適合承載物聯(lián)網(wǎng)中機器對機器通信業(yè)務。本課題旨在通過分析GSM系統(tǒng)的物理層特性,研究通過2G網(wǎng)絡進行機器對機器通信解決方案。

2013年6月至2014年7月 低成本光纖通系統(tǒng)中的高速數(shù)據(jù)傳輸

項目概述：基于塑料光纖的通信具有低成本,易部署等優(yōu)勢.然而其信道彌散嚴重,難以實現(xiàn)高速數(shù)據(jù)傳輸.本課題旨在研究高效率,低復雜度的塑料光纖數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng). 項目提出的PN-ZP-DMT傳輸方案在50米SI-POF光纖的實驗系統(tǒng)中達到業(yè)界最高的1.5Gbps傳輸速率.

2011年4月至2015年1月 分布式MIMO廣播系統(tǒng)中的低復雜度空-時編-譯碼方法研究, 歐洲CELTIC計劃“ENGINES”項目, 法國ANR資助“M3”項目.

項目概述：現(xiàn)有的無線廣播系統(tǒng)以及移動通信系統(tǒng)的廣播模式采用單輸入-單輸出(SISO)傳輸方式,系統(tǒng)的效率和魯棒性有限,難以滿足未來無線廣播系統(tǒng)的要求. 本課題旨在研究使用分布式MIMO技術提供無線廣播服務的解決方案. 項目包含“分布式MIMO系統(tǒng)中空-時分組編碼設計”,“低譯碼復雜度最大似然(ML)MIMO接收機”, “基于K-Best方法的低復雜度次最優(yōu)MIMO接收機設計”等研究內(nèi)容.

2007年10月至2011年3月 時域同步OFDM(TDS-OFDM)系統(tǒng)信道估計方法研究, 法國布列塔尼大區(qū)資助“Mobile TV World”項目.

項目概述：TDS-OFDM系統(tǒng)需要準確的信道信息以避免符號間干擾.本課題旨在研究適用于中國數(shù)字電視廣播系統(tǒng)(DTMB)的低復雜度、高性能信道估計算法. 研究涉及基于偽隨機訓練序列的信道估計方法以及利用數(shù)據(jù)符號的迭代信道估計方法.

2005年6月至2006年10月 認知無線電系統(tǒng)中授權用戶檢測方法研究, 國家“863”計劃資助項目(2005AA123910).

項目概述：認知無線電技術利用現(xiàn)有無線頻譜分配體系中的空閑頻段,有效解決通信頻譜不足的問題. 本研究涉及認知無線電技術中的關鍵問題– 授權用戶信號檢測.

研究生指導

2012年10月 至2015年10月 指導 法國雷恩國立應用科學學院博士研究生 Rida El Chall。答辯日期：2015年10月22日。評語：優(yōu)秀(très honorable)。

目前指導北京交通大學碩士研究生7名(2017年入學2名，2018年入學3名，2019年入學2名，2020年入學1名)。

已畢業(yè)研究生5名：

2015級碩士王曉懿同學獲學院優(yōu)秀碩士論文獎，畢業(yè)后入職中鐵第五勘察設計院(北京)。

2015級碩士王慶同學(協(xié)助鐘章隊教授指導)畢業(yè)后入職華為(深圳)。

2015級碩士聶寧同學(協(xié)助鐘章隊教授指導)考取公務員畢業(yè)后入職外交部。

2016級碩士徐麗同學，畢業(yè)后入職中國人民銀行。

2017級碩士魏蘭蘭同學畢業(yè)后入職國科元科技有限公司。

教學工作

2017年起 主講計算機與信息技術學院本科生主干課程《匯編與接口技術》(64學時)。

2019年起 主講計算機與信息技術學院研究生主干課程《算法設計與分析》(48學時)。

2013 - 2014年 法國雷恩國立應用科學學院兼職教師(教學時數(shù)：63.5小時)。

論文/期刊

國際期刊：

[1] L. Peng, J. Zhang, M. Liu and A. Hu, “Deep Learning Based RF Fingerprint Identification Using Differential Constellation Trace Figure,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, early access, 2019. [manuscript]

[2] L. Xu, J.Q. Chen, M. Liu (*) and X.Y. Wang, “Active Eavesdropping Detection Based on Large-Dimensional Random Matrix Theory for Massive MIMO-Enabled IoT,” Electronics, 2019, 8(2), 146. [manuscript]

[3] L. Peng, G. Li, J. Zhang, R. Woods, M. Liu and A. Hu, “An Investigation of Using Loop-back Mechanism for Channel Reciprocity Enhancement in Secret Key Generation,” IEEE Transactions on Mobile Computing, vol. 18, no. 3, pp.507-519, 2019. [manuscript]

[4] L. Peng, M. Liu (*), M. Hélard and S. Haese, “PN-PAM Scheme for Short Range Optical Transmission over SI-POF--An Alternative to Discrete Multi-Tone (DMT) scheme,” Journal of the European Optical Society, 2017, 13:21. [manuscript]

[5] R. El Chall, F. Nouvel, M. Hélard and M. Liu (*), “Performance and complexity evaluation of iterative receiver for coded MIMO-OFDM systems,” Mobile Information Systems, vol. 2016, Article ID 7642590, 22 pages. [manuscript]

[6] M. Liu, J.-F. Hélard, M. Hélard and M. Crussière, “Towards the next generation TV broadcasting-improved performance using distributed MIMO,” Wireless Personal Communications, vol. 84, no. 4, pp. 2635-2649, October, 2015. [manuscript]

[7] R. El Chall, F. Nouvel, M. Hélard and M. Liu (*), “Iterative receivers combining MIMO detection with turbo decoding: performance-complexity trade-offs,” EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, 2015:69. [manuscript]

[8] L. Peng, M. Hélard, S. Haese, M. Liu and J.-F. Hélard, “Hybrid PN-ZP-DMT scheme for spectrum-efficient POF transmissions,” IEEE Journal of Lightwave Technology, vol. 32, no. 18, pp. 3149–3160, 2014. [manuscript]

[9] M. Liu, M. Crussière, M. Hélard and J.-F. Hélard, “Achieving low-complexity maximum-likelihood detection for the 3D MIMO code,” EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, 2014:20 pp.1-16, 2014. [manuscript]

[10] M. Liu, M. Crussière and J.-F. Hélard, “A novel data-aided channel estimation with reduced complexity for TDS-OFDM systems,” IEEE Transactions on Broadcasting, vol.58, no.2, pp.247–260, 2012. [manuscript]

[11] M. Liu, M. Hélard, M. Crussière and J.-F. Hélard, “Distributed MIMO coding scheme with low decoding complexity for future mobile TV broadcasting,” IET Electronics Letters, vol.48, no.17, pp.1079–1081, 2012. [manuscript]

國際會議論文：

[12] M. Zhang, M. Liu and Z.D. Zhong, “Neural Network Assisted Active Constellation Extension for PAPR Reduction of OFDM System,” in Proc. 11th International Conference on. Wireless Communications and Signal Processing (WCSP'19), 2019.

[13] M. Zhang, M. Lou, H. Zhou, Y. Zhang, M. Liu and Z.D. Zhong, “Non-Orthogonal Coded Access Based Uplink Grant-Free Transmission for URLLC,” in Proc. IEEE/CIC International Conference on Communications in China, 2019.

[14] Q. Wang, M. Liu, N. Liu and Z.D. Zhong, “On Augmenting UL Connections in Massive MIMO System using Composite Channel Estimation,” in Proc. IEEE Global Communications Conference (Globecom), 2018.

[15] S. Mu, S. Wu, M. Liu, N. Zheng, H. Zhou, Y. Teng, X. Chen, Q. Zhang, Y. Zheng, Z.D. Zhong and H. Guan, “Hybrid Transmission Time Intervals for TCP Slow Start in Mobile Edge Computing System,” in Proc. IEEE/CIC International Conference on Communications in China, 2018.

[16] Q. Wang, Z.Y. Zhao, D.S. Miao, Y.T. Zhang, J.Y. Sun, M. Liu, Z.D. Zhong, “Non-Orthogonal Coded Access for Contention-Based Transmission in 5G,” to appear in Proc. 2017 IEEE 86th Vehicular Technology Conference (VTC2017-Fall), Toronto, Canada, 2017.

[17] X.Y. Wang, M. Liu, D. Wang, and C.J. Zhong, “Pilot Contamination Attack Detection using Random Symbols for Massive MIMO Systems,” in 2017 IEEE 85th Vehicular Technology Conference (VTC2017-Spring), Sydney, Australia, 2017.

[18] L.-A. Dufrene, M. Liu, M. Crussière, J.-F. Hélard and J. Schwoerer, “Blind Repetitions for Cellular-IoT Performance Analysis of Combination Mechanisms,” in Proc. 23rd International Conference on Telecommunications (ICT 2016), Thessaloniki, Greece, May 2016.

[19] R. El Chall, F. Nouvel, M. Hélard, Y. Kokar, and M. Liu, “Towards Efficient Design of Fixed-point Iterative Receiver for Coded MIMO-OFDM Systems,” in Proc. 23rd International Conference on Telecommunications (ICT 2016), Thessaloniki, Greece, May 2016.

[20] M. Liu, M. Crussière, and J.-F. Hélard, “Improved Physical Layer for Energy-Efficient M2M Communications over Cellular Networks,” in Proc. 23rd International Conference on Software, Telecommunications and Computer Networks (SoftCOM 2015), Split, Croatia, Sept. 2015.

[21] M. Maaz, M. Hélard, P. Mary, and M. Liu, “Performance Analysis of Time-Reversal Based Precoding Schemes in MISO-OFDM Systems,” in Proc. IEEE 81st Vehicular Technology Conference (VTC-Spring 2015), Glasgow, Scotland, May 2015.

[22] R. El Chall, F. Nouvel, M. Hélard, and M. Liu, “Low Complexity K-Best based Iterative Receiver for MIMO Systems,” in Proc. International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems (ICUMT 2014), St.Petersburg, Russia, Oct. 2014.

[23] M. Liu, J.-F. Hélard, M. Crussière and M. Hélard, “Cooperative distributed MIMO broadcasting-a promising solution to the ‘Mobile Data Tsunami’ in 2020,” in Proc. Wireless World Research Forum (WWRF) Meeting 31, pp.1–7, Vancouver, Canada, Oct. 2013.

[24] M. Liu, M. Hélard, J.-F. Hélard and M. Crussière, “A fast decodable full-rate STBC with high coding gain for 4 × 2 MIMO systems,” in Proc. IEEE International Symposium on Personal,Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC 2013), London, UK, Sept. 2013.

[25] M. Liu, J.-F. Hélard, M. Crussière, and M. Hélard, “Reduced-complexity maximum-likelihood decoding for 3D MIMO code,” in Proc. IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC 2013), Shanghai, China, Apr. 2013.

[26] L. Peng, M. Hélard, S. Haese and M. Liu, “1.5 Gbits PN-ZP-DMT transmission system for 1-mm core diameter SI-POF with RC-LED,” in Proc. European Conference and Exhibition on Optical Communication (ECOC 2013), London, UK, Sept. 2013.

[27] M. Liu, M. Crussière, M. Hélard and J.-F. Hélard, “Distributed MIMO schemes for the future digital video broadcasting,” in Proc. 20th International Conference on Telecommunications (ICT 2013), Casablanca, Morocco, May 2013.

[28] M. Liu, M. Crussière, M. Hélard, J.-F. Hélard and Y. Nasser, “Enhanced mobile digital video broadcasting with distributed space-time coding,” in Proc. ICC Workshop on Telecommunications: From Research to Standards, Ottawa, Canada, June 2012.

[29] M. Liu, M. Crussière and J.-F. Hélard, “Improved channel estimation methods based on PN sequence for TDS-OFDM,” in Proc. 19th International Conference on Telecommunications (ICT 2012), Jounieh, Lebanon, Apr. 2012.

[30] M. Liu, M. Crussière and J.-F. Hélard, “Enhanced two-dimensional data-aided channel estimation for TDS-OFDM,” in Proc. 4th International Conference on Signal Processing and Communication Systems (ICSPCS'10), Gold Coast, Australia, Dec. 2010.

[31] M. Liu, M. Crussière and J.-F. Hélard, “A combined time and frequency algorithm for improved channel estimation in TDS-OFDM,” in Proc. International Conference on Communications (ICC 2010), Cape Town, South Africa, May 2010.

[32] M. Liu, M. Crussière and J.-F. Hélard, “A novel iterative data-aided channel estimation for Time Domain Synchronous-OFDM,” in Proc. 4th International Workshop on Signal Design and its Applications in Communications (IWSDA'09), Fukuoka, Japan, Oct. 2009.

[33] M. Liu, M. Crussière, J.-F. Hélard and O.P. Pasquero, “Analysis and performance comparison of DVB-T and DTMB systems for terrestrial digital TV,” in Proc. 11th IEEE International Conference on Communication Systems (ICCS 2008), pp. 1–6, Guangzhou, China, Oct. 2008.

國內(nèi)期刊論文：

[34] 王公仆，熊軻，劉銘，高飛飛，鐘章隊. 反向散射通信技術與物聯(lián)網(wǎng). 物聯(lián)網(wǎng)學報. 2017 (1): 67-75.

[35] 劉銘，徐麗，王曉懿，陳佳奇. 基于隨機矩陣理論的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)竊聽用戶檢測研究. 北京交通大學學報. 2020.

專著/譯著

Q.Y. Li, Z.D. Zhong, M. Liu and W. W. Fang, "Smart Railway Based on Internet of Things." Chapter in Big Data Analytics for Sensor-Network Collected Intelligence, H.-H. Hus, et. al. (eds), Elsevier, 2017. [link]

L.A. Geng-Yang, M. Liu, Q. Y. Li and R. He, "Introduction of Machine Learning." Chapter in Applications of Machine Learning in Wireless Communications, IET, 2019.

專利

1. 鄧建國, 羅新民, 劉銘, 張凡, 張曉, 郝紅利, “認知無線電系統(tǒng)的授權用戶信號檢測方法,” 專利授權號: CN100518012 C, 申請日期：2006年6月26日.

2. 劉銘, 王曉懿, 王東, “隨機符號法檢測大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中主動竊聽用戶的方法,” 國家發(fā)明專利申請, 申請?zhí)?01610972844.1, 申請日期： 2016年11月7日.

3. 劉銘, 劉念, 王慶, “基于大規(guī)模MIMO的非正交多址接入方法,” 國家發(fā)明專利申請, 申請?zhí)?01810485402.3, 申請日期： 2018年5月21日.

4. 劉銘, 劉念, 薛文元, 魏蘭蘭, 李清勇, 王浩業(yè), 冀京秋, 王晗煒, 楊涵晨, 孫漢武, “一種基于深度學習的RFID標簽位置估計方法,” 國家發(fā)明專利申請, 申請?zhí)?01910591425.7, 申請日期： 2019年7月3日.

5. 劉銘, 程慈航, 張?zhí)靿? 任佳鑫, 張軍霞, 韓曉藝, 劉熾, “一種基于RFID的現(xiàn)場工具智能監(jiān)管系統(tǒng),” 國家發(fā)明專利申請, 申請?zhí)?01911080688.8, 申請日期： 2019年11月7日.

6. 劉銘, 韓曉藝, 魏蘭蘭, 彭林寧, 王東, 張軍霞, 任佳鑫, 劉念, 鄭雅文, “基于多重間隔差分星座軌跡圖的射頻指紋提取方法,” 國家發(fā)明專利申請, 申請?zhí)?01911317866.4, 申請日期： 2019年12月19日.

軟件著作權

1. 基于射頻指紋識別的無線設備認證平臺. 張磊, 張禹墨, 李許增, 劉銘, 魏蘭蘭, 田宏韜. 2019年2月25日.

獲獎與榮譽

2018年獲握奇獎教金.

指導的王曉懿同學的碩士論文《大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中的物理層安全機制研究》獲得2017年北京交通大學計算機與信息技術學院優(yōu)秀碩士學位論文獎.

指導程慈航同學獲得2019年北京市普通高等學校優(yōu)秀本科生畢業(yè)設計(論文).

指導張磊等同學獲得第十屆“挑戰(zhàn)杯”首都大學生課外學術科技作品競賽二等獎.

社會兼職

國際期刊審稿人：

IEEE Transactions on Communications, IEEE Transactions on Vehicular Technology, IEEE Communications Letters, IEEE Transactions on Mobile Computing, IEEE Transactions on Multimedia, EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, Annals of Telecommunications, Frequenz, IET Communications, ETRI Journal, Wireless Personal Communications

國際會議程序委員會委員(TPC Member):

WCNC 2016, WCNC 2019, WCNC 2020