澳门大学全奖博士项目（Prof. Carlos Jorge Ferreira Silvestre）

一、学校招生要求

澳门大学(University of Macau)作为澳门特别行政区唯一的公立综合性大学，其PhD in Electrical and Computer Engineering项目在全球范围内享有良好声誉。根据澳门大学官方最新招生信息，申请该项目的基本要求如下：

· 学历背景：申请者需持有学士学位或硕士学位，且有良好的学术记录。澳门大学尤其欢迎来自世界排名前200的大学或中国大陆985/211工程院校的毕业生。

· 语言要求：授课语言以英语为主，申请者需具备良好的英语沟通能力。

· 申请材料：需在线提交申请表、学位证书、学术奖项证明、发表文章等证明材料。

· 奖学金申请：申请者可同时申请UM Macao PhD Scholarship (MPDS)全额奖学金。该奖学金为每月20,000澳门元的生活津贴，以及每学年最高10,000澳门元的会议和研究相关旅行津贴，最长资助期限为4年。

· 助研金申请：如未获得MPDS奖学金，申请者也可申请PhD Assistantship，起始月薪为12,500澳门元，表现优异者每年可增加500澳门元，最高可达14,000澳门元/月，资助期限同样为4年。

澳门大学电机与计算机工程系(Department of Electrical and Computer Engineering)的博士项目申请者需满足学校通用招生要求，同时还需具备相关专业背景和研究能力。

二、教授研究方向

Prof. Carlos Jorge Ferreira Silvestre现任澳门大学科技学院电机与计算机工程系系主任，其研究领域涵盖了多个控制理论与应用方向，主要包括：

· 控制理论：线性和非线性控制理论、网络控制系统、鲁棒多模型自适应控制、增益调度控制等理论研究。

· 多车辆协同控制：侧重于无人飞行器和无人海洋航行器等多车辆系统的协同控制策略研究。

· 故障检测与隔离：研究控制系统中的故障检测机制及隔离方法。

· 导航系统：惯性导航系统辅助设计，包括导航与控制系统的集成设计。

· 复杂自主系统：面向无人飞行器和海洋航行器的任务控制和实时架构。

Prof. Silvestre学术成果丰硕，根据Google Scholar统计，他的论文被引用超过13,000次，H指数达47。近期研究项目包括：

·State EstimAtion in Large Networks with Heterogenous Agents（2017-2019）

·Synergistic Transport of Objects by Rotorcraft（2015-2018）

·Navigation Techniques for Multiple Transponder Ultra Short Base-Line Acoustic Positioning Systems（2015-2018）

·Sensor-based control of Aerial Vehicles for Health Monitoring of Buildings and Industrial Facilities（2015-2018）

·Advanced Nonlinear Control and Navigation Systems for Autonomous Surface Crafts（2015-2016）

近期发表的顶级期刊论文主题涵盖了无人机事件触发控制、SO(3)上的运动学神经网络控制、四旋翼吊挂负载系统的动态性能控制等前沿领域。

三、创新研究想法

基于Prof. Silvestre的研究领域和最新研究趋势，以下是几个潜在的创新研究方向：

1. 多智能体系统的去中心化决策与控制：探索基于局部信息的分布式决策算法，结合人工智能技术，实现大规模异构智能体网络的鲁棒协同控制。该研究可应用于智慧城市交通系统、无人机群编队等场景，解决传统中心化控制面临的通信瓶颈和单点故障问题。

2. 面向海洋勘探的自主水下航行器导航系统：针对水下环境GPS信号受限问题，开发基于声学定位与视觉里程计融合的高精度水下导航系统。结合深度学习方法实现水下目标识别与环境建模，提高水下机器人在复杂环境中的自主性和可靠性。

3. 智能建筑监测与维护的无人机系统：设计一套基于四旋翼无人机的建筑物结构健康监测系统，通过传感器融合技术精确定位建筑物表面的微小裂缝和损伤，并结合增强现实技术实现远程交互式检测。该系统可大幅降低高层建筑维护成本和安全风险。

4. 适用于风力发电机组的故障检测与容错控制系统：针对海上风电场远程运维难题，开发基于数据驱动的风力发电机组健康状态监测系统，结合模型预测控制技术实现故障条件下的最优性能控制，提高风电场的可靠性和发电效率。

5. 基于神经网络的自适应飞行控制系统：探索深度强化学习在飞行控制中的应用，实现无人机在高动态环境和不确定扰动下的鲁棒轨迹跟踪。通过结合SO(3)上的运动学约束，开发能够学习复杂空气动力学模型的自适应控制器，提高飞行系统的稳定性和灵活性。

以上研究方向都与Prof. Silvestre的专长紧密相关，同时对应了智能交通、可再生能源、智慧城市等国家战略需求领域，具有较高的学术价值和应用前景。有意申请的同学可根据自身兴趣和背景，选择相关方向与教授进行深入交流。