导师简介
如果你想申请香港科技大学 电子及计算机工程系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析香港科技大学的Prof.MOW的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！
教授现任香港科技大学电子及计算机工程系教授，兼任工程学院副院长。他于1993年在香港中文大学获得信息工程博士学位，是当今通信理论和信息编码领域的杰出学者。教授的学术履历丰富多彩，曾在加拿大滑铁卢大学（1995年）、德国慕尼黑工业大学（1996年）以及日本京都大学（2000年）担任访问研究员。1997年至1999年期间，他在新加坡南洋理工大学担任助理教授，随后于2000年3月加入香港科技大学电子及电机工程系。自2003年起，他还兼任中国成都西南交通大学的客座教授。
教授荣获多项重要奖项和研究资助，包括香港裘槎研究奖学金、德国洪堡研究奖学金、日本电信促进研究奖学金以及新加坡陈振传学术交流奖学金等。他曾担任香港IEEE信息理论学会分会主席（2005年），并在多个国际会议中担任技术程序主席，为该领域的发展做出了重要贡献。
研究领域
教授的教学和研究领域主要集中在以下几个方面：
- 通信理论：包括无线通信系统、编码调制技术以及信道估计与解码等核心问题的研究。
- 显示-相机通信系统：研究通过显示屏与相机之间的可见光通信，开发如PiCode和ViCode等创新性二维码技术。
- 序列设计：包括完美根一元序列（PRUS）、Butson型循环Hadamard矩阵以及恒幅零自相关（CAZAC）序列等。
- 编码与信息理论：研究分布式存储系统中的再生码（Regenerating Codes）、物理层网络编码以及中继通信系统等。
研究分析
1. 《Generalization of Minimum Storage Regenerating Codes for Heterogeneous Distributed Storage Systems》
发表于《IEEE Transaction on Information Theory》（2024年6月）
论文针对现实中存储节点可能具有不同存储成本，网络链路可能有不同传输成本的异构分布式存储系统（DSS），提出了最小存储再生码（MSR）的泛化方案。传统的MSR码主要针对同构系统设计，而该研究突破性地将MSR码扩展到异构环境，解决了实际应用中的关键问题。论文通过严谨的数学推导，建立了存储成本与修复成本之间的最优权衡关系，为异构分布式存储系统的设计提供了理论基础和实用指导。
2. 《Leto: Crowdsourced Radio Map Construction with Learned Topology and a Few Landmarks》
发表于《IEEE Transactions on Mobile Computing》（2024年4月）
该论文介绍了一个名为Leto的创新系统，用于构建室内定位的无线电地图。传统的众包室内定位系统（CIPS）通常需要大量的前期知识和标定过程，而Leto系统利用从用户轨迹中学习的拓扑信息，仅依靠众包的WiFi和加速度计信号，无需任何场地先验知识即可构建无线电地图。论文提出了一种新颖的框架，通过混合多维缩放（HMDS）算法高效学习地图拓扑，并通过自适应力导向（AFD）算法使用少量锚点精确校正地图。该研究为室内定位技术提供了一种高效、低成本的解决方案，具有广泛的应用前景。
3. 《A 92% Complexity Reduction of Low-Latency Multi-Group Precoding Scheme based on Björck Sequences》
发表于《2024 Optical Fiber Communications Conference and Exhibition (OFC)》
该论文提出了一种基于Björck序列的多组预编码方案，在保持良好误码率性能的同时，显著降低了系统复杂度。研究团队通过实验证明，在约200 Gb/s的传输速率下，该方案比正交循环变换（OCT）方法表现更佳，同时复杂度降低了92%。这一成果对于低延迟、高效率的光纤通信系统具有重要意义，为下一代高速通信网络的发展提供了技术支持。
4. 《PiCode: A New Picture-Embedding 2D Barcode》
发表于《IEEE Transactions on Image Processing》
该论文介绍了一种创新的图像嵌入式二维码技术——PiCode。传统二维码的外观往往过于突兀，难以融入美观的广告设计中，且在成功解码前无法提供人类可读的信息。PiCode克服了这些局限，使二维码具有图像化的外观，同时保持了信息编码的可靠性。论文详细阐述了PiCode的设计原理，包括考虑嵌入图像的感知质量和编码信息的解码稳健性。这项技术为移动营销和移动支付等应用提供了更具吸引力的界面，获得了业界的广泛关注。
5. 《Exact Regenerating Codes for Byzantine Fault Tolerance in Distributed Storage》
该论文探讨了分布式存储系统中拜占庭容错问题的解决方案。由于现代大规模分布式存储系统普遍使用商用软硬件，崩溃停止和拜占庭故障变得更为常见。研究表明，再生码是一种更有效的方式来分散信息并恢复崩溃停止故障。论文提出了再生码与完整性检查相结合的设计，允许在拜占庭故障存在的情况下精确再生失效节点和数据重构。研究引入了渐进式解码机制，有效利用已完成的计算，为分布式存储系统的可靠性提供了理论支持和实用技术。
6. 《Optimal Exact-Regenerating Codes for Distributed Storage at the MSR and MBR Points via a Product-Matrix Construction》
该论文探讨了通过产品矩阵构造实现最小存储再生（MSR）点和最小带宽再生（MBR）点的最优精确再生码。再生码是一类分布式存储码，可以在节点修复所需带宽与每个节点存储数据量之间实现最优权衡。MSR码首先最小化每个节点存储的数据量，然后最小化修复带宽；而MBR码则以相反的顺序进行最小化。论文提出了适用于所有可行[n, k, d]值的MBR码和所有[n, k, d >= 2k-2]的MSR码的最优显式构造，使用产品矩阵框架，为分布式存储系统提供了高效的编码方案。
项目分析
1. 相机通讯与传感技术（Camera Communication and Sensing Technology）
该项目由华为技术有限公司资助，从2023年开始，由教授领导。项目探索了基于相机的通信和传感技术的前沿应用，特别是在显示屏-相机之间的信息传输领域。研究团队开发了创新的编码和解码算法，使显示设备能够通过视觉信号向相机设备高效传输数据。这种技术不需要额外的硬件支持，可以利用现有的显示屏和相机实现无线通信，为移动支付、身份验证和信息共享等应用提供了全新的解决方案。该项目的成果有望改变人们使用移动设备的方式，为物联网时代的设备间通信提供新的技术手段。
2.用于显示-相机通信的透视校正、讯道建模和编码设计（Perspective correction, channel modeling, and code design for display-camera communications）
该项目由香港研究资助局（RGC）一般研究基金资助，时间跨度为2022-2025年，由繆偉豪教授主导。项目致力于解决显示-相机通信中的三个关键技术挑战：透视校正、信道建模和编码设计。在显示-相机通信系统中，由于相机与显示屏之间的角度和距离变化，图像会发生透视变形，信号质量也会受到环境光线、相机性能等因素的影响。项目团队开发了先进的透视校正算法，建立了更准确的信道模型，并设计了适应性强的编码方案，显著提高了系统的稳定性和传输效率。这些研究成果为高密度数据传输的二维码技术奠定了理论基础，并推动了PiCode和ViCode等应用的实际落地。
3. 图像嵌入二维码（PiCode）和视频嵌入二维码（ViCode）项目
这是教授领导的香港科技大学条形码研究小组的重要项目，其研发的图像嵌入二维码技术（PiCode）被选为2015年香港国际IT盛会上的四项本地创新技术之一。该项目将通信原理应用于二维码系统，创新性地将图像和视频信息嵌入二维码中，使二维码不仅具有数据存储功能，还兼具美观的视觉效果。PiCode技术克服了传统二维码外观突兀、缺乏人类可读信息的缺点，为移动营销和移动支付等应用提供了更具吸引力的界面。项目还发展了ViCode技术，将视频剪辑集成到一系列二维码中，进一步扩展了应用场景。团队为实现PiCode和ViCode，设计了新型调制和解调制方案，并基于信道估计技术，开发了低密度奇偶校验码的新解码方案，提供比传统二维码更稳健的错误率性能。
研究想法
1. 基于深度学习的异构分布式存储系统优化
随着人工智能技术的发展，将深度学习方法应用于异构分布式存储系统的优化是一个极具前景的研究方向。可以探索以下几个具体方向：
- 自适应编码参数选择：开发深度强化学习模型，根据存储节点的硬件特性、网络状况和数据访问模式，自动选择最优的编码参数，如分片数量、冗余度和修复策略等。
- 预测性节点故障处理：利用时间序列预测模型分析存储节点的运行状态数据，预测可能发生的节点故障，提前进行数据迁移或备份，降低数据丢失风险。
- 数据热度感知的存储优化：设计神经网络模型学习数据访问模式，识别"热"数据和"冷"数据，根据数据热度调整存储策略，将热数据存储在性能更高的节点上，提高系统整体效率。
2. 增强现实环境下的显示-相机通信系统
随着AR/VR技术的普及，将显示-相机通信技术与增强现实结合，可以创造全新的交互体验和应用场景：
- 空间感知二维码：设计能够适应3D空间变形的二维码，使AR设备能够从不同角度和距离准确识别和解码信息，实现更自然的信息获取方式。
- 环境光适应性编码：研究在不同环境光条件下（如强光、弱光、变化光线）的最优编码和解码方案，提高AR场景中显示-相机通信的鲁棒性。
- 隐形水印技术：开发肉眼不可见但相机可捕获的数字水印技术，用于AR内容的版权保护、身份验证和信息隐藏，增强AR应用的安全性。
3. 物联网设备间的低功耗视觉通信网络
针对物联网环境中电源受限的设备，研究低功耗视觉通信技术，构建能效更高的设备间通信网络：
- 能量收集型视觉传感器：设计能够从环境光中收集能量并用于数据处理和传输的视觉传感器，减少电池依赖，延长物联网设备的使用寿命。
- 分层编码传输策略：开发基于重要性的分层编码方案，使接收设备能够根据自身能量状况选择性地解码不同重要级别的信息，在能量受限情况下优先保证核心信息的传输。
- 协作式视觉信息共享：研究多设备协作的视觉信息采集和共享机制，通过任务分配和数据融合，减少单个设备的计算和通信负担，提高整个物联网系统的能效。
4. 量子通信环境下的编码理论扩展
随着量子通信技术的发展，研究如何将传统的编码理论扩展到量子通信环境，是一个具有前瞻性的研究方向：
- 量子再生码设计：探索量子信息理论框架下的再生码设计，解决量子存储系统中的数据恢复和节点修复问题，提高量子存储的可靠性和效率。
- 量子-经典混合编码：研究量子通信和经典通信混合环境下的最优编码策略，设计能够同时处理量子比特和经典比特的编码方案，为未来量子网络的过渡期提供技术支持。
- 抗量子计算攻击的密码编码：开发能够抵抗量子计算攻击的密码编码技术，保护通信和存储系统的安全性，为后量子密码学提供新的理论基础。
申请建议
1. 学术背景准备
- 扎实的数学基础：教授的研究涉及大量的数学理论，特别是线性代数、概率论、信息论和编码理论。申请者应当具备扎实的数学基础，熟悉这些领域的核心概念和方法。
- 通信系统理论：深入学习数字通信系统的基本原理，包括调制、信道编码、信道估计和信号检测等。理解这些理论对于理解教授的研究至关重要。
- 编程与实验能力：掌握MATLAB、Python等科研编程工具，具备实验设计和数据分析能力。教授的许多研究需要通过仿真实验进行验证，良好的编程能力有助于快速实现研究想法。
- 跨学科知识：了解计算机视觉、机器学习和分布式系统等相关领域的基础知识，有助于理解教授研究的前沿方向和应用场景。
2. 研究方向匹配
- 关注教授的最新研究：定期阅读教授的最新发表论文，特别是关于异构分布式存储系统、显示-相机通信和序列设计的研究成果，了解其研究动态和未来方向。
- 寻找研究兴趣交叉点：思考自己的研究兴趣与教授研究方向的交叉点，寻找能够发挥自己优势又符合导师研究方向的细分领域。
- 关注实际应用场景：教授的研究注重理论与实际应用的结合，申请者应思考如何将通信理论应用于解决实际问题，如移动支付、室内定位或物联网应用等。
3. 申请材料准备
- 个性化研究计划：根据教授的研究方向，撰写详细的研究计划，明确研究问题、研究方法和预期成果。研究计划应展示自己的学术思考和研究能力，同时与教授的研究兴趣高度相关。
- 突出相关经验：在个人陈述中突出与通信理论、编码理论、信号处理相关的学习和研究经验，特别是参与过的相关项目、发表的论文或获得的奖项。
- 技术能力证明：准备能够展示自己技术能力的材料，如过去完成的相关项目代码、实验数据分析或仿真结果等，证明自己具备实现复杂研究想法的能力。
博士背景
Aurelia ，美国TOP10院校计算机科学与认知科学双博士生，研究聚焦算法博弈论不确定性及其在人工智能中的应用。她的跨学科研究融合了计算机科学、语言学和心理学知识，在国际顶级期刊《Journal of Artificial Intelligence Research》和《Cognitive Science》上发表多篇论文。Aurelia 荣获ACM SIGAI博士论文奖，擅长相关方向的PhD申请指导。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
