低空技术与工程二级学科博士研究生培养方案
二级学科代码：0802J1
一、培养目标
本学科旨在培养热爱祖国、拥护中国共产党的领导，遵纪守法、品德良好，具有扎实低空经济理论基础和宽广知识面的高层次复合型人才。要求学生掌握飞行器设计、制造、通信导航、智能控制等关键技术知识，具备创新思维、实践能力、团队协作精神和国际视野，能在低空经济产业及相关领域从事科研、教学、管理、工程技术应用等工作。具体目标包括：
1. 拥护中国共产党领导和我国社会主义制度、具有爱国主义精神，立志为中国特色社会主义事业服务，遵纪守法，具有良好的科研道德和敬业精神，积极为社会主义现代化建设服务，能适应社会、经济和科学技术发展的高级科学专门人才。
2. 掌握本学科坚实宽广的基础理论和系统深入的专业知识，掌握本学科学术研究的前沿动态。树立实事求是、勇于钻研、严谨诚信的科学精神，勇于发现问题、探索创新的科学精神，具备独立从事科学研究的能力。
3. 掌握本学科坚实宽广的基础理论和系统深入的专业知识，掌握本学科学术研究的前沿动态。树立实事求是、勇于钻研、严谨诚信的科学精神，勇于发现问题、探索创新的科学精神，具有独立性地、创造性地从事科学研究工作的能力。
4. 具有一定的国际视野，能较为熟练地进行国际学术交流还需要具备跨学科的研究能力，积极参与国际合作项目，具备一定的多学科交叉研究能力。。
二、研究方向简介
1.低空智能航行技术
本方向聚焦智能通信与网联、高精度定位导航与授时、飞行器自主运行及低空态势感知等为核心的前沿交叉学科，围绕低空复杂环境下的动态组网、抗干扰通信、多源融合定位与导航、实时安全高效通信等领域的关键科学问题，结合人工智能、边缘计算、雷达感知等技术，构建低空智能航行的理论与技术体系。开展低空异构网络协同通信、GNSS/视觉/惯性组合自主导航、分布式自主协同飞行、多模态自主感知与高精度定位、低空雷达/光电多模态感知与监测等方向研究。
2.低空安全保障技术
低空安全保障技术围绕低空异构网络下的网络攻防对抗需求、低空数据全生命周期的隐私泄露与篡改风险、非合作目标的威胁应对需求等，构建适应低空复杂场景、复杂气象及电磁环境的低空安全保障体系，重点突破低开销网络测量及低空网络安全运维技术、低空数据隐私保护与安全计算框架、非合作目标动态辨识及主动防御技术等，包括低空网络安全、低空信息安全和低空反制防御三个研究方向。
3.智能立体交通工程
本方向研究涵盖立体交通多模态感知、立体交通建模与智能计算、多智能体群智协同运行与群智控制等方向。具体包括：1）研究多源感知模态与传感器数据时空配准、多模态数据融合策略与算法、感知网构建、边缘计算及平台搭建，实现对低空交通环境全面、准确、实时的感知；2）研究多模态交通系统建模、立体交通数字孪生与三维建模、交通量预测与分配建模、可解释垂域大模型搭建、智能推演优化方法；3）研究多智能体系统架构与协同机制、群体智能与分布式决策、人机协同与混合增强智能算法、智能交通管理与协同安全控制与验证技术。
4.低空智能装备与系统
本方向围绕低空智能装备研发与系统效能提升，开展低空装备结构设计技术、高性能低空装备材料科学、低空装备轻量化技术、低空装备控制系统集成与优化技术、低空装备制造全过程协同优化技术、低空环境多物理场耦合建模、高保真数字孪生系统集成技术、在线验证技术与平台、人机交互技术、低空装备关键零部件性能可靠性评估技术、低空装备运行安全监测与预警技术、多源传感器数据融合技术、预测性智能维护技术等研究。
三、学制及学分要求
1．学制与学习年限
本学科博士研究生学制4年，包括完成学位论文答辩。学位论文答辩前应完成规定的学分和各培养环节，达到学校和本学位点规定的毕业条件。最长学习年限为8年（包括休学时间），对休学创新创业的学术学位博士研究生，在学校最长学习年限为10年（包括休学时间）。提前完成培养计划者，经规定的审批程序可提前毕业并获得学位，但获得正式学籍后的在校时间不能少于3.5年。
2．学分要求
本学位点总学分不低于16学分，其中学位课程不少于9学分（要求课程学习总学分不少于12学分），必修环节共4学分。
必修环节：学术活动2学分、博士研究生资格考试、学位论文开题1学分、学位论文中期检查1学分。
四、必修环节及要求
1．学术活动（2学分）
博士研究生在读期间，参加10次以上学术报告会，其中国内外学术会议2次及以上；在本学科范围内作学术报告2次及以上，在全国性或国际学术会议上作学术报告1次及以上。
2. 中期考核
中期考核在第三学期初完成，学位课不合格或考试未通过者退学，特殊原因未通过者可半年内重考一次，重考未过亦退学。通过者继续攻读。
考核内容：（1）培养计划执行与课程成绩；（2）研究领域了解；（3）基础理论与专业知识掌握；（4）独立科研能力、素质作风及思想态度。
3．学位论文开题报告（1学分）
博士研究生须查阅近5年文献≥120篇（外文≥1/3），明确研究内容后于第3学期完成开题报告。开题需公开答辩并经专家评审通过。未修满学分者不得开题；未通过者3个月后可重新开题。
4．学位论文中期进展报告（1学分）
博士学位论文中期进展报告一般于第5学期进行，由学院/学位点组织，全面考查综合能力（含论文发表）、学业与学术表现、论文进展及工作态度。合格方可进入下一环节。
五、培养方式
实行导师（组）负责制，充分发挥导师的主导作用，结合导师组集体培养。采用课程学习和科学研究相结合的培养方式，原则上应结合导师（组）承担的国家级、省部级项目以及对国民经济、社会发展有较大影响的企业委托研究项目进行培养。
六、科学研究与学位申请
1．科学研究
选题应立足学科前沿，面向基础研究和应用基础研究，了解所研究领域国内外发展动态，掌握研究课题国内外研究成果和水平，综述报告应全面反映本学科相关领域的发展和最新研究成果，准确评价目前的发展动态，并指出存在的问题及发展方向。在理论或技术上能做出创新成果，具有一定的理论意义或工程应用价值。
2．学位申请
（1）学位论文预答辩
学位论文预答辩一般在第8学期初进行，预答辩专家组（不含导师）成员为不少于5人的奇数。预答辩必须获得2/3以上专家组成员同意才能通过。预答辩不通过者，可申请延期毕业。
（2）学位论文送审
预答辩通过后，须进行学位论文原创性审查，通过后才能送审。学位论文实行双盲评审，一般在毕业学期的3-4月或9-10月进行。出现下列情况之一的即为不合格：（1）专家反馈意见中出现1个不同意答辩，由研究生院组织加送一位专家评阅仍为须做重大修改或不同意答辩的；（2）专家反馈意见中出现1个须做重大修改，经导师、学院学位评定分委员会同意后，由学院组织加送一位专家评阅仍为须做重大修改或不同意答辩的；（3）专家反馈意见中出现2个及以上须做重大修改的；（4）创新点未达及格线的。送审不合格者，不能申请学位论文答辩，可申请延期毕业。
（3）申请学位条件
答辩前成果须符合《湖南科技大学工学博士专业学位研究生学位授予标准》（简称“《标准》”）。若工学博士在学期间未达到《标准》要求，但科学研究取得重大创新或社会公认的成果，经导师同意、教学院学位评定分委员会投票表决并一致同意，可向学校申请论文双盲预审。学院提出双盲预审的工学博士人数一般不超过同一批毕业人数的10%。双盲预审学位论文的每位评阅专家（不少于3个）评分不低于85分且论文创新性评分（满分为35分）不低于30分，才能申请学位。
（4）学位论文答辩
符合条件者申请参加学位论文答辩。学位论文答辩由学位点组织，一般在毕业学期的5月或11月下旬举行，答辩委员会由5或7人组成（不含导师），其中校外专家不少于2人，答辩委员会主席由校内专家担任。学位论文答辩获得答辩委员会2/3（含）以上同意的为答辩通过。答辩不合格者，可在四个月后重新申请。答辩通过后，对学位论文再次进行原创性审查，不合格者不能授予学位。
3．答辩前成果须符合《湖南科技大学机械工程学科博士研究生学位授予标准》。
七、主要管理环节
序号 |
项 目 |
时间安排 |
组织与考核专家 |
1 |
研究生制定个人培养计划 |
第1学期 （入学当月完成） |
指导教师。 |
2 |
中期考核 |
第3学期 （10月前完成） |
学院统一布置。 |
3 |
开题报告（研究生向专家作开题报告，填写提交审定的《开题报告》 |
第3学期 （放假前完成） |
学院（学位点）组织； 学科导师组评议指导。 |
4 |
论文中期检查（研究生向专家作论文研究进展报告，填写提交《论文中期检查情况表》 |
第6学期 （5月前完成） |
学院（学位点）组织； 学科导师组检查、指导。 |
5 |
论文预答辩和论文修改 |
第8学期 （3月完成） |
学院（学位点）组织； 导师或同行专家。 |
6 |
论文送审（按评审意见修改） |
第8学期 （4月完成） |
学院（导师）； 研究生院。 |
7 |
论文答辩 |
第8学期 （5月完成） |
学院（学位点）组织。 |
八、个人培养计划
本学科博士研究生应在入学后一个月内，在导师及导师组的指导下，依据本学科培养方案的要求制定和提交《博士研究生个人培养计划》，包括课程学习和学位论文工作计划。学位论文工作包括研究方向，已有工作基础，研究计划和时间安排等，从提交合格的开题报告日期起到论文答辩，学位论文工作的时间不得少于两年。
九、课程设置
课程 类别 |
课程编号 |
课程名称 |
学 分 |
学 时 |
开课学期 |
开课 单位 |
备注 |
1 |
2 |
3 |
4 |
学 位 课 （不少于9学分） |
公 共 课 |
B26000001 |
中国马克思主义与当代 Contemporary Chinese Marxism |
2 |
32 |
√ |
|
|
|
马克思主义学院 |
必修 |
B26000002 |
高级英语写作 Contemporary Chinese Marxism |
2 |
32 |
√ |
|
|
|
外国语学院 |
B26000003 |
高级英语口语 Advanced Spoken English |
1 |
16 |
√ |
|
|
|
专业主干课 |
B26030101 |
智能无人系统自主规划 Autonomous planning of intelligent unmanned systems |
2 |
32 |
√ |
|
|
|
信息与电气工程 学院 |
至少选 2门 |
B26030102 |
交通数据分析与建模 Traffic Data Analysis and Modeling |
2 |
32 |
√ |
|
|
|
B26030103 |
最优控制与状态估计
Optimal Control and State Estimation |
2 |
32 |
√ |
|
|
|
B26030104 |
检测技术与自动化
Detection Technology and Automation |
2 |
32 |
√ |
|
|
|
非 学 位 课 |
公共选修课 |
B26000004 |
马克思主义经典著作选读II Selected Readings from Classic Works of Marxism II |
1 |
16 |
√ |
|
|
|
马克思主义学院 |
至少选2门（其中方向选修课至少选1门） |
B26000005 |
第二外国语（德语） Second Foreign Language (German) |
2 |
32 |
√ |
|
|
|
外国语学院 |
B26000006 |
第二外国语（日语） Second Foreign Language (Japanese) |
2 |
32 |
√ |
|
|
|
方向选修课 |
B26031101 |
低空无人系统能源导论 Introduction to Energy of Low-altitude Unmanned Systems |
2 |
32 |
√ |
|
|
|
信息与电气工程 学院 |
B26031102 |
飞行力学与控制 Flight Mechanics and Control |
2 |
32 |
√ |
|
|
|
B26031103 |
无人机控制系统 Unmanned Aerial Vehicle Control Systems |
2 |
32 |
√ |
|
|
|
B26031104 |
多智能体系统理论 Theory of Multi-Agent Systems |
2 |
32 |
√ |
|
|
|
补修 课程 |
X26030101 |
低空技术与工程学科前沿讲座 Frontier Lectures on Low-Altitude Technology and Engineering |
|
|
|
|
|
|
信息与电气工程 学院 |
跨学科或同等学力学生补修 |
X26030102 |
人工智能 Artificial intelligence |
|
|
|
|
|
|
X26030105 |
自动控制原理 Automatic Control Theory |
|
|
|
|
|
|
学术 活动 |
B26000020 |
学术活动的主要形式包括学术报告、专家讲座，参加学术会议、参加学校或省级研究生论坛报告会、研讨等 |
2 |
参加10次以上学术报告会，其中国内外学术会议2次及以上；在本学科范围内作学术报告2次及以上，其中在全国性或国际学术会议上作学术报告1次及以上，学术报告注重前沿性和新颖性，完成后填写专用考核表。 |
学位 论文 |
B26000021 |
学位论文开题 |
1 |
第3学期进行 |
B26000022 |
论文中期检查（博士研究生作进展报告） |
1 |
第5学期进行 |
附1：需阅读的主要经典著作和专业学术期刊目录
（一）经典著作
1. Chi Tsong Chen. Linear System Theory and Design, 3rd Edition, Oxford University Press, 1999.
2. Kemin Zhou, John C. Doyle, Keith Glover. Robust and Optimal Control, Prentice Hall, Pearson, 1995.
3. 郑大钟. 线性系统理论(第2版), 清华大学出版社, 2002.
4. 徐树方. 控制论中的矩阵计算, 高等教育出版社, 2011.
5. 吴敏, 何勇, 佘锦华.鲁棒控制理论, 高等教育出版社, 2010.
6. Hassan K. Khalil. 非线性系统(第3版, 英文版), 北京: 电子工业出版社, 2007.
7. 章毓晋. 计算机视觉教程. 北京: 人民邮电出版社, 2017.
8. 塞利斯基. 计算机视觉:算法与应用. 北京: 清华大学出版社, 2012.
9. 桑卡, 赫拉瓦卡, 博伊尔. 图像处理、分析与机器视觉(第4版) . 北京: 清华大学出版社, 2016.
10. 陈兵旗. 机器视觉技术. 北京: 化学工业出版社, 2018.
11. 罗素, 诺维格. 人工智能: 一种现代的方法(第3版). 北京: 清华大学出版社, 2013.
12. 史蒂芬卢奇, 丹尼·科佩克. 人工智能(第2版). 北京: 人民邮电出版社, 2018.
13. 伊恩古德费洛, 约书亚本吉奥，亚伦库维尔等. 深度学习. 北京: 人民邮电出版社, 2017.
14. 周志华. 机器学习. 北京: 清华大学出版社, 2016.
15. 哈林顿. 机器学习实战. 北京: 人民邮电出版社, 2013.
16. 陈万米. 机器人控制技术. 北京: 机械工业出版社, 2017.
17. 熊和金. 智能信息处理(第2版) . 北京: 国防工业出版社, 2012.
18. 林渭勋. 现代电力电子技术. 北京: 机械工业出版社, 2013.
19. 付蓉. 新能源发电与控制技术. 北京: 中国电力出版社, 2015.
20. 朱晓青. 数字控制系统分析与设计. 北京: 清华大学出版社, 2015.
21. 韩正之. 自适应控制. 北京: 清华大学出版社, 2011.
22. 孙常春. 基于切换方法的系统稳定性分析与鲁棒控制. 北京: 清华大学出版社, 2017.
23. 刘君华. 智能传感器系统.西安电子科技大学出版社, 2010.
24. 付华, 徐耀松, 王雨虹. 智能检测与控制技术. 电子工业出版社, 2015.
25. 张冀, 王晓霞, 宋亚奇, 庞春江, 李天等. 物联网技术与应用. 清华大学出版社, 2017.
26. 潘立登, 李大宇, 马俊英. 软测量技术原理与应用. 中国电力出版社, 2009.
27. 赵茂泰. 智能仪器原理及应用. 电子工业出版社, 2009.
28. 酒井英昭. 信号处理. 科学出版社, 2001.
29. 梁威. 智能传感器与信息系统. 北京航空航天大学出版社, 2004.
30. 杨万海. 多传感器数据融合及其应用. 西安电子科技大学出版社, 2006.
31. 周德泽, 袁南儿, 应英. 计算机智能检测控制系统设计及应用. 清华大学出版社, 2002.
32. 滕召胜, 罗隆福, 童调生等. 智能检测系统与数据融合. 机械工业出版社, 2000.
33. 沙占友, 王晓君, 马洪涛, 张苏英. 智能化集成温度传感器原理及应用. 机械工业出版社, 2002.
34. 辛斌, 陈杰. 面向复杂优化问题求解的智能优化方法. 北京理工大学出版社, 2018.
35. J. Nathan Kutz (J. N. 库茨)著, 吕丽刚, 王立华, 黄红坡, 等译. 数据驱动建模及科学计算—复杂系统和大数据处理方法.电子工业出版社, 2015.
36. 田宇. 伺服与运动控制系统设计. 人民邮电出版社, 2010.
37. 马延德. 海洋工程装备. 清华大学出版社, 2013.
38. 陈超洋. 网络基本通信约束下的系统性能极限分析与设计. 电子工业出版社, 2019.
39. 吴亮红, 王耀南. 动态差分进化算法及应用. 北京: 科学出版社, 2014.
40. 刘朝华. 混合免疫智能算法理论及应用. 电子工业出版社, 2014.
41. 刘朝华, 吕明阳, 陈磊, 许岳兵. 大数据智能分析与先进计算. 中南大学出版社, 2022.
42. 王耀南, 孙炜. 智能控制理论及应用. 机械工业出版社, 2008.
43. 刘金琨. 智能控制—理论基础、算法设计与应用(第2版). 清华大学出版社, 2023.
44. 李邓化, 彭书华, 许晓飞. 智能检测技术及仪表(第2版).科学出版社, 2021.
45. 李莺歌. 智能传感器与电子测量技术(英文注释版). 化学工业出版社, 2023.
46. 戴亚平, 马俊杰, 王笑涵. 多传感器数据智能融合理论与应用. 机械工业出版社, 2021.
47. 汤晓君, 刘君华, 李晨, 李晓杉. 智能传感器系统(第3版). 科学出版社, 2023.
48. 付华, 徐耀松, 王雨虹. 智能检测与控制技术. 电子工业出版社, 2015.
49. 戴忠健. 分布式计算机控制系统. 北京理工大学出版社, 2020.
50. 姚剑清. 数字信号处理. 机械工业出版社, 2024.
51. 武奇生, 姚博彬, 高荣. 物联网技术与应用(第3版). 机械工业出版社, 2023.
52. 雅各布. 现代传感器手册: 原理、设计及应用(原书第5版). 机械工业出版社, 2020.
53. 蒋海峰. 智能信息处理技术原理与应用. 清华大学出版社, 2019.
54. 王李管. 智慧矿山技术. 中南大学出版社, 2019.
55. 李国清. 智能矿山概论. 冶金工业出版社, 2019.
56. 郭森. 工业机器视觉基础教程. 机械工业出版社, 2021.
57. 马本学. 数字图像处理与机器视觉—基于MATLAB实现. 机械工业出版社, 2023.
58. Tom. M. Mitchell著, 曾华军等译. Machine Learning, 机械工业出版社, 2008.
59. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio等著, 赵申剑等译. Deep learning, 人民邮电出版社, 2017.
60. George F. Luger. 人工智能: 复杂问题求解的结构和策略, 机械工业出版社, 2004.
61. 黄竞伟, 朱福茜, 康立山. 计算智能, 科学出版社, 2010.
62. 邱锡鹏. 神经网络与深度学习. 机械工业出版社, 2020.
63. 彭进香, 张莉. 大数据处理技术与应用, 清华大学出版社, 2020.
64. 孙仕亮, 赵静. 模式识别与机器学习, 清华大学出版社, 2020.
65. 王洪元, 张继. 人工智能基础: 算法与编程, 清华大学出版社, 2024.
66. 梁艳春. 群智能优化算法理论与应用, 科学出版社, 2009.
万步炎. 海底钻机系统原理与关键技术, 湖南大学出版社, 2024.
（二）外文期刊
1. ACM Transactions on Sensor Networks/ASSOC Computing Machinery
2. Advanced Robotics/Taylor&Francis Online
3. Artificial Intelligence/Elsevier
4. Artificial Intelligence Review/ Springer
5. Asian Journal of Control/Wiley
6. Automatica/Elsevier
7. Autonomous Robots/Springer
8. Chinese Journal of Chemical Engineering/Elsevier
9. Computers & Chemical Engineering/Elsevier
10. Computer Vision and Image Understanding/Elsevier
11. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation/Elsevier
12. Control Engineering Practice/Elsevier
13. Digital Signal Processing/Elsevier
14. Engineering Applications of Artificial Intelligence/Elsevier
15. Energy/Elsevier
16. European Journal of Control/Elsevier
17. Evolutionary Computation/The MIT Press
18. Expert Systems with Applications/Elsevier
19. Fuzzy Sets and Systems/Elsevier
20. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics/IEEE
21. IEEE-ASME Transactions on Mechatronics/IEEE
22. IEEE Electron Device Letters/IEEE
23. IEEE Industry Applications Magazine/IEEE
24. IEEE Industrial Electronics Magazine/IEEE
25. IEEE Intelligent Systems/IEEE
26. IEEE Sensors Journal/IEEE
27. IEEE Signal Processing Letters/IEEE
28. IEEE Systems, Man and Cybernetics Magazine/IEEE
29. IEEE Transactions on Artificial Intelligence/IEEE
30. IEEE Transactions on Automatic Control/IEEE
31. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering/IEEE
32. IEEE Transactions on Circuit Theory/IEEE
33. IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers/IEEE
34. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs/IEEE
35. IEEE Transactions on Control Systems Technology/IEEE
36. IEEE Transactions on Cybernetics/IEEE
37. IEEE Transactions on Energy Conversion/IEEE
38. IEEE Transactions on Evolutionary Computation/IEEE
39. IEEE Transactions on Fuzzy Systems/IEEE
40. IEEE Transactions on Human-Machine Systems/IEEE
41. IEEE Transactions on Image Processing/IEEE
42. IEEE Transactions on Industrial Electronics/IEEE
43. IEEE Transactions on Industrial Informatics/IEEE
44. IEEE Transactions on Industry Applications/IEEE
45. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement/IEEE
46. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems/IEEE
47. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering/IEEE
48. IEEE Transactions on Neural network/IEEE
49. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems/IEEE
50. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence/IEEE
51. IEEE Transactions on Power Electronics/IEEE
52. IEEE Transactions on Power Systems/IEEE
53. IEEE Transactions on Reliability/IEEE
54. IEEE Transactions on Robotics/IEEE
55. IEEE Transactions on Robotics and Automation/IEEE
56. IEEE Transactions on Signal Processing/IEEE
57. IEEE Transactions on Smart Grid/IEEE
58. IEEE Transactions on Software Engineering/IEEE
59. IEEE Transactions on Systems Man Cybernetics-Systems/IEEE
60. IEEE Transactions on Wireless Communications/IEEE
61. IET Computer Vision/IET
62. IET Control Theory and Applications/IET
63. IET Electric Power Applications/IET
64. IET Image Processing/IET
65. IET Power Electronics/IET
66. IET Renewable Power Generation/IET
67. IMA Journal of Mathematical Control and Information/Oxford Academic
68. Image and Vision Computing/Elsevier
69. International Journal of Computer Vision/Springer
70. International Journal of Control/Taylor & Francis Online
71. International Journal of Computational Intelligence Systems/Atlantis Press
72. International Journal of Intelligent Systems/Wiley
73. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence/World Scientific
74. International Journal of Robotics and Automation/ACTA Press
75. International Journal of Robust and Nonlinear Control/Wiley
76. International Journal of Simulation Modelling/SIMM
77. International Journal of Systems Science/Taylor & Francis Online
78. Information Fusion/Elsevier
79. Information Sciences/Elsevier
80. International Journal of Advanced Manufacturing Technology/Springer
81. Journal of Information Technology/Springer
82. Journal of Instrumentation/IOP
83. Journal of Intelligent & Robotic Systems/ Springer
84. Journal of Machine Learning Research/JMLR
85. Journal of Mechanisms and Robotics/ASME
86. Journal of Microelectromechanical Systems/IEEE
87. Journal of Mining Science/Springer
88. Journal of Process Control/Elsevier
89. Journal of The Franklin Institute/Elsevier
90. Journal of Visual Communication and Image Processing/Elsevier
91. Knowledge-Based Systems /Elsevier
92. Machine Learning/Springer Link
93. Measurement/Elsevier
94. Measurement Science & Technology/IOP science
95. Minerals Engineering/Elsevier
96. Neural Networks/Elsevier
97. Neural Computation/The MIT Press
98. Neural Computing & Applications/Aries
99. Neurocomputing/Elsevier
100. Nonlinear Analysis: Hybrid Systems/Elsevier
101. Optimal Control Applications and Methods/Wiley
102. Pattern Recognition Letters/Elsevier
103. Pattern Recognition/Elsevier
104. Review of Scientific Instruments/AIP
105. Reliability Engineering and System Safety/Elsevier
106. Robotica/Cambridge University Press
107. Robotics and Autonomous Systems/Elsevier
108. Sensors and Actuator A-Physical/Elsevier
109. SIAM Journal on Control and Optimization/SIAM
110. SIAM Journal on Imaging Sciences/SIAM
111. Soft Computing/Springer
112. Systems & Control Letters/Elsevier
113. 传感技术学报/东南大学和中国微米纳米技术学会
114. 电工技术学报/中国电工技术学会
115. 电机与控制学报/哈尔滨理工大学
116. 电力电子技术/电力电子学会
117. 电气传动/天津电气科学研究院有限公司、中国自动化学会
118. 电子测量与仪器学报/中国电子学会
119. 机器人/中国科学院沈阳自动化研究所
120. 计算机研究与发展/中国计算机学会
121. 计算机学报/中国科学院计算技术研究所
122. 控制理论与应用/华南理工大学
123. 控制与决策/东北大学
124. 煤炭学报/中国煤炭学会
125. 模式识别与人工智能/中国自动化学会
126. 软件学报/中国科学院软件研究所
127. 数据采集与处理/南京航空航天大学
128. 太阳能学报/中国可再生能源学会
129. 信息与控制/中国自动化学会
130. 信号处理/中国电子学会
131. 仪器仪表学报/中国仪器仪表学会
132. 系统工程理论与实践/中国系统工程学会
133. 系统工程学报/中国系统工程学会
134. 系统工程与电子技术/中国系统工程学会
135. 系统仿真学报/中国系统仿真学会
136. 仪表技术与传感器/沈阳仪表科学研究院
137. 自动化学报/中国自动化学会
138. 智能系统学报/中国人工智能学会
139. 中国电机工程学报/中国电机工程学会
140. 中国科学: 信息科学(含中文版和英文版)/《中国科学》杂志社
141. 中国机械工程学报/中国机械工程学会
中国有色金属学报/中国有色金属学会
附2：学位课程教学大纲
智能无人系统自主规划
课程编号：B26030101
一、计划总学时：32 （其中讨论 0 学时） 学分： 2 开课学期：Ⅰ
授课方式：课堂教学与研讨 考核方式：考试（开卷）
二、适用专业：低空技术与工程
三、预修课程：人工智能基础、机器人学
四、教学目的：
掌握低空智能无人系统（如无人机、eVTOL等）在复杂动态环境下的自主感知、地图构建、路径规划与自主决策的理论与方法。能够针对低空复杂场景，设计并实现高效的自主导航、动态避障与多机协同算法，具备开展无人系统前沿理论研究和工程应用的能力。
五、教学内容
1. 绪论。包括：低空智能无人系统概述，自主规划技术体系与发展趋势。
2. 环境感知与地图构建。包括：多传感器融合，SLAM技术，栅格与拓扑地图表示。
3. 经典与智能路径规划算法。包括：A、Dijkstra、RRT、人工势场法，以及基于深度强化学习的规划方法。
4. 轨迹生成与优化。包括：多项式轨迹生成，B样条曲线，硬约束与软约束优化。
5. 多智能体协同规划与任务分配。包括：编队控制，分布式协同规划，博弈论与拍卖算法。
6. 动态环境下的自主避障与决策。包括：动态窗口法，模型预测控制（MPC）在避障中的应用。
六、教材及主要参考书目
1. 无人机自主导航与规划. 科学出版社, 2022.
2. Siciliano B, Khatib O. Springer Handbook of Robotics. Springer, 2016.
3. 智能无人系统协同控制与决策. 国防工业出版社, 2023.
交通数据分析与建模
课程编号：B26030102
一、计划总学时： 32学时 （其中实验 0 学时） 学分： 2 开课学期：Ⅰ
授课方式：课堂教学与研讨 考核方式：考试（开卷）
二、适用专业：低空技术与工程
三、预修课程：概率论与数理统计、线性代数、交通工程学基础、机器学习
四、教学目的：
掌握低空交通（城市空中交通UAM）大数据的采集、处理、分析与建模方法。深入理解低空交通流特性，能够运用统计学、机器学习和深度学习方法建立低空交通预测、空域容量评估及风险评估模型，为解决低空交通拥堵、航线规划及安全管控提供数据驱动的决策支持。
五、教学内容：
1. 低空交通数据采集与预处理。包括：ADS-B数据、雷达数据、遥感数据，数据清洗与特征工程。
2. 低空交通流理论与建模。包括：宏观与微观交通流模型，低空交通流基本图与特性分析。
3. 统计分析与回归模型。包括：多元回归，时间序列分析（ARIMA等），贝叶斯统计推断。
4. 机器学习与深度学习预测方法。包括：支持向量机，随机森林，LSTM，Transformer在交通流预测中的应用。
5. 交通网络建模与仿真。包括：复杂网络理论，低空航路网络建模，多智能体仿真。
6. 低空交通风险评估与安全分析。包括：冲突检测与解脱，基于数据的风险评估模型。。
六、教材及主要参考书：
1. 交通大数据分析与建模. 人民交通出版社, 2021.
2. 城市空中交通系统建模与仿真. 北京航空航天大学出版社, 2023.
3. Bishop C M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
最优控制与状态估计
课程编号：B26030103
一、计划总学时：32 学分： 2 开课学期：Ⅰ
授课方式：课堂教学与研讨
考核方式：课堂成绩（20%）+课后作业成绩（30%）+工程实例设计报告（50%）
二、适用专业：低空技术与工程
三、预修课程：线性系统理论、矩阵分析、自动控制原理、概率论与随机过程。
四、教学目的：
掌握最优控制理论与状态估计的核心数学原理和算法设计方法。能够针对低空飞行器在复杂环境下的控制与估计问题，设计线性二次型最优控制（LQR）、模型预测控制（MPC）以及卡尔曼滤波等算法，并具备将其应用于低空飞行器姿态控制、轨迹跟踪及组合导航系统的科研实践能力。
五、教学内容：
1. 变分法与极大值原理。包括：泛函极值问题，庞特里亚金极大值原理。
2. 线性二次型最优控制。包括：LQR、LQG控制，Riccati方程求解。
3. 动态规划与HJB方程。包括：离散与连续系统动态规划，哈密顿-雅可比-贝尔曼方程。
4. 状态估计理论基础。包括：最小二乘估计，卡尔曼滤波（KF），扩展卡尔曼滤波（EKF），无迹卡尔曼滤波（UKF）。
5. 模型预测控制（MPC）。包括：预测模型，滚动优化，反馈校正，非线性MPC。
6. 最优控制与状态估计在低空飞行器中的应用。包括：组合导航系统设计，复杂环境下的轨迹跟踪控制。
六、教材及主要参考书目：
1. 最优控制理论与应用. 清华大学出版社, 2018.
2. Simon D. Optimal State Estimation: Kalman, H-infinity, and Nonlinear Approaches. Wiley, 2006.
3. 无人飞行器最优控制与估计. 国防工业出版社, 2021.
检测技术与自动化
课程编号：B26030104
一、计划总学时： 32 学分： 2 开课学期：Ⅰ
授课方式：课堂教学与研讨 考核方式：论文报告
二、适用专业：低空技术与工程
三、预修课程：电路原理、模拟/数字电子技术、传感器技术、信号与系统
四、教学目的：
掌握现代检测技术与自动化装置的基本原理、系统设计和分析方法。针对低空飞行器及其地面保障系统，能够设计高精度的机载检测方案、信号调理电路与自动化测试系统，具备将检测技术与自动化控制理论应用于低空飞行器健康管理、飞控系统测试及地面自动化保障装备研发的能力。
五、教学内容：
1. 检测技术基础。包括：测量误差分析，系统静态与动态特性。
2. 常用传感器及其原理。包括：惯性传感器（IMU）、视觉传感器、激光雷达、毫米波3. 雷达及气压高度计。
4. 信号调理与数据采集技术。包括：放大、滤波、隔离电路，高精度ADC/DAC技术，抗干扰设计。
5. 自动化控制系统设计。包括：嵌入式系统（ARM/DSP/FPGA），PLC控制，执行机构驱动。
6. 工业总线与通信协议。包括：CAN、RS485、EtherCAT、ARINC 429等航空总线技术。
7. 低空飞行器机载检测与自动化测试系统。包括：飞行器健康监测（PHM），半实物仿真测试（HIL），地面自动化测试与保障装备。
六、教材及主要参考书：
1. 现代检测技术与系统. 机械工业出版社, 2021.
2. 自动化控制技术与应用. 电子工业出版社, 2020.
3. 航空机载检测与测试技术. 航空工业出版社, 2022.
