Sáng 09/8/2025, Phòng Sau đại học phối hợp với Khoa Vô tuyến điện tử tổ chức bảo vệ luận án tiến sĩ cấp Học viện cho nghiên cứu sinh (NCS) Nguyễn Ngọc Bình, Khóa 41 về đề tài: “Nghiên cứu, đề xuất thuật toán nâng cao chất lượng phân loại hoạt động người dựa trên ảnh phổ có hiệu ứng micro-Doppler của ra đa FMCW”, ngành Kỹ thuật điện tử, mã số 9.52.02.03 do Thượng tá PGS. TS Phạm Minh Nghĩa và Thượng tá PGS. TS Lê Văn Nhu – Học viện KTQS hướng dẫn.
Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp Học viện gồm các thành viên: Thiếu tướng GS. TS Trần Xuân Nam – Học viện KTQS, Chủ tịch Hội đồng; Thượng tá PGS. TS Hoàng Văn Phúc – Học viện KTQS, Phản biện 1; PGS. TS Nguyễn Hữu Quỳnh – Trường Đại học CMC, Phản biện 2; PGS. TS Nguyễn Hữu Phát – Đại học Bách khoa Hà Nội, Phản biện 3; Đại tá PGS. TS Nguyễn Thế Quang – Học viện KTQS, Thư ký; PGS. TS Đào Thanh Toản – Trường Đại học Giao thông vận tải, Ủy viên; Thượng tá TS Nguyễn Tuấn Minh – Viện KH&CN quân sự, Ủy viên.
Tham dự buổi bảo vệ còn có các nhà khoa học đến từ các trường đại học, cơ sở nghiên cứu trong và ngoài Học viện, các bạn bè, đồng nghiệp và người thân của NCS.
NCS Nguyễn Ngọc Bình trình bày tóm tắt luận án tại buổi bảo vệ
Sau khi xem xét hồ sơ luận án, nghe NCS Nguyễn Ngọc Bình trình bày luận án và trả lời các câu hỏi, Hội đồng thống nhất đánh giá:
* Ý nghĩa khoa học, thực tiễn:
Hiện nay, việc phát hiện và phân loại chính xác các hoạt động của con người ngày càng đóng vai trò quan trọng, được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực an ninh, quốc phòng, y tế, nhà thông minh. Việc nghiên cứu các thuật toán xử lý tín hiệu kết hợp các kỹ thuật học sâu để nâng cao chất lượng phân loại là một yêu cầu cấp thiết. Luận án nghiên cứu nâng cao hiệu quả phân loại hành vi con người ứng dụng ra-đa FMCW có tính cấp thiết và phù hợp với xu hướng phát triển hệ thống giám sát thông minh, riêng tư, bền vững.
* Những đóng góp mới của luận án:
– Đề xuất kiến trúc Convolutional Neural Network (CNN) cải tiến nhằm nâng cao độ chính xác phân loại các hoạt động người gồm: mạng nơ ron tích chập dư – xếp chồng stacked-Residual Convolutional Neural Network (SRCNN) và mạng nơ ron tích chập dư – chéo Cross- Residual Convolutional Neural Network (CRCNN).
– Đề xuất thuật toán tiền xử lý dữ liệu để khử nhiễu và nâng cao chất lượng ảnh phổ có chứa dấu hiệu micro-Doppler trước khi đưa vào bộ phân loại gồm thuật toán khử nhiễu (Two Stage Denoising) TSD, thuật toán phân tách các dấu hiệu micro-Doppler và thuật toán ngưỡng Region Meaningful Information (RMI).
Hội đồng khoa học và tập thể giáo viên hướng dẫn chúc mừng NCS Nguyễn Ngọc Bình
bảo vệ thành công luận án tiến sĩ cấp Học viện
Hội đồng kết luận: Luận án tiến sĩ của NCS Nguyễn Ngọc Bình là một công trình khoa học được tác giả tiến hành một cách nghiêm túc, sử dụng phương pháp nghiên cứu hiện đại, kết quả nghiên cứu của luận án được đăng trên các tạp chí khoa học có uy tín. Hội đồng đã tiến hành bỏ phiếu thông qua luận án với kết quả 06/06 thành viên có mặt đồng ý (01 thành viên vắng có lý do) và kiến nghị Học viện KTQS, Bộ Giáo dục và Đào tạo công nhận học vị và cấp bằng tiến sĩ cho NCS Nguyễn Ngọc Bình. Đây là NCS thứ 594 bảo vệ thành công LATS cấp Học viện.
Nguyễn Thị Thu Hường – Phòng SĐH
