Ø教育经历：
l 2010年9月-2016年6月，复旦大学航空航天系，博士(飞行动力学与飞行控制)
l 2014年10月-2016年3月，加拿大康考迪亚大学机械与航空工程系，交流博士生
l 2006年9月-2010年7月，复旦大学航空航天系，工学学士(飞行器设计与工程)
Ø工作经历：
l 2019年12月-今，复旦大学航空航天系，青年研究员，博导
l 2017年8月-2019年12月，美国密歇根大学安娜堡分校，机械工程系，博士后
l 2016年6月-2017年6月，新加坡南洋理工大学，电器与电子工程系，博士后
l 2016年4月-2016年5月，新加坡南洋理工大学，电器与电子工程系，项目研究员
Ø研究方向：
课题组聚焦空天junshi智能装备发展需求，探索人类智能与机器智能的协作机制，研究人机混合智能自主系统的技术实现与验证，推进人工智能行业应用实践，助力国家guofang安全建设和社会经济发展；针对智能自主系统OODA（环境感知、态势认知、行为决策、控制执行）全流程展开人机混合方法研究与关键技术突破：
环境感知：传感器故障检测与诊断、多源传感器数据关联与融合；
态势认知：领域知识与数据驱动融合的博弈对抗态势推演与预测；
行为决策：博弈对抗环境下人类行为、生理特征建模及其与机器算法的融合；
控制执行：领域知识与数据双驱动动力学系统智能建模与控制。
应用场景包括人机协同智能kongzhan、大型客机智能运维与控制、无人驾驶、轮式地面车及机械手臂、多旋翼无人机、无人潜水器等。
Ø荣誉奖励：
l 2021-2024年连续4年入选全球空天领域TOP 2%顶尖学者；
l 2024年上海市第六届青年教师教学竞赛，工科组二等奖（复旦大学工科历史最佳成绩）；
l 2023年复旦大学青年教师教学竞赛特等奖（工科组第1名）；
l 复旦大学卓学优秀人才培育计划，2023；
l 复旦大学航空航天系卓航优秀人才培育计划，2023；
l 上海市科委，青年科技英才扬帆学者人才计划，2020。
l 参与指导本科生获上海市优秀毕业生1人次、校级优秀毕业论文3人次。
l 指导研究生获国家奖学金1人次，学术一等奖学金、冠名奖学金等若干人次；
Ø学术任职：
l 航空电子技术guofang重点实验室，客座教授
l 中国自动化学会，导航、制导与控制专委会委员
l 中国指挥与控制学会，无人系统专委会委员
l 中国系统工程学会，人-机-环境系统工程专委会委员
l 《航空电子技术》，青年编委
l 中国自动化学会、上海市航空学会、上海市航空神经认知工效分会等会员
l CJA、航空学报、航空电子技术、空气动力学报、IEEE TAES、AST、EAAI等期刊审稿专家
Ø课程教学：
l 《基于人工智能的航空航天领域典型问题研究》，复旦大学首批AI大课（AI-T类课程），主持，2024。
l 《航空与航天》，上海市重点建设课程，参与（2/3），2024。
l 复旦大学，基于三点一面、空天报国的动力学建模与控制类课程教改实践，2024年第1批本科教学改革项目，主持，2024
l 复旦大学航空航天系，本科生课程：《飞行力学与飞行控制》、《基于Matlab的工程分析》、《飞行器的操纵性与稳定性》（复旦大学本科生课程思政金例，2022）、《复杂动力学系统建模与仿真》（复旦大学本科生全英文课程建设项目，2023）
l 复旦大学航空航天系，研究生课程：《基于人工智能的航空航天典型问题研究》、《飞行器系统辨识》、《无人系统动力学建模与数值计算》（复旦大学航空航天系研究生课程思政建设项目，2022）
l 复旦大学计算机科学与工程学院，研究生课程：《航电智能技术》
l 美国密歇根大学机械工程系，研究生课程：Connected and Automated Vehicles。
Ø本科生科研指导：
l “feixingyuan kongzhan关键决策行为建模研究”，复旦大学本科生科研资助项目，曦源计划（2024年立项）
l “视觉驱动的多自由度机械臂目标分类与搬运”，复旦大学本科生科研资助项目，曦源计划（2024年立项）
l “基于眼动模态识别的feixingyuan kongzhan绩效评估”，复旦大学本科生科研资助项目，登辉计划（2023年立项）。
l “面向feixingyuan个体分类模型的kongzhanOODA感知与操纵行为特征研究”，复旦大学本科生科研资助项目，望道计划，2023年已结题。
Ø独立主持的科研项目：
l 2024年，《基于PINN的非线性非定常动力学系统建模与控制方法研究》，航空科学基金（618所，西安）
l 2024年，《基于人机混合的XX技术研究》，航空工业618所（西安），科研合同
l 2024年，《人机对抗软件》，航空工业118厂（上海），科研合同
l 2024年，《zhanshu模板生成辅助环境》，航空工业613所（洛阳），科研合同
l 2024年，《XX技术研究》，航空工业601所（沈阳），科研合同
l 2024年，《XX关联系统》，航空研究院（北京），科研合同
l 2024年，《红外暗弱目标动态检测与跟踪技术》，中科院技物所（上海），科研合同
l 2024年，《空中博弈对抗feixingyuan谋略行为制胜机理与实现方法研究》，复旦大学，AI4Science项目。
l 2024年，《面向协同决策的任务攻防态势计算方法研究》，航空电子技术guofang重点实验室基金
l 2023年，《面向无人机zuozhan任务的人机功能优化方法研究》，航空工业615所（上海），科研合同
l 2023年，《XX技术研究》，ZBFZB-JYB联合基金青年人才项目
l 2023年，《大量密集目标多源航迹批关联方法研究》，航空电子技术guofang重点实验室基金
l 2023年，《辅助feixingyuan决策的飞机平台和导弹性能包线测定工具》，航空工业615所（上海），科研合同
l 2023年，复旦大学，卓学优秀人才培育计划
l 2023年，复旦大学航空航天系，卓航优秀人才培育计划
l 2022年，《面向有人/无人协同kongzhan任务的便携式飞行指控终端设计及试飞测试设备研制》，航空工业615所（上海），科研合同
l 2022年，《拟图智能化航空器故障诊断关键理论与方法研究》，上海市自然科学基金面上项目
l 2021年，《多约束与多优化目标下航迹优化原理及算法研究》，航空工业615所（上海），科研合同
l 2021年，《基于可解释深度学习的大型客机气动传感器故障诊断研究》，复旦大学0-1原创科研项目
l 2021年，《XX平台XX战斗机航炮攻击模型及软件》，航空工业615所（上海），科研合同
l 2020年，《基于深度学习的大型民用飞机气动传感器故障检测研究》，上海市科委青年科技英才“扬帆计划”项目
l 2020年，复旦大学科研启动资金
Ø部分可公开发表的成果：
27. Ma J, Zhu Q, Xue T, Ai J, Dong Y*. Aircraft Dynamics Modeling at High Angles of Attack Incorporating Residual Transformer Autoencoder and Physical Mechanisms [J], accepted by Aerospace Science and Technology, February 2025.
26. Li Z, Ma J, Fan R, Zhao Y, Ai J, Dong Y*, Aircraft Sensor Fault Diagnosis based on Graphsage and Attention Mechanism[J], Sensors, 2025, 25:809.
25.Xue T, Zhang L, Cao Y, Zhao Y, Ai J, Dong Y*. Valley Path Planning on 3D Terrains Using NSGA-II Algorithm[J]. Aerospace, 2024, 11: 923.
24. Dong Y, He S, Zhao Y, Ai J, Wang C*. Development and Evaluation of Transformer-Based Basic Fighter Maneuver Decision-Support Scheme for Piloting During Within-Visual-Range Air Combat[J]. Aerospace, 2025, 12: 73.
23.Li Z, Fan R , Ma J, Ai J, Dong Y*. Dynamic Temporal Denoise Neural Network with Multi-Head Attention for Fault Diagnosis Under Noise Background[J]. Sensors, 2024, 24: 6813.
22.曹玥瑶,薛涛,何闪闪,艾剑良,董一群*.超视距空战全域火力场计算及态势评估和辅助决策应用[J/OL].北京航空航天大学学报,2024,1-15.
21.马金毅,朱倩倩,李忠智,艾剑良,董一群*.融合神经网络与物理机理的飞机大迎角运动建模[J].飞行力学,2024,已录用。
20.Xue T, Cao Y, Zhao Y, Ai J, Dong Y*. Hybrid A*-Based Valley Path Planning Algorithm for Aircraft[J]. Aerospace, 2024, 7:516.
19. Ma J, Li Y, Tu J, Zhang Y, Ai J, Dong Y*. Development and Implementation of Physics-informed Neural ODE to Dynamics Modeling of a Fixed-wing Aircraft under Icing/Fault[J/OL]. Guidance, Navigation and Control, 2024: 04
18. Wang C, Tu J, Yang X, Yao J, Xue T, Ma J, Zhang Y, Ai J, Dong Y*, Explainable Basic-Fighter-Maneuver Decision Support Scheme for Piloting Within-Visual-Range Air Combat[J]. AIAA Journal of Aerospace Information Systems, 2024: 1-15.
17. Li Z, Zhang Y, Ai J, Zhao Y, Yu Y, Dong Y*. A lightweight and explainable data-driven scheme for fault detection of aerospace sensors[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2023. 59(6): 8392-8410.
16. Dong Y*, Ma J, Wang C, and Ai J. Knowledge-Driven Accurate Opponent Trajectory Prediction for Gun-Dominated Autonomous Air Combat[J]. AIAA Journal of Aerospace Information Systems, 2023, 20(5): 251-263.
15. Zhao Y, Zhao H, Ai J, and Dong Y*. Robust data-driven fault detection: An application to aircraft air data sensors[J]. International Journal of Aerospace Engineering, 2022, 2022: 1-17.
14. 马金毅,王灿,薛涛,艾剑良,董一群*.空战格斗飞行机动数据库建立及应用[J].航空学报,2023,44(S1): 39-47.
13. 李忠智,马金毅,艾剑良,董一群*.拟VGG16网络的航空传感器故障检测分类[J].航空学报,2023,44(S1): 59-68.
12. Zhang Y, Zhao H, Ma J, Zhao Y, Dong Y*, Ai J. A deep neural network-based fault detection scheme for aircraft IMU sensors[J]. International Journal of Aerospace Engineering, 2021, 2021: 1-13.
11. Dong Y*, Tao J, Zhang Y, et al. Deep learning in aircraft design, dynamics, and control: Review and prospects[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2021, 57(4): 2346-2368.
10.董一群*,等.自主空战技术中的机动决策:进展与展望[J],航空学报,2020, 41(S2): 4-12.
9. Dong Y*, Ai J, Liu J. Guidance and control for own aircraft in the autonomous air combat: A historical review and future prospects[J]. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G: Journal of Aerospace Engineering, 2019, 233(16): 5943-5991.
8. Dong Y*. Implementing deep learning for comprehensive aircraft icing and actuator/sensor fault detection/identification[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2019, 83: 28-44.
7. Dong Y*. Deep learning-based opponent aircraft attitude detection in autonomous air combat[J]. AIAAJournal of Aerospace Information Systems, 2019, 16(4): 162-167.
6. Dong Y*. An application of deep neural networks to the in-flight parameter identification for detection and characterization of aircraft icing[J]. Aerospace Science and Technology, 2018, 77: 34-49.
5. Dong Y*, etc., Faster RRT-based Nonholonomic Path Planning in 2D Building Environments Using Skeleton-constrained Path Biasing[J], Journal of Intelligent and Robotic Systems, 2018, 89(3-4): 387-401.
4. Dong Y*, Zhang Y, Ai J. Full-altitude attitude angles envelope and model predictive control-based attitude angles protection for civil aircraft[J]. Aerospace Science and Technology, 2016, 55: 292-306.
3. Dong Y*, Huang J, Ai J. Visual perception-based target aircraft movement prediction for autonomous air combat[J]. AIAA Journal of Aircraft, 2015, 52(2): 538-552.
2. Dong Y*, Ai J. Research on inflight parameter identification and icing location detection of the aircraft[J]. Aerospace Science and Technology, 2013, 29(1): 305-312.
1. Dong Y*, Ai J. Trial input method and own-aircraft state prediction in autonomous air combat[J]. AIAAJournal of Aircraft, 2012, 49(3): 947-954.
Ø导师寄语及学生就业去向：
导师寄语：
l研究生学习阶段更注重能力培养；我会耐心指导学生逐步培养科研能力，带领学生在科研项目实践中锻炼，与学生共同解决问题，让学生们感受到科研的乐趣，发掘学生们感兴趣的研究方向，引导学生成为更好的自己。
l交流沟通能力也是研究生学习阶段的重要技能。希望学生们能将与我的第一次交流沟通作为起点，敞开心扉与课题组的兄弟姐妹建立良好的伙伴关系，团结互助，彼此在交流与协作中共同成长。
l希望我的学生们都做一个正直的人，先成人、再成才；诚实对待自己，正视自己的弱项，我们一起努力锻炼能力，扬长避短；诚实对待他人，在学术研究上实事求是，我们一起对学术不端说“不”。在未来几年的研究生学习阶段，为自己的未来学好真本事。
欢迎有志于人机混合智能科学研究，以及智能kongzhan、无人机、无人驾驶、机器人等应用研究的研究生、本科生加入课题组，共同探讨、成长；课题组为博士、学硕、专硕以及表现优秀的本科生提供有竞争力的各种奖酬待遇；联系方式：yiqundong@fudan.edu.cn。
学生就业去向：
课题组与全国各地科研院所保持密切合作关系，学生就业去向选择极为广泛，可推荐至相关企事业单位从事技术工作，也可推荐至美国、加拿大、新加坡、澳大利亚、荷兰等地一流高校进一步深造。
l 王X（男，复旦本科，21级3年制学硕、24届已经毕业，毕业成果：2篇SCI论文，2项专利，1项软著），毕业去向：中国人民解放军junshi科学院XX部门，地点：成都（享受北京社保及待遇）。
l 曹X（女，川大本科，22级3年制学硕、25届即将毕业，毕业成果：1篇EI论文，2项专利，1项软著），毕业去向：上海民用航空电子系统，地点：上海。
l 李X（男，沈航本科，22级3年制学硕、25届即将毕业，毕业成果：4篇SCI论文，1篇EI论文，1项专利，1项软著），毕业去向：赴美攻读Ph.D.学位（UCLA/佐治亚大学等offer待本人选择），地点：美国。
