学位/职称：工学博士/副教授

出生年月： 1987年7月

学科专业： 电子信息/信息与通信工程/计算机科学与技术                    

电子邮箱： maliang.0918@163.com

讲授课程： 机器学习，信号与系统，计算机网络，雷达信号处理等。

研究方向：智能信号处理（应用于天文仪器系统、语音信号处理系统、计算机视觉系统等），深度学习，并行计算

个人简介：电子与通信工程教研室副主任，江西省高层次人才获得者（2025年认定），主持国家自然科学基金2项，江西省自然科学基金2项（其中江西省杰出青年基金项目1项），江西省重点教学改革项目1项，企业委托课题1项，赣州市重点研发计划1项，校级课题4项。具有计算机、电子信息、光学等多个学科交叉研究经历。多个SCI/EI期刊的评审专家。在工程项目方面主要完成四方面的内容：铜丝线轴智能检测与分选系统；多核并行搜索引擎爬虫模块设计与实现；雷达电磁散射问题的多层快速多极子仿真软件；激光非线性传输问题的多核并行仿真软件。预期未来五年研发人工智能驱动的天文信号相关处理平台（目前已积累大量算法经验）。

代表性论文：

[1] Cunliang Ma, Zehua Liu, ZhiFu Gao, Zhoujian Cao, MingZhen Jia, Kai Wei, TanMing Dai, and JunQin Wu. “Denoising and detection for binary black hole gravitational waves in the context of Einstein Telescope”, SCPMA, 2025, 68(7):279512（SCI一区TOP）

[2] Cunliang Ma, Xinyao Yu, Zhoujian Cao, and Mingzhen Jia. “Extraction of binary neutron star gravitational wave waveforms from Einstein Telescope using deep learning”, PRD, 2025, 111:123053(SCI 一区)

[3] Cunliang Ma, Wei Wang, He Wang, Zhoujian Cao. “Ensemble of deep convolutional neural networks for real-time gravitational wave signal recognition”, PRD, 2022, 105(8): 083013. （SCI一区TOP）

[4] Cunliang Ma, Wei Wang, He Wang, Zhoujian Cao. “Artificial intelligence model for gravitational wave search based on the waveform envelope”, PRD, 2023, 107(6): 063029.（SCI一区TOP）

[5] Cunliang Ma, Sen Wang, Wei Wang, Zhoujian Cao. “Using deep learning to predict matched signal-to-noise ratio of gravitational waves”, PRD, 2024, 109(4): 043009. （SCI一区TOP）

[6] Cunliang Ma, Shouqiu Li, Zhoujian Cao, Mingzhen Jia. “Using deep learning to denoise and detect gravitational waves”, PRD, 2024, 110(6): 063010. （SCI一区TOP）

[7] Cunliang Ma, Chenyang Ma, Zhoujian Cao, Mingzhen Jia. “Gravitational wave search by time-scale-recursive denoising and matched filtering”, SCPMA, 2024, 67(12): 129511.（SCI一区）

[8] Cunliang Ma, Weiguang Zhou, Zhoujian Cao, Mingzhen Jia. “Combine deep learning and Bayesian analysis to separate overlapping gravitational gravitational wave signals”, SCPMA, 68(5):259512（SCI一区TOP）

[9] Cunliang Ma, Guojian Zhong. “Gravitational Wave Detection of Binary Black Hole Mergers Based on Two-Dimensional Time-Frequency Features”, ICSP2024. IEEE, 2024: 1679-1682. (EI)

[10] Cunliang Ma, Mingzhen Jia, Wenbin Lin, Jinsong Huang, Zhongliang Lu. “Extending optical filaments of annular beams via square root spatial phase modulation”, OC, 2020, 458 (1): 124828. (SCI检索)

[11] Cunliang Ma, Wenbin Lin. “Normal dispersion effects on the nonlinear focus”, JOSAB, 2016, 33(6): 1055-1059. (SCI检索)

[12] Cunliang Ma, Wenbin Lin. “The life cycle of infrared ultra-short high intensity laser pulses in air”, EPJD, 2015, 69: 1-5. (SCI检索)

[13] Wenhao Wang, Cunliang Ma. Monocular Depth Estimation Algorithm Guided by Global Structure and Local Details, AIBDF 2024.

[14] Yiting Cai, Cunliang Ma, Wanhai Xiao. Kolmogorov-Arnold Networks for Enhancing Gravitational Wave Glitch Classification Performance, AIBDF 2024

[15] Wanhai Xiao, Cunliang Ma, Yiting Cai. Temporal Dynamic Frequency Autoencoder: Enhancing the Performance of Unsupervised Dimensionality Reduction for Gravitational Wave Glitch Clustering, AIBDF 2024

[16] Xiexing Qi, Cunliang Ma, Wenbin Lin. “Pressure effects on the femtosecond laser filamentation”, OC, 2016, 358: 126-131. (SCI检索)

[17] Le Wang, Cunliang Ma, Xiexing Qi, Wenbin Lin. “The impact of the retarded Kerr effect on the laser pulses’ propagation in air”, EPJD, 2015, 69: 1-5. (SCI检索)

[18] Weijun Li, Bo Yang, Cunliang Ma, Xia Zhou, Zhongwen Feng, Guansheng He. “Periastron precession due to a Janis–Newman–Winicour wormhole in the weak field limit”, MPLA, 2021, 36(22): 2150164. (SCI检索)

[19] Yanzheng Chen, Wenbin Lin, Cunliang Ma, Cheng Liao. “A novel unidirectional multi‐dipole broadband antenna element”, MOTL, 2018, 60(12): 2983-2988. (SCI检索)

[20] 马存良, 钟国键, 闵源, 嘉明珍, 贺观圣. “深度学习语义分割方法用于双致密天体并合引力波数据处理研究”, 天文学进展, 2024, 42: 299-314. (CSCD核心)

[21] 马存良, 詹超, 嘉明珍, 贺观圣, 李伟军, 易见兵. “应用于引力波探测的深度学习网络结构复杂度研究”, 天文学进展, 2022, 40: 259-270 (CSCD核心)

[22] 马存良, 蒲江川, 许春冬, 易见兵, 嘉明珍. “视听融合耦合坐标自注意的单目深度估计”, 计算机辅助设计与图形学学报, 录用, 在线网址:          https://www.jcad.cn/article/doi/10.3724/SP.J.1089.null.2023-00044 (EI核心)

[23] 马存良, 嘉明珍, 林文斌. “基于OpenMP的飞秒强激光在空气中传输并行计算”, 强激光与粒子束, 2015, 27(11): 15-20. (EI核心)

[24] 马存良, 王乐, 林文斌. “各阶克尔非线性折射率对强激光大气传输的影响”, 强激光与粒子束, 2015, 27(4): 36-40. (EI核心)

[25] 马存良, 嘉明珍, 林文斌. “不同能量下环形高斯强激光光束在空气中的非线性传输”, 强激光与粒子束, 2016, 28(08): 081001. (CSCD核心)

主持课题

江西省杰出青年基金项目，机器学习驱动的第三代地基引力波探测器信号分离与前景扣除研究, 2025.1-2028.1 主持

国家自然科学基金，融合物理洞见的数据驱动引力波搜寻和方位估计流水线研究，2025.1-2028.12，主持

企业委托课题，铜丝空线轴智能分选系统, 众鑫成铜业有限公司, 主持

国家自然科学基金，非轴对称强激光传输产生长距离光丝的机理研究, 2019.1-2019.12, 主持

江西省自然科学基金，数据驱动的LIGO引力波信号分析的鲁棒性研究, 2023.1-2025.12, 主持

赣州市重点研发计划，融合边缘计算、云计算的智能分选系统的可靠性研究, 主持

江西理工大学自然科学基金，基于探地雷达和深度学习的隧道衬砌裂纹无损检测系统，主持

江西省教育厅自然科学基金，外部补偿能量对飞秒激光传输的光丝尺度影响研究, 主持

江西省重点教学改革项目，工程认证背景下电子信息类专业培养模式探讨与实践研究（JXJG-22-7-7），主持

江西理工大学新工科建设项目，以创新实践为导向的电子信息工程专业创新创业课程教学改革（XZG-18-03-49），主持

江西理工大学教学改革项目，电子信息工程专业与创新创业教育的深入融合研究（XJG-2019-29），主持

企业委托课题，智慧家具项目研发, 主研，研发成功智慧床头柜系统

科研成果：

研发成功国内首台铜丝线轴智能分选系统（包括系统的硬件设计与实现、机械设计与实现、嵌入式软件设计和实现）。

研发成功强激光非线性传输仿真软件平台（采用并行方法优化，仿真效率提高20倍以上）。

研发成功基于多层快速多极子算法的雷达电磁散射仿真软件。

授权专利：

“一种激光非线性传输并行仿真方法”；专利号：201410620686.4

软件著作权：

铜丝空线盘重量内高测量系统V1.0

WiFi智能循迹避障小车系统V1.0