张齐军

加拿大卡尔顿大学电子系终身教授系主任
张齐军，男，1959年10月8日  出生于中国，国籍为加拿大。加拿大麦克马斯特大学电子与计算机工程博士学位，加拿大卡尔顿大学电子系终身教授系主任。
教育经历
工学学士（B.Eng.），1978-1982，中国，南京理工大学，电子工程
博士学位（Ph.D），1983-1987，加拿大，麦克马斯特大学，电子工程
工作经历
研究工程师（Research Engineer），1988-1990，加拿大，Optimization Systems Associates, Inc.
助理教授(Assistant Professor)，1990-1995，加拿大，卡尔顿（Carleton）大学电子系
副教授(Associate Professor)，1995-1999，加拿大，卡尔顿（Carleton）大学电子系
终身教授系主任(Chair,Professor)，1999-至今，加拿大，卡尔顿（Carleton）大学电子系
个人专长
张齐军教授在基于神经网络的射频/微波设计领域内进行了开拓性和权威性的工作，最先提出和证实了神经网络可以用于微波电路的模拟、优化和统计学设计。提出用神经网络技术来实现微波建模和非线性电路行为建模，并开创了将物理知识、经验知识和电路知识嵌入神经网络用于建模的新方向，进一步拓展了基于知识和基于物理的电子器件建模和CAD方法论。另外，张齐军教授最先提出和开发了基于神经网络的器件模型库技术，设计完成了世界上首个用神经网络进行射频和微波建模的软件NeuroModeler，大大简化了这一项原本繁重的建模开发任务。
相比较那些非常耗时的电磁或者物理器件模拟工具，张齐军教授应用神经网络可以在很少的时间内得到微波元器件的数据。这些快速的模型加快了电路设计和优化的过程。这一贡献使得分离的CAD工具能够互相连接起来，大大降低了原本异常昂贵的软件开发成本。即使在元器件理论还不完善的条件下，仅仅利用测量数据即可很快完成建模。随着不断努力的工作，基于神经网络的微波建模已经由晦涩难懂变成被为人们所接受，有关这一领域的研究也由零发展到全世界，在加拿大、美国、欧洲和亚洲等地多所大学都已经开展了相关的研究，其重要研究成果已经成为科学界同僚们在这个领域研究的奠基石。这项新技术也被Nortel, Motorola, NIST, Agilent, Com Dev, TDK等业界公司所采用。另外，NCMS（美国国家制造科学中心）工业协会、AEPT（先进嵌入式无源元件技术）工业联盟也采用了这一新技术用于先进嵌入式无源元件的研究。
张齐军教授最早应用现有的商用工具来进行非线性电路设计，主要依靠以最优化为目的谐波平衡（harmonic balance）模拟。由于张齐军教授在理论和软件方面的创新，微波电路设计者们现在可以在设计中进行非线性电路最优化。作为谐波平衡模拟和优化中伴随电路灵敏度分析（Adjoint Sensitivity Analysis）理论的发明人，以及高速电路分布式互连线最优化理论的创始人，张齐军教授将这些理论带入到新一代的设计工具和技术，使得设计者们在设计中可以更准确的预测和控制高频电子行为，所进行的研究工作给全球高频和微波电路设计领域带来巨大影响。
为实现更先进的通信网络，下一代射频/微波/毫米波元器件和几千兆比特系统的设计将更加复杂，张齐军教授所进行的研究工作将为克服这些设计复杂性问题做出重大贡献，同时提高设计的生产率和加快产品上市时间。如此将能进一步提高电信工业的竞争力，促进社会经济利润的增长。
参与项目
2009-2011　 面向高频器件和通讯子系统设计的认知模型和优化方法，“加拿大国家自然科学与工程战略基金”
2009-2011　 针对高频器件和通讯子系统多层面设计的认知模型优化方法，“加拿大RIM公司Research-In-Motion”
2009-2013　 高频电子器件及其子系统的高级建模和优化方法“加拿大国家自然科学与工程发明基金”
2008-2009　 高频电子器件和信息网络系统的建模和优化方法,“加拿大安大略省基金”
2008-2008　 高频高速器件及通信网络系统的计算平台模型及优化方法,“加拿大国家自然科学与工程研究基金”
2008-2008　 基于神经区间映射的场效应管建模,“美国飞思卡尔基金”
2007-2009　 高频电路与系统混合域的高性能设计算法“加拿大国家自然科学与工程战略基金”
2006-2008　 高频器件和通信子系统的神经区间映射建模技术，“Com Dev Ltd.”
2006-2008　 高频器件和通信子系统的神经区间映射建模及引擎技术，“加拿大国家自然科学与工程战略基金”
六、代表性论著（论文）
2010　 High dimensional neural network technique and applications to microwave filter modeling　 IEEE Trans. Microwave Theory Tech.
2010　 Smart modeling of microwave devices IEEE Microwave Magazine
2010　 Simple and effective extrapolation technique for neural-based microwave modeling IEEE Microwave and Wireless Components Letters
2009　 A new training approach for parametric modeling of microwave passive components using combined neural networks and transfer functions　 IEEE Trans. Microwave Theory Tech.
2009　 A broadband and parametric model of differential via holes using space-mapping neural network　 IEEE Microwave and Wireless Components Letters
2009　 A new training approach for robust recurrent-neural-network modeling of nonlinear circuits　 IEEE Trans. Microwave Theory Tech.
2009　 Microwave noise modeling for PHEMT using artificial neural network technique　 Int. J. RF and Microwave CAE
2008　 Statistical neuro-space mapping technique for large-signal modeling of nonlinear devices IEEE Trans. Microwave Theory Tech.
2008　 Neural network inverse modeling and applications to microwave filter design　 IEEE Trans. Microwave Theory Tech.
2008　 Automated time domain modeling of linear and nonlinear microwave circuits using recurrent neural networks　 Int. J. RF and Microwave CAE
2008　 Neuro-space mapping technique for semiconductor device modeling 　 Optimization and EngineeringL.
2006　 An adjoint sensitivity technique for dynamic neural network modeling and design of high-speed interconnectInternational Journal on RF and Microwave CAE
2006　 State-space dynamic neural network technique for high-speed IC applications: modeling and stability analysis　 IEEE Trans. Microwave Theory Tech.
2005　 Efficient analytical formulation and sensitivity analysis of neuro-space mapping for nonlinear microwave device modeling　 IEEE Trans. Microwave Theory Tech.
2010　 ANN and space mapping for microwave modelling and optimization IEEE MTT-S International Microwave Symposium
2009　 Neural network EM-field based modeling for 3D substructure in finite element method　 IEEE MTT-S International Microwave Symposium
2008　 Robust training of microwave neural network models using combined global/local optimization techniques　 IEEE MTT-S International Microwave Symposium
2008　 Particle with Ability of Local search Swarm Optimization: PALSO for Training of Feedforward Neural NetworksIEEE Int. Joint Conf.on Neural Networks
七、其他（包括获得的重要奖项、在国际学术组织兼职、在国际学术会议做重要报告等情况）
1. Fellow of IEEE，2006
2. Research Achievement Award, Carleton University, 2010.
3. Journal of Circuits, Systems and Computers 副主编
4. IEEE微波协会(IEEE MTT Society) CAD 技术委员会成员
5. IEEE Trans.Microwave Theory and Techniques 编委
6. International Journal of RF and Microwave CAE 编委（出版商: John Wiley)
7. 客座教授天津大学
8. 客座教授武汉大学
9. Organizer and Chair of Focus Session on "CAD Techniques and Methodologies: Future Directions", IEEE MTT-S International Microwave Symposium (Los Angeles, California) June 2010.
10. Co-Organizer and Co-Chair of Focus Session on "Advances in Active Device Modeling", IEEE MTT-S International Microwave Symposium (Los Angeles, California) June 2010.
11. Workshop Organizer and Chair for IEEE MTT-S International Microwave Symposium (IMS): IMS-2005 (Long Beach, California, June 2005), IMS-2008 (Atlanta, Georgia, June 2008).
12. Short Course Organizer/Instructor for IEEE MTT-S International Microwave Symposium:IMS-2007 (Honolulu, Hawaii, June 2007).
13. Technical Session Chair/co-Chair for IEEE MTT-S International Microwave Symposium: IMS-2005, IMS-2006, and IMS-2009.
在南京理工大学自动化学院讲学-2