关于我
信号处理方向博士研究员，研究内容涵盖估计、补偿、同步、线性化与均衡，重点关注非理想硬件效应和噪声条件下的系统鲁棒性。擅长开发面向硬件、低复杂度的算法，包括受神经网络启发的线性化方法，以及经典的模型驱动技术。
快速了解
当前身份
电气工程博士，专业方向为通信系统（2026 年 4 月 17 日完成答辩）
核心专长
信号处理 · 估计与同步 · 硬件感知 DSP · 线性化 · 均衡
工具与编程语言
Python · MATLAB · C++ · PyTorch · TensorFlow · NumPy · SciPy · Verilog · Linux
语言
专业技能
我的专长集中在通信系统中的数字信号处理，尤其关注在实际硬件约束下进行硬件感知、低复杂度算法设计。我将经典方法与受学习启发的技术结合，用于解决现代无线系统中的硬件效应问题。
Beyond 5G 基带信号处理
在 ELLIIT 项目“面向 Beyond 5G 无线通信的基带处理”中，开展低复杂度、硬件感知基带信号处理算法的博士研究。
采样频率同步
在严格硬件约束下，为宽带通信系统开发高效的采样频率偏移估计与补偿方法。
非线性系统建模
面向通信应用，对非线性和混合信号系统进行建模与分析，重点关注可实现的模型表示，以及性能与复杂度之间的权衡。
ADC 线性化
设计低复杂度、受学习方法启发的 ADC 与数据转换器线性化器，覆盖硬件约束下采样前后无记忆和频率相关的非线性问题。
DAC 均衡
使用线性相位 FIR 滤波器，在多个奈奎斯特频带内均衡 DAC 频率响应失真。
模型阶数与复杂度分析
通过符号回归和结构化优化，推导模型阶数与算法复杂度的闭式预测公式。
受学习启发的信号处理
使用受学习启发的方法和无监督方法进行模型调优、结构发现，并在标注数据有限时提升系统鲁棒性。
硬件实现
通过 RTL 设计和 FPGA 验证（Verilog、Lattice ECP5）对 DSP 算法进行实验验证。具备定点算法与硬件受限算法设计经验。
工作与研究经历
具备硬件感知信号处理、计算建模和应用机器学习方向的研究与工程经验，同时拥有高校教学和科研经历。
主要成就
- 在 ELLIIT 项目“面向 Beyond 5G 无线通信的基带处理”中，开展低复杂度、硬件感知基带信号处理算法研究。
- 开发用于宽带通信系统的高效采样频率偏移估计与补偿方法。
- 设计低复杂度、受学习方法启发的 ADC 与数据转换器线性化器，用于处理采样前后无记忆和频率相关的非线性问题。
- 使用线性相位 FIR 滤波器，在多个奈奎斯特频带内均衡 DAC 频率响应失真。
- 通过符号回归和结构化优化，推导模型阶数与复杂度的闭式预测公式。
- 重点关注算法可实现性、复杂度分析，以及硬件受限条件下的算法设计。
- 进行 RTL 设计与 FPGA 验证（Lattice ECP5），用于实验验证。
- 担任《通信信号处理》《模拟滤波器》和《数字滤波器》等课程的助教或实验助教。
哈瓦那大学
研究员与助教
高等技术与应用科学学院（InSTEC）
主要成就
- 研究深度学习与蒙特卡洛辐射输运方法的结合，以提升低概率相互作用事件的预测准确性。
- 担任《数值数学 II》和《医学物理基础》课程助教。
药品、设备与医疗器械国家监管中心（CECMED）
医学物理师 - 质量保证与建模
古巴药品与医疗器械监管机构
主要成就
- 开发用于肿瘤检测与分类的图像处理方法。
- 开展辐射输运的蒙特卡洛仿真，用于治疗计划系统中的剂量计算与验证。
- 参与剂量计划验证、射束模型验证，以及临床质量保证审查。
发表成果
(近3年)
期刊论文
- D. Rodriguez-Linares, and H. Johansson, “A Unified Analytical Nullspace-Based Least-Squares Design of the Farrow Structure,” Submitted to IEEE Signal Process. Lett., 2026. arXiv: 2606.17219.
- D. Rodriguez-Linares, O. Moryakova, and H. Johansson, “Joint sampling frequency offset estimation and compensation algorithms based on the Farrow structure,” Submitted to IEEE Open J. Signal Process., 2026. arXiv: 2603.00627. → Journal extension of [C1]
- D. Rodriguez-Linares, O. Moryakova, and H. Johansson, “Efficient Computation of Time-Index Powered Weighted Sums Using Cascaded Accumulators,” IEEE Signal Process. Lett., vol. 33, pp. 893-897, 2026. DOI: 10.1109/LSP.2026.3661843
- D. Rodriguez-Linares and H. Johansson, “Low-Complexity Frequency-Dependent Linearizers Based on Parallel Bias-Modulus and Bias-ReLU Operations,” IEEE Access, vol. 13, pp. 209796–209812, 2025. DOI: 10.1109/ACCESS.2025.3642613.
- D. Rodriguez-Linares, H. Johansson, and Y. Wang, “Order Estimation of Linear-Phase FIR Filters for DAC Equalization in Multiple Nyquist Bands,” IEEE Signal Process. Lett., vol. 31, pp. 2955–2959, 2024. DOI: 10.1109/LSP.2024.3483008
- A. Quiñones-Espín, M. Perez-Diaz, R. Espín-Coto, D. Rodriguez-Linares, and J. D. Lopez-Cabrera, “Automatic detection of breast masses using deep learning with YOLO approach,” Health Technol., vol. 13, no. 6, pp. 915–923, 2023. DOI: 10.1007/s12553-023-00783-x
会议论文
- D. Rodriguez-Linares, O. Moryakova, and H. Johansson, “Joint Sampling Frequency Offset Estimation and Compensation Based on the Farrow Structure,” in Proc. 25th Int. Conf. Digit. Signal Process. (DSP), 2025, pp. 1–5. DOI: 10.1109/DSP65409.2025.11074995
- D. Rodriguez-Linares and H. Johansson, “Digital Linearizer Based on 1-Bit Quantizations,” in Proc. IEEE 24th Int. Conf. Commun. Technol. (ICCT), 2024, pp. 1659–1663. DOI: 10.1109/ICCT62411.2024.10946352
- D. Rodriguez-Linares and H. Johansson, “Low-Complexity Memoryless Linearizer for Analog-to-Digital Interfaces,” in Proc. 24th Int. Conf. Digit. Signal Process. (DSP), 2023, pp. 1–5. DOI: 10.1109/DSP58604.2023.10167765
荣誉与奖项
优秀口头报告奖（分会场奖） - IEEE ICCT 2024
ICTP 旅行资助与全额奖学金（2017、2018、2020）- Abdus Salam ICTP
国家奖学金（古巴教育部）（2010-2015）
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