研究了多径传输信号的超分辨测向方法，提出了对不同相关程度信号源区别对待、并行测向的思想，并将相应算法拓展应用到目标二维测向追踪的问题中，突破了现有算法要求阵元数必须大于信号源总数才能测向的限制。

研究了阵列互耦自校准方法，提出了利用辅助阵元来消除互耦对阵列信号处理影响的思想，显著改善了常规阵列信号处理方法的性能。

研究了压缩感知和稀疏恢复算法在阵列信号处理中的运用，提出了各种约束条件下的不同的稀疏恢复算法完成测向，并研究了宽带情况下的稀疏测向追踪算法，显著改善了低信噪比下的测向精度和分辨率。

针对似平稳信号，提出了一种基于Khatri-Rao(KR)子空间和自举技术的信号源数目估计的算法，此方法适用于似平稳和非平稳信源情况，且在小快拍、低信噪比的情况下表现优异。

对波束形成技术展开了充分的研究，在基于先验知识、充分利用信号非圆特性以及鲁棒的波束形成方面取得了一系列优秀的学术成果。

研究了基于字典学习和稀疏表示的语音增强技术，提出了基于多层字典学习的语音分离算法、基于区分性的字典学习算法并应用于在语音分离和降噪、提出了联合字典学习和稀疏表示的语音降噪和分离算法，在语音分离、降噪和解混响方面取得很大进展。

研究了高阶张量和高阶多维滤波器技术，提出了高阶张量数据接收模型下的有稀疏约束的语音增强降噪算法，还提出了高阶张量数据接收模型下的高阶多维滤波器的语音降噪算法，实现了更新颖和更优的语音降噪算法。

研究了自动语种识别技术，提出了一种新颖的基于CNN的语种瓶颈特征提取方法，并基于此设计了利用该特征的语种后端自适应识别方法，实现了更优的自动语种识别准确率。

研究了Kinect采集系统下的手语识别和合成技术，提出了基于人工特征设计提取和基于深度神经网络的手部识别算法，实现了基于深度神经网络（CNN）的孤立手语字和词的识别工作，并基于HMM技术研究了连续句子的识别任务，取得了较大的进展。提出了一种新颖的基于视频拼接的手语合成流程框架并实验验证了该系统的可行性，相关成果已发表文章并将继续推进。

基于压缩感知和稀疏恢复的医学图像处理技术研究，提出了一系列利用医学图像稀疏性、低秩性以及其他特性的高分辨重建压缩感知信号的方法，解决了医学图像的低采样高分辨恢复问题，得到了高分辨率的医学图像信号便于诊断。

研究了高比率噪声污染的图像恢复技术，利用变分、偏微分和稀疏表示理论，实现了噪声的有效去除和图像特征的良好保持。