慕东东，男，博士，交通运输工程流动站博士后，研究生导师。长期从事无人系统的智能感知、自主控制、协同对抗和机器学习等关键技术的前沿研究及应用探索。近年来，作为项目负责人主持了国家自然科学基金、海军装备部子课题、中国博士后基金和辽宁省科自然科学基金等10余项，发表SCI/EI检索论文80余篇，指导硕士毕业生4人，在读15人。
通讯地址：大连海事大学船电楼
电子邮箱：ddmu@dlmu.edu.cn
工作经历：
2023.05~2023.11 交通运输部 借调
2020.12~至今 交通运输工程流动站博士后
2020.08~至今 大连海事大学 船舶电气工程学院
讲授课程：
[1]传感器原理与技术，本科生
[2]可编程逻辑器件设计基础，本科生
[3]海洋无人系统智能自主控制，研究生
[4]控制工程行业前沿，研究生
研究方向：
[1]无人海洋航行器智能控制
[2]多智能体的协同感知与控制
[3]多智能体的协同对抗技术
[4]无人系统视觉图像处理技术
[5]工业过程控制技术
学生培养：
以学生意愿及爱好为基础，如想读博深造，则侧重理论研究与论文撰写培养；如想就业工作，则侧重工程实践与动手能力培养。通用技术：软件编程（Python/C/C++/C#/Verilog HDL）、硬件设计（FPGA/单片机）、工业控制（PLC/组态/自组网）等。
主持项目：
[1]国家自然科学基金，基于波浪感知的无人船岛礁海域循迹动态性能约束控制，2024/01-2026/12。
[2]海军装备部子课题，XXXXX研究，2023/01-2024/12。
[3]中国博士后基金，基于波浪反演的无人船路径跟踪分层抗干扰机理及方法，2023/01-2025/12。
[4]辽宁省博士科研启动基金，高海况下无人船路径跟踪抗干扰策略研究，2023/01-2025/12。
[5]上海船舶运输科学研究所有限公司，船舶智能航行测试场景研究，2024/01-2024/12。
[6]大连海事大学研究生教育教学改革项目资助，控制工程行业前沿，2023/01-2023/12。
[7]教育部产学合作协同育人项目，基于海洋智能装备的测控专业师资培训，2023/01-2023/12。
[8]大连洁净能源集团，智慧供热，2022/01-2025/12，1000+万元（参与）。
学术论文（仅列10篇）：
担任Automatica, IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS MAN CYBERNETICS-SYSTEMS, IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATIC CONTROL, IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY, IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS, ISA TRANSACTIONS, NONLINEAR DYNAMICS, OCEAN ENGINEERING等SCI期刊审稿专家。
担任 Electronics客座编辑，主持Special Issue "Autonomous Navigation of Unmanned Maritime Vehicles"
担任 Journal of Marine Science and Engineering客座编辑，主持Special Issue " Unmanned Marine Vehicles: Perception，Planning，Control and Swarm"
[1] Mu D, et al. Disturbance rejection control of adaptive integral LOS unmanned ship path following based on fast wave inversion[J]. Applied Ocean Research, 2024, 144: 103907.
[2] Mu D,et al. Time-varying encounter angle trajectory tracking control of unmanned surface vehicle based on wave modeling[J]. ISA transactions, 2023, 142: 409-419.
[3] Mu D, et al. State constrained control strategy for unmanned surface vehicle trajectory tracking based on improved barrier Lyapunov function[J]. Ocean Engineering, 2023, 277: 114276.
[4] Mu D, et al. State constrained path following of underactuated unmanned surface vehicles subjected to dynamic unknowns and environmental disturbances[J]. Journal of Marine Science and Technology, 2023: 1-15.
[5] Mu D, et al. Ship dynamic positioning output feedback control with position constraint considering thruster system dynamics[J]. Journal of Marine Science and Engineering, 2023, 11(1): 94.
[6] Mu D, et al. State-unknown single parameter learning adaptive output feedback control for ship dynamic positioning[J]. Ocean Engineering, 2022, 266: 112811.
[7] Mu D, et al. Single-parameter-learning-based robust adaptive control of dynamic positioning ships considering thruster system dynamics in the input saturation state[J]. Nonlinear Dynamics, 2022, 110(1): 395-412.
[8] Mu D, et al. Path following control strategy for underactuated unmanned surface vehicle subject to multiple constraints[J]. IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering, 2022, 17(2): 229-241.
[9] Mu D, et al. Trajectory tracking control for underactuated unmanned surface vehicle subject to uncertain dynamics and input saturation[J]. Neural Computing and Applications, 2021, 33(19): 12777-12789.
[10] Mu D, et al. A time-varying lookahead distance of ILOS path following for unmanned surface vehicle[J]. Journal of Electrical Engineering & Technology, 2020, 15: 2267-2278.
