主要研究方向为智能感知与物联网安全，关注如何利用声波、毫米波、Wi-Fi、蓝牙、惯性传感器等泛在信号，实现对人体、行为、环境和设备状态的感知、理解与安全防护。具体包括以下几个方向：

声波感知与声学计算
利用扬声器、麦克风、耳机、智能音箱等常见设备，感知人体动作、生理状态和设备交互过程中的声学特征。研究内容包括声学身份认证、健康监测、行为识别、人机交互和低功耗声学通信等。该方向希望让普通音频设备不仅能“播放和录音”，也能成为低成本、隐私友好的感知入口。

物联网安全与隐私保护
面向智能终端、可穿戴设备和物联网系统，研究身份认证、攻击检测、隐私泄露防护和鲁棒感知机制。重点关注如何利用人体特征、行为特征和物理信号特征，构建自然、低负担的安全防护方法，让设备在尽量不打扰用户的情况下判断“谁在使用、是否安全、是否异常”。

无线感知与无接触人体感知
利用 Wi-Fi、毫米波雷达、蓝牙、LoRa 等无线信号，通过分析反射、散射、遮挡和多径变化，实现对人体活动和环境状态的无接触感知。研究内容包括动作识别、手势交互、步态识别、呼吸心跳监测和空间状态感知等，适用于不便佩戴设备或不适合使用摄像头的场景。

智能感知系统与真实场景应用
关注感知算法在真实设备和真实环境中的落地，包括多模态传感建模、跨用户与跨场景泛化、轻量化模型、端侧部署和长期可用性评估等。相比只追求实验室指标，更希望把“看起来有效”的方法进一步做成“现实中好用”的系统。

新型感知技术与交叉应用
探索结构振动、反向散射、超表面辅助感知、可穿戴感知、智能材料感知等新型方向，并结合智慧健康、人机交互、智能终端、工业物联网和安全防护等应用场景，寻找有趣且有实际价值的新问题。