专著：
Qiang Ling. Control Systems with Limited Feedback Information.
ISBN: 978-3639130720, VDM Verlag, Apr. 2009.
代表性杂志论文：
控制方向
[1] Na Lin, Qiang Ling*. “Bit-Rate Conditions for the Consensus
of Quantized Multiagent Systems Based on Event Triggering”. IEEE Trans. on Cybernetics, vol. 52(1): 116-127, 2022.
[2] Xianghua Jiang, Qiang Ling*. “Event-triggered Stabilization of a
Linear System with Model Uncertainty and i.i.d. Feedback Dropouts”. IEEE Trans. on Cybernetics, vol. 52(2): 796-809, 2022.
[3] Shaojie Lan, Qiang Ling*. “Event-triggered stabilization of
multi-dimensional nonlinear systems under communication constraints”. International Journal of Robust and
Nonlinear Control, vol. 32(2): 1004-1025, 2022.
[4] Jiayu Chen, Qiang Ling*. “Bit rate conditions for the consensus
of quantized Multi-agent systems with network-induced delays based on event
triggering”. IEEE Trans. on Cybernetics, vol. 51(2), 984-993, 2021.
[5] Yuan Liu, Qiang Ling*. “Event-Triggered Stabilizing Bit Rate Conditions
for an n-Dimensional Linear System with i.i.d. Feedback Dropouts”. IEEE Trans. on Cybernetics, DOI: 10.1109/TCYB.2021.3052534, Early
Access, 2021.
[6] Rundong Dou, Qiang Ling*. “Model-Based Periodic Event-Triggered
Control Strategy to Stabilize a Scalar Nonlinear System”. IEEE Trans. on Systems, Man, and
Cybernetics: Systems, vol. 51(9): 5322-5335, 2021.
[7] Qiang Ling. “Necessary and sufficient bit rate
conditions to stabilize a scalar continuous-time LTI system based on event
triggering”. IEEE Trans. on Automatic
Control, vol. 65(4): 1598–1612, 2020.
[8] Qiang Ling. “Periodic Event-Triggered Quantization
Policy Design for a Scalar LTI System with i.i.d. Feedback Dropouts”. IEEE Trans. on Automatic
Control, vol. 64(1): 343–350, 2019.
[9] Qiang Ling, Rui Chen and
Rundong Dou, “Bit rate conditions to stabilize an uncertain scalar
continuous-time linear system with clock offset”, International Journal of Robust and Nonlinear Control, vol. 29(12),
4209-4227, 2019.
[10] Qiang Ling. “Bit-Rate Conditions to Stabilize a
Continuous-Time Linear System with Feedback Dropouts”. IEEE Trans. on Automatic Control, vol. 63(7),
2176-2183, 2018.
[11] Qiang Ling, Zhe Yan, Haibo Ji, Yong Wang and Yongchun Xie,
“Sufficient Conditions to Stabilize Time-varying Nonlinear Sampled-data Systems
via Approximation”, International Journal
of Robust and Nonlinear Control, vol. 27(1), 108-120, 2017.
[12] Qiang Ling. “Bit Rate
Conditions to Stabilize a Continuous-Time Scalar Linear System Based on Event
Triggering”. IEEE
Trans. on Automatic Control, vol. 62(8), 4093 – 4100, 2017.
[13] Qiang Ling, Wei Zheng and Hai Lin. “An
Iterative Method for Control Gain Design of Multi-Agent Systems with Process
Noise”. IEEE
Trans. on Control Systems Technology, vol. 25(5), 1905 – 1911, 2017.
图像处理
[1] Chunlin Chen,
Jun Yu, Qiang Ling*.Sparse Attention Block: Aggregating Contextual
Information for Object Detection, Pattern
Recognition, vol. 124, 108418, 2022.
[2] Menglei Zhang, Qiang Ling*. Bilateral
Upsampling Network for Single Image Super-Resolution with Arbitrary Scaling
Factors, IEEE Trans. on
Image Processing, vol. 30, 4395-4408, 2021.
[3] Feng Tang, Qiang
Ling*. Learning to Rank Proposals for Siamese Visual Tracking, IEEE Trans. on Image Processing, vol. 30,
8785-8796, 2021.
[4] Menglei Zhang, Qiang Ling*.
Supervised Pixel-Wise GAN for Face Super-Resolution, IEEE Transactions on
Multimedia，vol. 23, 1938-1950, 2021.
[5] Minda Zhao, Qiang
Ling*. Adaptively Meshed Video Stabilization, IEEE
Trans. on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 31(9), 3504 - 3517, 2021.
[6] Minda Zhao, Qiang Ling*.
PWStableNet: Learning Pixel-Wise Warping Maps for Video Stabilization, IEEE Trans. on Image Processing, vol. 29, 3582 – 3595, 2020.
[7] Feng Tang, Qiang
Ling*. Contour-Aware Long-term Tracking with Reliable Re-detection, IEEE Trans. on Circuits and Systems for
Video Technology, vol. 30(12), 4739 - 4754, 2020.
[8] Chunlin Chen, Qiang
Ling*. Adaptive Convolution for Object Detection, IEEE Transactions on
Multimedia, vol. 21(12), 3205 – 3217, 2019.
[9] Qiang Ling, Minda Zhao. “Stabilization of
Traffic Videos based on both Foreground and Background Feature Trajectories”. IEEE Trans. on Circuits and Systems for
Video Technology, vol. 29(8), 2215 – 2228, 2019.
[10] Qiang Ling, Sibin Deng, Feng Li, Qinghua Huang and
Xuelong Li. “A
Feedback-Based Robust Video Stabilization Method for Traffic Videos”. IEEE Trans. on Circuits and Systems for
Video Technology, vol. 28(3), 561 – 572, 2018.
授权发明专利：
[P1] 凌强，宋凯凯，李朝辉，李峰. “一种基于小波萎缩的磁共振图像去噪方法”，发明专利，授权日期：2016.2.17，专利号：ZL201310618438.1。
[P2] 凌强，严金丰，张逸成，李峰，徐理想.“ 一种基于反馈的运动物体分割的图像处理方法”，发明专利，授权日期：2016.3.9，专利号：ZL201310283658.3。
[P3] 凌强，严金丰，张逸成，李峰，徐理想.“一种基于多高斯模型的助力车检测方法”，发明专利，授权日期：2016.3.9，专利号：ZL201310285712.8。
[P4] 凌强，李朝辉，宋凯凯，李峰.“一种基于正则化的MRI图像非均匀性校正方法”，发明专利，授权日期：2016.3.30，专利号：ZL201310618046.5。
[P5] 凌强，李朝辉，宋凯凯，李峰.“一种基于多组织区域拟合的MRI线圈灵敏度估计方法”，发明专利，授权日期：2016.4.13，专利号：ZL201310617979.2。
[P6] 凌强，张逸成，徐理想，严金丰，李峰.“一种基于多特征与多帧信息融合的助力车检测方法”，发明专利，授权日期：2016.5.25，专利号：ZL201310283129.3。
[P7] 凌强，俞昭华，史盟钊，李峰.“一种基于目标信号相对未知配对的传感器网络数据关联方法”，发明专利，授权日期：2016.8.17，专利号：ZL201310632035.2。
[P8] 凌强，李朝辉，李峰.“一种基于逐行梯度拟合的MRI非均匀场估计方法”，发明专利，授权日期：2017.2.22，专利号：ZL201410778958.3。
[P9] 凌强，李佳桐，李峰.“一种基于Haar‑like特征的司机面部特征快速检测方法”，发明专利，授权日期：2017.3.29，专利号：ZL201410163867.9。
[P10] 凌强，杜彬彬，李峰.“一种基于十字检测的栅格状雷达检测方法”，发明专利，授权日期：2017.5.17，专利号：ZL201410393513.3。
[P11] 凌强，李朝辉，李峰.“一种基于图像梯度拟合的MRI非均匀场估计方法”，发明专利，授权日期：2017.6.27，专利号：ZL201410779041.5。
[P12] 凌强，李佳桐，李峰，邓思斌. “一种摄像头曝光时间的调节方法”，发明专利，授权日期：2017.7.11，专利号：ZL201410126244.4。
[P13] 李峰，李佳桐，凌强. “一种驾驶员视线方向的检测方法”，发明专利，授权日期：2017.8.29，专利号：ZL201410103324.8。
[P14] 凌强，赵敏达，李峰，杜彬彬，郑烇. “一种基于颜色、位置聚类和角点检测的栅格状雷达的检测方法”，发明专利，授权日期：2018.4.10，专利号：ZL201410395226.6。
[P15] 凌强，朱学俊，邓思斌，李博伦，李峰. “一种基于暗原色先验的交通视频实时去雾的方法”，发明专利，授权日期：2018.4.3，专利号：ZL201510447336.7。
[P16] 凌强，朱学俊，陈春霖，李峰. “一种改进的快速去雾方法”，发明专利，授权日期：2018.12.14，专利号：ZL201510923653.1。
[P17] 凌强，邓思斌，刘刚，李峰. “一种背景轨迹找回方法和装置”，发明专利，授权日期：2019.1.11，专利号：ZL201610403675.X。
[P18] 凌强，张雷，徐骏. “一种基于Openwrt路由器的实时摄像头监控方法”，发明专利，授权日期：2019.2.1，专利号：ZL201610268619.X。
[P19] 凌强，陈春霖，朱学俊，李峰. “一种基于暗通道先验的自适应图像去雾方法”，发明专利，授权日期：2019.2.1，专利号：ZL201610546823.3。
[P20] 凌强，杜彬彬，李峰. “一种用于图像检索的查询图像特征裁剪方法”，发明专利，授权日期：2019.3.1，专利号：ZL201610034219.2。
[P21] 凌强，单廷佳，李峰. “一种基于CNN的快速图像检索方法”，发明专利，授权日期：2019.3.1，专利号：ZL201610211503.2。
[P22] 凌强，邓思斌，刘刚，李峰，龙飞. “一种自适应的背景轨迹提取方法和装置”，发明专利，授权日期：2019.5.17，专利号：ZL201610211503.2。
[P23] 凌强，邓思斌，刘刚，李峰. “一种基于反馈的前景轨迹判定方法和装置”，发明专利，授权日期：2019.5.17，专利号：ZL201610403691.9。
[P24] 凌强，张梦磊，李峰. “一种基于正交匹配追踪算法的核磁共振T2谱反演方法”，发明专利，授权日期：2019.7.23，专利号：ZL201610525797.6。
[P25] 凌强，陈春霖，朱学俊，李峰. “一种基于暗通道先验的图像去雾透射率优化方法”，发明专利，授权日期：2020.1.3，专利号：ZL201610546825.2。
[P26] 凌强，张强，李峰，康宇. “一种基于支持向量回归的车辆尾气浓度反演方法”，发明专利，授权日期：2020.1.3，专利号：ZL201710732914.0。
[P27] 凌强，赵敏达，李峰. “一种基于反馈和迭代的雷达图像差异检测方法”，发明专利，授权日期：2020.2.7，专利号：ZL201711303801.5。
[P28] 凌强，陈春霖，李峰. “一种基于深度学习的能见度检测方法”，发明专利，授权日期：2020.4.3，专利号：ZL201710732921.0。
[P29] 凌强，张强，李峰，康宇. “一种基于深层次神经网络的车辆尾气浓度反演方法”，发明专利，授权日期：2020.4.3，专利号：ZL201710732880.5。
[P30] 凌强，汤峰，李峰. “一种针对遮挡的相关滤波目标跟踪方法”，发明专利，授权日期：2020.12.25，专利号：ZL201910052347.3。
[P31] 凌强，赵敏达. “一种基于特征轨迹的交通视频去抖方法”，发明专利，授权日期：2021.3.9，专利号：ZL 201810442949.5。
[P32] 凌强，赵敏达，李峰. “一种基于深度学习的视频去抖方法”，发明专利，授权日期：2021.5.7，专利号：ZL201910670613.9。
[P33] 凌强，杜彬彬，李峰. “一种基于特征差异性的改进图像搜索方法”，发明专利，授权日期：2021.7.6，专利号：ZL201610077573.3。
[P34] 凌强，费习宏，李峰. “一种基于改进的Stacking模型的车辆尾气浓度估计方法”，发明专利，授权日期：2021.7.6，专利号：ZL201911211562.X。
[P35] 凌强，费习宏，李峰. “一种基于CatBoost模型的车辆尾气浓度超标判别方法”，发明专利，授权日期：2021.7.6，专利号：ZL201911392959.3。
授权美国专利：
[P1] Qiang
Ling, M. Fatih Erden，Alexei H. Sacks and Sundeep Chauhan, “Null
Servo Pattern for Bit-Pattened Media”, 专利号：7706092,
美国专利局，授权日期：2010.4.27。
[P2]
Darren W. Karns, Mark D. Bedillion, Qiang Ling and M. Fatih Erden，“Servo
Sector Format with Large Lithographic Tolerances”, 专利号：7576942
, 美国专利局，授权日期：2009.8.18。
[P3] Qiang
Ling and M. Fatih Erden，
“Compensating
the Effects of Non-Synchronous Writing of Erasable Servo Marks”, 专利号：8023392
, 美国专利局，授权日期：2011.9.20。
[P4]
Qiang Ling and M. Fatih Erden，“Low Complexity
Servo Demodulation Algorithm for Probe Storage”, 申请号：20090086360 , 美国专利局，公示日期：2009.4.2。