2004年6月毕业于北京交通大学电子信息工程学院自动化专业，获工学学士学位；

2009年6月毕业于浙江大学控制科学与工程学系，获工学博士学位。

2009年7月至2011年2月在浙江大学电子科学与技术博士后流动站从事博士后研究；2011年2月至2012年6月在美国康涅狄格大学(University of Connecticut)机械系从事博士后研究。2012年9月加入东南大学仪器科学与工程学院从事传感器检测技术（Measurement and Sensing）、射频识别技术（RFID）、低功耗窄带物联网（LPWAN）、机器学习（ML）、人工智能（AI）、类脑计算（Brain-like Computing）等方面的研究工作，对传感、射频、无线、网络、机器学习、人工智能、类脑计算等领域保持兴趣，积极探索物联网与人工智能应用的创新模式和关键技术。

（1） 射频识别与低功耗广域物联网（RFID & Low Power WAN）； 
（2） 物联网大数据智能感知（Internet of Things & Big Data & Smart Sensing）； 
（3） 无线空间定位与感知（Wireless Localization & Wireless Sensing）; 
（4） 机器学习与人工智能（Machine Learning & Artificial Intelligent）； 
（5） 类脑智能与类脑感知（Brain-like Intelligence & Brain-like Sensing）。

本科生课程《传感器技术》、《智能传感技术》
研究生课程《虚拟仪器技术》、《传感器新技术》
担任东南大学虚拟仪器俱乐部指导老师。

作为课题（或子课题）负责人参加多项国家科技支撑计划与国家自然科学基金项目，与物联网与人工智能产业界也保持密切的交流与合作。近几年来在国际期刊和国际会议上发表论文80余篇，其中SCI 期刊论文30余篇，EI期刊论文40余篇。申请中国国家专利20多项，授权10余项。目前担任IEEE RFID Journal Associate Editor, 为多家国际知名期刊撰稿人及审稿人。科研上注重“顶天立地”，向上探索科学前沿，大胆创新，向下立足实际问题，技术应用。国家重点科技计划成果“高效地籍调查电子界址点与阅读器”正在应用示范测试，校企合作科研成果“超高频猪用电子耳标与配套装备”、“智慧煤矿综采数字矿山系统”成功落地应用。

期刊论文

[2024] X. He, Runkun Yang, Lingfei Mo, Xiaolin Meng et al., 'A Lightweight UWB NLOS Detection Algorithm Using Referenced CIR Similarity Metrics,' in IEEE Wireless Communications Letters, doi: 10.1109/LWC.2024.3446632. 
[2024] Y. Wu, X. He, L. Mo and Q. Wang, 'A Self-Attention-Assisted TinyML With Effective Representation for UWB NLOS Identification,' in IEEE Internet of Things Journal, doi: 10.1109/JIOT.2024.3349462.  
[2023] Chen, T., Mo, L. Swin-Fusion: Swin-Transformer with Feature Fusion for Human Action Recognition. Neural Process Lett (2023)
[2023] Mo, L.; Zhu, Y.; Zeng, L. A Multi-Label Based Physical Activity Recognition via Cascade Classifier. Sensors 2023, 23, 2593. 
[2023] He, Xu, Mo, Lingfei, Wang, Qing, An Attention-assisted UWB Ranging Error Compensation Algorithm, in IEEE Wireless Communications Letters, vol. 12, 2023.
[2022] Jiang, Chengchao, Mo, Lingfei, Wang, Qing, Transfer-Learning-Based Ranging Error Mitigation With Mobile Anchor in Village Cadastral Survey, in IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement,, vol. 71, 2022.
[2022] Chong, Zheng, Mo, Lingfei, ST-VTON: Self-supervised vision transformer for image-based virtual try-on, image and vision Computing, vol. 127, 2022. 
[2022] Mo Lingfei, Tao Zhihan, EvtSNN: Event-driven SNN simulator optimized by population and pre-filtering, in Frontiers in Neuroscience, vol.16, 2022.  
[2022] Lingfei Mo, Xuchen Guan, “Neural component search for single image super-resolution”, in Signal Processing: Image Communication, vol. 106, 2022.  
[2022] Lingfei Mo, Gang Wang, Erhong Long, Mingsong Zhuo, “ALSA: Associative Learning Based Supervised Learning Algorithm for SNN,”Frontiers in Neuroscience, vol. 16, 2022.
[2022] L. Mo, Y. Zhu and D. Zhang, “UHF RFID Indoor Localization Algorithm Based on BP-SVR,” in IEEE Journal of Radio Frequency Identification, doi: 10.1109/JRFID.2022.3145153.
[2022] Lingfei Mo, Hongjie Yu, Wenqi Hua, “Pruning Growing Self-Organizing Map Network for Human Physical Activity Identification”, Journal of Healthcare Engineering, vol. 2022, Article ID 9972406, 15 pages, 2022. 
[2021] Mo, L.; Chen, X.; Wang, G. EDHA: Event-Driven High Accurate Simulator for Spike Neural Networks. Electronics 2021, 10, 2281.
[2021] Mo, L.; Wang, M. LogicSNN: A Unified Spiking Neural Networks Logical Operation Paradigm. Electronics 2021, 10, 2123.
[2021] C. Li, L. Mo and R. Yan, “Fault Diagnosis of Rolling Bearing Based on WHVG and GCN,” in IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 70, pp. 1-11, 2021.
[2020] Wenqi Hua, Lingfei Mo, 'Clustering Ensemble Model Based on Self-Organizing Map Network', Computational Intelligence and Neuroscience, vol. 2020, Article ID 2971565, 11 pages, 2020.
[2020] C. Suo, Z. Liu, L. Mo and Y. Liu, 'LPD-AE: Latent Space Representation of Large-Scale 3D Point Cloud,' IEEE Access, vol. 8, pp. 108402-108417, 2020. 
[2020] Guan, Xuchen, and Lingfei Mo*. 'Unsupervised Conditional Reflex Learning Based on Convolutional Spiking Neural Network and Reward Modulation.'IEEE Access (2020): 1-1.
[2019] Lingfei Mo*, Lujie Zeng, Running gait pattern recognition based on cross-correlation analysis of single acceleration sensor, Mathematical Biosciences and Engineering,  2019, 16(6): 6242-6256.
[2019] Chengyang Li, Lingfei Mo*, Dongkai Zhang, Review on UHF RFID Localization Methods, Journal of Radio Frequency Identification, 2019.2924346.
[2019] Lingfei Mo*, Lujie Zeng, Shaopeng Liu, Robert X Gao, Multi-sensor Activity Monitoring: Combination of Models with Class-specific Voting Weights, Information, Article ID 478283, 2019.
[2019] Y. Qin, L. Mo* , C. Li , et al. Skeleton-based action recognition by part-aware graph convolutional networks[J]. The Visual Computer, 2019(3). 
[2019] Lingfei Mo, Chenyang Li, “Double Loop Inductive Feed Patch Antenna Design for Anti-metal UHF RFID Tag,' International Journal of Antennas and Propagation, vol. 2019, Article ID 2917619, 2019. 
[2018] Lingfei Mo, and Chenyang Li. 'Passive UHF-RFID Localization Based on the Similarity Measurement of Virtual Reference Tags.' IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement (2018). 
[2018] Lingfei Mo, Chenyang Li, Hualin Huang, and Yaxuan Dong，A Study of Walking Speed Measurement for Elderly Health Assessment Using Ultrahigh-frequency Radio-frequency Identification Tags，Sensors and Materials, Vol. 30, No. 5 (2018) 1039–1051 
[2017] Lingfei Mo, Xu Lu, Zengtao Feng, and Wenqi Hua，Online Human Daily Activity Recognition with Rechargeable Wearable Sensors，Sensors and Materials, Vol. 29, No. 9 (2017) 1353–1365 
[2016] Yan Yu, Lingfei Mo and Jian Wang, Identifying Topic-Specific Experts on Microblog, KSII Transactions on Internet and Information Systems Vol.10, No.6, 2016.  
[2015] Yan Yu, Lingfei Mo and Jiasheng Zhou, Social Friend Interest Similarity in Microblog and its Implication, International Journal of Control and Automation, Vol.8, No.11(2015), pp. 21-32.  
[2013] C. Qin, L. Mo, H. Zhou, H. Zhang, “Dual-Dipole UHF RFID Tag Antenna with Quasi-Isotropic Patterns Based on Four-Axis Reflection Symmetry, ” International Journal of Antennas and Propagation, vol. 2013, Article ID 194145, 2013. 
[2012] L. Mo, S. Liu, R. Gao and P. S. Freeson, ' Wireless Design of a Multi-Sensor System for Physical Activity Monitoring,' IEEE Transactions on Biomedical Engineering,Vol.59,pp.3230-3237,2012. 
[2012] L. Mo, C. Qin, “Tunable Compact UHF RFID anti-metal tag based on CPW open stub feed PIFA antenna,' International Journal of Antennas and Propagation, vol. 2012, Article ID 167658, 2012. 
[2011] Q. Sun, H. Zhang, and L. Mo, 'Dual reader wireless protocols for dense active RFID identification,' International Journal of Communication Systems, Vol.24, pp.1431-1444, 2011. 
[2010] L. Mo and C. F. Qin, 'Planar UHF RFID Tag Antenna With Open Stub Feed for Metallic Objects,' IEEE Transactions on Antennas and Propagation, vol. 58, pp. 3037-3043, 2010. 
[2009] L. Mo, H. J. Zhang, and H. L. Zhou, 'Analysis of dipole-like ultra high frequency RFID tags close to metallic surfaces,' Journal of Zhejiang University-Science A, vol. 10, pp. 1217-1222, 2009. 
[2008] L. Mo, H. Zhang, and H. Zhou, 'Broadband UHF RFID tag antenna with a pair of U slots mountable on metallic objects,' Electronics Letters, vol. 44, pp. 1173-1174, 2008.

授权专利

莫凌飞 ; 李晨阳 ;一种双环感应馈电结构平面抗金属标签天线，发明专利，授权，专利号：ZL201410128213.2，授权日期：2016年04月13日
莫凌飞；黄华林 ; 刘英杰 ; 许奇梦 ; 吴之桐 ; 一种基于超高频射频识别标签的速度测量系统和测量方法，发明专利，授权，专利号：ZL201510164827.0，授权时间：2017年07月18日
莫凌飞，李晨阳，张东恺，一种基于虚拟参考标签的RFID定位方法及系统，发明专利，专利授权，ZL201711004481.3，授权日期2017年10月24日
莫凌飞 ; 刘英杰 ; 黄华林 ; 许奇梦 ;一种医疗机构智能管理系统及管理方法，发明专利，授权，专利号：ZL 201510402461.6，授权日期：2018年09月21日
莫凌飞 ; 孙磊 ; 秦阳 ; 杜喆宁 ; 姚昕宇 ; 齐恒 ; 冯增涛 ; 一种基于tesseract引擎的文字识别方法及装置，发明专利，授权，专利号：ZL201610143955.1,授权日期2019年02月05日
莫凌飞，蒋红亮，侯鑫鑫，基于深度学习的汽车碰撞检测方法及系统，发明专利，专利授权，申请号201710904968.0，专利号：ZL201710904968.0，授权日期2020年03月31日
莫凌飞，陶红兴，曾禄杰，基于多传感器数据融合的驾驶行为识别方法及系统，发明专利，专利授权，申请号CN201711470875.8，专利号：ZL201711470875.8，授权日期2021年10月29日
莫凌飞，李英昊，历叶，一种基于麦克风阵列与双目摄像头的说话人定位与识别方法，发明专利，专利授权，ZL201810473571.5
莫凌飞,李晨阳，严如强，一种基于加权水平可见图和图神经网络的旋转机械故障诊断方法， 发明专利，专利授权，ZL202110347411.8，授权日期：2022年3月18日

（1）东南大学优秀青年教师（2014）

（2）中国机器人大赛优秀指导教师（2016）

（3）江苏省优秀本科毕业论文指导教师（2018）

（4）全国首批线下本科优秀课程（排二）（2020）

（5）江苏省“青蓝工程”优秀青年骨干教师（2021）

（1） IEEE RFID Journal Associate Editor  
（2） 中国机器人大赛技术委员会委员
（3） 中国物联网大会“物联之星”评审专家
（4） 江苏省“高新技术企业”评审专家

培养目标

人才培养注重“顶天立地”，“顶天”是掌握科学前沿知识，具备科学研究的能力，“立地”是掌握专业技术，具备解决实际问题的能力，成为国家需要的栋梁之才。

招生计划

硕士生：3-6人/年，欢迎仪器科学与技术专业以及检测、测量、自动化、电子、计算机、神经工程等相关专业的同学报考，欢迎对人工智能、类脑计算方向感兴趣的志向远大、勇于创新的同学加入实验室。

博士生：1人/年，欢迎对物联网、智能感知、人工智能、类脑计算研究感兴趣的研究生报考。

博士后：1人/年，欢迎有物联网、智能感知、人工智能、类脑计算研究兴趣的博士后加入实验室。

留学生：1人/年，欢迎对物联网、智能感知、人工智能、类脑计算研究感兴趣的留学生报考。

其他

实验室以物联网、机器人、人工智能、类脑计算为研究基础，提供智慧工业/智慧城市/智慧农业/智慧健康/智慧矿山的解决方案，欢迎各行业的伙伴前来交流与合作，欢迎校内与校外优秀的本科生进入实验室交流与学习。