唐秀山，男，汉族，出生于2001年11月，共青团员，信息科学与工程学院集成电路工程专业信息硕2304班学生。

    研究生阶段以来，唐秀山同学始终以脚踏实地、勤学实干为准则，在思想、学习、科研、创新、实践和综合表现等方面不断突破自我，尤其在无人机协同导航领域持续开展系统性研究，并取得了一系列创新性成果。

    在思想政治方面，入学以来，他坚持学习党的创新理论，坚定拥护中国共产党的领导，自觉将个人成长融入国家科技发展需求之中。通过不断提高政治理论水平，他深刻认识到实现高水平科技自立自强的重要性。在无人机协同导航属于关键“卡脖子”技术的背景下，唐秀山同学始终保持强烈的使命感，把解决工程难题作为奋斗方向，在科研项目中严格自律，勇于攻坚克难，以实际行动践行新时代青年研究生的责任担当。

    在课程学习方面，唐秀山同学始终保持勤奋自律的态度，系统掌握了“多源融合理论”、“优化算法”、“嵌入式系统”、“无人系统导航技术”等核心内容。在课程学习和项目实践中，他不断将知识结构与科研方向深度融合，坚持高标准要求自己。通过踏实努力的学习，他先后获得济南大学研究生一等奖学金和济南大学研究生二等奖学金。这些成绩不仅是对其学习能力的肯定，也进一步巩固了他在协同导航领域开展深入科研的理论基础。

    在科研工作方面，唐秀山同学以无人机集群协同导航为主攻方向，系统开展算法设计、平台搭建、硬件实现等全流程研究，积累了扎实的算法理论基础与工程化能力。在“无人机集群协同导航方案设计”课题中，他开展系统结构分析与总体方案设计，对比多种分布式协同导航架构，提出适用于多场景的通信链路结构，设计基于UWB、IMU、激光雷达多源融合的导航体系，提高了单机定位稳健性；通过搭建编队仿真平台，实现了协同编队、数据交互和优化求解，并将仿真平台扩展为算法快速验证工具，大幅提升了团队实验效率。在“协同导航滤波算法优化”课题中，针对协同导航中存在的“误差积累”“噪声波动”“滤波不稳定”等问题，他提出了改进型二次规划+无迹卡尔曼滤波融合算法。结合自适应权重机制，实现了多无人机信息的动态优化融合，通过参数调优、噪声建模和多场景仿真，使定位精度显著提升，并实现了对滤波稳定性和精度的定量分析。在“基于神经网络的协同导航算法设计”课题中，他探索将深度学习与传统滤波模型融合的方案，通过构建多源数据状态估计模型，设计特征提取子网络，提高了传感器数据的时序建模能力，构建融合框架，实现了端到端导航精度提升。在“协同导航优化算法硬件实现”课题中，他负责算法在FPGA上的移植与优化，搭建软硬件联合测试平台，完成UWB/IMU多传感器实时数据采集，进行多轮飞行实验验证系统稳定性，硬件化成果为协同导航系统走向工程应用提供了关键支撑。

    在项目实践方面，唐秀山同学参与了山东天易信息技术有限公司无人机软件研制开发项目，参与协同导航核心算法设计，负责多机通信链路优化与数据传输协议调试，完成了软件在真实场景下的联调测试。在多功能敏捷适变系统的设计与开发中，他参与系统管理与任务管理模型构建，包括系统服务层、数据架构层和模块交互机制，并设计任务执行逻辑、资源流路径、服务依赖关系与模块协同策略，为系统整体框架的构建提供了关键技术支撑。

    在科研成果方面，唐秀山同学以第一作者身份在SCI中科院二区Top期刊《Measurement》发表论文1篇，并授权发明专利1项（卫星导航拒止场景下的集群协同定位方法）。这些成果标志着他在协同导航方向的研究已从理论深入到方法创新和工程验证层面。

    在竞赛与社会服务方面，研究生期间，他积极参加科创竞赛，将科研成果应用于工程化展示，荣获第二届鲁融杯先进技术创新大赛山东省三等奖、第二十二届中国研究生数学建模竞赛三等奖。通过竞赛，他进一步提升了工程实现能力和团队协作能力，也将协同导航技术的价值推向更广泛的应用场景。此外，他多次担任学术会议志愿者，曾获得泰安CCDM国际会议“优秀志愿者”荣誉。同时，他积极参与学院活动、实验室管理及导师交办的事务，以高度责任感保障团队科研工作顺利开展，得到了师生的一致好评。