Marcelo Gomes da Silva Bruno

M. G. S. Bruno received the B.S. and M.S. degrees in electrical engineering from the University of São Paulo, Brazil, and the Ph.D degree in electrical and computer engineering from Carnegie Mellon University, Pittsburgh PA, U.S.A. His main area of research is statistical signal processing, with an emphasis on sequential Monte Carlo methods/particle filters, Markov Chain Monte Carlo (MCMC), probabilistic models on graphs (HMMs, Bayesian networks, Markov random fields), statistics on manifolds, and their applications in target detection and tracking, navigation, image/video processing, mobile robotics, machine learning, and telecommunications. Current interests include distributed signal processing, particularly Bayesian methods for distributed estimation of signals or parameters in cooperative sensor networks, and distributed filtering on manifolds.

possui graduação em Engenharia Elétrica, ênfase Telecomunicações, pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (EPUSP) , mestrado em Engenharia Elétrica, área Sistemas Eletrônicos, também pela EPUSP, e doutorado em Electrical and Computer Engineering pela Carnegie Mellon University, Pittsburgh PA, E.U.A.. Atualmente é Professor Associado na Divisão de Engenharia Eletrônica do Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA) em São José dos Campos, SP, Brasil. Sua área geral de pesquisa é estimação bayesiana aplicada a processamento de sinais, em particular métodos Monte Carlo sequenciais/filtros de partículas, Markov Chain Monte Carlo (MCMC), modelos probabilísticos em grafos (HMMs, Bayesian networks, Markov random fields) estatísticas em variedades, e suas aplicações em rastreamento de alvos, navegação, processamento de imagens/vídeo, robótica móvel, e telecomunicações. Sua área de pesquisa mais recente é estimação/filtragem distribuída em redes de sensores e filtragem distribuída de sinais definidos em variedades.