物聯(lián)網(wǎng)研究院常務(wù)副院長(zhǎng)、通信技術(shù)研究所所長(zhǎng) 趙海濤 教授

個(gè)人簡(jiǎn)介:

趙海濤，工學(xué)博士，教授，博士生導(dǎo)師，南京郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院副院長(zhǎng)、物聯(lián)網(wǎng)研究院常務(wù)副院長(zhǎng)先后入選國(guó)家青年CJ學(xué)者人才計(jì)劃，江蘇省“青藍(lán)工程”中青年學(xué)術(shù)帶頭人，江蘇省“333”第二層次人才培養(yǎng)工程，江蘇省科協(xié)青年科技人才托舉工程，江蘇省“六大人才高峰”B類資助和南京郵電大學(xué)“1311人才計(jì)劃”創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)帶頭人。目前擔(dān)任教育部泛在網(wǎng)絡(luò)健康服務(wù)系統(tǒng)工程研究中心常務(wù)副主任，江蘇省無(wú)線通信重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室常務(wù)副主任，江蘇省物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與應(yīng)用協(xié)同創(chuàng)新中心秘書長(zhǎng)，江蘇省現(xiàn)代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)學(xué)院副院長(zhǎng)，中國(guó)電子學(xué)會(huì)通信分會(huì)副秘書長(zhǎng)，中國(guó)通信學(xué)會(huì)物聯(lián)網(wǎng)委員會(huì)副秘書長(zhǎng)。作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人主持國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目、國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃課題項(xiàng)目、江蘇省高校自然科學(xué)研究重大項(xiàng)目、江蘇省自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目、國(guó)家博士后研究基金、教育部博士點(diǎn)基金、江蘇省博士后研究基金、國(guó)家短波通信工程中心開放課題等20余項(xiàng)縱向課題，10項(xiàng)國(guó)家電網(wǎng)科技項(xiàng)目。先后與?？低?、華為、中興通訊等建立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，投入經(jīng)費(fèi)300多萬(wàn)元。作為核心成員，參與完成國(guó)家973計(jì)劃、國(guó)家科技重大專項(xiàng)、國(guó)家自然科學(xué)基金、江蘇省973計(jì)劃、教育部科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項(xiàng)目等多個(gè)省部級(jí)以上重點(diǎn)項(xiàng)目。作為第一完成人先后榮獲江蘇省科學(xué)技術(shù)二等獎(jiǎng)、中國(guó)電子學(xué)會(huì)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)、中國(guó)通信學(xué)會(huì)技術(shù)發(fā)明二等獎(jiǎng)等省部級(jí)以上科技獎(jiǎng)勵(lì)10項(xiàng)；已發(fā)表論文60余篇，以第一/通訊作者發(fā)表IEEE Trans. NEURAL NETW . LEARN. SYST.、J. IoT、IEEE Trans. VEH. TECHN. 等國(guó)外權(quán)威期刊論文13篇，發(fā)表通信學(xué)報(bào)、電子與信息學(xué)報(bào)、儀器儀表學(xué)報(bào)等國(guó)內(nèi)權(quán)威期刊論文12篇，其中SCI收錄26篇；以第一發(fā)明人授權(quán)國(guó)家發(fā)明專利30項(xiàng)，授權(quán)美國(guó)發(fā)明專利1項(xiàng)和日本發(fā)明專利1項(xiàng)，實(shí)現(xiàn)成果轉(zhuǎn)化4項(xiàng)。

研究領(lǐng)域:

（1）智能網(wǎng)絡(luò)技術(shù)：針對(duì)泛在異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)特性和泛在通信的動(dòng)態(tài)時(shí)變特點(diǎn)，研究探索針對(duì)下一代無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中基于邊緣計(jì)算的內(nèi)容感知預(yù)測(cè)模型以及基于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法，從而建立無(wú)線多媒體通信的環(huán)境感知QoS/QoE體系結(jié)構(gòu)和數(shù)學(xué)模型，建立能夠深入研究上述科學(xué)問(wèn)題的創(chuàng)新技術(shù)和原創(chuàng)性成果。

（2）多信道建模技術(shù)：借助于概率統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)建模理論，研究未來(lái)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的多信道容量預(yù)測(cè)模型以及有效帶寬估計(jì)算法，使其適應(yīng)于物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的高負(fù)載業(yè)務(wù)特性，設(shè)計(jì)和優(yōu)化系統(tǒng)層次的以及各層、各子網(wǎng)分布式的自適應(yīng)感知控制決策系統(tǒng)及其協(xié)議。

（3）車聯(lián)網(wǎng)及智能交通技術(shù)：通過(guò)分析物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的自動(dòng)駕駛需求和車聯(lián)網(wǎng)發(fā)展態(tài)勢(shì)，綜合利用當(dāng)前人工智能、邊緣計(jì)算、區(qū)塊鏈、5G/6G等領(lǐng)域最新理論與創(chuàng)新技術(shù)，深入感知與挖掘車聯(lián)網(wǎng)的有效數(shù)據(jù)信息，實(shí)現(xiàn)V2V、 V2R、V2I以及V2H之間的信息交互與智慧感知，將車、路、網(wǎng)、人四者之間高效協(xié)同，構(gòu)建開放互聯(lián)的綜合應(yīng)用智能交通平臺(tái)，達(dá)到真正意義上的智能交通系統(tǒng)的智慧服務(wù)。

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