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姓名 王亮 性别
学校 西北工业大学 部门 网络空间安全学院/国家保密学院
学位 哲学博士学位 学历 博士研究生毕业
职称 副高 联系方式 【发送到邮箱】
邮箱 【发送到邮箱】 人气
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王亮教师简介

综合介绍 General Introduction 研究方向:5G/6G通信、物理层安全、移动边缘计算、无人机通信、可重构智能超表面、机器学习。Google Scholar:主页 个人相册

内容来自dedecms

教育教学

个人经历 personal experience 工作经历 教育经历 英国克兰菲尔德大学,20211125-20230514,博士后 学校名称 起始时间 结束时间 学历 学位 英国萨里大学 硕士研究生毕业 理学硕士 英国诺森比亚大学 博士研究生毕业 哲学博士

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荣誉获奖

学科信息 Subject information

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科学研究

科研成果 Scientific research results 论文成果 专利成果 软件著作权 专著成果 其他成果 [1] Multi-agent deep reinforcement learning-based trajectory planning for multi-UAV assisted mobile edge computing.IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking, [2] Deep reinforcement learning based dynamic trajectory control for UAV-assisted mobile edge computing.IEEE Transactions on Mobile Computing, [3] Joint trajectory and passive beamforming design for intelligent reflecting surface-aided UAV communications: A deep reinforcement learning approach.IEEE Transactions on Mobile Computing, [4] RL-based user association and resource allocation for multi-UAV enabled MEC.2019 15th International Wireless Communications & Mobile Computing Conference (IWCMC), [5] Deep Q-network based dynamic trajectory design for UAV-aided emergency communications.Journal of Communications and Information Networks, [6] Deep Reinforcement Learning-Based Resource Management for Flexible Mobile Edge Computing: Architectures, Applications, and Research Issues.IEEE Vehicular Technology Magazine, [7] Graph layer security: Encrypting information via common networked physics.Sensors, [8] Secret key rate upper-bound for reconfigurable intelligent surface-combined system under spoofing.2022 IEEE 96th Vehicular Technology Conference (VTC2022-Fall), [9] Securing IoT Communication using Physical Sensor Data--Graph Layer Security with Federated Multi-Agent Deep Reinforcement Learning.IEEE--2023 8th International Conference on Signal and Image Processing, [10] Deep reinforcement learning-based long-range autonomous valet parking for smart cities.Sustainable Cities and Society, [11] Long-term CSI-based design for RIS-aided multiuser MISO systems exploiting deep reinforcement learning.IEEE Communications Letters, 本文来自织梦

学术成果

社会兼职 Social Appointments 2021 IEEE  Wireless Communications Letters 模范审稿人IEEE TCCN,TMC,ToC, IoTJ,CL,WCL,ICC等权威期刊及会议审稿人 copyright dedecms

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