个人简历

董超，男，1980年，博士，南京航空航天大学电子信息工程学院院长助理，教授，博士生导师，万人计划青年拔尖人才，江苏省333工程“中青年学术技术带头人”，中国通信学会组织工作委员会委员，江苏省电子学会无线通信专委会副主任委员，江苏省军民融合发展专家。主持国家自然科学基金重点项目、面上项目与青年项目，科技委前沿创新重点项目，科技委基础加强项目课题，装备预研，科技部重大研发计划子课题，国家973计划子课题，国防973计划子课题，工信部国防基础科研重点项目子课题等10余项国家、国防与省部级项目；发表学术论文近百篇，SCI检索40余篇，EI检索40余篇，包括IEEE Network Magazine、IEEE JSAC、IEEE TON、IEEE TMC、IEEE TVT等知名国际期刊论文以及INFOCOM、IPSN、SECON与ICC等知名国际会议论文，获国际会议与国内期刊最佳论文奖励多次；授权国家与国防发明专利20项；获省部级科技进步奖励5项，长期担任IEEE JSAC、IEEE TWC、IEEE TMC等国际期刊的论文审稿人，多次担任IEEE INFOCOM、IEEE GlobeCom、IEEE ICC、IEEE WCNC、IEEE WCSP等知名国际会议的程序委员会委员，研究成果应用于南部、西部等战区部队的多个活动与日常训练，珠海航展等重大活动以及中电科、航天科工等集团公司的企业院所。
工作经历
2018.11 -- 至今南京航空航天大学
2011.4 -- 2018.11陆军工程大学
2004.2 -- 2008.5解放军理工大学
专利
[1]基于Exata与Docker的无线网络仿真方法，国家发明专利，2021：
[2]一种面向视觉目标识别的无人机边缘计算系统和方法，国家发明专利，2021：
[3]一种基于无人机多跳转发的频谱监测方法和系统，国家发明专利，2021：
[4]一种地面节点向无人机发送数据的无冲突调度方法，国家发明专利，2021：
[5]一种面向无人机群联邦学习的学习和资源联合优化方法，国家发明专利，2021：
[6]面向空地一体联邦学习的无人机位置与资源联合优化方法，国家发明专利，2021：
[7]一种无人机自组网分布式联邦学习方法和系统，国家发明专利，2021：
[8]一种异构无人机自组织网络的路由优化方法，国家发明专利，2021：
[9]一种无人机轨迹、用户关联和资源分配联合优化方法，国家发明专利，2021：
[10]一种基于流量预测的无人机自组网信道接入控制方法，国家发明专利，2021：
[11]一种基于可充电无人机实现栅栏覆盖的调度方法，国家发明专利，2021：
[12]一种基于多目标三点点位的无人机协同航迹规划方法，国家发明专利，2020：
[13]一种基于无人机和信号相对强弱的地面目标定位方法，国家发明专利，2020：
[14]一种适于Exata仿真器的动态分簇方法与系统，国家发明专利，2020：
[15]基于位置和任务规划的动态路由计算方法，国家发明专利，2020：
[16]基于多径信息的MU-MIMO网络状态反馈方法，国家发明专利，2020：
[17]基于支持向量机的MAC协议识别方法，国家发明专利，2020：
[18]一种基于iptables工具的Android智能手机拓扑控制管理方法，国家发明专利，2019：
[19]基于相遇时间联合估计的无线网络流量转运方法，国家发明专利，2019：
[20]基于多跳D2D通信的蜂窝网络流量转运方法，国家发明专利，2019：
科研项目
[1]XXXX智能一体的XX无线通信网络研究，创新特区重点项目，2021-2023
[2]大规模无人机集群智能自组网理论与技术研究，国家自然科学基金重点项目，2020-2024
[3]高动态环境多域态势快速协同感知机制，173项目，2021-2025
[4]数据与模型协同驱动的智能边缘网络，国家科技部重点研发子课题，2020-2023
[5]蜂群无人机反制技术研究，中央高校经费建设项目，2019-2021
[6]无人机载广域活动基站覆盖与空地组网关键技术研发，江苏省重点研发重点项目，2021-2025
[7]电磁环境感知与智能频谱管控技术，企业委托项目，2021
[8]基于BDS的ADS-B用于无人机航迹监视的可行性研究，企业委托项目，2021
授课信息
物联网组网与通信技术 /2020-2021 /秋学期 /40课时 /0.0学分 /04203500
嵌入式系统设计与开发 /2020-2021 /春学期 /24课时 /0.0学分 /04104080
边缘网络智能 /2020-2021 /春学期 /32课时 /0.0学分 /7D042023
物联网组网与通信技术 /2020-2021 /秋学期 /40课时 /0.0学分 /04203500
嵌入式系统设计与开发 /2020-2021 /春学期 /24课时 /0.0学分 /04104080.18
教学成果
无人机协同视频监测系统，大学生创新训练计划项目，校级项目培育，指导教师，2020
无人机边缘计算验证系统，大学生创新训练计划项目，国家级项目培育，指导教师，2021
支持频谱协作的车联网一体化仿真系统，第五届全国大学生物联网技术与应用“三创”大赛，二等奖，指导教师，2019
获奖信息
[1]AerialRadioOverseer: An AI-enabled unmanned aerial vehicle radio system，IET创新奖提名，2021
[2]空中频谱监测定位与搜索关键技术及应用，中国发明协会发明创业创新一等奖，2021
[3]Service Provisioning for UAV-Enabled Mobile Edge Computing，中国电子学会物联网专家委员会优秀学术论文，2021
[4]Efficient Edge Intelligence under Clustering for UAV Swarm Networks，IEEE SAGC, Best Paper Award，2021
[5]面向无人机自组网编队控制的通信组网技术，《计算机科学》年度优秀论文，2018
[6]省部级科技进步三等奖，×××信息面向业务按需分发体系结构，2015
[7]省部级科技进步三等奖，×××实时业务的时延控制传输技术，2014
[8]省部级科技进步三等奖，应用于×××通信的一体化无线网络组网技术，2013
[9]Software Radio Implementation of Integrating Heterogeneous Wireless Networks，IEEE INFOCOM，Best Poster Award，2011

研究领域

无人机蜂群自组织网络、空天地一体智联网、边缘网络智能、无人机协同智能应用、大规模无线网络仿真等""

近期论文

[1] Server Placement for Edge Computing：A Robust Submodular Maximization Approach，IEEE Transactions on Mobile Computing，2021
[2] 面向无人机自组网和车联网的MAC协议研究综述，电子与信息学报，2021
[3] Joint Channel and Link Selection in Formation-keeping UAV Networks: A Two-way Consensus Game，IEEE Transactions on Mobile Computing，2021
[4] A Multi-leader Multi-follower Stackelberg Game for Coalition-based UAV MEC Networks，IEEE Wireless Communication Letters，2021
[5] Adaptive 3D Routing Protocol for Flying Ad-hoc Networks Based on Prediction-driven Q-Learning，China Communications，2021
[6] Routing Protocol for Heterogeneous FANETs with Mobility Prediction，China Communications，2021
[7] Joint Task Scheduling, Resource Allocation, and UAV Trajectory under Clustering for FANETs，China Communications，2021
[8] UAVs as an Intelligent Service: Boosting Edge Intelligence for Air-Ground Integrated Networks，IEEE Network Magazine，2021
[9] Service Provisioning for UAV-Enabled Mobile Edge Computing，IEEE Journal on Selected Areas in Communications，2021
[10] Resilient Service Provisioning for Edge Computing，IEEE Internet of Things Journal，2021
[11] Empowering the Edge Intelligence by Air-Ground Integrated Federated Learning，IEEE Network Magaine，2021
[12] TPF-MAC: Traffic Prediction based MAC Protocol for FANETs, in Proceedings of WCSP 2021
[13] Joint UAV Location and Resource Allocation for Air-Ground Integrated Federated Learning, in Proceedings of Globecom 2021
[14] A Real-Time UAV Crowd Counting System Based on Edge Computing, in Proceedings of WCSP 2021
[15] Deployment of Unmanned Aerial Vehicles for Anisotropic Monitoring Tasks, IEEE Transactions on Mobile Computing，2020
[16] Joint Optimization of Area Coverage and Mobile Edge Computing with Clustering for FANETs, IEEE Internet of Things Journal，2020
[17] Placement of Unmanned Aerial Vehicles for Directional Coverage in 3D Space, IEEE/ACM Transactions on Networking，2020
[18] A Two-stages Feedback Protocol Based on Multipath Profile for MU-MIMO Networks, IEICE Transactions on Communications，2020
[19] Enhancing Clustering Stability in VANET: A Spectral Clustering Based Approach, China Communications，2020
[20] Posted Pricing for Chance Constrained Robust Crowdsensing, IEEE Transactions on Mobile Computing，2020
1，中国通信学会组织工作委员会委员
2，江苏省电子学会无线通信专委会副主任委员
3，江苏省军民融合领域专家