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430-Deep-Learning-Based Protocols for UAV Swarming Networks
  发表时间:2019-11-24    阅读次数:
胡飞教授

主讲人:胡飞 教授
邀请人:欧冬秀
时间:2019年11月29日(周五)15:00-17:00
地点:交通运输工程学院103会议室
主讲人简介

    Fei Hu博士目前担任美国Alabama大学(主校区)电子计算机工程学院教授。于1999年获得以诚为本赢在信誉9001cc信号处理博士学位,师从张树京先生,2002年获得美国纽约克拉克森大学电子计算机工程博士学位。目前已经发表200余篇期刊/会议论文、书籍、专书章节。其研究内容获得美国国家科学基金会,美国国防部,思科有限公司,Sprint通信有限公司等其他机构部分支持,并担任过无线通信国际会议主席。Hu博士研究方向为:(1)安全:如何解决复杂无线或有线网络中的不同网络攻击。目前主要重点研究网络物理系统安全和MAC安全问题;(2)信号:主要指智能信号处理,运用机器学习算法处理感知信号,智能提取信号图形(信号识别);(3)传感器:包括为传感器设计和无线传感器网络问题。


主讲内容简介


    UAV swarming network has popular applications. It changes network topologies (i.e., swarm formations) from time to time to meet new coverage/mission requirements. In this talk, we will discuss some novel designs on UAV network protocols. Particularly we will focus on the higher layers such as Transport and Routing Layers. In the Transport layer, we propose a network coding based end-to-end reliability control, which can adjust the coding redundancy levels to overcome the impacts of congestion-caused loss. In the Routing Layer, we propose a 3D skeleton scheme to extract the routing backbone for highly dynamic UAV networks. It greatly shortens the routing path establishment time for large-scale highly mobile UAV networks. 


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