高 跃

教授、博士生导师、长江讲席学者、国家级和上海市领军人才计划入选者

邮件：gao.yue@fudan.edu.cn

研究方向：卫星互联网、5G/6G软件定义网络、压缩感知与机器学习、软件无线电

复旦大学特聘教授，空间互联网研究院院长，智能网络与计算研究中心主任，IEEE Fellow，IET Fellow，中国通信学会会士。2002获得北京邮电大学学士学位，2003和2007分别获得了英国伦敦玛丽女王大学硕士和博士学位。曾任英国伦敦玛丽女王大学和萨里大学教授、讲席教授。主要研究天空地一体化网络和卫星互联网，主持国家自然科学基金专项项目、科技部政府间重点专项和国际项目等10 余项。发表高水平期刊论文100 余篇，会议论文100 余篇，其中包括 著名 IEEE 期刊 JSAC、TWC、TVT、TSP、TAP 等。相关研究工作谷歌学术总引用9800余次，H指数48。研究成果获得欧盟信息通信技术领域的地平线奖，JCIN、China Communications 等最佳期刊论文奖，IEEE VTS Distinguished Lecturer and Speaker。被选为英国工程和自然科学研究委员会会士(2017)、IEEE ComSoc 无线通信委员主席(2023-2024)和 IEEE Vehicle Technology Society 理事(2021-2026)。

颜 波

教授、博导、教育部长江学者、国家优秀青年科学基金获得者

邮件：byan@fudan.edu.cn

研究方向：图像与视频信号处理、计算机视觉、机器学习、模式识别

国家优秀青年科学基金获得者。1998和2001年先后获得西安交通大学信息与通信工程系学士和硕士学位，2004年获香港中文大学计算机科学与工程博士学位，2004-2006年在美国国家标准与技术研究院从事博士后研究。主持的科研项目包括国家优秀青年科学基金、国家自然科学基金面上项目、上海浦江人才计划、教育部基金、华为基金、复旦大学“卓识人才计划”等。曾任IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology的Associate Editor; IEEE Journal on Emerging and Selected topics in Circuits and Systems的Guest Editor。 现任IEEE高级会员、中国计算机学会多媒体专委会和计算机视觉专委会委员、中国图像图形学会和上海市图像图形学会理事。

吴 俊

教授、博导、国家级人才计划入选者

邮件：wujun@fudan.edu.cn

研究方向：无线网络、强化学习&深度学习、信源信道编码、嵌入式系统

在国际期刊和国际会议上发表论文 150 余篇，论文被 SCI 收录 80 余篇，有全球高被引 ESI 论文和国际会议最佳论文奖。目前已申请/授权国内外发明专利 60 多项。近年主持国家自然科学基金重点项目 1 项、重大项目课题 1 项、面上项目 2 项，主持国家科技重大专项课题 2 项，主持国家科技支撑项目课题 1 项。获得教育部技术发明一等奖一项（第一完成人）、上海市技术发明一等奖一项（第一完成人）。担任国际期刊 IEEE Transactions on Multimedia 和 IEEE Internet of Things Journal 编委。担任 2019 年国际会议 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME) 程序委员会主席。

王 昕

教授、博导、国家青年特聘专家、上海市特聘专家、上海市优秀学术带头人、上海市曙光学者

邮件：wangxinlab@fudan.edu.cn

研究方向：通信系统建模与优化设计、5G/6G移动通信、通信信号处理、无线AI、大规模MIMO、无人机通信

复旦大学电子工程学士、硕士，美国奥本大学电子与计算机工程博士，美国明尼苏达大学博士后。以第一完成人获得2019年上海市自然科学二等奖；现担任IEEE VTS杰出讲师、IEEE 信号处理汇刊TSP 的高级领域编委及IEEE 无线通信汇刊TWC的编委。在复旦大学讲授《信号与通信系统》、《信号检测与估计基础》、《通信系统优化》等本科生与研究生课程。

于玉国

教授、博导、上海高校特聘教授‘东方学者’（2013）和跟踪计划（2017）

邮件：yuyuguo@fudan.edu.cn

研究方向：类脑智能和计算神经科学

南京大学凝聚态物理学博士(2001)，美国卡耐基梅隆大学计算神经科学博士后(2004)，耶鲁大学医学院研究科学家(2010)，上海高校特聘教授“东方学者”（2013）和跟踪计划（2017）。上海生物物理学会理事，中国计算神经科学学会委员、自动化控制和生物工程协会委员，Frontiers in Computational Neuroscience副主编， Cognitive Neurodynamics编委。研究方向包括大脑神经信号动力学特性和生物物理机制、神经信息处理和神经计算、神经元和神经网络计算模型，仿生智能等。近年来构建了哺乳动物和人脑能量连接图谱三维数学模型，揭示脑皮层普适性信号传导和基础代谢依赖的大脑耗能规律和机制。从离子通道层次到神经元、神经网络和神经环路等多个尺度，研究了高等动物大脑如何实现低功耗神经网络线路连接、和高效节能处理信息和神经计算机制。在Nature, PNAS, Neuron, Physical Review Letters, J Neurosci, PLoS Comp Biol, J Cereb Blood Flow & Metabolism等学术期刊发表SCI论文60余篇，主持/承担国家基金项目10余项。

徐鸿涛

研究员、博导

邮件：hongtao@fudan.edu.cn

研究方向：天线、智能系统及算法研究

博士毕业于复旦大学，获加州大学圣芭芭拉分校经济学硕士和电气工程博士。于2005-2015任职英特尔公司美国英特尔研究院。2015年加入复旦大学微电子学院。专注射频智能化技术和高性能无线SoC研究与产业化。IEEE高级会员，已发表包含6篇ISSCC和5篇JSSC在内的50余篇论文，拥有13项美国专利。担任多项国际学术会议重要职务，包括IEEE ISSCC国际固态电路会议技术委员、IEEE RFIC国际射频集成电路会议指导委员和技术委员、IEEE JSSC 客座编辑、IEEE MWCL副主编。

赵 进

教授

邮件：jzhao@fudan.edu.cn

研究方向：网络体系结构、网络功能虚拟化、分布式机器学习

个人主页：https://jinzhaofd.github.io/

  2006年毕业于南京大学，获得博士学位，目前为复旦大学教授。作为项目负责人，承担过自然科学科学基金，国家重点研发计划课题等国家级项目以及多个知名企业项目，在网络领域的知名国际期刊和会议上发表学术论文50余篇，包括IEEE JSAC, INFOCOM, ICNP等。担任知名期刊IEEE Transactions on Network and Service Management的编委，同时也服务过多个国际会议，包括IEEE INFOCOM 等会议的程序委员会委员，NoF 2022 Demo共同主席，CNSM 2022 Student Travel Grants共同主席等。

袁沛鸿

助理教授

邮件：phyuan@fudan.edu.cn

  于2015年和2021年分别在德国慕尼黑工业大学（TUM）获得硕士和博士学位。2025年，他加入复旦大学空间互联网研究院，担任助理教授。2022年至2025年间，他在麻省理工学院（MIT）电子研究实验室（RLE）从事博士后研究。在攻读学位期间，他曾于2021年在新加坡TUM Asia担任客座讲师，并于2019年、2020年和2021年受邀在同济大学授课。2025年，他担任《Entropy》期刊专刊 Advances in Modern Channel Coding 的客座编辑，IEEE/CIC中国国际通信大会（ICCC 2025）信息与通信理论专题论坛联合主席，以及IEEE国际编码专题研讨会（ISTC 2025）、IEEE GlobeCom 2024和2025“Channel Coding Beyond 5G”研讨会、IEEE车载技术大会（VTC 2023）的程序委员会成员。他曾获评《IEEE Transactions on Communications》2022年度优秀审稿人，并于2019年凭借在“Best Channel Codes for Short Underwater Messages”编码挑战赛中的优胜成绩获得Heinrich Hecht奖。迄今，他已在国际期刊和会议上发表论文20余篇，包括 IEEE Transactions on Communications、IEEE Journal on Selected Areas in Communications、IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Transactions on Information Theory 以及 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT) 等。其研究兴趣包括应用概率、信息论和编码理论。

陈哲

副研究员 上海市海外领军人才计划（青年）入选者

邮件：zhechen@fudan.edu.cn

研究方向：卫星互联网、边缘智能系统

个人主页：https://rabbitnick.github.io/

  曾在在新加坡南洋理工大学担任资深Research Fellow，广州中新国际联合研究院担任研究科学家，微软亚洲研究院担任实习研究员。因在博士阶段多天线网络与室内定位的研究贡献，荣获ACM SIGCOMM China 2019 优秀博士；另因在职业初期对于新型无线感知系统的研究与产品化贡献，获得 ACM SIGMOBILE China 2021 新星奖。共发表50余篇国际学术会议与期刊论文50余篇，其中，中国计算机协会推荐、清华大学与中科院推荐A类论文30余篇，例如ACM MobiCom，IEEE ICCV, ACM CCS, IEEE S&P, ACM SenSys，IEEE INFOCOM，ACM CoNEXT，ACM UbiComp，IEEE JSAC，IEEE TMC，IEEE/ACM ToN 等。

张静静

青年副研究员、上海市青年QR计划入选者

邮件：jingjingzhang@fudan.edu.cn

研究方向：边缘计算，分布式计算/学习，编码缓存，干扰管理，信息论

 2017获得法国巴黎高等电信学院的博士学位，并荣获“优秀博士论文”。随后在英国伦敦国王学院做博士后，现为复旦大学青年副研究员。长期致力于分布式数据处理机制的研究，围绕以大数据为驱动的通信、计算（学习）和存储（缓存），在信息论、无线通信和分布式人工智能等多个领域都有深入的研究，参与组织第五届伦敦信息论论坛，SPAWC 2023等。

谭伟敏

青年研究员、博导

邮件：wmtan@fudan.edu.cn

研究方向：AIGC、智慧医疗

   

研究方向包括AIGC、智慧医疗，共计发表56篇学术论文，其中近5年发表SCI国际期刊和CCF A类会议论文40篇，作为第一/通讯作者22篇。包括Nature Methods、Engineering（全球工程综合期刊第一）和IEEE Transactions论文13篇，CCF A类学术会议24篇。获得了2020年度教育部自然科学二等奖（排名二），2019年度中国图象图形学学会科学技术二等奖（排名二），2018年度中国图象图形学学会“优秀博士学位论文提名奖”。入选国家“博士后创新人才支持计划（博新计划）”、上海市“超级博士后激励计划（上海超博）”、复旦卓学优秀人才计划。主持国家自然科学基金面上/青年基金、上海市自然科学基金面上项目。近5年申请发明专利35项，已授权专利13项，其中1项专利得到成功转化，专利转化费达495万元。

有超群

副研究员

邮件：chaoqunyou@fudan.edu.cn

研究方向：网络功能虚拟化、云计算、边缘计算、天空地一体化网络

个人主页：https://chaoqunyou.com/

 2020-2023年于新加坡科技与设计大学进行博士后研究，合作导师为新加坡科学院院士、IEEE Fellow Tony. Q. S. Quek 院士。本科及博士阶段均就读于电子科技大学，博士师从中国工程院李乐民院士。长期从事着通信网络领域的研究工作，目前研究方向为NTN中的接入网络。已发表（含录用）领域内顶级期刊及国际会议20余篇，其中一作11篇，通讯作者2篇，CCF-A类或者JCR-1区期刊论文及国际会议7篇。出版Wiley专著一部。作为新加坡方负责人参与了6G国际合作项目“Sustainable-Energy-Driven Low-Carbon Green 6G Networks and Technologies ”，作为技术骨干参与新加坡国家基金会或新加坡教育部项目两项。曾在 IEEE/CIC ICCC 2023 国际会议上发表Tutorial主题报告。其他学术服务包括担任 IEEE SECON 2023的研讨会联合主席，担任IEEE ICCT 2023的TPC，及担任IEEE JSAC、TWC、TCOMM、TMC、INFOCOM、IoTJ等期刊的审稿人。

邱 堃

助理研究员

邮件：qkun@fudan.edu.cn

研究方向：5G/6G软件定义网络、机器学习、网络路由

   

  毕业于复旦大学，获得计算机科学学士学位（2009-2013）与计算机应用技术博士学位（2013-2019），专攻路由算法设计。于2019年加入英特尔亚太研发有限公司，担任软件工程师，并成为网络边缘团队的一员，专事于数据中心网络性能的优化及高效网络框架的构建。于重要学术期刊与国际会议上发表逾十篇研究论文，议题囊括计算机通信、算法、人工智能流量分析以及博士研究中之路由算法设计，引用量逾百次，研究成果在包括IEEE JSAC等知名期刊及IEEE INFOCOM等重要会议上广泛引用，与国际知名学者合作，参与过多个研究项目及专利申请。为多个IEEE/ACM期刊及国际会议承担技术审稿人，并担任2023年IEEE NoF技术计划委员会成员。在用于字符类匹配的编码和解码技术、AI基础恶意流量检测的灵活的确定性有限自动机（DFA）分词器、处理大规模多文字匹配算法的技术方面获得多项专利。