郑海峰
教授系(中心)主任
郑海峰,博士,教授,博士生导师。现任福州大学物理与信息工程学院通信系主任,中国图象图形学学会图像视频通信专业委员会委员,中国通信期刊编委。 主要研究方向为智能物联网、车联网、无线感知、边缘计算、机器学习、张量理论及其应用等。2014年博士毕业于上海交通大学通信与信息系统专业,2015-2016年在美国纽约州立大学布法罗分校从事访问学者研究工作。作为项目负责人主持了2项国家自然科学基金面上项目、2项福建省自然科学基金项目,参与国家自然科学基金重点项目、仪器专项及973 计划(子课题)等项目的研究工作。在包括IEEE ToN、TII、IOT、TPDS、TWC、SMC-S、TITS、 INFOCOM, GLOBECOM, ICC等国内外知名期刊和重要学术会议上发表SCI/EI学术论文50余篇。担任包括TII、TIE、TWC、TNNLS等在内的10多个知名国际期刊审稿人。

招生:硕士生(通信与信息系统、信号与信息处理、电子与通信工程)、博士生
联系方式:zhenghf@fzu.edu.cn
 
 
学术及社会兼职(Academic and social work)  
1IEEE Senior Member, 中国通信学会高级会员
 
科研项目(Research project)  
161971139面向边缘计算的车联网信息高效融合处理机制与协同分析方法研究69.2国家自然科学基金面上项目2020/01-2023/12独立撰编写主持
261571129面向群智感知车联网的高效信息获取与处理技术研究66.8国家自然科学基金面上项目2016.01~2019.12独立撰编写主持
3U1405251安全和高效的异构车联网融合理论与海量数据分析方法研究102国家自然科学基金促进海峡两岸科技合作联合基金2015.1~2018.12 独立撰编写参与
42013J01235基于压缩感知的无线传感器网络信息获取与传输机制研究4福建省自然科学基金面上项目2013/01-2015/12独立撰编写主持
52009J01286网络编码技术及其在无线传感器网络中的应用研究5福建省自然科学基金面上项目2009/05-2011/12独立撰编写主持
62014-XQ-37基于压缩感知的异构车联网数据融合技术研究3.5福州大学科技发展基金2015/01-2017/12独立撰编写主持
 
科技论著(Scientific treatise)  
1A Distributed Hierarchical Deep Computation Model for Federated Learning in Edge ComputingIEEE Transactions on  Industrial Informatics, 2021SCI1
2Network Latency Estimation with Leverage Sampling for Personal Devices: An Adaptive Tensor Completion ApproachIEEE Transactions on Networking,2020.SCI通讯
3A Hybrid Deep Learning Model with Attention based ConvLSTM Networks for Short-Term Traffic Flow PredictionIEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,2020SCI1
4An Adaptive Sampling Scheme via Approximate Volume Sampling for Fingerprint-based Indoor Localization IEEE Internet of Things Journal,2019SCI1
5Adaptive Multi-Kernel SVM with Spatial-Temporal Correlation for Short-Term Traffic Flow PredictionIEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2018SCI通讯
6A Kernel-Based Compressive Sensing Approach for Mobile Data Gathering in Wireless Sensor NetworksIEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2017 SCI1
7Design and Analysis of In-network Computation Protocols with Compressive Sensing in Wireless Sensor NetworksIEEE Access, 2017SCI1
8Data Gathering with Compressive Sensing in Wireless Sensor Networks: A Random Walk Based ApproachIEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 2015 SCI1
9Capacity and Delay Analysis for Data Gathering with Compressive Sensing in Wireless Sensor NetworksIEEE Transactions on Wireless Communications, 2013SCI1
10Distributed Cell Selection in Heterogeneous Wireless NetworksComputer Communications, 2017SCI通讯
11Multiple Access Scheme Based on Block Encoding Time Division MultiplexingJ. OPT. COMMUN. NETW, 2015SCI3
12Energy and Latency Analysis for In-network Computation with Compressive Sensing in WSNs IEEE INFOCOM, 2012EI1