主讲人：叶强

开始时间：2026-01-10 09:00

地点：旗山校区 科技园4号楼 311

报告人简介：

叶强教授于2016 年在加拿大安大略省滑铁卢大学获得电气与计算机工程博士学位。自 2023 年起，他任教于加拿大阿尔伯塔省卡尔加里大学舒立克工程学院电气与软件工程系。在加入卡尔加里大学之前，他曾于 2021 年至 2023 年在加拿大纽芬兰纪念大学任教，并于 2019 年至 2021 年在美国明尼苏达州立大学曼凯托分校任教。2016 年至 2019 年期间，叶教授在滑铁卢大学电气与计算机工程系先后担任博士后研究员和研究员。他已在顶级期刊和重要国际会议论文集中发表学术论文 90 余篇，并在多个国际知名会议和研讨会上担任（或曾担任）大会主席、出版主席、程序委员会联合主席等职务，包括 IEEE INFOCOM、GLOBECOM、VTC、ICCC、ICCT、WISEE 和 SWC 等。在学术服务方面，他于 2024 年担任 IEEE 车载技术学会（VTS）第 7 区分会协调人，自 2024 年起担任 IEEE 通信学会（ComSoc）南阿尔伯塔分会副主席，并于 2022 年至 2023 年担任 VTS 第 1-7 区分会协调人。他还是 IEEE 通信学会“物联网、临时与传感器网络（IoT-AHSN）”技术委员会SIG的牵头联合主席。叶教授现任多个 IEEE 顶级期刊的副编辑（Associate Editor），包括IEEE IoT-J、IEEE TVT、IEEE TCCN以及 IEEE OJ-COMS。在奖励与荣誉方面，他获得了 2024 年 IEEE/CIC 中国通信国际会议（ICCC）最佳论文奖、2025 年 IEEE OJ-COMS期刊杰出编辑奖、2023 年 IEEE TCCN期刊杰出编辑奖，以及 2024 年卡尔加里大学舒立克工程学院青年科研卓越奖。他在 2023-2025 年期间连续入选由斯坦福大学/Elsevier 评选的“全球前 2% 顶尖科学家”榜单，并被遴选为 2025-2026 年度 IEEE 通信学会杰出讲师（Distinguished Lecturer）。叶教授是 IEEE 高级会员（Senior Member）。

报告内容简介：

自然灾害发生后，保障网络连接的韧性对现代智慧城市的正常运行至关重要。然而，灾后网络恢复面临诸多挑战，包括用户业务流量画像不完整、灾后用户移动行为模式具有特殊性，以及网络流量动态未知等问题。针对这些挑战，本报告提出了一种数字孪生辅助的网络恢复与管理（DT-NRM）框架。具体而言，在该框架中，我们通过两阶段闭环数字孪生生命周期来构建并持续维护高保真数字孪生模型，分别为数字孪生生命周期1（DT-C1）和数字孪生生命周期2（DT-C2）。该模型用于预测灾后网络流量变化，并进一步通过无人机部署辅助网络重构。在DT-C1中，我们通过对部分物理网络流量数据的采集与优化来建立数字孪生模型，并将基于图神经网络的用户流量预测与第一阶段基于残差的模型校准相结合，以提升数字孪生模型的性能。基于DT-C1所预测的用户流量，DT-C2进一步提出了一种双时间尺度的网络恢复与管理方案，包括大时间尺度上的前瞻性无人机部署以及小时间尺度上的无人机资源分配。随后，通过空天地数据融合恢复完整的网络流量画像，并利用迁移学习完成第二阶段的数字孪生模型校准。这种迭代式的两阶段数字孪生生命周期机制使数字孪生模型能够持续演化。案例研究表明，所提出的DT-NRM框架能够准确预测网络流量动态，并在性能上优于现有的最新方法。报告最后还将讨论若干未来的研究方向。