ダファベット 入金不要王永才在网络领域顶级会议Ubicomp和顶级期刊JSAC发表论文

近日，ダファベット 入金不要智能网络与优化实验室王永才副教授的研究成果接连在普适计算顶级会议Ubicomp和网络领域的顶级期刊JSAC发表论文，推进在稀疏感知条件下的复杂网络状态计算方面的研究工作。

王永才副教授团队在Ubicomp的论文中提出一种基于序列动态时间规整的无线室内定位方法，该方法利用运动的序列关系，可以在大规模室内定位中，显著降低模型学习成本，并同时实现更高准确性和抗噪性的无线室内定位。在JSAC的论文中，王老师团队提出一种基于三维图全局刚性模块查找和拼接的方法，对抗网络测量稀疏时网络定位结构难以确定的问题，实现在稀疏测量情况下，三维网络拓扑结构的准确追踪。

该研究方向，主要通过图结构分析，挖掘复杂网络系统的结构信息，充分利用有限的检测信息，实现高精度，高可靠性的复杂网络定位、状态感知和追踪，可广泛地用于多机器人协作、无人机群编队、室内定位导航、汽车自动驾驶、虚拟现实与增强现实等热点问题。

Ubicomp全称 The ACM International Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing, 是CCF推荐的A类会议，JSAC全称IEEE Journal on Selected Area of Communications，影响因子为8.085，属于中科院1区期刊以及中国计算机学会推荐A类期刊，发表难度都较高。

王永才副教授的此项研究课题，受到中国人民大学新教师基金、国家自然科学基金面上项目、国家科技支撑计划子课题等多个科研项目的资助。