谭国平
职称：教授
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电子邮箱：gptan@hhu.edu.cn
教育背景
谭国平，博士，教授/博导，IEEE高级会员。2000年于东南大学硕士毕业后，加入深圳中兴通讯CDMA事业部，历任高级工程师、主任工程师等职务。2003年，进入东南大学移动通信国家重点实验室攻读博士学位；2005年获德意志学术交流服务中心(DAAD)全额奖学金资助，前往德国萨尔大学电信实验室攻读博士学位；2009年3月在德国答辩，获德国萨尔大学信息科学专业博士学位。2009年8月起，任教于河海大学计算机与信息学院。
研究领域

车联网技术、机器视觉技术、类脑智能技术


近年科研项目：

(1) 国家自然科学基金委员会, 联合基金项目, U21B2016, 6G云网融合环境下的服务质量控制关键技术研究, 2022-01-01 至 2025-12-31, 参与；

(2) 国家自然科学基金委员会, 重点项目, 61832005, 基于边缘计算的云端融合理论方法与关键技术研究, 2019-01-01 至 2023-12-31, 参与；

(3) 产学研合作项目,智能网联汽车领域技术发展前沿及产业化趋势    2020.01-至今,主持；

(4) 横向项目,新空口eXtended Reality增强关键技术研究, 2022.01-至今,主持；

(5) 横向项目,车路协同关键技术研究与应用示范, 2022.03-至今, 主持。


获奖情况

2023年江苏省信息技术应用学会科学技术奖一等奖，“云-边-端融合车路协同技术及其城市公交应用示范”，排名2.

2021年江苏省计算机学会科学技术奖二等奖，“C-V2X车路协同关键技术研究及应用示范”，排名3


学术成果

[1] G. Tan, H. Yuan, H. Hu, S. Zhou, and Z. Zhang, “A Framework of Decentralized Federated Learning With Soft Clustering and 1-Bit Compressed Sensing for Vehicular Networks,”IEEE Internet of Things Journal, Article vol. 11, no. 13, pp. 23617 - 23629, Apr. 2024.

[2] R. Wang, G. Tan et al., TipDet: A multi-keyframe motion-aware framework for tip detection during ultrasound-guided interventions, Computer Methods and Programs in Biomedicine, vol. 247, pp. 108109-108109, 2024-Apr 2024.

[3]   R. Wang, X. Liu et al., Coupling speckle noise suppression with image classification for deep-learning-aided ultrasound diagnosis, Physics in Medicine and Biology, vol. 69, no. 6, 2024 Mar 2024.

[4] 谭国平,易文雄,周思源,等.无人机辅助MEC车辆任务卸载与功率控制近端策略优化算法[J].电子与信息学报,2024,46(06):2361-2371.

[5] R. Wang, G. Tan et al., Robust tip localization under continuous spatial and temporal constraints during 2D ultrasound-guided needle puncture, International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, Article vol. 18, no. 12, pp. 2233-2242, Dec 2023.

[6]   章振宇, 谭国平 et al., 基于1-bit压缩感知的高效无线联邦学习算法, 计算机应用, vol. 42, no. 06, pp. 1675-1682, 2022.

[7]   欧阳卓, 周思源，谭国平 et al., 基于深度强化学习的无信号灯交叉路口车辆控制, 计算机科学, vol. 49, no. 03, pp. 46-51, 2022.

[8]   G. Wu and G. Tan, An Adaptive Network Slice Combination Algorithm Based on Multistep Temporal-Difference Learning, IEEE Wireless Communications Letters, vol. 11, no. 6, pp. 1128-1132, 2022.

[9]   G. Wu, G. Tan et al., User-Centered Interference Coordination in the Ultra-Dense Network: a Cluster and Priority Perspective, Mobile Networks and Applications, vol. 26, no. 3, pp. 1195-1205, 2021.

[10]G. Wu, G. Tan et al., A Distributed E-Cross Learning Algorithm for Intelligent Multiple Network Slice Selection, Wireless Communications and Mobile Computing, vol. 2021, p. 8875515, 2021/05/17 2021.

[11]G. Wu, G. Tan et al., Distributed reinforcement learning algorithm of operator service slice competition prediction based on zero-sum markov game, Neurocomputing, vol. 439, pp. 212-222, 2021.

[12]Y. Wang, G. Tan et al., A Spatiotemporal Analysis of Age of Information at V2X-enabled Intersection, in 2021 IEEE 23rd Int Conf on High Performance Computing & Communications; 7th Int Conf on Data Science & Systems; 19th Int Conf on Smart City; 7th Int Conf on Dependability in Sensor, Cloud & Big Data Systems & Application (HPCC/DSS/SmartCity/DependSys), 2021, pp. 901-907.

[13]王家瑞, 谭国平 et al., 高速车联网场景下分簇式无线联邦学习算法, 计算机应用, vol. 41, no. 06, pp. 1546-1550, 2021.

 

 

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