秦晓卫
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个人简介：
秦晓卫，博士，副教授，无线网络通信省重点实验室应用数据研究中心主任，安徽省省级领军人才，曾获教育部科技进步一等奖、安徽省自然科学二等奖。主要研究方向包括移动通信网大数据、智能服务与情景智能、终端低能耗等。先后承担973、863、科技重大专项、国际合作课题、自然科学基金等10余项国家级课题，与华为等保持长期广泛的产学合作，近年来共同开展了10余项校企合作课题，合作成果获得了良好的落地实施，2020年获华为优秀技术成果奖。已发表SCI/EI论文70余篇、授权专利10余项。
教育工作经历：
2008.06 图书馆VIP 通信与信息系统专业 博士
2002.09至今 图书馆VIP电子工程与信息科学系 任教
2000.09-2002.06 图书馆VIP电子工程与信息科学系 硕士研究生
1995.09-2000.06 图书馆VIP电子工程与信息科学系 本科
获奖情况：
2018年，教育部科技进步一等奖（排名第2）
2023年，安徽省自然科学二等奖（排名第3）
2020年，华为优秀技术成果奖（排名第1）
主要项目：
国家973计划课题：多用户混合业务模型 2007.03-2011.08
国家973计划课题：网络化多业务模型及传输优化方法 2013.01-2017.12
国家863课题：无线网络非栈协议虚拟化关键技术研究开发 2015.1-2016.12
国家科技重大专项：基于用户体验的3G<E业务质量评测系统研发 2012.01-2013.12
国家科技重大专项：面向IMT-Advanced新型基带处理共性技术研究 2011.01-2014.12
国家科技重大专项：面向LTE_Advanced的终端软基带技术 2013.06-2014.12
国家自然科学基金青年基金：绿色蜂窝网中基站能耗与业务时空需求匹配的研究 2012.01-2014.12
中芬国际合作课题：未来移动通信泛在业务与应用研究 2010.01-2012.12
中兴产学研论坛课题：基于大数据处理的无线网络性能监测系统研究 2014.10-2016.03
华为合作课题：基于DC网络的流量建模技术合作项目 2016.09-2017.05
华为合作课题：YouTube加密视频Crowdsourcing数据采集平台 2017.05-2016.07
中兴产学研论坛课题：移动网主流业务体验质量关键客观因素分析、指纹地图优化及定位及下一小区预测
华为合作课题：TCP测量建模技术 2016.12-2017.09
华为合作课题：分布式深度学习流量建模技术合作项目 2017.12-2018.09
华为合作课题：APP报文类型识别技术合作项目 2018.04-2018.11
华为合作课题：人机关键状态智能识别技术合作项目 2019.04-2019.11
华为合作课题：多网融合QoE性能优化技术合作项目 2020.08-2021.07
华为合作课题：基于通信代理的低功耗数据传输高校技术合作项目 2020.07-2021.02
安徽省自然科学基金面上项目：基于生成对抗网络的视频卡顿检测与识别 2020.07-2023.06
国家自然科学基金区域创新发展联合基金：基于用户边缘资源的沉浸式视频智能传输技术研究，2022.01-2025.12
华为合作课题：基于信息冗余的低功耗显示技术合作项目 2022.7-2023.7
近几年主要论文：
Chen Li; Qin Xiaowei; Chen Yunfei; Zhao Nan, Joint Waveform and Clustering Design for Coordinated Multi-Point DFRC Systems, [J]//IEEE Transactions on Communications, vol. 71, no. 3, pp. 1323-1335, March 2023.
Li Mingrui; Qin Xiaowei; Chen Yunfei; Wang Weidong; Chen Li, Utilizing Attitude Information for Efficient Multi-User Millimeter-Wave Communications, [J]//IEEE Transactions on Green Communications and Networking. 2023
Gong Jialiang; Qin Xiaowei; Xu Xiaodong, Multi-task Based Deep Learning Approach for Open-set Wireless Signal Identification in ISM Band, IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking, [J]//Volume:8, Issue:1, Pages:121-135,2021
Chen Li; Zhao Nan; Chen Yunfei; Qin Xiaowei; Fei Richard Yu, Computation Over MAC: Achievable Function Rate Maximization in Wireless Networks, IEEE Transactions on Communications, [J]//Volume:68, Issue:9, Pages: 5446-5459, 2020
Chen Yanghong; Xu Xiaodong; Qin Xiaowei, An Open-Set Modulation Recognition Scheme With Deep Representation Learning, [J]//IEEE Communications Letters, vol. 27, no. 3, pp. 851-855, March 2023.
Yang Dujia; Qin Xiaowei; Xu Xiaodong; Li Chenshen; Wei Guo, Sample-efficient deep reinforcement learning with directed associative graph, China Communications, [J]//Volume: 18, Issue:6, Pages:100-113, 2021
Liu Yanbin; Qin Xiaowei; Zhu Ting; Chen Xiaohui; Wei Guo, Improve MPTCP with SDN: From the perspective of resource pooling, Journal of Network and Computer Applications, [J]//Volume:141, Issue:9, Pages:73-85,2019
Chen Li; Qin Xiaowei; Wei Guo, A Uniform-forcing Transceiver Design for Over-the-air Function Computation, [J]//IEEE Wireless Communications Letters, Volume: 7, Issue: 6,Pages: 942 – 945,2018
Liu Yanbing ; Qin Xiaowei ; Zhang Tianyi ; Zhu Ting ; Chen Xiaohui ; Wei Guo,Decoupled TCP extension for VLC hybrid network, [J]//IEEE/OSA Journal of Optical Communications and Networking, Volume: 10, Issue: 5,Pages: 563 – 572,2018
Qin Xiaowei; Tang Shuang; Chen Xiaohui; Miao dandan; Wei Guo,SQoE KQIs Anomaly Detection in Cellular Networks: Fast Online Detection Framework with Hourglass Clustering, [J]//China Communications, Volume:15,Issue:10,Pages:25-37,2018
Sun Weijian; Qin Xiaowei; Wei Guo, Modeling and mining the temporal patterns of service in cellular network, [J]// China Communications Volume:12,Issue:9,Pages:11-21,2015.
Miao Dandan; Qin Xiaowei; Wang Weidong, Anomalous cell detection with kernel density-based local outlier factor, [J]//China Communications Volume:12,Issue:9,Pages: 64-75,2015
Sun Weijian; Qin Xiaowei, A QoE anomaly detection and diagnosis framework for cellular network operators, [C]//IEEE Infocom, 2015.
Tang Shuang ; Qin Xiaowei; Wei Guo, Video Quality Assessment for Encrypted HTTP Adaptive Streaming: Attention-based Hybrid RNN-HMM Model, [C]//ICASSP. 2019.
