研究方向一：自主无人智能系统编队规划与数据路由

• 研究问题：

  1) 研究如何利用网络化技术，解决水下自主无人智能体集群系统在信息共享，协同控制上的难题，提高自主无人智能设备集群的可控性、任务协作执行效率；

  2) 研究面向水下网络化自主无人智能体集群系统的协同编队控制与路径规划问题。

• 研究贡献

  1) 利用软件定义网络技术，提出面向水下自主航行器（Autonomous Underwater Vehicle, AUV）集群网络探测系统，并基于该系统，提出一整套信息通信、共享、及控制协同方案；

  2)    利用改进的人工势场理论，考虑水下潜在的禁行区，提出SDN控制器引导下的主从式协同路径规划方案。

研究方向二：面向软件定义智慧城市的数据传输优化

• 研究问题：

  1) 研究如何保障智慧城市的计算平台—云计算场景下的多业务数据流量的数据传输QoS及通信质量，研究数据传输调度保障方法和新型数据传输调度架构；

  2) 针对以车联网为代表的城市智能交通系统，研究如何提高移动用户在基站间的服务切换效率及车载移动云服务的执行效率，降低网络开销及V2I数据的通信与处理时延。
  

• 研究贡献

  1) 提出基于SDN架构的集数据感知、通信、传输机制于一体的数据调度架构，并基于多径数据路由技术，提出完备的软件定义智慧城市数据传输调度架构和考虑不同因素（QoS、QoE）和网络效能的多径动态数据传输调度方案；

  2)    提出软件定义车联网架构，并基于此架构设计面向全场景的移动切换管理方案和基于边缘计算技术的移动分布式车载数据计算架构。

研究方向三：工业互联网数据传输性能分析及优化

• 研究问题：

  1) 研究现阶段工业互联网的基础—互联网从时间维度表现出的数据传输特性,挖掘影响网络通信性能的潜在因素；

  2) 研究如何利用新型网络架构技术，解决大数据时代，工业互联网中以保障数据时延敏感性、带宽、丢包率为目标的数据传输调度算法与部署方案的设计问题。

• 研究贡献

  1) 利用软件定义网络技术，提出面向水下自主航行器（Autonomous Underwater Vehicle, AUV）集群网络探测系统，并基于该系统，提出一整套信息通信、共享、及控制协同方案；

  2）依托权威互联网探测机构提供的数据，发现互联网普遍存在的瓶颈时延现象且对网络通信时延影响最大，提出面向互联网关键链路的IP联合映射（IP地理位置映射和IP复杂网络映射）分析架构，得出排队时延是影响瓶颈时延的关键这一结论；