所在系所：

智能制造工程系

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通讯地址：

云南省昆明市呈贡区永利集团304am官方入口428室

邮    编：

650500

电子邮箱：

wenbo_wang@kust.edu.cn

教育背景

时间

毕业学校

所学专业

学历

2009.09-2016.05

罗切斯特理工学院（美国）

计算与信息科学

博士

工作经历

时间

工作单位

职称、职务

2022.12-至今

2020.10-2022.10

2016.10-2020.08

永利集团304am官方入口

巴伊兰大学（以色列）

南洋理工大学（新加坡）

讲师

博士后研究员

研究员

研究领域（方向）（4个以内）

1． 博弈论视角下的工业物联网的组网和网络资源分配；

2． 基于无线传感器射频信号的非目视情况（NLoS）下的物体定位与跟踪；

3． 基于机器视觉和群智能决策的目标识别和跟踪：面向无人机系统；

4． 基于工业物联网的生产线智能故障诊断、预测和维护决策。

个人总体简介

    2016.05在美国罗切斯特理工学院获得计算与信息科学专业的博士学位。他于2016至2022年之间分别在新加坡南洋理工大学和以色列巴伊兰大学担任研究员职务，之后于2022年12月加入永利集团304am官方入口任专任教师。王闻博目前是电子电气工程师学会高级会员（IEEE Senior Member），同时担任多个学术期刊的客座编辑以及国际学术会议的组委会或学术委员会成员。（更多相关信息请参见个人主页：https://sites.google.com/site/wenbwang/）

主要科研项目（代表性的8项以内）

1. （在研）国家自然基金地区项目（No. 62362046）：基于多智能体机器学习视角的物联网资源分配方法研究，2024.01-2027.12，主持。

2. （在研）企业技术研发项目（No. KKF0202301252）：WiTracker：基于无线传感器网络的人体动作识别与捕捉方法及应用技术研究，2023.-9-2024.09，主持。

表性论文、专著（10项以内）

1. T. Boyarski, Wenbo Wang and A. Leshem, "Distributed Learning for Optimal Spectrum Access in Dense Device-to-Device Ad-Hoc Networks," in IEEE Transactions on Signal Processing, early access, 2023.

2. K. S.-H. Ong, Wenbo Wang, D. Niyato, N.-Q. Hieu and T. Friedrichs, "Predictive maintenance model for IIoT-based manufacturing: A transferable deep reinforcement learning approach," in IEEE Internet of Things Journal, vol. 9, no. 17, pp. 15725-15741, 1 Sept.1, 2022.

3. Wenbo Wang and A. Leshem, "Non-convex generalized Nash games for energy efficient power allocation and beamforming in mmWave networks," in IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 70, pp. 3193-3205, June, 2022.

4. Wenbo Wang, A. Leshem, D. Niyato and Z. Han, "Decentralized learning for channel allocation in IoT networks over unlicensed bandwidth as a contextual multi-player multi-armed bandit game," in IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 21, no. 5, pp. 2162-3178, May 2022.

5. K. S.-H. Ong, Wenbo Wang, D. Niyato and T. Friedrichs, "Deep reinforcement learning based predictive maintenance model for effective resource management in industrial IoT," in IEEE Internet of Things Journal, vol. 8, no. 7, pp 5173-5188, 1 April, 2022.

6. A. Kwasinski, Wenbo Wang and F.-S. Mohammadi, "Resource allocation in cognitive radio networks through reinforcement learning," Chapter 2, Machine Learning for Future Wireless Communications, Wiley & Sons, Inc.

7. Wenbo Wang, D-T. Hoang, P. Hu, Z. Xiong, D. Niyato, P. Wang, Y. Wen and D-I, Kim, "A survey on consensus mechanisms and mining strategy management in blockchain networks," in IEEE Access, vol. 7, pp. 22328-22370, 2019 (ESI Highly Cited Paper).

8. Wenbo Wang, Z. Xiong, D. Niyato, P. Wang, and Z. Han, “A hierarchical game with strategy evolution for mobile sponsored content and service markets,” in IEEE Transactions on Communications, vol. 67, no. 1, pp. 472-488, Jan., 2019.

9. Wenbo Wang, D-T. Hoang, D. Niyato, P. Wang, and D-I. Kim, “Stackelberg game for distributed time scheduling in RF-powered backscatter cognitive radio networks,” in IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 17, no. 8, pp. 5606-5622, Aug., 2018.

10. Wenbo Wang, A. Kwasinski, D. Niyato, and Z. Han, “Learning for robust routing based on stochastic game in cognitive radio networks,” in IEEE Transactions on Communications, vol. 66, no. 6, pp. 2588-2602, June 2018.

专利及软件著作权登记（5项以内）

无