余修武 导师简历
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导师简介：
余修武，男，1976年生，江西九江人，博士，教授，硕士生导师，中共党员，ARM工程师，中国电子学会高级会员，中国核安全学会会员，湖南省应急管理厅安全专家，衡阳市应急管理局安全专家，省中青年骨干教师，衡阳市高层次人才（第一批），南华大学“十佳优秀教师”。教育部科技评审专家，教育部学位中心评审专家，湖南省科技项目评审专家，中国有色金属产业技术创新“战略联盟委员”，《Computer Networks》、《中国安全科学学报》、《通信学报》等多家期刊审稿人。2017年到访新加坡南洋理工大学学术交流。现为“铀矿冶放射性控制技术”湖南省工程研究中心主任、“放射性重金属污染物安全控制与再生利用”湖南省工程研究中心副主任，“铀尾矿库退役治理技术”湖南省工程技术研究中心等科研平台学术团队核心成员。主要从事无线传感器网络与安全智能监控方面的教学与科研工作。主持与参与国家及省部级项目20余项；指导国家级、省级研究生和大学生创新项目10余项，指导大学生科技与学科竞赛获国家级奖20余项；发表学术论文60 余篇，SCI/EI 检索40余篇，出版专著教材3部；获湖南省科学技术进步奖二等奖1项，湖南省高等教育教学成果奖三等奖1项；主持省部级教研教改项目5项，发表教改论文10余篇。曾多次荣获全国优秀指导教师、省级优秀指导教师、市厅级先进教育工作者、校级优秀教师及优秀班主任等荣誉称号。
研究方向：
无线传感器网络与智能安全监控；
铀矿冶安全与核污染在线监测预警；
电气安全及控制
工作单位：
南华大学 3344官方网站
E-mail: yxw@usc.edu .cn
主持和参加的主要项目：
[1] 湖南省重点研发计划项目，2018SK2055，地下非煤矿山地压灾害区域无线智能测监技术和系统研发，2018/07-2021/06，100万元，主持
[2] 福嘉环安科技有限公司横向项目，020012002，新型核辐射无线监测系统关键技术研发，2020/12-2022/12，30万元，主持
[3] 湖南省重点研发计划项目，2015SK2005，铀尾矿核素智能检测装备及生物处理材料开发，2015/01-2016/12，15万元，主持
[4] 湖南省市联合自科基金项目，2021JJ50093，基于低能耗技术的核素迁移WSN无线监测传感网数据处理优化理论及方法，2021/01-2023/12，10万元，主持
[5] 国家应急管理部(安全生产重特大事故防治关键技术)科技项目，hunan-0001-2018AQ，深井矿山智能无线安全监测及预警关键技术研究，2018/01-2019/12，主持
[6] 国家重点实验室(金属矿山安全与健康)开放基金项目，2016-JSKSSYS-04，基于WSN深井开采环境安全智能监控关键技术研究，2016/09-2018/09，5万元，主持
[7] 湖南省教育厅科研重点项目，15A161，铀尾矿库水土污染无线传感器网络智能监测预警关键技术理论研究，2015/09-2018/08，3万元，主持
[8] 江西省科技支撑项目，20121BBG70065，煤矿安全智能监测无线传感器网络关键技术研究，2012/01-2015/12，3万元，主持
[9] 江西省自然科学基金项目，20122BAB201050，无线传感器网络监测信息数据去冗问题研究，2011/12-2013/12，2万元，主持
[10] 江西省教育厅科技项目，GJJ12667，矿井安全智能监测无线传感器网络关键技术研究，2011/11-2013/11，1万元，主持
[11] 南华大学高层次引进人才博士科研启动基金项目，2013XQD12，基于WSN矿山安全智能无线监测预警与定位关键技术理论研究，2014/1-2016/12，10万元，主持
[12]湖南省工程研究中心（铀矿冶放射性控制技术、铀尾矿库退役治理技术）联合开放课题重点项目，2018YKZX1009，基于无线传感网络的核素污染监测数据融合与传输可靠性研究，2018/11-2020/10，5万元，主持
[13]国家自然科学青年基金项目，11705084，山地型内陆核电厂厂址特征下气载放射性污染物大气扩散模型与规律，2018/01-2020/12，25万元，参与（排名2）
[14]国家自然科学基金面上项目，11575080，热湿传递作用下颗粒堆积型双重孔隙射气介质氡的迁移行为研究，2016/01-2019/12，73万元，参与（排名3）
发表论文：
主要论文（代表性）
[1] Xiu-wu Yu, Lu-ping Huang, Yong Liu, Ke Zhang,Pei Li, Ying Li. WSN node location based on beetle antennae search to improve the gray wolf algorithm[J].Wireless Networks, 2022, 28:539-549.
[2] Xiuwu Yu, Ying Li,Yong Liu, Hao Yu. Adaptive Cuckoo Optimized WSNs Routing Algorithm Based on Forward Transmission Dynamic Programming[J].Arabian Journal for Science and Engineering,2022, 47: 1581-1593.
[3] Xiuwu YU, Ying LI, Yong LIU, Hao YU. Inertial optimization MCL deep mine localization algorithm based on grey prediction and artificial bee colony[J].Wireless Networks,2021,27(4): 3053-3072.
[4] Yu Xiuwu, Yu Hao, Liu Yong, Xiao Ren-rong. A clustering routing algorithm based on wolf pack algorithm for heterogeneous wireless sensor networks [J].Computer Networks, 2020,167: 106994.
[5] Xiuwu Yu, Lixing Zhou, Xiangyang Li. A novel hybrid localization scheme for deep mine based on wheel graph and chicken swarm optimization[J].Computer Networks, 2019,154:73-78.
[6] Yu Xiuwu, Liu Qin, Liu Yong, Hu Mufang, Zhang Ke, Xiao Renrong.Uneven clustering routing algorithm based on glowworm swarm optimization [J].Ad Hoc Networks ,2019,93: UNSP 101923.
[7] Xiuwu Yu, Mufang Hu. Hop-Count Quantization Ranging and Hybrid Cuckoo Search Optimized for DV HOP in WSNs [J].Wireless Personal Communications,2019,108(4) 2031-2046.（SCI）
[8] Xiuwu Yu, Feng Zhang, Lixing Zhou, Qin Liu. Novel Data Fusion Algorithm Based on Event-Driven and Dempster-Shafer Evidence Theory[J]. Wireless Personal Communications, 2018, 100(4):1377-1391.
[9] Xiu-wu YU,Lu-ping HUANG*,Yong LIU,Hao YU,Ying LI. Convex Localization Algorithm based on Time Difference of Arrival for WSN in Uranium Tailings Radioactive Contamination[J]. Wireless Personal Communications, 2021, 118(2):999-1015.
[10] 余修武,张可,刘永,肖人榕. 基于反向学习的群居蜘蛛优化WSN节点定位算法[J].控制与决策:2021,36(10):2459-2466.
[11] 余修武,张可,刘永.基于罚函数与水波优化的WSN定位算法[J/OL].北京邮电大学学报:2020,43(04):106-112.
[12] 余修武,张枫,范飞生,周利兴,叶勇军,郭倩.基于WSN铀尾矿库放射性污染监测GAF交圆改进型路由[J].电子科技大学学报,2017,46(6): 825-840.
[13] 余修武, 胡沐芳, 刘永, 郭倩. 多半径误差修正自适应布谷鸟优化DV-HOP定位算法[J]. 西南交通大学学报, 2018, 53(6)：1123-1129.
[14]余修武,谢晓永,梁北孔,余员琴,张可,周利兴.基于粒子群优化和巷道分区的深井WSN定位算法[J].中国安全科学学报,2019(02)166-171.
[15]余修武,张可,周利兴,张枫,刘琴,胡沐芳.基于区域正向分簇与移动节点巷道WSN路由算法[J].信息与控制,2018,47(03):379-384.
[16]余修武，范飞生,周利兴,张枫.无线传感器网络自适应预测加权数据融合算法[J].传感技术学报, 2017,30(5):772-776.
[17]余修武,胡沐芳,周利兴,张可,刘琴.基于阶次序列与凸规划的铀尾矿库监测定位算法[J].中国安全生产科学技术, 2016,12(12):23-28.
获得奖励与称号：
[1] 湖南省科技进步二等奖（20194144-J2-2019），铀尾矿库退役综合治理关键技术及其应用，刘永,彭国文,余修武,张志军,章求才,李向阳,龙飞宇,戴剑勇,徐正华，完成单位：南华大学、中核二七二铀业有限责任公司、南华大学上虞高等研究院有限公司，2020.04.
[2] 湖南省高等教育教学成果三等奖（HN-G-3-2019077），基于“一对接、两融合、三依托”的安全工程专业人才培养体系改革与实践，刘永,余修武,蒋复量,叶勇军,李向阳，完成单位：南华大学，2019.09
[3] 江西省中青年骨干教师，江西省教育厅，2011.08
[4] 南华大学十佳优秀教师，南华大学，2018.08
[5] 南华大学优秀教师，南华大学，2015.09
[6] 南华大学优秀班主任，南华大学，2016.09
指导学生获奖：
[1] 第三届全国安全科学与工程大学生实践与创新作品大赛，获“全国一等奖”，“全国优秀指导教师”，教育部安全专业教指委，2017.10、
[2] 第五届全国安全科学与工程大学生实践与创新作品大赛，获“全国一等奖”，“全国优秀指导教师”，教育部安全专业教指委，2019.10
[3] 湖南省优秀创新创业指导教师，湖南省，2019.12
专利:
授权国家专利(代表性)
[1] 余修武,李向阳,江珊,余员琴,曾斌,张赛斌,黄海军,谢超,李睿,范飞生.一种智能安全监测矿用掘进设备, 2017.04.05,中国,ZL201510319236.6（发明专利）
[2] 余修武,谢水波,李向阳,江珊,余员琴,曾斌,陈文波,谢超,李睿,范飞生.无线井下矿工定位及施工区域环境安全智能监测系统,2017.03.22,中国,ZL201510333605.7（发明专利）
[3] 余修武,李向阳,谢水波,江珊,余员琴,范飞生,李睿.基于无线传感器网络的放射性核素水土污染监测定位系统, 2018.05.18,中国, ZL201510433843.5,（发明专利）
[4] 余修武,肖屈日,李向阳,谢水波,江珊,叶勇军,范飞生,周利兴,张枫,张可.有限空间内生命安全自动监测及预警系统,2018.12.04,中国,ZL 201610995857.0（发明专利）
[5] 余修武,周利兴,张枫,李向阳,余员琴,郭倩,胡沐芳,刘琴,张可.一种深部矿井无线电能传输装置,2019.06.25,中国,ZL201710137615.2（发明专利）
[6] 余修武,肖人榕,余齐豪,江珊,余员琴,李莹,余昊,徐守龙,冯胜洋.一种滤波RSSI和禁忌搜索聚类的传感节点定位方法,2021.02.02,中国,ZL202010430476.4（发明专利）
[7] 余修武,余昊,余齐豪,刘永,彭国文,李向阳,龙飞宇,黄露平,徐守龙,洪昌寿.动态分簇异构无线传感器网络的路由方法、装置及介质,2021.03.09,中国,ZL202010053595.2（发明专利）
[8] 余修武,李莹,刘永,彭国文,余齐豪,龙飞宇,李睿,徐守龙,肖人榕,李佩.一种分级快速的无线传感器网络节点精准定位方法及装置,2021.05.18,中国,ZL202010131198.2（发明专利）
[9] 余修武,李莹,刘永,余齐豪,彭国文,李向阳,李睿,余昊,雷林. 改进遗传禁忌搜索的深井巷道WSN分簇路由方法及装置,2022.2.8,中国,ZL201911275062.2 （发明专利）
[10] 余修武，张枫,肖屈日,江珊,雷林,蒋复量,汪弘,郭倩,雷波,余员琴.一种穿戴自供能式安全监测报警系统, 2017.05.03,中国, ZL 201621217819.4（实用新型专利）
授权国家软件著作权
[1] 余修武,张可,刘永,李向阳,彭国文,李睿,刘琴,胡沐芳,肖人榕.基于群居蜘蛛优化WSN井下地压灾害区域节点定位算法软件,2018.12.21,中国,2018SR1055320（软件著作权）
[2] 刘永,余修武,谢晓永,彭国文,李向阳,张可,肖人榕,余昊,李莹.退役铀尾矿库放射性异常智能监测定位算法软件V1.0 ,2019.08.05,中国, 2019SR0810521（软件著作权）
出版专著、教材：
[1] 余修武,李向阳,江珊,余员琴（著）.无线传感器网络与矿山安全监控[M].北京:国防工业出版社,2016.01.(ISBN:978-7-118-10658-9;字数:20.5万字)
[2] 余修武,李向阳,叶勇军,陈海文（编著）.单片机及安全监控[M].北京:电子工业出版社,2017.09. (ISBN:978-7-121-32769-8;字数:48.9万字)
