（一）

计算机科学与技术学院鼎新学者博士后孙泽敏等的论文“TJCCT: A Two-timescale Approach for UAV-assisted Mobile Edge Computing”被IEEE Transactions on Mobile Computing录用。论文第一作者为孙泽敏，通讯作者为其合作导师孙庚教授，其他作者还有上海交通大学武庆庆副教授、新加坡南洋理工大学Dusit Niyato教授和Chau Yuen教授，以及加拿大不列颠哥伦比亚大学Victor C.M. Leung教授等。

针对无人机辅助边缘计算网络中异质动态性、用户时延敏感性和能量有限性等问题，该工作提出了一种双时间尺度下无人机辅助移动边缘计算优化方法。首先，建立了一种适配物理运动性和网络动态性的双时间尺度分层架构。另外，提出了一种双时间尺度的资源分配、任务卸载与无人机轨迹规划联合优化方法，并理论证明了该方法的稳定性和多项式复杂度。仿真结果验证了该方法在系统效用、处理时延和任务完成率等方面均具有优越性。

（二）

计算机科学与技术学院鼎新学者博士后李家辉等的论文“Collaborative Ground-Space Communications via Evolutionary Multi-objective Deep Reinforcement Learning”被IEEE Journal on Selected Areas in Communications录用。论文第一作者为李家辉，通讯作者为其合作导师孙庚教授，其他作者还有上海交通大学武庆庆副教授、新加坡南洋理工大学Dusit Niyato教授、悉尼大学Abbas Jamalipour教授和加拿大不列颠哥伦比亚大学Victor C.M. Leung教授等。

该工作针对低轨道卫星与地面终端之间的直接上行通信能力较弱问题，提出了一种基于分布式协作波束成形的通信新范式，并构建了一个长期多目标优化问题用以平衡上行传输速率、终端能耗和卫星切换频率之间的多重目标。针对该问题，提出了一种演化多目标深度强化学习算法，并通过屏蔽低价值动作来加速训练过程。仿真实验结果表明该算法能够显著改善终端的上行传输性能，与速率贪婪方法相比，在保证相似上行速率的同时，将切换频率减少了30%。

（三）

计算机科学与技术学院孙庚教授指导的2021级直博生张闯等的论文“Multi-objective Aerial Collaborative Secure Communication Optimization via Generative Diffusion Model-enabled Deep Reinforcement Learning”被IEEE Transactions on Mobile Computing录用。论文第一作者为张闯，通讯作者为孙庚教授和我院鼎新学者博士后李家辉，其他作者还有上海交通大学武庆庆副教授、新加坡南洋理工大学Dusit Niyato教授和香港大学刘元玮教授等。

该工作针对移动窃听场景下无人机监控网络的数据安全远程回传难题，提出利用无人机蜂群协作波束成形实现高效远程通信，并构建了一个空中安全通信与能效多目标优化模型，旨在提升系统保密率并降低无人机蜂群的飞行能耗。针对该问题的动态性，设计了一种基于生成扩散模型的双延迟深度确定性策略梯度深度强化学习方法，该方法能够更精准地捕捉目标间的复杂权衡，从而生成高质量的解决方案。实验结果显示，与传统部署策略和其他深度强化学习方法相比，该方法展现出更为优越的性能。

（四）

计算机科学与技术学院孙庚教授指导的2021级直博生张闯等的论文“UAV Swarm-Enabled Collaborative Secure Relay Communications With Time-Domain Colluding Eavesdropper”被IEEE Transactions on Mobile Computing录用。论文第一作者为张闯，通讯作者为孙庚教授，其他作者还有上海交通大学武庆庆副教授、新加坡南洋理工大学Dusit Niyato教授和加拿大不列颠哥伦比亚大学Victor C.M. Leung教授等。

该工作提出了一个无人机集群的协作安全中继通信方法，用于将保密数据从带有平面天线阵的源基站传输到远程物联网终端设备，从而抵御窃听者在时域串通的威胁。同时，构建了联合平面天线阵以及分布式天线阵波束图的安全中继多目标优化问题。由于该问题是一个NP-hard问题，提出了一种新颖的改进型多目标进化优化算法。仿真结果表明该算法优于其他对比算法和策略。

（五）

计算机科学与技术学院孙庚教授指导的2022级博士生刘赛超等的论文“UAV-enabled Collaborative Beamforming via Multi-Agent Deep Reinforcement Learning”被IEEE Transactions on Mobile Computing录用。论文第一作者为刘赛超，通讯作者为孙庚教授和我院鼎新学者博士后李家辉，其他作者还有大连理工大学王鹏飞副教授和新加坡南洋理工大学Dusit Niyato教授等。

该工作针对多无人机协同的空地通信系统中通信效率与能耗控制的双重优化挑战，创新性地引入了基于观测增强、特定代理的全局状态感知机制以及Beta策略分布优化的多智能体深度强化学习算法，用以对该复杂问题进行高效求解。实验验证了所提出的算法在提升数据传输性能与降低能耗方面展现出相较于传统方法的显著优势。此外，通过消融实验进一步确认三项关键策略的有效性。

（六）

计算机科学与技术学院孙庚教授指导的2023级博士生何龙等的论文“Joint Task Offloading and Resource Allocation in Aerial-Terrestrial UAV Networks with Edge and Fog Computing for Post-Disaster Rescue”被IEEE Transactions on Mobile Computing录用。论文第一作者为孙庚教授，第二作者为何龙，通讯作者为我院鼎新学者博士后孙泽敏，其他作者还有上海交通大学武庆庆副教授、新加坡南洋理工大学Dusit Niyato教授和加拿大不列颠哥伦比亚大学Victor C.M. Leung教授等。

该工作提出了一种云-边-雾多层融合的移动边缘计算架构，用以提高无人机辅助执行灾后救援任务的效率。此外，构建了一个联合任务卸载和资源分配优化问题，并且提出了一种任务卸载和资源分配联合优化方法，该方法包括一种基于凸优化理论的无人机资源分配策略、基于进化计算的车辆节点资源分配机制和基于博弈论的任务卸载策略。仿真结果表明，所提方法相较于对比方法可有效降低任务完成时延和系统能耗。

（七）

计算机科学与技术学院2023级硕士生王逸娴等的论文“Multi-Objective Optimization for Multi-UAV-Assisted Mobile Edge Computing” 被IEEE Transactions on Mobile Computing录用。论文第一作者为孙庚教授，第二作者为王逸娴，通讯作者为我院鼎新学者博士后孙泽敏，其他作者还有上海交通大学武庆庆副教授、新加坡南洋理工大学Dusit Niyato教授和加拿大不列颠哥伦比亚大学Victor C.M. Leung教授等。

针对无人机因机载资源受限而难以满足用户计算密集型和时延敏感型需求等挑战，该工作提出了一种多无人机辅助的移动边缘计算系统。具体而言，构建了一个多目标联合优化问题，旨在降低任务完成延迟、减少无人机能耗并提高卸载任务总量。此外，由于该问题是非凸且NP难的混合整数非线性规划问题，提出了一种联合任务卸载、计算资源分配和无人机轨迹控制联合优化方法。仿真结果表明所提出的方法在系统性能和可扩展性方面均优于其他基准方法。

IEEE Transactions on Mobile Computing和IEEE Journal on Selected Areas in Communications是计算机网络领域顶级国际期刊（CCF-A类）。