徐波，男，中共党员，1995年11月出生于江苏南京。2022年12月毕业于南京邮电大学通信与信息系统专业，获工学博士学位。2023年6月进入南京邮电大学通信与信息工程学院工作。在IEEE Internet of Things Journal、IEEE Transactions on Vehicular Technology、IEEE Wireless Communications Letters、IEEE Globecom发表SCI论文和和EI会议论文20余篇，多次在无线通信、人工智能领域国内外知名学术会议汇报研究工作。目前申请国家发明专利30余项，授权15项。作为获得 2024年中国通信学会科学技术二等奖，江苏省通信学会科学技术一等奖。此外，获得2022年“互联网+”大学生创新创业大赛国赛金奖（排名第一）、2024年中国国际大学生创新大赛金奖（指导教师）、2024年“挑战杯”金奖（指导教师），2024年江苏省科技副总，担任IEEE VTS SAGW committee member和江苏省通信学会数智化与复杂系统专业委员会委员。

本课题组科研经费充足，为学生提供全方位的学术支持与发展保障。我们始终秉持以学生为中心的培养理念，充分尊重学生的学术兴趣与个人发展规划。现诚邀积极乐观、专注投入、勇于探索学术前沿的优秀学子加入，联系邮箱：xubo@njupt.edu.cn

当前研究方向主要包括：

边缘智能：边缘智能研究面向海量终端与多源异构数据环境，将感知、计算与智能推理能力从集中云端下沉至网络边缘节点（如基站、边缘服务器、终端设备等），以降低时延、缓解回传压力并提升服务实时性与可靠性。该方向重点关注智能模型的边缘部署与协同推理、计算卸载与资源调度、模型压缩与分割推理、联邦学习与隐私保护等关键问题，旨在在算力受限、网络动态和业务不确定的条件下，实现高效、可靠和可持续的智能服务供给，为车联网、工业互联网、沉浸式应用等低时延场景提供基础支撑。

天空地一体化网络：天空地一体化网络通过融合卫星、无人机、高空平台与地面通信系统，构建覆盖广域、层次协同、动态可重构的新型网络体系，是支撑未来泛在连接与复杂场景通信服务的重要基础设施。该方向主要研究多层网络架构设计与协同机制、异构链路建模与动态接入、跨层资源管理与服务保障，以及面向强动态环境的网络自组织与自适应优化问题，重点解决传统地面网络在覆盖盲区、极端环境和突发事件中通信能力不足的问题，为应急通信、全球接入和新型智能业务提供可靠网络支撑。

[1].南京邮电大学人才科研启动基金项目 “分布式学习驱动的工业互联网自适应资源分配方法研究”
[2].国家自然科学基金项目课题“基于数据和知识协同的异构网络自适应优化方法与评估”
[3].江苏省重大专项项目课题“全云化无蜂窝无线接入网上下行无线传输研究”
[4].江苏省产学研合作项目"面向重特大灾害现场的卫星通信技术研发"
[5].企业横向“卫星通信运维系统”
[6].企业横向“接入网综合监控分析软件开发”
[7].企业横向  “  基于变电站WAPI网络可靠性的容灾研究”

申请人取得的成绩和研究成果包括发表论文、授权专利、科研奖励等多个方面，具体如下：
（1）发表论文
1. Bo Xu, Haitao Zhao, Jiawen Kang, Duist Niyato, Key Challenges and Research Directions for Space–Air–Ground Integrated Emergency Communication Networks, Engineering, 2025, 11, 52-55.
2. Bo Xu, Haitao Zhao, Chongyu Bao, Hongbo Zhu, Optimizing Efficient Federated Split Learning over Wireless Networks: Challenges and Opportunities, IEEE Network, 2025.
3. Bo Xu, Haitao Zhao, Haotong Cao, Chun Zhu, Jinlong Sun, Linghao Zhang, Hongbo Zhu, Mobility-Aware Task Offloading in Industrial Fog Networks: A Submodular-Based MARL Approach, IEEE Internet of Things Journal, 2024, 12(8), 10795-10807.
4. Bo Xu, Haitao Zhao, Haotong Cao, Xiaozhen Lu, Hongbo Zhu, Joint Contract Design and Task Reorganization for Semi-decentralized Federated Edge Learning in Vehicular Networks, IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2024, 73(7): 10539-10553.
5. Bo Xu, Haitao Zhao, Haotong Cao, Sahil Garg, Mubarak Alrashoud, Long-term Energy Management Empowered Hierarchical Federated Learning for Smart Consumer Electronics, IEEE Transactions on Consumer Electronics, 2024, 70(1): 1155-1166.
6. Bo Xu, Wenchao Xia, Haitao Zhao, Yongxu Zhu, Xinghua Sun, Tony Q. S. Quek, Clustered Federated Learning in Internet of Things: Convergence Analysis and Resource Optimization, IEEE Internet of Things Journal, 2024, 11(2): 3217-3232.
7. Bo Xu, Wenchao Xia, Wanli Wen, Pei Liu, Haitao Zhao, Hongbo Zhu, Adaptive Hierarchical Federated Learning Over Wireless Networks, IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2022, 71(2): 2070-2083.
8. Bo Xu, Wenchao Xia, Jun Zhang, Tony Q. S. Quek, Hongbo Zhu, Online Client Scheduling for Fast Federated Learning, IEEE Wireless Communications Letters, 2021, 10(7): 1434-1438.
9. Bo Xu Haitao Zhao, Haotong Cao, Sahil Garg, Georges Kaddoum, Mohammad Mehedi Hassan, Edge Aggregation Placement for Semi-decentralized Federated Learning in Industrial Internet of Things, Future Generation Computer Systems, 2024,150: 160-170.
10. Bo Xu, Wenchao Xia, Jun Zhang, Xinghua Sun, Hongbo Zhu, Dynamic Client Association for Energy-Aware Hierarchical Federated Learning, 2021 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), Nanjing, China, 2021, pp. 1-6.
11. Bo Xu, Wenchao Xia, Wanli Wen, Haitao Zhao, Hongbo Zhu, Optimized Edge Aggregation for Hierarchical Federated Learning, 2021 IEEE 94th Vehicular Technology Conference (VTC2021-Fall), Norman, OK, USA, 2021, pp. 1-5.
12. Haitao Zhao, Yuhao Tan, Kun Guo, Wenchao, Xia, Bo Xu, Tony Q. S. Quek, Client Scheduling for Multi-Server Federated Learning in Industrial IoT With Unreliable Communications, IEEE Internet of Things Journal, 2024.
13. Zixuan Shu, Haitao Zhao, Bo Xu, Wei Xun, Bangning Xu, Privacy-Preserving Federated Learning Framework via Blockchain and Committee Mechanism, 2023 IEEE 23rd International Conference on Communication Technology (ICCT), Wuxi, China, 2023, pp. 1269-1274.
14. Wenchao Xia, Bo Xu, Haitao Zhao, Yongxu Zhu, Xinghua Sun, Tony Q. S. Quek, Optimization of Clustering Strategy and Resource Allocation for Clustered Federated Learning, 2022 IEEE Global Communications Conference, Rio de Janeiro, Brazil, 2022, pp. 3077-3082.

（2）授权专利
1. 赵海涛；黄苏尧；徐波；唐贵进；王龄瑶；王信人；胡志翔；孙金龙，一种基于对抗学习的空天地一体化网络协同计算服务优化方法，ZL202411758498.8
2. 赵海涛；黄苏尧；徐波；唐贵进；王信人；王龄瑶；胡志翔；孙金龙，一种基于次模优化的空天地一体化网络推理效率优化方法，ZL202411758499.2
3. 夏文超；徐波；赵海涛；张晖；倪艺洋；蔡艳；朱洪波，一种边缘聚合间隔自适应控制的分层联邦学习方法、计算机设备、存储介质，ZL202110641363.3
4. 夏文超；徐波；赵海涛；张晖；倪艺洋；蔡艳；朱洪波，一种基于联盟博弈的簇联邦学习方法，ZL 202210656857.3
5. 朱洪波；徐波；夏文超；赵海涛；张晖，一种物联网设备能耗自适应控制的分层联邦学习方法，ZL 202110116570.7
6. 倪艺洋；赵海涛; 张晗; 徐波; 张晖; 蔡艳; 杨凡; 一种面向快速联邦学习的5G设备调度方法, ZL 202110531260.1
7. 朱晓荣；徐波；王福展；朱洪波，无线通信环境下通过优化指纹元素个数的目标定位方法，ZL 201910245311.7
8. 朱晓荣；徐波；朱洪波，一种基于机器学习的智能地毯跌倒判别方法, ZL 201810520143.3
9. 夏文超；王思洋；徐波；徐林林，一种基于无线联邦学习的学习模型训练方法，ZL 202210408140.7
10. 王滨，赵海涛，王星，王琴，徐波，张为聪，基于簇联邦学习的异构数据快速聚合方法及装置，ZL202410058420.9
11. 王滨，赵海涛，王星，王琴，杨德贤，徐波，谢瀛辉，基于双智能体深度强化学习的物联网服务编排方法及装置，ZLCN202311840771.7

（3）科研奖励
1. 2024年江苏省科技副总
2. 2024年江苏省通信学会科学技术一等奖（排名第二）
3. 2024年中国通信学会科学技术二等奖（排名第二）
4. 2025年第十一届3S杯大学生物联网技术与应用“三创”赛一等奖（指导教师）
5. 2024年中国国际大学生创新创业大赛国赛金奖（指导教师）
6. 2024年“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛一等奖（指导教师）
7. 2022年第八届“互联网+”大学生创新创业大赛国赛金奖（排名第一）