向朝参

姓名: 向朝参
职称: 副教授
研究方向: 智能感知,普适计算,人工智能,大数据挖掘
联系方式: xiang.chaocan@gmail.com
地址: 中国重庆沙坪坝区沙正街街道174号, 400044

向朝参,重庆大学计算学院副教授。于2009年和2014年分别获得解放军理工大学的学士学位和博士学位,于2012年至2014年在清华大学信息技术国家实验室物联网技术中心联合博士培养,于2017年至2018年在美国密歇根大学(安娜堡)计算机系实时计算实验室做访问研究一年。

主要从事普适移动感知、 群智感知网络的数据收集、校正和隐私保护以及机器学习等方面的研究。主持国家自然科学青年基金项目和重庆市自然科学基金项目各 1 项,作为合作单位负责人联合主持国家自然科学基金面上项目和青年基金项目各 1 项。 参与国家自然科学基金重点项目、重庆市教改重点项目和军队 2110 项目等 3 项。共发表学术论文 30 余篇,其中被 SCI收录 10 篇(第一作者 7 篇), EI 收录 16 篇,在中国计算机学会(CCF)认定的 A 类会议 ACM Ubicomp 和 A 类(JCR 2 区)期刊 IEEE Transactions on Mobile Computing(TMC) 、 IEEE Transactions on Parallel and Distributed System(TPDS)等共发表学术论文 5 篇(全部为第一作者/通讯作者)。获第 9 届国际学术会议 IEEE MSN 最佳论文奖(Best Paper)以及 International Workshop On IOT and WSN 最佳演示论文奖(Bet Poster Award)。曾担任 IEEE UIC, IEEE MSN,IEEE Bigcom, IEEE MSCC 等国际学术会议的程序委员会委员(TPC)。长期担任国际著名期刊 TPDS、 TVT、 TMC、 Transportation、 IEEE ACCESS 以及国际学术会议 Mobicom、 Infocom、 Mobihoc、 MASS、 Secon 和 ICC 等的审稿人。

主持和承担科研项目

  1. 国家自然科学基金青年项目,61502520,“群智感知网络中非确定性感知数据的自校正技术研究”,2016/01-2018/12,项目负责人,已结题,排名第一。
  2. 重庆市自然科学基金项目,cstc2016jcyjA0053,“群智感知大数据的可扩展校正技术研究”,2016/06-2019/06,在研,项目负责人,排名第一。
  3. 国家自然科学基金面上项目,61672038,“面向路径隐私保护的移动群智感知数据收集研究”,2017/01-2020/12,在研,合作单位负责人,排名第三。(与安徽工业大学计算机学院合作)
  4. 国家自然科学基金青年项目,61602067,“面向时空随机请求的群智物流关键技术研究”,2017/01-2019/12,在研,合作单位负责人,排名第二。(与重庆大学计算机学院合作)
  5. 重庆市高等教育教学改革研究重点项目,“面向科技创新实践能力培养的跨学科教师协同指导模式探索与实践”,2017/06-2019/06,在研,主要参与者,排名第三。
  6. 国家自然科学基金重点项目,61232018,“未来无线网络关键技术研究”,2013/01-2017/12,已结题,主要参与和完成其子项目“群智感知网络的关键技术研究”。
  7. 军队 2110 项目,“军事后勤物联网中数据校正技术研究”,2014/09-2017/09,已结题,项目负责人,排名第一。

代表性论文和成果

    • 群智感知网络中非确定性感知数据的误差自校正技术

      代表性论文

      1. Calibrate without Calibrating: An Iterative Approach in Participatory Sensing Network, IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 2015 (SCI,IF=4.181,JCR 2 区,CCF A 类期刊,第一作者)
      2. PassFit: Participatory Sensing and Filtering for Identifying Truthful Urban Pollution Sources, IEEE Sensors Journal, 2013, 13(10): 3721-3732,(SCI,
        IF=2.51,JCR 3 区, 第一作者)
      3. Feeling Sensors’ Pulse: Accurate Noise Quantification in Participatory Sensing Network, IEEE Proceedings of Mobile Ad-hoc and Sensor Networks, 2013 (EI,
        最佳论文奖, 第一作者)

      主要研究成果

      由于移动群智感知网络中感知用户的不可靠和感知设备的误差,导致感知数据不准确,不经过校准很难直接应用。但是,由于感知用户的松耦合组织和不可控性使合作校准非常困难。 同时,对于大规模感知网络,也很难得到实际的校准真值(Ground truth)。为了解决这三个挑战,对经典机器学习 EM(Expectation Maximization) 方法进行扩展,提出了一种基于多层迭代学习的群智感知误差自校正方法,先利用容限估计方法对误差进行粗估计,再逐步提高精度,有效解决了感知事件未知、 模型和参数未知条件下 EM 方法不适用的问题。尽管群智感知用户无法控制,也无法利用真实信息实现主动校正工作,算法能够通过收集的不可靠数据,通过有限次迭代仍然可以实现感知信息的自校正。 同时, 在未知模型和未知参数的状态下,发现由于数据真实性也无法确定,可以利用群智网络的随机游走性和数据互验证特征,通过有限次迭代仍然可以实现有效的收敛。 进一步地, 利用置信概率模糊度量法和Fisher Information, 我们对非确定性的群智感知误差进行了确定性的定量评估,为频谱资源发现能力的普适化提供了有效信息质量评价方法,同时也为激励机制和数据噪声消除提供了简单而有效的技术手段。

    • 基于大规模群智感知数据采集的频谱信息地图构建方法

      代表性论文

      1. CARM: Crowd-sensing Accurate Outdoor RSS Maps with Error-prone Smartphone Measurements, IEEE Transactions on Mobile Computing, 2016(SCI, IF=3.8, JCR 2 区, CCF A 类期刊,第一作者)
      2. iStep: A Step-aware Sampling Approach for Diffusion Profiling in Mobile Sensor Networks, IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2016(SCI,
        IF=4.06, JCR 2 区, CCF A 类期刊,第一作者)
      3. Cloud is safe when compressive: Efficient image privacy protection via shuffling enabled compressive sensing, Computer Communications, 2018. (SCI,IF=3.38, JCR 3 区, CCF C 类期刊)

      主要研究成果

      针对大规模无线网络资源信息收集困难的问题,我们提出基于大规模群智感知数据采集的频谱信息地图构建技术,即利用普通用户的智能手机收集资源信息,有效解决资源感知与探测网络部署困难的问题。前期初步实验表明,由于设备差异性和设备故障等特点,直接利用智能手机采集的接收信号强度(RSS)误差最大可达 40dB,无法有效构建频谱信息地图。 同时,通过实验发现,实际群智感知数据存在缺失,不完全。为了解决大规模频谱信息地图构建中群智感知数据不准确和不完全问题,首先通过实验和理论分析探索实际信号强度大小以及手机的感知值与真实值之间的误差大小,得到频谱信息分布的预测模型和感知误差的校正模型;然后,利用凸优化理论,提出了基于不准确感知数据的数据联合校正和预测方法,利用感知数据在空间中的关联关系,联合感知数据的校正模型和缺失数据的预测模型,采用交替迭代的优化估计方法,有效地同时解决了感知数据不准确和缺失的问题,从而得到精确完整的大规模频谱信息地图(平均误差为8.5 dBm,比传统方法降低了 57%) , 为认知无线电的频谱分配和接入端的定制化服务提供了有效支撑。 此外,我们还提出了基于当前状态的自适应采样方法,以在采样能耗、感知精度、时延三者之间进行很好的折衷。同时, 提出了基于压缩感知的群智感知数据收集方法,以在不影响感知信息精度的情况下保护用户隐私。

    • 面向移动感知设备的人机交互“隔空操作”技术

      代表性论文

      1. iDial: Enabling a Virtual Dial Plate on the Hand Back for Around-Device Interaction”, ACM Ubicomp, 2018. (EI, CCF A 类会议,通讯作者)
      2. Your Table Can Be a Control Panel: Acoustic-based Device-Free Gesture Recognition, IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 2018,
        major revision. (SCI, IF=4.181, JCR 2 区, CCF A 类期刊,通讯作者)

      主要研究成果

      由于智能手表、手机等移动感知设备输入界面小,导致用户操作不方便。当前方法要么需要配备额外的外部设备,要么需要对现有的感知设备进行定制化改造, 导致成本高、使用不方便。为了解决这个问题,我们提出了一种无需任何外部设备和改造现有感知设备的人机交互“隔空操作”技术。首先,针对智能手表/手环, 我们提出了基于手背虚拟键盘的人机交互技术。具体地,利用人体掌骨结构原理,充分挖掘声音在皮肤传播的多径效应和吸收效应,基于机器学习方法,提出了基于手背虚拟键盘的智能手表感知输入技术和系统,无需额外佩戴其它设备和修改现有智能手表,精确地识别用户在手背虚拟键盘中的输入信息(平均识别精度 96.7%), 成功地将人机交互区域扩展到界面以外(即人体皮肤),实现了“隔空”操作,极大地降低成本和提高用户感知操作的便捷性。此外,为了实现智能手机/平板电脑等其它移动设备的“隔空操作”技术,我们提出了基于声音的手势识别输入技术。 利用不同手势操作在桌面滑动所产生声音信号, 通过智能感知设备的麦克风接收、分析、处理该信号,从而精确地识别各种手势操作(平均识别精度 92.1%),将人机交互操作区域从狭小的界面扩展到广阔的邻近桌面,实现智能设备的“隔空操作”。

    • 基于普适无线信号的被动定位和感知技术

      代表性论文

      1. Robust Light-weight Magnetic-based Door Event Detection with Smartphones, IEEE Transactions on Mobile Computing, 2018(SCI, IF=3.8, JCR 2 区, CCF A 类期刊,通讯作者)
      2. CSI-based Indoor Device-free Passive Sub-region Localization Without Site Survey, Major revision, IEEE Internet of Things Journal, (SCI, IF=7.6, JCR 1区,通讯作者)

      主要研究成果

      随着社会的发展,我们已经进入了“万物感知”的时代,需要部署和配备大量的传感器进行感知, 但成本高、规模受限。而现在大量的普适无线信号广泛存在,如 WiFi 信号、 地球磁场信号等。因此,我们研究如何利用这些普适无线信号进行被动感知和定位,既可以极大地减少了因额外配备传感器所带来的高额成本,又可以突破感知规模。首先,我们提出了基于普适磁场信号的轻量级室内 landmark 检测感知系统。当前大部分室内定位技术都需要室内的 landmark 来进行校准和降低累积误差。而当前室内最普遍、最常见的 landmark 是门。因此,我们提出了基于磁场信息感知的门 landmark 检测系统,利用门两侧磁场信息的差异和特征,基于普适的磁场信息,对门 landmark 进行感知和检测,从而避免了当前方法基于非普适信号检测而带来的应用范围和环境的限制。 同时,为了消除环境噪音对检测性能的影响,巧妙地利用手机中传感器感知的多样性,基于多传感器融合技术, 进一步地提高室内 landmark 检测精度(平均 90%)。 此外,为了对人体进行被动定位,我们提出了基于 WiFi 信号 CSI 信息的人体被动定位。 通过采集人体反射的无线信号中灵敏的 CSI 信息, 然后对不准确、不可靠的 CSI 信息进行校正、特征提取和学习,从而实现人体的精确被动定位和感知。

论文列表

    1. Chaocan Xiang, Panlong Yang, Chang Tian, Lan Zhang, Hao Lin, Fu Xiao, Maotian Zhang, Yunhao Liu, “CARM: Crowd-sensing Accurate Outdoor RSS Maps with Error-prone Smartphone Measurements”, IEEE Transactions on Mobile Computing, 2016, 15(11), P.2669-2681 (SCI, IF=3.8, JCR 2 区, CCF A 类期刊,第一作者)
    2. Chaocan Xiang, Panlong Yang, Chang Tian, Yunhao Liu, “Calibrate without Calibrating: An Iterative Approach in Participatory Sensing Network”, IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 2015, 26(2): 351-361 (SCI,IF=4.181, JCR 2 区, CCF A 类期刊,第一作者)
    3. Chaocan Xiang, Panlong Yang , Xuangou Wu, Hong He, Baowei Wang, Yunhao Liu,“iStep: A Step-aware Sampling Approach for Diffusion Profiling in Mobile Sensor Networks”, IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2016, 65(10), P.8616-8628(SCI, IF=4.06, JCR 2 区, CCF A 类期刊,第一作者)
    4. Liangyi Gong, Yiyang Zhao, Chaocan Xiang, Zhenhua Li, Chen Qian, Panlong Yang, Robust Light-weight Magnetic-based Door Event Detection with Smartphones, IEEE Transactions on Mobile Computing, 2018, (SCI, IF=3.8, JCR 2 区,CCF A 类期刊,通讯作者)
    5. Maotian Zhang, Qian Dai, Panlong Yang, Jie Xiong, Chang Tian, Chaocan Xiang, “iDial: Enabling a Virtual Dial Plate on the Hand Back for Around-Device Interaction”, ACM Ubicomp, 2018. (EI, CCF A 类会议,通讯作者)
    6. Chaocan Xiang, Panlong Yang, Shucheng Xiao, “Counter-Strike: Accurate and Robust Identification of Low-level Radiation Sources with Crowd-sensing Networks”, Personal and Ubiquitous Computing, 2016, 21(1), P.75-84(SCI, IF=1.498, JCR 3 区, CCF C 类 期刊,第一作者)
    7. Chaocan Xiang, Panlong Yang, Chang Tian, Yubo Yan, Xiaopei Wu,Yunhao Liu, “PassFit: Participatory Sensing and Filtering for Identifying Truthful Urban Pollution Sources”, IEEE Sensors Journal, 2013, 13(10): 3721-3732, (SCI, IF=2.51, JCR 3 区, 第一作者)
    8. Xuangou Wu, Shaojie Tang, Panlong Yang, Chaocan Xiang, Xiao Zheng, “Cloud is safe when compressive: Efficient image privacy protection via shuffling enabled compressive sensing”. Computer Communications, 117, 36–45. (2018). (SCI, IF=3.38, JCR 3 区,CCF C 类期刊)
    9. Chaocan Xiang, Panlong Yang, Xuangou Wu, Hong He, Shucheng Xiao, QoS-Based Service Selection with Lightweight Description for Large-Scale Service-Oriented Internet of Things. Tsinghua Science and Technology, 2015. 20(4): p. 336-347. (SCI,IF=1.06, JCR 4 区,第一作者)
    10. Chaocan Xiang, Panlong Yang, Chang Tian, Qingyu Li, Xiangyang Li, Changzhen Li, “Accurate Quantification of Sensor Noise in Participatory Sensing Network”, Ad Hoc & Sensor Wireless Networks, 2016 , 30 (3/4), p.163-182 (SCI, IF=1.034, JCR 4 区,第一作者)
    11. Xiaochen Fan, Panlong Yang, Qingyu Li, Dawei Liu, Chaocan Xiang, Yonggang Zhao, SAFE-CROWD: secure task allocation for collaborative mobile social network. Security and Communication Networks, 2016, 9(15),P. 2686–2695. (SCI, IF=0.806, JCR 4 区,CCF C 类期刊)
    12. Qingyu Li, Panlong Yang, Xiaochen Fan, Shaojie Tang, Chaocan Xiang, Deke Guo, Fan Li, “Taming the big to small: efficient selfish task allocation in mobile crowdsourcing
      systems”, Concurrency and Computation: Practice and Experience, 29(14), 2017 (SCI, IF=1.133, JCR 4 区, CCF C 类期刊)
    13. Chaocan Xiang, Xiangyang Li, Panlong Yang, Chang Tian, Qingyu Li, “Feeling Sensors’ Pulse: Accurate Noise Quantification in Participatory Sensing Network”, IEEE Proceedings of Mobile Ad-hoc and Sensor Networks, 2013 (EI,最佳论文奖, 第一作者)
    14. Chaocan Xiang, Panlong Yang, Xiaochen Fan and Liangyi Gong, “Quantifying Sensing Quality of Crowd Sensing Networks with Confidence Interval”, International Conference on Ubiquitous Intelligence and Computing (UIC), 2017, (EI, CCF C 类会议,第一作者)
    15. Chaocan Xiang, Panlong Yang, “An Iterative Method of Sensor Calibration in Participatory Sensing Network”, IEEE Procedings of Mobile Ad-hoc and Sensor Systems, 2013 (EI, CCF C 类会议,第一作者)
    16. Liangyi Gong, Chundong Wang, Likun Zhu, Jian Zhang, Wu Yang, Yiyang Zhao, and Chaocan Xiang, LAMP: Lightweight and Accurate Malicious Access Points Localization via Channel Phase Information, International conference on wireless algorithms, systems, and applications(WSAS), 2018. (EI, CCF C 类会议,通讯作者)
    17. Xiaochen Fan, Panlong Yang, Chaocan Xiang, Lei Shi, iMap: A Crowdsensing Based System for Outdoor Radio Signal Strength Map, IEEE ISPA, 2016, (EI, CCF C 类会议,通讯作者)
    18. Xiaochen Fan, Xiangjian He, Deepak Puthal, Shiping Chen, Chaocan Xiang, Priyadarsi Nanda and Xunpeng Rao, “CTOM: Collaborative Task Offloading Mechanism for Mobile Cloudlet Networks”, IEEE ICC, (2018). (EI, CCF C 类会议)
    19. Liangyi Gong, Wu Yang, Chaocan Xiang, Dapeng Man, Miao Yu, Zuwei Yin, “WiSal: Ubiquitous WiFi-based Device-free Passive Subarea Localization Without Intensive Site-Survey”, IEEE International Symposium on Parallel and Distributed Processing with Applications, 2016 (EI, CCF C 类会议)
    20. Wanru Xu, Panlong Yang, Maotian Zhang, Chaocan Xiang, Yiwei Xu, Ping Li, “Near Optimal Mobile Advertisement User Selection with Interested Area Coverage”. In International Conference on Advanced Cloud and Big Data (CBD), 2016 (EI)
    21. Chaocan Xiang, Panlong Yang, Wanru Xu, Zhendong Yang, and Xin Shen, “Accurate Identification on Low-level Radioactive Sources with Crowd-Sensing Networks”, IEEE Bigcom, 2016, p. 101–110, (EI, 第一作者)
    22. Qingyu Li, Panlong Yang, Shaojie Tang, Chaocan Xiang, Fan Li, Many is Better than All: Efficient Selfish Load Balancing in Mobile Crowdsourcing Systems, International Conference on Advanced Cloud and Big Data, 2015, 1-6, (EI)
    23. Jun Du, Chaocan Xiang, Daoxing Guo, Bangning Zhang, Hailiang Zhang, “Counteracting Malicious users in cognitive radio networks over imperfect reporting channels”. IEEE Conference on Wireless Communications and Signal Processing (WCSP). 2014,1-6. (EI)
    24. Chaocan Xiang, Panlong Yang, Chang Tian, Hong He, Yan Xiong, Jibin Guo, Bin Yu, “Confidence-interval Based Sensing Quality Evaluation for Mobile Sensor Networks”, IEEE conference on MSCC, 2014 (EI)
    25. Maotian Zhang, Panlong Yang, Chang Tian, Chaocan Xiang, Yan Xiong, “Walk Globally, Act Locally: Efficient Influential User Identification in Mobile Social Networks”, IEEE conference on MSCC, 2014 (EI)
    26. Chaocan Xiang, Wendong Zhao, Chang Tian, Jingnan Nie, Jin Zhang, “QoS-aware, Optimal and Automated Service Composition with Users’ Constraints”, IEEE Conference on e-Business Engineering, Beijing, China, 2011, 223- 228 (EI,第一作者)
    27. Chaocan Xiang, Wendong Zhao, Li Chen, Chang Tian, Jingnan Nie, “Automated-Workflow-Based Optimal Service Composition with Constraints”, Advances in Information Sciences and Service Sciences, 2011, 3(8): 327-338, 2011 (EI,第一作者)
    28. 向朝参,田畅,赵文栋,聂景楠, “语义 Web 服务的非功能性匹配研究”,吉林大学学报:信息科学版, 2012, 30(1): 47-55(中文核心期刊)
    29. 王珏,向朝参,王萌,田畅,赵文栋,代登坡, “语义 Web 服务发现研究现状与发展”,计算机应用研究, 2013, 30(1): 7-12(中文核心期刊)
    30. 冯小芹,何宏,胡晓辉,孙晨旭,向朝参,喻赛萱, 基于 K-means 聚类的大学生综合素质评定方法, 重庆理工大学学报, 31(5), 2017, (中文核心)
    31. 何宏, 向朝参,肖书成,沈鑫,杨盘隆,苟继彬, “群智感知网络研究现状和发展”,吉林大学学报(信息科学版), 2016, 3: 374-383(中文核心期刊)