潘文安

副教授

教育背景

博士(美国南加州大学)

工学硕士(日本筑波大学)

工学学士(香港中文大学)

研究领域
智慧物联网;机器学习;卫星遥感
个人网站
电子邮件
simonpun@cuhk.edu.cn
个人简介

潘文安教授先后毕业于香港中文大学,日本筑波大学和美国南加州大学,并分别获得工学学士,硕士以及哲学博士学位。他于2006年至2008年在美国普林斯顿大学从事博士后研究工作。他在求学期间,获得了日本政府文部省,香港政府尤德爵士纪念基金以及香港裘槎基金的慷慨支持。

潘教授于2015年加入香港中文大学(深圳)前,长期在世界500强公司科研机构包括华为(美国),三菱(波士顿)和 索尼(东京)从事前沿科研工作。潘教授现在的研究方向包括智慧物联网以及机器学习在通信和卫星遥感领域的应用。他担任港中大(深圳)-中科辰新卫星通信与遥感技术联合实验室主任(2020-2025)以及深圳市物联网智能系统与无线网络技术重点实验室副主任(2018-2020)。

潘教授于2010年至2014年曾担任无线通信领域的国际著名学术期刊IEEE Transactions on Wireless Communications 的副主编。潘教授在无线通讯领域的国际顶级杂志和会议共发表70多篇技术论文,论文引用已超过2500次。其中他的著书“多载体宽带无线通信技术” 于2007年在英国帝国理工学院出版社所出版,至今已被1200多个世界各国的著名图书馆所收录,其中包括中国国家图书馆以及M.I.T.图书馆。潘教授曾多次在无线通信领域的国际著名会议上获得最佳论文奖包括 IEEE VTC'06 Fall, IEEE ICC'08 和IEEE Infocom'09。

潘教授在港中大深圳担任的行政职务包括祥波书院副院长(2020-)以及诺贝尔班班主任(2018-)等。他于2016年至2019年曾担任理工学院助理院长(学生事务)。

学术著作

1. M.O. Pun, M. Morelli and C.-C. Kuo, Multi-Carrier Techniques For Broadband Wireless Communications: A Signal Processing Perspectives, Imperial College Press, U.K. 2007.

2. S. Guo, G. Niu, Z. Wang and M.O. Pun, "Magnetic Field Strength Sequence-based Indoor Localization Using Multi-level Link-node Models", Proc. the IEEE International Conference on Communications (IEEE ICC’20), Dublin, Ireland, Jun 7-11, 2020.

3. G. Niu, Q, Cao and M.O. Pun, "Joint Hybrid Precoding and Power Allocation via Rank-Constrained D.C. Programming", Proc. the IEEE International Conference on Communications (IEEE ICC’20), Dublin, Ireland, Jun 7-11, 2020.

4. Q. Cao, S. Zeng, M.O. Pun and Y. Chen, "Network-Level System Performance Prediction Using Deep Neural Networks with Cross-Layer Information", Proc. the IEEE International Conference on Communications (IEEE ICC’20), Dublin, Ireland, Jun 7-11, 2020.

5. G. Niu, J. Li, S. Guo, M.O. Pun, L. Hou and L. Yang, "SuperDock: A Deep Learning-Based Automated Floating Trash Monitoring System", Proc. 2019 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (Robio), Dali, China, December 6-8, 2019.

6. S. Guo and M.O. Pun, Indoor Semantic-Rich Link-Node Model Construction Using Crowdsourced Trajectories from Smartphones, the IEEE Sensors Journal, vol. 19, no. 22, pp. 10917-10934, November 2019.