一、重点实验室简介

本实验室依托青海师范大学计算机科学与技术一级学科博士学位授权点，现有固定研究人员23 人，其中教授14人，博士生导师4人，入选教育部新世纪优秀人才支持计划2人，省级优秀专家1人，青海省“昆仑英才”专业技术领军人物2人，青海省科学技术与工程学科带头人4人，优秀学科带头人2人，入选青海省“135”人才计划2人。具有博士学位的研究人员13人，年龄在45-49岁之间的8人，45岁以下15人。

研究团队目前已形成物联网技术、物联网数据存储与挖掘、物联网模型构建与理论研究等具有明显优势和地域特色的研究方向。形成了专业知识互补，学历、学缘、职称、年龄结构合理的科研团队。先后招收硕士研究生30余名，博士生7名，已有近20名研究生取得硕士学位，5名考取博士研究生；培养青年教师10名。多名成员成为青海省“人才小高地”和教育部长江学者与创新团队主要成员。

实验室近几年承担省部级以上科研项目44项，其中国家973前期研究专项1项，国家自然科学基金项目15项，国家社会科学基金项目2项，其他省部级以上项目20多项。主持科研经费1639元。发表学术论文70多篇，48篇发表在SCI或权威期刊，12篇被EI收录；出版学术专著6部。授权发明专利9项。主持完成的成果获青海省科技进步二等奖1 项、三等奖2项、中国计算机学会CCF科技进步二等奖1项。

实验室研究紧密结合藏区经济发展、社会稳定、科技进步、人才培养的迫切需求，针对青藏高原信息化建设、发展和企事业单位对信息工程技术人才的需要，以建设一流青藏高原物联网创新团队为主要目标。在构建科技创新平台的基础上，围绕协同创新目标，联合组建创新团队，力争培养具有较大影响的领军人物和高层次学术带头人。

二、实验室负责人简介

   杜秀娟，计算机应用技术博士、教授、博士生导师，青海省物联网重点实验室负责人，教育部新世纪优秀人才，青海省“高端创新人才千人计划”领军人才、青海省“昆仑英才”领军人才、青海省“135高层次”领军人才，省自然科学与工程技术优秀学科带头人，教育部“长江学者和创新团队发展计划”创新团队成员。多年从事物联网技术、无线网络与安全等方面的研究，主持完成的“异构可信物联网关键技术研究”成果获青海省科技进步二等奖、“水下传感网在三江源流域智能环境监测通信架构、传输技术与可信保障机制”获省科技进步三等奖，参与完成的973前期研究专项“基于无线传感器网络的三江源生态监测信息的可靠性保障基础理论研究”获获CCF科技进步二等奖、青海省科技进步三等奖。授权发明专利6项，其中两项专利获青海省发明专利奖。获软件著作权登记6项。出版了《可信互联网若干问题研究》、《水下传感器网络研究》、《Computer and Network Security Essentials：Chapter10 - Reliable Transmission Protocol for Underwater Acoustic Networks》学术专著。主持国家和省部级等科研项目8项,发表学术论文30余篇。培养博士生7名，硕士生18名。

三、研究方向

研究方向一：物联网技术

本方向主要研究基于陆上/水下传感器网络的三江源、青海湖流域陆上/水下生态监控信息可靠传输机制，实现三江源流域智能生态环境监测；研究移动自组网、无线传感网与水声通信网络等异构物联网空间安全问题，包括对用户身份、信息内容的可认证性，无线网络中用户身份位置等隐私及应用的匿名性，存在攻击环境中的网络可用性和无线网络中对违反协议的行为检测及控制能力的可控性问题； 结合青海三江源国家公园建设和生态旅游在青海的发展前景，将物联网、移动互联网、云计算、大数据等技术应用到传统旅游业，实现信息技术和传统旅游业的“生态融合”，解决物联网在青海智慧生态旅游行业应用的关键技术。

研究方向二：物联网数据存储与挖掘

三江源生态监测网络、智慧生态旅游等系统面临海量数据存储的多样化、分散化和非结构化的特征，如何可靠、高效的存储和管理海量数据，支持快速的信息查询，为各种应用提供高效的信息存储服务是亟待解决的一大难点。针对物联网环境下的三江源生态监测系统数据中心面临的存储高效可靠性以及数据布局理论和实践挑战问题，研究存储集群的可靠数据容错策略和大规模并行、分布式存储集群的数据调度技术。以加权自动机为计算模型，以软集理论和数据世系管理分析方法相结合，实现海量生态环境数据的高效存储、优化、挖掘、分析和智能决策，为物联网信息实时响应和智能决策提供理论基础和技术保障；解决“互联网+”智慧矿山安全监管可靠保障机制。

研究方向三：物联网模型构建及理论研究

物联网的数学模型是图与网络，利用图论的相关知识为物联网模型提供可靠的数学理论支撑及其基础理论研究。 主要研究物联网模型的设计、连通性和抗毁性等，建立反映物联网动力学性质的图不变量与图谱之间的联系，从特殊的网络（图）模型和图的代数表示入手，用矩阵论和组合分析的方法考察网络（图）模型矩阵表示的谱性质；利用网络（图）模型的谱性质，计算出其特征值并研究对应的特征向量的性质，研究这些谱性质与具有现实意义和应用价值的图参数之间的关系，讨论物联网模型与其组合性质之间的关系等。