王杰

助理教授

研究方向： 人工智能、锂电池状态估计、室内定位与多源信息融合等

教育及工作经历： 

2023年毕业于同济大学，电子与信息专业，获得博士学位；

2023年就职于深圳大学（光明实验室），物理与光电工程学院，从事博士后研究；

2025年就职于深圳技术大学，中德智能制造学院，助理教授。

研究成果及荣誉：

主持教学科研项目

[1] 2023.12-2025.12，多物理场智能感知与信息融合解译用于储能电池安全，博士后资助计划项目，主持；

[2] 2025.12-2026.12，人工智能算法在水质净化药剂投放预测中的应用研究项目，横向项目，主持；

[3] 2025.1-2028.12，储能电池多物理场衰退机制解析及小样本学习健康状态评估，国自然面上项目，参与；

[4] 2025.1-2027.12，动力电池安全管理与优化技术研究，深圳市基础研究（重点项目），参与；

[5] 2022.1-2025.12，无线恶劣环境的“通导一体”系统关键技术研究，，国自然面上项目，参与。

代表性论文

[1] Wang J Wu X, Tian J, et al. Indoor localization fusing inertial navigation with monocular depth estimation in federated learning framework with data heterogeneity[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2025.

[2] Wang J, Wu Y, Liu E, et al. FedINS2: A federated-edge-learning-based inertial navigation system with segment fusion[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2023, 11(2): 3653-3661.

[3] Wang J, Liu E, Geng Y, et al. A survey of 17 indoor travel assistance systems for blind and visually impaired people[J]. IEEE Transactions on Human-Machine Systems, 2021, 52(1): 134-148.

[4] Lai R, Wang J, Tian Y, et al. FedCBE: A federated-learning-based collaborative battery estimation system with non-IID data[J]. Applied Energy, 2024, 368: 123534.

[5] Lai R, Tang Z, Yu Q, Tian J, Liu W, Li H, Tian Y, Wang J. TFGNN: Remaining capacity prediction of lithium-ion batteries based on transformer Fourier graph neural network with exogenous-endogenous series[J]. Measurement, 2026: 120418.

电子邮箱：wangjie@sztu.edu.cn