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1. 重要履历

申报人于沙特阿拉伯法赫德国王石油与矿产大学获得电气工程博士学位，研究专注于无线通信网络中的缓存与编码技术。目前，申报人任职于约旦，担任电气工程系助理教授。在学术生涯早期，申报人曾于日本国立情报学研究所（National Institute of Informatics, NII）从事为期两年的博士后研究，参与并主导了面向超5G和工业物联网的前沿项目，积累了宝贵的国际合作与前沿攻关经验。申报人长期担任包括《IEEE Transactions on Wireless Communications》、《IEEE/ACM Transactions on Networking》、《IEEE Transactions on Mobile Computing》在内的多个无线通信领域顶级期刊及IEEE ICC、Globecom等旗舰会议的审稿人，其学术判断力获得了国际同行的广泛认可。

2. 技术能力

申报人长期致力于无线通信与网络领域的跨层设计与优化研究，专注该领域超过十年。尤其擅长利用随机优化、风险规避优化、序列二次规划等数学工具，结合网络编码、智能反射面、移动边缘计算等技术，解决下一代无线网络（B5G/6G）中的能效、可靠性及资源管理瓶颈问题。申报人是一位在智能无线网络资源管理及边缘智能领域的资深专家。其一项突出成就在于，开创性地将网络编码技术与雾无线接入网络架构相结合，提出了高效的宏蜂窝业务卸载框架，显著提升了异构蜂窝网络的传输效率和内容分发能力，相关成果发表于无线通信领域顶级期刊《IEEE Transactions on Vehicular Technology》。

3. 标志性成果

申报人作为核心研究员或项目负责人，深度参与了多项由国际知名研究机构资助的前沿项目。在日本国立情报学研究所的博士后研究期间，作为核心成员参与了“面向超5G的RIS辅助无线网络设计与优化”及“面向互联工厂的轻量级边缘AI感知与通信（LIGHT-SWIFT）”两大项目。其研究工作解决了智能反射面辅助的速率分割多址系统在随机信道环境下的中断概率最小化难题，提出了基于风险规避优化的鲁棒性设计方案，成果发表于《IEEE Networking Letters》。同时，在无人机辅助的移动边缘计算物联网网络研究中，创新性地引入了智能反射面与多跳任务路由机制，有效降低了物联网设备的能耗并提升了计算卸载效率，相关成果发表在《IEEE Internet of Things Journal》。

在学术贡献方面，申报人已在《IEEE Transactions on Vehicular Technology》、《IEEE Transactions on Mobile Computing》、《IEEE Internet of Things Journal》、《IEEE Access》等国际权威期刊及IEEE Globecom、ICC等顶级会议上发表论文十余篇，并获得两项美国授权专利。其早期关于认知无线电网络中频谱高效分配的研究已形成专利技术，为解决密集异构网络中的频谱资源紧张问题提供了有效方案。目前，作为扎尔卡大学资助的“自组织线性移动发射机辅助服务与感知网络”项目的首席研究员，申报人正领导团队探索新型移动传输范式，持续推动其核心技术向更智能、更可靠、更高效的下一代无线通信系统演进。申报人的研究始终贯穿 “理论创新-技术突破-应用导向” 的主线，致力于将先进的优化理论与机器学习方法应用于解决实际无线网络中的关键挑战。