一、个人简介
涂强，博士，讲师，硕士生导师。主要从事无线空间感知、进化智能优化、多源异构信息融合等方向的研究。近年来，参与国家自然科学基金项目1项，发表学术论文10余篇，申请发明专利4项。
二、教育背景
2010.09 - 2014.06 河南师范大学计算机科学与技术专业学习，获理学学士学位
2014.09 - 2017.06 河南师范大学计算机科学与技术专业学习，获理学硕士学位
2017.09 - 2023.12 中山大学信息与通信工程专业学习，获工学博士学位
三、研究领域
主要围绕研究领域为无线网络定位、进化智能优化、多源异构信息融合。
四、开设课程
本科生：《物联网通信技术》、《物联网云应用》
研究生：《多源信息融合》
五、科研项目
[1] 河南省教育厅,河南省高等学校重点科研项目,复杂场景中基于智能优化的无线传感器网络定位关键技术研究（25A520011）,2025-2026,3万元,主持.
[2]郑州轻工业大学,博士科研启动基金,基于智能优化算法的高适应性可移动无线传感器网络节点定位研究,2024-2027,20万,主持.
六、代表性成果
1.科研论文
[1] Nana Li, Ling He, Die Meng, Chuang Han, Qiang Tu(#), Low-Rank Matrix Completion via Nonconvex Rank Approximation for IoT Network Localization [J], Electronics, 2025, 14(19), 1-16.(SCI，4区)
[2] Qiang Tu, Xingcheng Liu*, Yi Xie, Guangjie Han, Range-free localization using extreme learning machine and ring-shaped salp swarm algorithm in anisotropic networks [J], IEEE Internet of Things Journal, 10(9):8228-8244, May 2023. (SCI，1区)
[3] Qiang Tu, Yingying Zhao, Xingcheng Liu*, Recovery schemes of hop count matrix via topology inference and applications in range-free localization [J], Expert Systems with Applications, Vol. 200:116906, Aug. 2022. (SCI，1区)
[4] Qiang Tu, Yitong Liu, Feng Han, Xingcheng Liu*, Yi Xie, Range-free localization using reliable anchor pair selection and quantum-behaved salp swarm algorithm for anisotropic wireless sensor networks [J], Ad Hoc Networks, Vol. 113:102406, Mar. 2021. (SCI，3区)
[5] Qiang Tu, Xuechen Chen, Xingcheng Liu*, Multi-strategy ensemble grey wolf optimizer and its application to feature selection[J], Applied Soft Computing, 76:16-30, Mar. 2019. (SCI，1区)
[6] Qiang Tu, Yitong Liu, Yi Xie, Xingcheng Liu*, Energy efficient clustering protocol based on binary salp swarm algorithm for heterogeneous wireless sensor networks. 2020 IEEE 6th International Conference on Computer and Communication (ICCC), Chengdu, China, Dec. 2020, PP:863-868.(EI)
2.发明专利
[1] 刘星成,涂强,基于矩阵补全的水下无线传感器网络节点定位方法[P],CN202211697518.6,2026-07-03.
[2] 刘星成,涂强,一种基于环形樽海鞘算法的无线传感器网络节点定位方法[P],CN202210271302.7,2025-05-06.
[3] 刘星成,涂强,一种基于樽海鞘算法优化的WSN分簇路由方法[P],CN202110169675.9,2022-12-23.
七、联系方式
邮箱：tuqiang@zzuli.edu.cn