SII Planning: WHISPERS: Wireless Hardware Innovations and Signal Processing for Enhanced Radio-astronomy and Scientific Spectrum Sharing

SII 规划:WHISPERS:用于增强射电天文学和科学频谱共享的无线硬件创新和信号处理

基本信息

  • 批准号:
    2037838
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 29.97万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2020-08-15 至 2022-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

This award is a planning grant for the Spectrum Innovation Initiative: National Center for Wireless Spectrum Research (SII-Center). The focus of a spectrum research SII-Center goes beyond 5G, IoT, and other existing or forthcoming systems and technologies to chart out a trajectory to ensure United States leadership in future wireless technologies, systems, and applications in science and engineering through the efficient use and sharing of the radio spectrum. The extraordinary growth of wireless communication, navigation, and radar systems has resulted in a convergence of scientific, commercial, and defense interests competing for access to RF and millimeter wave spectrum. There is mounting pressure on regulators and stakeholders to find mutually beneficial ways to share this spectrum, including bands where scientists have so far had unfettered access. A partnership comprising such complexity and scale is a grand challenge. The stakes are high and the opportunities unprecedented and potentially transformative. The objective of this project is to lay out a strategic framework and coalesce a comprehensive center-scale team that will engage and harness the forces competing for access to this precious resource. This project’s vision is to catalyze a vibrant community of world-class scientists and engineers in academia, industry, government agencies, and regulatory authorities, to create a hub for sustained research, technologies, and innovation.This project is aimed at the development of a comprehensive plan for a national center which would help maintain and extend US leadership in future wireless technologies, systems, and applications in science and engineering through the efficient use and sharing of radio spectrum from sub-6 GHz to well beyond 100 GHz. The project team is led by the University of Virginia (UVA), with partners at Northwestern University (NU), the National Radio-Astronomy Observatory’s (NRAO) Central Development Lab (CDL), and Virginia Diodes, Inc. (VDI). They propose to employ machine learning techniques, develop nonlinear receiving metrology tools, as well as approaches to spectrum management designed to protect science applications in poor signal-to-noise and signal-to-interference environments. Planning activities include research topics such as hardware development and design, as well as partnerships for broadening participation. This award will include education and workforce development, such as the development of a spectrum engineering certificate, curriculum, citizen science projects, and broadening participation efforts in spectrum through partnerships with Historically Black Colleges and Universities and other minority-serving institutions.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
该奖项是频谱创新计划的一项规划拨款:国家无线频谱研究中心(SII-中心)。SII-中心频谱研究的重点超出了 5G、物联网和其他现有或即将推出的系统和技术。通过有效使用和共享无线电频谱,确保美国在未来无线技术、系统和科学与工程应用方面的领导地位。无线通信、导航和雷达系统的飞速发展导致了科学与工程的融合。 、商业和国防利益监管机构和利益相关者面临着越来越大的压力,需要找到互惠互利的方式来共享该频谱,包括科学家迄今为止可以不受限制地访问的频段,这种复杂性和规模的合作伙伴关系是一个巨大的挑战。该项目的风险很高,机遇前所未有,具有潜在的变革性,其目标是制定一个战略框架,并联合一个综合性的中心规模团队,吸引和利用争夺这一宝贵资源的力量。是为了促进学术界、工业界、政府机构和监管机构的世界一流科学家和工程师组成充满活力的社区,创建一个持续研究、技术和创新的中心。该项目旨在为国家该中心将通过有效使用和共享从低于 6 GHz 到远超 100 GHz 的无线电频谱,帮助保持和扩大美国在未来无线技术、系统和科学与工程应用方面的领先地位。该项目团队由该大学领导。弗吉尼亚州 (UVA),西北大学 (NU)、国家射电天文台 (NRAO) 中央开发实验室 (CDL) 和弗吉尼亚二极管公司 (VDI) 的合作伙伴建议采用机器学习技术,开发非线性接收计量工具。作为旨在保护信噪比和信干比较差环境中的科学应用的频谱管理方法,规划活动包括硬件开发和设计等研究主题,以及扩大参与范围的合作伙伴关系。和劳动力发展,例如开发频谱工程证书、课程、公民科学项目,以及通过与历史悠久的黑人学院和大学以及其他少数族裔服务机构的合作来扩大频谱的参与努力。该奖项反映了 NSF 的法定使命,并被视为值得通过使用基金会的智力优点和更广泛的影响审查标准进行评估来支持。

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Faithful Edge Federated Learning: Scalability and Privacy
Faithful Edge 联合学习:可扩展性和隐私
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