基于UWSNs的近海环境安全实时探测新机理及关键技术

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    U1609204
  • 项目类别:
    联合基金项目
  • 资助金额:
    230.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0608.海洋物理与观测探测技术
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

In recent years, the ecological environment of some of China’s territorial waters has deteriorated significantly while protecting them has become more challenging. The long-term periodic and comprehensive environmental detection of offshore waters is critical to ensure the environmental safety and security of our nation and particularly, the Ocean Economy Demonstration Region in Zhou Shan, Zhejiang. This project will construct underwater wireless sensor networks (UWSNs) that will be used as a platform of distributed real-time detection. The platform consists of both fixed and mobile nodes, such as autonomous underwater vehicles (AUVs). First, this research will investigate the key technologies of UWSNs-based networking to ensure reliable communications and improve the data throughput. Second, this project will utilize the sensors equipped in the underwater nodes for long-term offshore water parameter monitoring and environmental safety evaluation via multi-sensor fusion. Third, this project will study the detection and tracking of the offshore targets by considering the mobility of AUV in order to estimate the key target parameters, such as position, velocity, acceleration, size, and amount. Finally, this project will design and construct an open experimental system for offshore environmental safety detection. The relevant research will be carried out and the findings of the experiments will be used for the improvement of the theories. In summary, the outcomes of this research will not only explore the mechanism for offshore environmental safety detection but also provide a crucial technical support for advancing the smart ocean strategy in our nation and Zhejiang Province.
近年我国部分海域生态环境恶化、维权形势严峻。对近海海域实施长周期全方位环境安全探测,切合国家海洋环境安全和浙江舟山海洋经济示范区安全保障的重大需求。项目针对近海环境特点,由水下固定节点和移动节点AUV组成水下无线传感器网络(UWSNs)作为分布式实时探测平台。针对该平台的基础设施条件,首先开展水下通信组网关键技术研究,实现UWSNs在满足高吞吐量下的可靠通信;接着,利用UWSNs搭载的各类环境参数传感器,对近海水质进行长周期多参量同步监测,并通过多传感器融合技术实现环境安全等级评估;然后,结合网络布局优化和AUV声源设计,开展近海微弱动目标的分布式协同探测与跟踪技术研究,获取目标的位置和属性等关键参数;最后,构建近海环境安全探测开放式实验系统进行实验研究,根据实验结果优化理论方案。项目的研究成果不仅深入阐释了近海环境安全探测机理,而且为国家和浙江省正在推进的智慧海洋战略提供了关键技术支撑。

结项摘要

近年我国部分海域生态环境恶化、维权形势严峻。对近海海域实施长周期全方位环境安全探测,切合国家海洋环境安全和浙江舟山海洋经济示范区安全保障的重大需求。本项目针对近海环境特点,由水下固定节点和移动节点AUV组成水下无线传感器网络(UWSNs)作为分布式实时探测平台。本项目研究期间,课题组在浙江省近海海域构建符合专业海洋环境监测规范的UWSNs设施,通过理论与实践相结合的手段,深入研究了由水下固定节点、水中移动节点构建的水声传感器网络技术;剖析了UWSNs在近海实现水声通信组网时的技术瓶颈,分析机理并针对不同问题提出了优化解决方案,实现了动态、稳健、高效的组网效果;探索了基于移动节点与固定节点的近海海洋环境参数立体监测技术的水下传感、水下数据采集、移动节点控制等技术,实现了可持续的、广域实时的监测效果;针对近海水下目标的协同探测与跟踪问题,研究了UWSNs最优节点布局新方法,开发了其探测模式的优越性和先进性,实现了高能效、高精度的目标定位与跟踪;通过在试验水池和开放水域中搭建实验平台,课题组对提出的UWSNs组网通信、海洋环境动态监测和多节点协同探测等技术进行了实验验证。本项目组已经按计划完成相应的研究内容,并取得超出预期的成果。发表标注资助号的论文38篇(SCI收录12篇,EI收录16篇);申请国家发明专利25项(其中授权10项);参加国际会议11人次;培养博士生3名,硕士生12名;项目负责人在国内高校和科研院所做学术报告6次;项目负责人获得第三届中国自动化学会青年科学家奖,陕西省科学技术奖三等奖和中国自动化学会自然科学一等奖;项目负责人入选教育部长江特聘教授,国家“万人计划”科技创新领军人才、科技部创新人才推进计划中青年科技创新领军人才和江苏省“双创人才计划”;并在本项目研究工作的基础上,项目负责人获得后续国家、省部级资助项目8项。

项目成果

期刊论文数量(27)
专著数量(0)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(11)
专利数量(25)
浙江舟山养殖海域沉积物微塑料污染特征
  • DOI:
    10.15889/j.issn.1002-1302.2020.09.052
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    江苏农业科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王洪燕;赵晟
  • 通讯作者:
    赵晟
分布式声源定位系统节点最优布局方法及性能研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    电子学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    闫青丽;陈建峰
  • 通讯作者:
    陈建峰
基于水下传感器网络的目标跟踪技术研究现状与展望
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    自动化学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘妹琴;韩学艳;张森林;郑荣濠;兰剑
  • 通讯作者:
    兰剑
Jamming-resilient algorithm for underwater cognitive acoustic networks
水下认知声网络的抗干扰算法
  • DOI:
    10.1177/1550147717726309
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    INTERNATIONAL JOURNAL OF DISTRIBUTED SENSOR NETWORKS
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Wang Zixiang;Zhen Fan;Zhang Senlin;Liu Meiqin;Zhang Qunfei
  • 通讯作者:
    Zhang Qunfei
基于能值生态足迹的海岛可持续性评估——以舟山为例
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    海岸工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李玉杰;赵晟
  • 通讯作者:
    赵晟

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其他文献

基于RUKF-IMM的非线性系统滤波
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    华中科技大学学报(自然科学版)科技大学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘妹琴;汤晓芳;郑世友;张森林
  • 通讯作者:
    张森林
基于改进Delaunay三角剖分的水下地形三维重建算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    计算机科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈士杰;张森林;刘妹琴;郑荣濠
  • 通讯作者:
    郑荣濠
基于多尺度图像融合和SIFT特征的水下图像拼接研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    计算机应用与软件
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王昕平;张森林;刘妹琴;樊臻
  • 通讯作者:
    樊臻
基于ViBe算法的水下管道泄漏检测系统
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    工业控制计算机
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    沈莹;王文亮;王金魁;张森林;刘妹琴
  • 通讯作者:
    刘妹琴
基于数据驱动的微小故障诊断方法综述
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    自动化学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    文成林;吕菲亚;包哲静;刘妹琴
  • 通讯作者:
    刘妹琴

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

刘妹琴的其他基金

基于自组织UWSNs水下目标跟踪关键问题研究
  • 批准号:
    61673345
  • 批准年份:
    2016
  • 资助金额:
    62.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于鲁棒滤波理论的非线性系统融合状态估计方法研究
  • 批准号:
    61174142
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    62.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
具有统一非线性算子的智能系统的鲁棒控制与多传感器鲁棒融合滤波
  • 批准号:
    60874050
  • 批准年份:
    2008
  • 资助金额:
    30.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于LMI方法的标准神经网络模型及其应用研究
  • 批准号:
    60504024
  • 批准年份:
    2005
  • 资助金额:
    22.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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