时变图及时间确定性天地一体化网络组网关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61871456
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    66.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0106.空天通信
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

This project is for the need of constructing the time-deterministic earth-space integration network, facing the challenge of increasing utilization rate of integrated network and ensuring deterministic time delay. To resolve the multi-dimensional resource characterization mechanism issue of time-varying network and the restrictive relationship issue between network performance and network multi-dimensional resources and task demands and other scientific issues, this project propose time-varying network graph model characterization method to obtain the time-varying network capacity, design time-varying network slicing and resource scheduling method approaching the network capacity. Besides, the protocols of developing time-varying network slices and networking are also proposed. At last, a key technology demonstration platform is proposed.The above work laid the theoretical and technical foundation for establishing a network-integrated information and networking technology that uses time-varying network resources efficiently and has QoS guarantee capabilities。
项目将面向构建时间确定性天地一体化信息网络的应用需求,针对时变网络资源利用率难提升、确定性时延难保障等挑战,解决时变网络多维资源表征机理、时变网络多维资源与网络性能制约关系等科学问题,提出时变网络图模型表征方法,即存储时间聚合图模型,精准表征天地一体化信息网络收发信机、链路、拓扑、缓存、时间等多维资源及业务时延需求的相互制约关系;提出基于存储时间聚合图模型的时变网络容量分析算法,以较低算法复杂度,获取时间约束的多源多汇最大流,解决时间约束条件下时变网络端到端容量计算问题;提出逼近网络容量的时变网络切片方法与资源调度方法,与节点、链路依次映射算法相比,所提出的节点、链路联合映射的虚拟时变网路切片算法的资源利用率高;研制时变网络切片及组网协议,构建关键技术演示验证平台,验证关键技术,为构建高效利用时变网络资源且具有时延保障能力的天地一体化信息网络组网协议奠定理论与技术基础。

结项摘要

天地一体化网络组网技术是第六代移动通信网络关键技术之一。目前,全球近30亿人口、70%的地球表面尚无网络服务,依托卫星的广覆盖与高通量,天地一体化网络有望成为覆盖全球的下一代通信网络。然而,构建时间确定性天地一体化网络面临网络资源利用率难提升、业务时间确定性难保障的挑战。天地一体化网络存在收发信机、能量、计算与存储等多维资源,彼此相互影响。网络拓扑及链路时延与传统地面网络差异大,且随时间动态变化。如何挖掘与表征多维资源与业务需求的关联关系,探索时变网络资源、业务需求与网络容量的制约关系,求解网络容量限,是尚未解决的科学问题。.本项目依托时变图理论,开展了天地一体化网络资源表征,资源与业务特征对网络性能制约关系的探索等研究工作,提出新的时变图图元模型,扩充时变网络性能界分析方法,突破时变网络切片关键技术,取得了如图1所示的研究成果:1)扩展了时变图的图元表征模型,提出3种资源约束下的图元表征规则和1种任务需求表征方法,支持网络容量与性能分析。相比传统线性规划算法,所提图模型容量分析方法运行时间可降低上百倍;2)拓展了时变图理论的分析方法,在所提容量分析方法的基础上,扩展了网络性能限分析方法,不仅支持分析网络空载时的容量,还可分析网络对业务的承载极限,为网络切片提供理论基础,所提单业务承载时延限分析方法相比于典型的基于二分法的数据调度方法运行时间可降低75倍;3) 突破了高资源利用率的网络切片方法,提出基于时变图表征和网络性能限分析方法的多切片联合资源分配策略以及片内时间确定性保障策略,二切片场景中联合切片相比于独立切片,资源利用率可提升38.7%。 4)构建了基于链路模拟器的验证平台,发现制约天体一体化网络时间确定性组网在实际物理环境中性能的关键因素。所提基于时变图的资源调度方法已成功应用于上海航天测控研究所遥感平台研发与产品设计,项目成果将为时间确定性天地一体化网络组网设计提供理论及关键技术支撑。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(6)
专利数量(3)
Enhancing Earth Observation Throughput Using Inter-satellite Communication
利用卫星间通信提高地球观测吞吐量
  • DOI:
    10.1109/twc.2022.3163389
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Wireless Communications
  • 影响因子:
    10.4
  • 作者:
    Peng Wang;Hongyan Li;Binbin Chen;Shun Zhang
  • 通讯作者:
    Shun Zhang
STAG-Based QoS Support Routing Strategy for Multiple Missions Over the Satellite Networks
基于 STAG 的 QoS 支持卫星网络上多个任务的路由策略
  • DOI:
    10.1109/tcomm.2019.2929757
  • 发表时间:
    2019-07
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Communications
  • 影响因子:
    8.3
  • 作者:
    Tao Zhang;Hongyan Li;Shun Zhang;Ji;ong Li;Haiying Shen
  • 通讯作者:
    Haiying Shen
Time-Expanded Graph Based Energy-Efficient Delay-Bounded Multicast Over Satellite Networks
基于时间扩展图的卫星网络节能时延限制组播
  • DOI:
    10.1109/tvt.2020.2988023
  • 发表时间:
    2020-09-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Shi, Keyi;Zhang, Xiushe;Li, Hongyan
  • 通讯作者:
    Li, Hongyan
Application of Time-Varying Graph Theory over the Space Information Networks
时变图论在空间信息网络中的应用
  • DOI:
    10.1109/mnet.001.1900245
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE NETWORK
  • 影响因子:
    9.3
  • 作者:
    Zhang Tao;Li Ji;ong;Li Hongyan;Zhang Shun;Wang Peng;Shen Haiying
  • 通讯作者:
    Shen Haiying
Maximum Flow Routing Strategy With Dynamic Link Allocation for Space Information Networks Under Transceiver Constraints
收发器约束下空间信息网络动态链路分配最大流路由策略
  • DOI:
    10.1109/tvt.2022.3179523
  • 发表时间:
    2022-09
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Vehicular Technology
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Wei Liu;Lin Zhu;Huiting Yang;Hongyan Li;Ji;ong Li;Anthony Man-Cho So
  • 通讯作者:
    Anthony Man-Cho So

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高资源利用率应用感知卫星互联网组网机理研究
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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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