无线传感器网络能量空洞问题的解决方案研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61001112
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    20.0万
  • 负责人：
    刘徐迅
  • 依托单位：
    华南理工大学
  • 学科分类：
    F0102.信息系统与系统安全
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

无线传感器网络的数据在传输过程中遵循多对一的模式，这样离sink较近的节点需要承担更多的通信负载。因此离sink较近的节点容易过早耗尽自身的能量，即在sink周围出现能量空洞现象，且该现象越来越引起人们的注意。本项目基于无线传感器网络能量空洞问题的本质，以国内外的研究现状和本项目的前期成果为基础，致力于解决无线传感器网络能量空洞问题而进行如下创新研究：(1)拟提出在非均匀成环的基础进行非均匀分簇，实现网络的整体平衡，并确定非均匀分簇的数学关系和提供理论证明；(2)基于非均匀分簇的数学关系，拟提出一种基于博弈论的简单合理成簇方法，以实现网络的局部平衡；(3)拟提出一种基于自适应蚁群算法的路由方法，实现网络的整体平衡与局部平衡相结合。通过以上分析和研究，本项目拟从网络整体与局部多方面着手实现全网平衡，以解决无线传感器网络的能量空洞问题，并延长网络的生命周期。

结项摘要

本项目旨在解决无线传感器网络的能量空洞问题，目前基本完成了预期的目标，并取得了如下收效：（1）对无线传感器网络的分簇方法进行了总结、分析和评价；（2）对无线传感器网络的节点覆盖问题，提出了几种基于蚁群优化的覆盖方法；（3）对无线传感器网络的能量消耗平衡问题，提出了几种基于蚁群优化的数据传输方法。. 本项目目前取得的主要科研成果如下：（1）在SCI学术期刊《Sensors》和《KSII Transactions on Internet and Information Systems》发表了关于无线传感器网络分簇协议的论文；（2）在SCI学术期刊《IEEE Communications Letters》和《Journal of Networks and Computer Applications》发表了关于无线传感器网络覆盖算法的论文；（3）完成解决无线传感器能量空洞的数据传输方法的两篇论文，目前通过SCI期刊《IEEE Communications Letters》和《Journal of Networks and Computer Applications》的第一轮评审。

项目成果

期刊论文数量（5）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Ant colony optimization with greedy migration mechanism for node deployment in wireless sensor networks
无线传感器网络中节点部署的贪婪迁移机制蚁群优化
  • DOI：
    10.1016/j.jnca.2013.07.010
  • 发表时间：
    2014-03-01
  • 期刊：
    JOURNAL OF NETWORK AND COMPUTER APPLICATIONS
  • 影响因子：
    8.7
  • 作者：
    Liu, Xuxun;He, Desi
  • 通讯作者：
    He, Desi
A Two-Level Routing Scheme for Wireless Sensor Network
无线传感器网络的两级路由方案
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    International Journal of Distributed Sensor Networks
  • 影响因子：
    2.3
  • 作者：
    Shi, Jinglun;Shan, Zhilong;Liu, Xuxun
  • 通讯作者：
    Liu, Xuxun
A survey on clustering routing protocols in wireless sensor networks.
无线传感器网络中的集群路由协议综述
  • DOI：
    10.3390/s120811113
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    Sensors (Basel, Switzerland)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Liu X
  • 通讯作者：
    Liu X
Clustering Routing Algorithms In Wireless Sensor Networks: An Overview
无线传感器网络中的集群路由算法：概述
  • DOI：
    10.3837/tiis.2012.07.001
  • 发表时间：
    2012-07
  • 期刊：
    KSII Transactions on Internet and Information Systems
  • 影响因子：
    1.5
  • 作者：
    Liu, Xuxun;Shi, Jinglun
  • 通讯作者：
    Shi, Jinglun
Sensor Deployment of Wireless Sensor Networks Based on Ant Colony Optimization with Three Classes of Ant Transitions
基于三类蚂蚁转移蚁群优化的无线传感器网络传感器部署
  • DOI：
    10.1109/lcomm.2012.090312.120977
  • 发表时间：
    2012-10-01
  • 期刊：
    IEEE COMMUNICATIONS LETTERS
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Liu, Xuxun
  • 通讯作者：
    Liu, Xuxun

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其他文献

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不同信道环境下无线体域网的传输资源分配方法
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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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