基于无人机的空间传感网多源数据收集技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61872196
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    65.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0204.计算机系统结构与硬件技术
  • 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

The spatial sensing network system based on UAV is a typical application of unmanned aerial vehicle and spatial sensing technology. It combines the technologies of cooperative flight of space unmanned aerial vehicle, data collection, networking of the ground sensor network as well as data exchanging. With the help of deep cooperation and organic integration of the technologies about computation, communication and control, it can realize real time perception about ground air physical system and information system, information interaction and information interaction. However, the current spatial sensor network has some shortcomings in the aspects of multi source data collection, transmission and security. To solve this problem, on the basis of the large-scale, regionalized and spatial characteristics of UAV space sensor network, we first formulate a network architecture based on FGNETs (Flying and Ground Networkds). Then, we study how the spatial sensing network system can obtain information from the spatial physical environment, and how to control the space physical world. In addition, research on optimal coverage based on terrain and energy consumption as well as the space access gateway interconnection architecture are also important in this project. Meanwhile, some key scientific problems like data control and processing, communication and data acquisition as well as security and trustworthiness are also the focuses of research. Finally, in order to optimize the data collection of space sensor network, the spatial sensing network architecture based on QoS and information security should be built.
基于无人机的空间传感网系统是无人机和空间传感技术相融合的典型应用,综合了空间无人机协同飞行、数据收集、地面传感网组网、数据传输交换的多空间复杂系统,通过3C技术的深度协作与有机融合,可实现地空物理系统与信息系统的实时感知、信息交互和动态控制,具有广阔的发展前景。然而,当前的空间传感网在多源数据收集、传输与安全性方面存在一定不足。为此,本课题拟定首先结合无人机空间传感网大规模、区域化和空间性特点,研究基于FGNETs(Flying and Ground Networkds:FGNETs)的网络体系架构;随后,研究空间传感网系统在从空间物理环境感知获取信息同时,如何对空间物理世界进行反馈控制、研究基于地形和能耗方面的优化覆盖、空地接入网关互联架构、数据控制与处理、通信和数据获取、安全可信等关键问题的基础上,给出基于QoS和信息安全的空间传感网体系架构,优化空间传感网的数据收集。

结项摘要

本项目紧密围绕大规模、异构化、自组织的空间传感网数据收集过程中面临的关键问题开展了研究。首先,我们结合空间传感网大规模、区域化和空间化的特征设计并实现了其层间协作的体系架构,重点解决了空间传感网系统在从空间物理环境感知获取信息同时,对空间物理世界进行反馈控制的关键问题;其次,针对空间传感网中的空中强终端和地面弱终端在地理空间位置分布的几何特征,分别确定了单无人机和多无人机系统下的空对地协同覆盖调度问题。在解决了高低维度投影区域配准问题的基础上,实现了多旋翼无人机遍历悬停高度与投影覆盖范围互制衡下的遍历点优化选取,从而极大程度确保了空间传感网下的移动数据收集实效性;随后,我们以优化空间传感网组网与数据交互技术为目标,针对其网络拓扑易变化、空间交互过程复杂的特点,在所提出的空间传感网下无人机数据收集能耗模型的基础上,实现了基于近似算法的最少化悬停位置的选择设计方案,有效提升了空-地上下行数据交互效率,并由此形成了面向地面传感网区域化组网的无人机飞行轨迹优化模型;最后,我们充分考虑到了实际应用场景下的空间传感网属性异构、分布式和多源的特征,还重点对多无人机系统下的均衡化问题进行了深入研究,并最终实现了多无人机协同数据收集模式下的负载均衡轨迹生成方案和能耗优化的变邻域搜索方法。

项目成果

期刊论文数量(34)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(8)
Anomaly-Tolerant Network Traffic Estimation via Noise-Immune Temporal Matrix Completion Model
通过抗噪声时间矩阵完成模型进行异常容忍网络流量估计
  • DOI:
    10.1109/jsac.2019.2904347
  • 发表时间:
    2019-03
  • 期刊:
    IEEE Journal on Selected Areas in Communications
  • 影响因子:
    16.4
  • 作者:
    Xiao Fu;Chen Lei;Zhu Hai;Hong Richang;Wang Ruchuan
  • 通讯作者:
    Wang Ruchuan
Physical Layer Security for Cognitive Multiuser Networks With Hardware Impairments and Channel Estimation Errors
具有硬件损伤和信道估计错误的认知多用户网络的物理层安全
  • DOI:
    10.1109/tcomm.2022.3194981
  • 发表时间:
    2022-09
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Communications
  • 影响因子:
    8.3
  • 作者:
    Xiao Jiang;Peng Li;Yulong Zou;Bin Li;Ruchuan Wang
  • 通讯作者:
    Ruchuan Wang
Power Splitting and Source-Relay Selection in Energy Harvesting Wireless Network
能量收集无线网络中的功率分配和源中继选择
  • DOI:
    10.1007/s11277-021-09449-1
  • 发表时间:
    2021-05
  • 期刊:
    Wireless Personal Communications
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Xiao Jiang;Peng Li;Ruchuan Wang
  • 通讯作者:
    Ruchuan Wang
RFID Indoor Positioning Based on AP Clustering and Improved Particle Swarm Algorithm
基于AP聚类和改进粒子群算法的RFID室内定位
  • DOI:
    10.1155/2022/4121016
  • 发表时间:
    2022-08
  • 期刊:
    Journal of Sensors
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    Zhang Manman;Li Peng;Xu He(徐鹤);Wang Ruchuan
  • 通讯作者:
    Wang Ruchuan
A Novel Lightweight Authentication Scheme for RFID-Based Healthcare Systems.
基于 RFID 的医疗系统的新型轻量级身份验证方案
  • DOI:
    10.3390/s20174846
  • 发表时间:
    2020-08-27
  • 期刊:
    Sensors (Basel, Switzerland)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhu F;Li P;Xu H;Wang R
  • 通讯作者:
    Wang R

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其他文献

面向数据压缩的无线多媒体传感器网络节点选择方法
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  • 通讯作者:
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  • 发表时间:
    --
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  • 通讯作者:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    陈志;王汝传
  • 通讯作者:
    王汝传

其他文献

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  • 资助金额:
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    2001
  • 资助金额:
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相似国自然基金

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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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