面向非线性、多时隙特性的无线供能通信高效传输方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61901317
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0103.通信理论与系统
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The nonlinear feature of radio frequency (RF) energy transfer and the multi-slot feature of terminals’ battery energy allocation bring several challenges for high efficient wireless powered communications (WPC): optimal signal design for wireless energy transfer (WET), long term optimal strategy for battery energy allocation, and the high computation complexity. To solve these challenges, this project studies nonlinearity and multi-slot oriented high efficient transmission methods for WPCs: (1) we set up the nonlinear energy transfer model and its approximate model, to address the tradeoff between model accuracy and computation complexity, and then realize optimal WET signal design which is well matched with the feature of nonlinearity. (2) Considering battery charging characteristics, we study optimal and sub-optimal algorithms for the multi-slot battery energy allocations, solving the problems of uplink information outage, long term energy efficiency (EE) optimization, and high complexity. (3) According to on-demand service and cooperative WET between base stations and power beacons, we analyze and optimize the EE of WPC networks with the consideration of low complex nonlinear energy transfer model and multi-slot energy allocation algorithms, addressing high efficient network transmission and high complexity. This project may obtain innovations on high efficient transmission methods for WPCs, proposing optimal WET signal design in accordance with nonlinear RF transfer model, multi-slot energy allocation algorithms and EE-oriented network optimizing methods.
射频能量转换电路所具备的非线性特性以及终端电池能量分配所呈现的多时隙特性,为研究无线供能通信的高效传输提出了:最优无线能量传输(WET)信号设计、长时段能效最优化策略以及高计算复杂度等方面的挑战。为解决上述问题,本项目研究面向非线性、多时隙特性的无线供能通信高效传输方法,具体包括:(1)建立非线性能量转换模型及其近似模型,以解决模型精确度与计算复杂度的矛盾,实现与非线性特性相匹配的最优WET信号设计。(2)结合电池充放电特性,研究多时隙能量分配最优及次优算法,以解决信息传输中断、长时段能效最优和高计算复杂度等问题。(3)基于适度服务原则和基站、能量站协作传能,结合低复杂度非线性模型和多时隙算法,开展网络能效分析和优化,以解决高效网络传输和高复杂度的问题。本项目拟在无线供能通信高效传输方法上取得创新性突破,获得适配非线性特性的最优WET信号设计、多时隙能量分配方法和能效优先的网络优化方法。

结项摘要

无线供能通信通过无线能量传输技术向低功耗物联网设备进行供电,实现高效的上行信息传输,是下一代移动通信系统的关键技术。针对非线性能量转换特性、电池能量分配的多时隙特性,本项目研究了无线供能通信的高效传输方法,具体内容包括:(1)建立了能量转换的非线性建模方法,并研究了基于安全约束的无线携能通信最优能量波束成形设计,以及多反向散射器的共生的能效最优设计。(2)研究了基于有限电池容量的多时隙能量分配算法,重点面向增强移动宽带(eMBB)和超可靠低延迟通信(URLLC)业务复用的无线供能通信网络,综合考虑了能量接收灵敏度、电池容量约束等问题,研究了基于深度强化学习的资源分配算法。(3)探索了基站/能量站协作传能的方法,并针对新兴无线技术,基于随机几何和人工智能,展开网络性能分析和优化。本项目的研究成果进一步增强了无线供能通信的理论与技术基础,为物联网的发展和应用提供了重要的技术支撑。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(4)
专利数量(6)
Blockchain-escorted distributed deep learning with collaborative model aggregation towards 6G networks
区块链护航的分布式深度学习与面向 6G 网络的协作模型聚合
  • DOI:
    10.1016/j.future.2022.11.029
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Future Generation Computer Systems
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhaowei Ma;Xiaoming Yuan;Kai Liang;Jie Feng;Li Zhu;Dajun Zhang;F. Richard Yu
  • 通讯作者:
    F. Richard Yu
NOMA-Enabled Cellular Radio Access Networks Relying on Control- and User-Plane Separation
支持 NOMA 的蜂窝无线接入网络依赖于控制平面和用户平面分离
  • DOI:
    10.1109/tvt.2021.3102975
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Vehicular Technology
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Haiyan Tu;Liqiang Zhao;Chen Feng;Cheng Guo
  • 通讯作者:
    Cheng Guo
Resource Allocation for Open-Loop Ultra-Reliable and Low-Latency Uplink Communications in Vehicular Networks
车载网络中开环超可靠和低延迟上行链路通信的资源分配
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Vehicular Technology
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Yaoyuan Zhang;Liqiang Zhao;Gan Zheng;Xiaoli Chu;Zhiguo Ding;Kwang-Cheng Chen
  • 通讯作者:
    Kwang-Cheng Chen
Design and Analysis of SWIPT With Safety Constraints
具有安全约束的SWIPT设计与分析
  • DOI:
    10.1109/jproc.2021.3130084
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Proceedings of the IEEE
  • 影响因子:
    20.6
  • 作者:
    Constantions Psomas;Minglei You;Kai Liang;Gan Zheng;Ioannis Krikidis
  • 通讯作者:
    Ioannis Krikidis
Privacy-Preserving vertical collaborative logistic regression without trusted third-party coordinator
无需可信第三方协调员的隐私保护垂直协作逻辑回归
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Security and Communication Networks
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xiaopeng Yu;Wei Zhao;Dianhua Tang;Kai Liang
  • 通讯作者:
    Kai Liang

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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    stem Cell Research & Therapy
  • 影响因子:
    7.5
  • 作者:
    王令舒;卿立;刘贺;刘南;乔婧婷;崔晨;何天祎;赵汝星;刘福强;闫飞;梁凯;郭星宏;沈英;侯新国;陈丽
  • 通讯作者:
    陈丽
经尿道钬激光联合吡柔比星灌注治疗腺性膀胱炎
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2008
  • 期刊:
    中国现代医生
  • 影响因子:
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  • 作者:
    梁凯;徐郑;苏江浩;贾瑞鹏
  • 通讯作者:
    贾瑞鹏
全自动薄膜应力仪
  • DOI:
    10.13922/j.cnki.cjovst.2016.01.17
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    真空科学与技术学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵升升;程毓;张小波;梁凯
  • 通讯作者:
    梁凯
A multi-channel fully differential programmable integrated circuit for neural recording application
一种用于神经记录应用的多通道全差分可编程集成电路
  • DOI:
    10.1088/1674-4926/34/10/105009
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Chinese Journal of Semiconductors
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    桂赟;张旭;王远;刘鸣;裴为华;梁凯;黄穗彪;李斌;陈弘达
  • 通讯作者:
    陈弘达
海峡两岸制造业企业发展的税收政
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    南京财经大学学报,2006.5
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李廉水;梁凯
  • 通讯作者:
    梁凯

其他文献

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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

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          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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