MIMO认知无线电系统的最优线性联合收发机设计的统一框架研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61201137
  • 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:
    F0102.信息系统与系统安全
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31
  • 项目参与者:
    李小亚; 徐一斐; 黄国刚; 宋利娜; 李承彪; 张道林; 张迎苹;
  • 关键词:

项目摘要

In the context of the Underlay Cognitive Radio system, this project attempts to propose the unified framework design schemes of different optimal linear joint transceivers resulted from different optimizaion crireria, for the cases of point-to-point single MIMO cognitver user transmission, multiple-point-to-point multiple cognitiver users multiple access channel (MAC) uplink transmission, multiple cognitiver users point-to-multiple-point broadcast channel (BC) downlink transmission and multiple-point-to-multiple-point interference channel transmission system, respsectively, based on joint utilization of majorizaiton theory, semidefinite programming, dual tranfromaion, enhanced Fritz John condtion, Polite water-filling Transformation, subgradient algorthm and so on. Consenquely, for each optimal linear joint transceiver imposed by some given optimization criterion, there exists a corresponding coninial form whithin the unified framework. Hence the design of optimal linear transceiver can be completely charaterized.
本项目考虑Underlay场景下的认知无线电系统,分别针对点对点MIMO单个认知用户通信系统、多点对点多个MIMO认知用户的MAC上行通信系统、点对多点的多个MIMO认知用户的BC下行通信系统、以及多点对多点多个MIMO认知用户的干扰信道通信系统,拟运用受控理论、半正定规划、对偶变换、增强Fritz John条件、礼貌注水,子梯度法等多项关键理论与算法,为不同的优化准则条件下的所推导的不同的最优线性联合收发机建立统一架构,从而使每一种最优线性联合收发机在统一框架内都能找到与之相对应的标准形式,从根本上解决线性联合收发机的设计问题。

结项摘要

本项目主要针对MIMO认知无线电系统中的授权用户和认知用户存在相互干扰时,研究如何设计MIMO联合收发机,从而有效抑制干扰,提高系统的性能。针对MIMO-OFDM认知无电系统,设计保护授权用户的认知用户的收发机,从而完全消除了认知用户对授权用户的干扰;针对MIMO授权用户和MIMO认知用户共存的情景,联合设计MIMO稀疏型收发机,从而优化系统的性能;针对MIMO认知异构网络,采用干扰对齐技术,设计了授权用户和认知用户的联合收发机,从而避免了授权用户和认知用户之间的干扰;针对认知无线电系统中的认知用户设计频谱聚合方案,在保证不对授权用户产生干扰的前提下,提升了认知用户的频谱效率;针对授权用户和认知用户协作的场景,设计了认知用户的频谱租赁方案,从而实现授权用户和认知用户的双赢;针对MIMO中继传输中的干扰问题,联合设计了收发机,从而优化系统的性能;针对MIMO中继传输,设计了最优的几何均值联合收发机;针对MIMO中继传输,设计了最优正交空时码联合收发机。本项目研究问题深入,成果丰硕,对相关领域的未来研究提供了有价值的参考。

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(4)
专利数量(0)
Geometric-Mean-Decomposition-Based Optimal Transceiver for a Class of Two-Hop MIMO-Aided Amplify-and-Forward Relay Channels
一类两跳 MIMO 辅助放大转发中继信道的基于几何均值分解的最优收发器
  • DOI:
    10.1109/tvt.2013.2279679
  • 发表时间:
    2014-02
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Vehicular Technology
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Liu, Wei;Li, Chuan;Li, Jian-Dong;Hanzo, Lajos
  • 通讯作者:
    Hanzo, Lajos
A Semi-Orthogonal Distributed Alamouti Space-Time Codes Design
半正交分布式Alamouti空时码设计
  • DOI:
    10.1007/s11277-013-1181-1
  • 发表时间:
    2013-04
  • 期刊:
    Wireless Personal Communications
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Li, Xiao-Ya;Liu, Wei;Li, Jian-Dong;Huang, Peng-Yu
  • 通讯作者:
    Huang, Peng-Yu
The Maximum-SNR Optimal Weighting Matrix for a Class of Amplify-and-Forward MIMO Relaying Assisted Orthogonal Space Time Block Coded Transmission
一类放大转发MIMO中继辅助正交空时分组编码传输的最大信噪比最优加权矩阵
  • DOI:
    10.1109/tcomm.2015.2445769
  • 发表时间:
    2015-06
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Communications
  • 影响因子:
    8.3
  • 作者:
    Liu Wei;Li Ji;ong
  • 通讯作者:
    ong
Interference Alignment for MIMO Downlink Multicell Networks
MIMO 下行链路多小区网络的干扰对齐
  • DOI:
    10.1109/tvt.2015.2477358
  • 发表时间:
    2016-08-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Liu, Wei;Sun, Jia-Xing;Ma, Yinghong
  • 通讯作者:
    Ma, Yinghong

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其他文献

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  • 通讯作者:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    沈敏
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    黎洁
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    魏丛格
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  • DOI:
    10.13827/j.cnki.kyyk.2018.04.016
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    矿业研究与开发
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王创业;李俊鹏;张琪;刘伟
  • 通讯作者:
    刘伟

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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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