基于射频干涉的无线传感器网络目标节点定位与跟踪

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61301223
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    28.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0111.信号理论与信号处理
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Wireless sensor network (WSN) enables smart environments for cooperative sensing, distributed sampling and real-time processing. Localization is fundamental in WSNs,as the data collected by sensors should be associated with the locations where they carry out the measurements. It is a great challenge with respect to the physical layer of WSNs to accomplish accurate localization with low cost under harsh multipath environments. This project aims to design novel radio interferometric positioning systems. To be more specific, three aspects will be investigated in this project: 1) mitigate multipath effects. The multipath effects in harsh environments impose lots of difficulties on accurate ranging. We would explore how to design optimal signal waveforms to facilitate ranging, and make use of frequency, time and space diversities to be robust to multipath effects. 2) joint localization and synchronization. In phase, time, or frequency-based localization systems, synchronization is tightly coupled with localization. Joint localization and synchronization methods will be explored to relax stringent synchronization requirements of WSNs. 3) phase ambiguity problem. Due to the wrapping effect (phase ambiguity) of the phase estimate, the range estimate based on the estimated phase faces the integer ambiguity problem. It can be formulated as a nonlinear model with unknown real and integer parameters. This problem is theoretically difficult. We would investigate possible methods to efficiently solve it, in return to enrich the toolbox solving the similar problems. In general, this project focuses on the design of novel radio interferometric positioning systems, and elegantly solves the above problems using signal processing tools. It would provide solid theoretical fundamentals and feasible frameworks for localization in WSNs.
无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)的目标节点定位与跟踪是构建兼具分布式数据采集、协作感知和实时信息处理系统的关键。如何在复杂的多径环境中,实现低成本、高精度的定位与跟踪,对WSN物理层设计提出了新的挑战。本项目以提高定位与跟踪系统的精确度,降低系统的复杂度为目标,围绕射频干涉用于定位与跟踪系统存在的多径干扰,缺乏有效同步机制以及相位模糊的基本问题,从信号处理和信息融合的角度,探索射频干涉信号的收发新机制,同步定位联合估计的新方法以及非线性模型的近似优化求解。重点开展三方面研究内容:1)探索抗多径干扰的射频干涉信号设计;2)提出具有普适性的目标位置与时钟同步参数联合估计框架;3)解决基于整数与实数混合型非线性模型的定位释疑。为实现具有应用价值的射频干涉定位跟踪系统提供理论基础和科学方法。

结项摘要

目标节点的定位跟踪是无线传感器网络所提供的重要服务之一。目标节点的位置信息对于数据融合、网络拓扑、路由设计以及其他各类基于位置的应用服务来说必不可少。在GPS信号不可得、多径干扰严重的复杂环境中,如何实现低成本、高精度的定位与跟踪,是众所周知的一大挑战。本项目从信号处理和信息融合的角度入手,针对多径干扰,设计射频干涉信号的收发新机制和相位测距算法;针对不同的网络同步要求,研究同步定位联合估计的新算法;针对移动目标节点,提出射频干涉定位跟踪方案。主要的创新性成果如下:.1.双谐波射频干涉定位系统:在多个同步锚节点帮助下,提出基于双谐波射频干涉的相位测距方法,设计双谐波之间的频率间隔小于信道相干带宽,使得多径衰落可简化为平衰落,有效应对多径干扰;通过测量双谐波之间的相位差得到与距离和时钟相关的信息,提出了联合同步定位的估计算法;定位系统可分辨距离的增加简化了相位模糊问题求解。.2.基于移动锚节点的双谐波射频干涉定位系统:使用单个移动锚节点模拟多个静态锚节点的功能,降低了定位系统的同步要求;欠采样技术的采用进一步简化了双谐波射频干涉定位系统接收机结构,增加了信噪比,提高了定位精度;由多目标时钟差异引起的谐波频率偏移,通过信号子空间方法被估计出来并加以校正。.3.基于双谐波射频干涉的全异步网络目标定位跟踪:针对全异步网络,不对系统做任何同步假设,利用参考锚节点接收双谐波信号测量时钟参数进行校正;或者利用节点的移动性,将不同时刻接收到的信号相位做差分运算,以消除时钟影响;提出的联合同步跟踪算法,能对移动目标进行高精度跟踪。

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(10)
专利数量(0)
AVATARS: A Software-Defined Radio based Teleoperating Cyber-Physical System for Disaster Environment Exploration
AVATARS:用于灾难环境探索的基于软件定义无线电的远程操作网络物理系统
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Cailian Chen;Yiyin Wang;Yong Cao;Xinping Guan
  • 通讯作者:
    Xinping Guan
A comprehensive overview of cyber-physical systems: from perspective of feedback system
信息物理系统综合综述:从反馈系统的角度
  • DOI:
    10.1109/jas.2016.7373757
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Bo Yang;Cailian Chen;Wenbin Dai;Yiyin Wang
  • 通讯作者:
    Yiyin Wang
Dual-Tone Radio Interferometric Positioning Systems Using Undersampling Techniques
使用欠采样技术的双音无线电干涉定位系统
  • DOI:
    10.1109/lsp.2014.2332183
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    IEEE Signal Processing Letters
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Xiaoli Ma;Marie Shinotsuka;Cailian Chen;Xinping Guan
  • 通讯作者:
    Xinping Guan
Dual-Tone Radio Interferometric Positioning Systems for Multi-Target Localization Using a Single Mobile Anchor
使用单个移动锚进行多目标定位的双音无线电干涉定位系统
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    China Communications
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    Yiyin Wang;Xiaoli Ma;Cailian Chen;Xinping Guan
  • 通讯作者:
    Xinping Guan
Adaptive Beacon Transmission in Cognitive-OFDM based Industrial Wireless Networks
基于认知 OFDM 的工业无线网络中的自适应信标传输
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    IEEE Communications Letters
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Cailian Chen;Yiyin Wang;Tian He;Xinping Guan
  • 通讯作者:
    Xinping Guan

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其他文献

A Two Stage Intrusion Detection System for Industrial Control Networks Based on Ethernet/IP
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  • DOI:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    于文彬;王易因;宋磊
  • 通讯作者:
    宋磊
A Joint Sonar-Communication System Based on Multicarrier Waveforms
基于多载波波形的联合声纳通信系统
  • DOI:
    10.1109/lsp.2021.3106889
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    IEEE Signal Processing Letters ( Early Access )
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王易因;施震宇;Xiaoli Ma;刘玲亚
  • 通讯作者:
    刘玲亚
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  • DOI:
    10.11999/jeit220048
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    电子与信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    闫磊;何天恺;王易因;张榕鑫;李鑫滨
  • 通讯作者:
    李鑫滨

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

        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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