能量受限认知物联网中基于业务多样性的感知及传输机制研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61601380
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    21.0万
  • 负责人：
    龙彦
  • 依托单位：
    西南交通大学
  • 学科分类：
    F0104.通信网络
  • 结题年份：
    2019
  • 批准年份：
    2016
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2017-01-01 至2019-12-31

项目摘要

Considering the characteristics of both cognitive radio and Internet of Things, we study the spectrum sensing and data transmission problem to exploit traffic diversity in energy-constrained cognitive Internet of Things. To deal with the coupling between sensing energy and transmission energy, we exploit the traffic diversity to decouple the energy constraint within each equipment, and improve the energy utilization for the whole network. We optimize the cooperative sensing strategy to improve the sensing performance, and increase the transmission energy to satisfy the various transmission requirements. We consider static, dynamic, and energy-harvesting cognitive Internet of Things, and design joint sensing-transmission scheme respectively based on instantaneous rate requirement, long-term rate and delay requirements, as well as energy harvesting constraint. We study spectrum sensing, data transmission, energy consumption, and traffic diversity jointly, with the goal of network performance optimization for cognitive Internet of Things while satisfying the constraint of primary users.
从认知物联网的角度出发，结合认知无线电技术及物联网的特性，研究能量受限认知物联网中基于业务多样化特性的频谱感知及传输接入问题。针对能量受限引起的感知能耗与传输能耗的耦合关系，利用业务多样化特性，在单一节点维度解除了感知与传输的能量耦合，在全网维度提升了能量使用的灵活性，并设计协同感知优化机制提升感知性能，增加传输阶段可用能量，以满足不同业务的传输需求。在短时静态能量受限场景、长时动态能量受限场境，以及能量捕获场景中，分别根据业务瞬时传输需求、不同业务规律特性及时延特性、以及能量捕获特点，从感知、传输、能量、业务四个维度综合考虑，联合设计频谱感知与传输接入机制，在保障主用户传输利益的前提下，提升认知物联网的网络性能。

结项摘要

针对物联网联接设备海量、数据量爆发增长所带来的巨大频谱需求问题，认知无线电技术能够有效捕获频谱资源，提升频谱利用效率，因而成为缓解大规模物联网频谱资源紧缺的关键技术之一。本课题在研究认知无线网络中频谱感知、频谱交易、信道接入等问题的基础上，结合物联网场景能量受限、接入海量、用户多元的特点，探究认知无线电与物联网技术相融合场景下的相关技术问题。具体而言， 1）考虑认知无线网络中的频谱租用与频谱接入信道选择问题，以提升频谱复用增益为目标，提出最大化主用户收益的两阶段分布式匹配次用户频谱租用与频谱接入选择方案。2）在基于毫米波通信的无人机组网这一典型物联网场景中，针对无人机能量受限的特点设计高效的波束跟踪优化算法，并针对机群簇头频繁变更的问题，提出快速簇头重选择机制。3）在基于能量采集技术的认知物联网中，以次级物联网吞吐量最大化为目标，结合能量采集技术对可用能量的约束限制，建立感知与传输联合优化模型，提出次用户感知信道选择、传输功率控制、传输时间分配的感知与传输多维联合资源优化策略。4）其他相关内容拓展研究，包括：认知物联网中基于机器学习算法的频谱感知改进策略研究、高密用户毫米波场景中基于用户多样性的波束训练增强机制及波束接入选择机制研究等。本课题相关研究内容共发表期刊论文6篇、会议论文2篇，申请中国发明专利4项，申请美国发明专利2项且其中1项专利内容形成IEEE标准提案并成功推标纳入下一代WiFi IEEE802.11ay标准。

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（2）
专利数量（6）
Deep Learning-Based Beam Management and Interference Coordination in Dense mmWave Networks
密集毫米波网络中基于深度学习的波束管理和干扰协调
  • DOI：
    10.1109/tvt.2018.2882635
  • 发表时间：
    2019-01
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY
  • 影响因子：
    6.8
  • 作者：
    Pei Zhou;Xuming Fang;Xianbin Wang;Yan Long;Rong He
  • 通讯作者：
    Rong He
基于能量采集认知无线网中的资源分配方案研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    通信学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    龙彦;张晓倩;方旭明;何蓉
  • 通讯作者：
    何蓉
IEEE 802.11ay-Based mmWave WLANs: Design Challenges and Solutions
基于 IEEE 802.11ay 的毫米波 WLAN：设计挑战和解决方案
  • DOI：
    10.1109/comst.2018.2816920
  • 发表时间：
    2018-03
  • 期刊：
    IEEE COMMUNICATIONS SURVEYS & TUTORIALS
  • 影响因子：
    35.6
  • 作者：
    Pei Zhou;Kaijun Cheng;Xiao Han;Xuming Fang;Yuguang Fang;Rong He;Yan Long;Yanping Liu
  • 通讯作者：
    Yanping Liu
Enhanced Random Access and Beam Training for Millimeter Wave Wireless Local Networks With High User Density
高用户密度毫米波无线本地网络的增强型随机接入和波束训练
  • DOI：
    10.1109/twc.2017.2753779
  • 发表时间：
    2017-12-01
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON WIRELESS COMMUNICATIONS
  • 影响因子：
    10.4
  • 作者：
    Zhou, Pei;Fang, Xuming;Han, Xiao
  • 通讯作者：
    Han, Xiao
D-FROST: Distributed Frequency Reuse-Based Opportunistic Spectrum Trading via Matching With Evolving Preferences
D-FROST：通过匹配不断变化的偏好进行基于分布式频率重用的机会频谱交易
  • DOI：
    10.1109/twc.2018.2816064
  • 发表时间：
    2018-03
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON WIRELESS COMMUNICATIONS
  • 影响因子：
    10.4
  • 作者：
    Jingyi Wang;Yan Long;Jie Wang;Sai Mounika Errapotu;Hongyan Li;Miao Pan;Zhu Han
  • 通讯作者：
    Zhu Han

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其他文献

换道过程中驾驶人感知操作的模式发现与规则挖掘
  • DOI：
    10.16097/j.cnki.1009-6744.2021.03.030
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    交通运输系统工程与信息
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    龙彦;黄建玲;赵晓华
  • 通讯作者：
    赵晓华
基于多视图协同交互技术的换道图谱构建与分类
  • DOI：
    10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.01.013
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    交通信息与安全
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    龙彦;黄建玲;赵晓华;李振龙
  • 通讯作者：
    李振龙

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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