太阳能传感器网络能量管理与调度研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61003298
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    20.0万
  • 负责人：
    张建辉
  • 依托单位：
    杭州电子科技大学
  • 学科分类：
    F0208.物联网及其他新型网络
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

太阳能供电使传感器网络进入可持续工作的新模式，然而这种新模式在理论与技术上给网络能量管理与调度带来了新的挑战性问题。为克服这些问题，本项目具体分析了网络可持续工作的充要条件，并在该条件下从单节点和网络两个层面实现能量高效使用；在保证网络信息采集可靠的条件下，研究了自适应调整网络工作周期的理论条件和实现方法；为适应实际环境中光照变化的复杂性，研究了基于博弈论的能量使用策略；为实现单节点光电能的高效转化，研究了基于单节点的能量使用控制方法。本项目在先期研究基础上，进行了理论与技术研究；设计了太阳能传感器网络平台进行实验验证。本项目为传感器网络可持续工作不仅提供了一种有效、环保的自然能源获取手段，也提供了理论与技术支撑。

结项摘要

传感器网络以其潜在的广泛应用前景成为近年来的研究热点，而其携带的有限能量限制其长时间工作。太阳能是廉价、清洁而易获取的自然能源；通过获取这种能量可给传感器节点供电，使得传感器网络能够持续长时间工作。本项目的总体研究内容为传感器节点太阳能供电系统，以及太阳能传感器网络的能量管理和调度。具体地，针对在满足网络任务条件下，研究了网络工作周期自适应调整的问题；本项目采用Quorum系统，提出来占空比自适应调节方法，该方法能够保证节点任务的同时，确保节点之间在异步的情况下也能通讯。针对节点间采集到能量不均衡问题，提出了加权数据融合方法，以调整网络中节点能耗的均衡性；为了提高节点对所采集能量的使用效率，本项目提出能量流概念，设计了能量控制方法。本项目的研究成果，为传感器网络高效使用太阳能提供了理论方法和工程技术，这将对传感网在实际环境中的长期工作提供了有效的能量供应和管理方法和技术。通过本项目的研究，项目组在学术论文发表，国际合作和后续研究等方面都取得了较好的成果。项目组发表学术论文9篇，均为SCI或EI收录;授权专利2项；培养硕士研究生5名。在本项目基础上，本项目组联合其他高校，构建了“城市之眼（CitySee）”大型碳排放监测系统，并获得了国家自然科学基金委的重大项目资助。

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（3）
专利数量（1）
Construction of low weighted and fault-tolerant topology for wireless ad hoc and sensor network
无线自组网和传感器网络的低权重和容错拓扑结构的构建
  • DOI：
    10.1504/ijsnet.2013.059079
  • 发表时间：
    2013-02
  • 期刊：
    International Journal of Sensor Networks
  • 影响因子：
    1.1
  • 作者：
    Hong Zeng;Jianhui Zhang;Guojun Dai
  • 通讯作者：
    Guojun Dai
EFCon: Energy flow control for sustainable wireless sensor networks
EFCon：可持续无线传感器网络的能量流控制
  • DOI：
    10.1016/j.adhoc.2011.07.003
  • 发表时间：
    2013-06-01
  • 期刊：
    AD HOC NETWORKS
  • 影响因子：
    4.8
  • 作者：
    Shen, Xingfa;Bo, Cheng;Dai, Guojun
  • 通讯作者：
    Dai, Guojun
Security Visiting: RFID-Based Smartphone Indoor Guiding System
安全巡视：基于RFID的智能手机室内引导系统
  • DOI：
    10.1155/2014/212741
  • 发表时间：
    2014-01
  • 期刊：
    International Journal of Distributed Sensor Networks
  • 影响因子：
    2.3
  • 作者：
    Hong Zeng;Jianhui Zhang;Guojun Dai;Zhigang Gao;Haiyang Hu
  • 通讯作者：
    Haiyang Hu
Energy-efficient and localized lossy data aggregation in asynchronous sensor networks
异步传感器网络中的节能和局部有损数据聚合
  • DOI：
    10.1002/dac.1384
  • 发表时间：
    2013-08-01
  • 期刊：
    INTERNATIONAL JOURNAL OF COMMUNICATION SYSTEMS
  • 影响因子：
    2.1
  • 作者：
    Zhang, J.;Shen, X.;Lv, C.
  • 通讯作者：
    Lv, C.
Energy-efficient Lossy Data Aggregation in Wireless Sensor Networks
无线传感器网络中的节能有损数据聚合
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    Ad Hoc & Sensor Wireless Networks
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Jianhui Zhang;Xingfa Shen;Guojun Dai;Yunxia Feng;Shaojie Tang;Changping Lv
  • 通讯作者：
    Changping Lv

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其他文献

高速柔性并联平台的动力学分析
  • DOI：
    10.16385/j.cnki.issn.1004-4523.2015.01.004
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    2015
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    张建辉
柔性尾长对尾鳍式压电泵的影响
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    机械工程学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    4.Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics;张建辉;夏齐霄;黄俊;王守印;赵淳生;HU Xiaoqi1,2 ZHANG Jianhui1 XIA Qixiao3 HUANG Jun1;2.Institute of Technology,Lishui University,Lishui;3.College of Mechanical & Electronic Engineering,B
  • 通讯作者：
    3.College of Mechanical & Electronic Engineering,B
斜槽式模态转换型超声电机振动分析及性能
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    北京工业大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵淳生;张建辉;杨淋;黄卫清
  • 通讯作者：
    黄卫清
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张建辉;胡笑奇;赵淳生
  • 通讯作者：
    赵淳生
计算机辅助创新驱动的产品概念设计创新设想产生过程模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张建辉;檀润华;张鹏;曹国忠
  • 通讯作者：
    曹国忠

其他文献

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张建辉的其他基金

物联网环境信息协同感知与处理研究
  • 批准号：
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  • 批准年份：
    2014
  • 资助金额：
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相似国自然基金

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相似海外基金

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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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