发送能耗优化的自适应水声通信技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61801139
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    24.0万
  • 负责人：
    万磊
  • 依托单位：
    厦门大学
  • 学科分类：
    F0107.海上和水下通信
  • 结题年份：
    2021
  • 批准年份：
    2018
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Since underwater equipment are powered by batteries in most cases, energy consumption is a very critical issue for them. This project studies the optimization problem of underwater equipment’s energy consumption during their information transmission through underwater acoustic communications, based on the technique of adaptive modulation and coding (AMC). As a relatively new area in underwater acoustic communications, adaptive modulation and coding technique is almost exclusively applied in the data rate optimization for underwater acoustic communications. The basic idea is to select the work mode with the highest data rate allowed by the channel for the data transmission, according to the instant channel condition. In this project, AMC will be utilized to optimize the transmission energy consumption, i.e., the target for channel adaptation is switched to minimize the transmission energy, subject to certain bit error rate (BER) requirement. This project will carry out studies in following aspects: 1. Build the modulation and coding pairs for underwater acoustic communications; 2. Measure and model the transmission energy consumption for underwater acoustic communication modems; 3. Derive the relationship between the input signal to noise ratio (ISNR) and the decoding performance for underwater acoustic communication systems; 4. Formulate and solve the transmission energy optimization problem for underwater acoustic communication systems, and carry out field tests to validate the performance.
由于水下设备通常是依靠电池组供电，能耗问题对其至关重要。本项目针对水下设备在采用水声通信进行信息发送时的能耗问题，利用自适应调制编码技术（AMC）开展优化研究。作为水声通信领域中一个较新的方向，自适应调制编码（AMC）技术到目前为止几乎只应用在了实现水声通信的速率优化。其基本思想是根据水声信道的即时状况，选择所允许的最优速率模式进行数据传输。本项目将研究利用自适应调制编码技术来实现水声通信系统的发送能耗优化，也即将信道自适应的优化目标改为在一定误码率要求下，发送能耗最优。本项目将主要在以下几方面展开工作：1. 构建适用于水声通信的多组调制编码工作组合；2. 对水声通信调制解调器的发送能耗进行测量与建模；3. 推导水声通信系统输入信噪比与解码性能之间的关联；4. 对水声通信系统的发送能耗进行问题建模和求解，并开展实场测试进行验证。

结项摘要

随着越来越多各式水下机器人、水下观测平台等高科技设备被投入水中，保障设备间互联互通的水下通信技术应用更为广泛。由于水下设备通常是依靠电池组供电，能耗问题对其至关重要。针对水下设备在采用水声通信进行信息发送时的能耗问题，本项目利用自适应调制编码技术（AMC）开展优化研究。本项目研究在一定误码率要求下，利用自适应调制编码技术实现基于正交频分复用（OFDM）的水声通信系统的发送能耗优化，主要研究内容如下：.1、基于低密度奇偶校验码（LDPC）构建了针对水声通信的多组调制编码工作模式，在工作速率与解码信噪比要求上都具有显著的差异，可满足不同的通信需求。.2、测量了典型水声通信机的发送能耗，并根据测量结果进行水声通信机发送能耗数学建模。.3、针对水声信道条件的复杂性带来的输入信噪比(ISNR)无法准确指导解码性能的问题，利用已知典型水声通信系统和信道设定简化问题。推导在特定条件下（典型信道估计模块、典型多径分布情况、典型多普勒频偏、以及特定输入信噪比）的等效信噪比（ESNR）取值分布情况，并用其来准确指导解码性能。.4、建模给定距离和水声信道条件下，采用各个调制编码工作组合所需要的发送能耗。利用建模结果进行优化求解，得到满足系统可靠性要求条件下的最优能耗以及对应的最优调制编码工作组合。.5、基于人工智能方法，利用实际测量信道数据展开了半仿真实验。在静态信道中，采用支持向量机（SVM）算法进行发送能耗优化；在随机变化信道中，采用强化学习方法进行发送能耗优化，取得了优化能耗的效果。.在随机信道中的结果表明，所提出的能耗优化方案可以在达到93.2%-99.2%的可靠性要求时，实现54%-67%的能耗优化比例。该项目研究成果能够有效降低水下设备的能耗、延长工作周期、节省运行维护成本。

项目成果

期刊论文数量（12）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（5）
Fine Doppler scale estimations for an underwater acoustic CP-OFDM system
水声 CP-OFDM 系统的精细多普勒尺度估计
  • DOI：
    10.1016/j.sigpro.2019.107439
  • 发表时间：
    2020-05
  • 期刊：
    Signal Processing
  • 影响因子：
    4.4
  • 作者：
    Wan Lei;Jia Hanbo;Zhou Feng;Muzzammil Muhammad;Li Tao;Huang Yi
  • 通讯作者：
    Huang Yi
Environment-aware communication channel quality prediction for underwater acoustic transmissions: A machine learning method
水声传输的环境感知通信信道质量预测：一种机器学习方法
  • DOI：
    10.1016/j.apacoust.2021.108128
  • 发表时间：
    2021-05-13
  • 期刊：
    APPLIED ACOUSTICS
  • 影响因子：
    3.4
  • 作者：
    Chen, Yougan;Yu, Weijian;Xu, Xiaomei
  • 通讯作者：
    Xu, Xiaomei
Routing failure prediction and repairing for AUV-assisted underwater acoustic sensor networks in uncertain ocean environments
不确定海洋环境下AUV辅助水声传感器网络路由故障预测与修复
  • DOI：
    10.1016/j.apacoust.2021.108479
  • 发表时间：
    2022-01
  • 期刊：
    Applied Acoustics
  • 影响因子：
    3.4
  • 作者：
    Yougan Chen;Jianying Zhu;Lei Wan;Xing Fang;Feng Tong;Xiaomei Xu
  • 通讯作者：
    Xiaomei Xu
Low cost, faster detection of cognitive radio through filter banks with bandpass sampling
通过带有带通采样的滤波器组，低成本、更快地检测认知无线电
  • DOI：
    10.1016/j.phycom.2018.12.009
  • 发表时间：
    2019-04
  • 期刊：
    Physical Communication
  • 影响因子：
    2.2
  • 作者：
    Muzzammil Muhammad;Ahmad Tauqeer;Khan Noor M.;Wan Lei
  • 通讯作者：
    Wan Lei
ACOA-AFSA Fusion Dynamic Coded Cooperation Routing for Different Scale Multi-Hop Underwater Acoustic Sensor Networks
不同规模多跳水声传感器网络的ACOA-AFSA融合动态编码协作路由
  • DOI：
    10.1109/access.2020.3029533
  • 发表时间：
    2020-01-01
  • 期刊：
    IEEE ACCESS
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Chen, Yougan;Zhu, Jianying;Xu, Xiaomei
  • 通讯作者：
    Xu, Xiaomei

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    万磊
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  • 通讯作者：
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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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