WLAN中多天线异构接入点的并行传输机理研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61671073
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    49.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0103.通信理论与系统
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

To improve the performance of the wireless local access network (WLAN), the 802.11 standards continue to enhance the multiple input multiple output (MIMO) technology. It would be a common scenario that the WLAN is deployed densely with heterogeneous access point supporting different numbers of antennas. However, due to the limitation of the CSMA/CA mechanism of the 802.11 MAC specification, multiple access nodes in the same collision area cannot be transmit data simultaneously. As a result, the network capacity improvement brought by the MIMO cannot be taken use of and the WLAN is in inefficient state. Aiming to improve the efficiency of WLAN, this proposal will investigate the theory of simultaneous transmission of heterogeneous access nodes in WLAN, and achieves the dynamic adjustment of the collision area and simultaneous transmission of multiple access nodes in the same collision area. The major studies include 1) investigate dynamic carrier sensing control model based on the statistical geometry to achieve the area spectral efficiency improvement in the collision area. 2) investigate the simultaneous transmission mechanism for the heterogeneous access points, model and optimize the mechanism based on the Markov chain. 3) investigate the distributed interference cancellation algorithm for the heterogeneous access point in the WLAN, design the demo to verify the algorithm. Based on these studies, we will make a series of innovative achievements in the theory and methods related to the simultaneous transmission of heterogeneous access nodes in WLAN.
为了提升无线局域网的性能,802.11标准不断增强对多天线的支持,由支持不同天线数目的WLAN异构节点密集组网已成为常态。然而802.11MAC层机制存在局限,同一冲突域内多个节点无法并行传输数据,密集组网下节点的多天线带来的容量提升潜力也得不到充分利用,导致了WLAN密集组网的效率低下。本课题从提升WLAN密集组网效率出发,研究多天线异构接入点的并行传输机理,动态调整冲突域尺度并实现同一冲突域多接入点并行传输。研究基于随机几何的动态载波感知控制模型,实现频谱空间复用提升的同时降低域间干扰;研究WLAN中多天线异构接入点并行传输机制,基于马尔科夫链对并行传输机制建模和优化;研究多天线异构接入点分布式干扰消除算法,并搭建原型系统进行验证。项目预期在相关机理研究和方法创新方面取得突破,形成WLAN网络中多天线异构接入点的并行传输理论及机制,提升WLAN组网效率,从而取得相应自主知识产权。

结项摘要

为了满足日益增长的用户需求,WLAN作为蜂窝网络的有效补充被广泛地部署。然而,随着WLAN网络部署的密集化,如何提高WLAN的组网效率成为了亟待解决的问题。.本课题组主要针对WLAN多天线异构接入网络,设计WLAN冲突域内多个节点并行传输的接入机制以及智能算法,突破传统的802.11协议本身的限制,充分利用多天线所来的空间增益,提高WLAN系统的组网效率。课题组对WLAN的媒体接入层进行优化研究,分别对WLAN的二进制退避算法进行改进,实现不同退避阶段的退避区域不相交性,从而极大地减少节点间的碰撞概率;设计WLAN多节点并行传输机制,从时域,频域,空间域三个维度设计WLAN多节点并行传输,有效地提高密集WLAN的组网效率;此外,针对WLAN网络的动态变化环境,研究了基于学习的WLAN管理机制,实现动态载波感知控制、自适应速率选择决策以及按需的信道捆绑技术,实现智能高效的WLAN网络。. 通过大量的仿真实验以及原型系统的搭建,验证了本课题所提出的并行接入机制以及智能算法有效地提高了WLAN的组网效率。

项目成果

期刊论文数量(20)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(10)
专利数量(15)
On-line learning algorithm for dynamic sensitivity control in IEEE 802. 11ax network
IEEE 802. 11ax网络中动态灵敏度控制的在线学习算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Li Qishan;Hu Zhiqun;Wen Xiangming;Lu Zhaoming;Qi Hang
  • 通讯作者:
    Qi Hang
Stochastic-Geometry-Based Performance Analysis of Delayed Mobile Data Offloading With Mobility Prediction in Dense IEEE 802.11 Networks
基于随机几何的密集 IEEE 802.11 网络中具有移动性预测的延迟移动数据卸载性能分析
  • DOI:
    10.1109/access.2017.2764104
  • 发表时间:
    2017-10
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Hu Zhiqun;Lu Zhaoming;Wen Xiangming;Li Qishan
  • 通讯作者:
    Li Qishan
Artificial Intelligence-Based Handoff Management for Dense WLANs: A Deep Reinforcement Learning Approach
基于人工智能的密集 WLAN 切换管理:深度强化学习方法
  • DOI:
    10.1109/access.2019.2900445
  • 发表时间:
    2019-01-01
  • 期刊:
    IEEE ACCESS
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Han, Zijun;Lu, Zhaoming;Guo, Lingchao
  • 通讯作者:
    Guo, Lingchao
3D Markov chain based multi-priority path selection in the heterogeneous Internet of Things
异构物联网中基于3D马尔可夫链的多优先级路径选择
  • DOI:
    10.3837/tiis.2019.11.001
  • 发表时间:
    2019-11
  • 期刊:
    KSII Transactions on Internet and Information Systems
  • 影响因子:
    1.5
  • 作者:
    Wu Huan;Wen Xiangming;Lu Zhaoming;Nie Yao
  • 通讯作者:
    Nie Yao
Spectrum efficiency maximization with trajectory design in UAV-enabled mobile relaying
通过无人机移动中继中的轨迹设计实现频谱效率最大化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Sun Chuanzhi;Hu Zhiqun;Wen Xiangming;Lu Zhaoming;Qi Hang
  • 通讯作者:
    Qi Hang

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其他文献

Femtocell双层网络中基于Stackelberg博弈的节能功率控制算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    电子科技大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    路兆铭;温向明;景文鹏;李正富
  • 通讯作者:
    李正富
基于未确知测度的视频情感内容识别
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    东南大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    闫乐林;温向明;郑伟;张良
  • 通讯作者:
    张良
Resource allocation with interference mitigation in OFDMA femtocells for co-channel deployment
OFDMA 毫微微蜂窝基站中用于同信道部署的具有干扰抑制功能的资源分配
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    张海君;褚小理;马文敏;郑伟;温向明
  • 通讯作者:
    温向明
基于Sumtree DDPG的智能交通信号控制算法
  • DOI:
    10.13190/j.jbupt.2020-006
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    北京邮电大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄浩;胡智群;王鲁晗;路兆铭;温向明
  • 通讯作者:
    温向明
统一框架Doubango下的IMS客户端元素
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    计算机系统应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    姜懿恒;孙勇;温向明
  • 通讯作者:
    温向明

其他文献

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温向明的其他基金

面向IMT-A的femtocell绿色自组织关键问题研究
  • 批准号:
    61271179
  • 批准年份:
    2012
  • 资助金额:
    80.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
视频交互在异构网络中客户体验保障方法研究
  • 批准号:
    60872050
  • 批准年份:
    2008
  • 资助金额:
    30.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于P2P SIP的多媒体业务传输模型研究
  • 批准号:
    60743007
  • 批准年份:
    2007
  • 资助金额:
    8.0 万元
  • 项目类别:
    专项基金项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

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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