无源感知网络中低延迟数据路由与调度算法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61802071
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    26.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0208.物联网及其他新型网络
  • 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

Currently, although the technology of Internet of Things (IoT) have been developed rapidly, the problem of node's energy supply greatly limits the large-scale application of IoT. As a result, the Battery-Free Wireless Sensor Networks (BF-WSNs) where the node can capture energy from environment and radio frequency, have been proposed and attract extensive attention from researchers. However, the captured energy remains divergent, limited and dynamic, which brings a huge challenge for real-time data transmission. In order to handle the above challenge, this project will focus on the research of low latency routing and scheduling algorithms in BF-WSNs. The main work includes: 1) For the one-to-one communication, investigating the algorithms to optimize the expected End-to-End latency, End-to-End delivery ratio and End-to-End transmission count considering the residual energy of node and the dynamic switching mechanism; 2) For the one-to-many communication, studying the minimum latency One-to-All and All-to-All broadcast scheduling algorithms by taking the broadcasting characteristics of radio transmission and charging delay into consideration; 3) For the many-to-one communication, constructing the energy-sensitive aggregation tree and designing the conflict-free schedule to reduce the aggregation latency by making use of nodes' residual and captured energy. This project will propose several algorithms and techniques to assist in reducing the transmission latency in BF-WSNs.
近年来物联网技术发展迅猛,但节点供能瓶颈极大地限制了物联网的大规模普适应用。为此,能够从周围环境或射频信号捕获能量的无源感知网络被提了出来并迅速获得了大量关注。但是,该网络中节点可捕获能量的差异性、有限性以及波动性为实时数据传输问题带来了巨大的挑战。针对上述挑战,本课题将研究无源感知网络中低延迟的路由和调度算法,主要研究工作包括:1)针对一对一通信问题,在考虑节点剩余能量和动态切换机制的基础上,研究优化端到端期望传输延迟、传输成功率和传输次数的分布式路由算法;2)针对一对多通信问题,结合无线传输的广播特性和节点的充电延迟,研究最小化延迟的One-to-All和All-to-All广播调度算法;3)针对多对一通信问题,在充分利用节点的剩余能量和可捕获的能量的基础上,研究能量敏感的聚集树构造算法和低延迟的无冲突调度算法。课题的开展将提出一系列算法与技术以帮助降低无源感知网络的传输延迟。

结项摘要

本课题针对无源感知网络中低延迟的路由和调度算法展开了研究。近年来物联网技术发展迅猛,但节点供能瓶颈极大限制了物联网的大规模普适应用。为此,能够从周围环境或射频信号捕获能量的无源感知网络被提了出来。但是,该网络中节点可捕获能量的差异性、有限性以及波动性为实时数据传输问题带来了巨大的挑战。针对上述挑战,本课题研究了无源感知网络中低延迟的路由和调度算法,主要研究成果包括:1)针对一对一通信问题,首次提出了无源感知网络中的节点能量模型和能量冲突问题,提出了多种优化传输延迟的分布式路由算法;2)针对一对多通信问题,结合无线传输的广播特性和节点的充电延迟,首次提出了无结构依赖的广播近似调度算法以及低延迟信标调度算法,并证明了近似比;3)针对多对一通信问题,在充分利用节点的剩余能量和可捕获的能量的基础上,分别提出了集中式和分布式的无冲突聚集调度算法,并证明了近似比。大量的实验结果表明提出的算法能够显著降低无源感知网络的传输延迟。相关研究成果发表于国际顶级学术会议和期刊,包括第一作者CCF A类论文5篇,CCF B类论文3篇,并获得了一定的学术影响力。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(3)
Energy-collision-aware Minimum Latency Aggregation Scheduling for Energy-harvesting Sensor Networks
能量收集传感器网络的能量碰撞感知最小延迟聚合调度
  • DOI:
    10.1145/3461013
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    ACM Transactions on Sensor Networks
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    Chen Quan;Cai Zhipeng;Cheng Lianglun;Gao Hong;Li Jianzhong
  • 通讯作者:
    Li Jianzhong
Structure-Free General Data Aggregation Scheduling for Multihop Battery-Free Wireless Networks
多跳无电池无线网络的无结构通用数据聚合调度
  • DOI:
    10.1109/tmc.2021.3053557
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Mobile Computing
  • 影响因子:
    7.9
  • 作者:
    Quan Chen;Zhipeng Cai;Lianglun Cheng;Hong Gao
  • 通讯作者:
    Hong Gao
Label Coloring Based Beaconing Schedule in Duty-Cycled Multihop Wireless Networks
占空比多跳无线网络中基于标签着色的信标调度
  • DOI:
    10.1109/tmc.2019.2907956
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Mobile Computing
  • 影响因子:
    7.9
  • 作者:
    Chen Quan;Gao Hong;Cheng Lianglun;Li Yingshu
  • 通讯作者:
    Li Yingshu
Distributed Low-Latency Data Aggregation for Duty-Cycle Wireless Sensor Networks
适用于占空比无线传感器网络的分布式低延迟数据聚合
  • DOI:
    10.1109/tnet.2018.2868943
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE/ACM Transactions on Networking
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Chen Quan;Gao Hong;Cai Zhipeng;Cheng Lianglun;Li Jianzhong
  • 通讯作者:
    Li Jianzhong
Low-Latency Data Aggregation Scheduling for Cognitive Radio Networks With Non-Predetermined Structure
非预定结构认知无线电网络的低延迟数据聚合调度
  • DOI:
    10.1109/tmc.2020.2979710
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Mobile Computing
  • 影响因子:
    7.9
  • 作者:
    Chen Quan;Cai Zhipeng;Cheng Lianglun;Gao Hong
  • 通讯作者:
    Gao Hong

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

遥感监测介电常数与土壤含水率关系模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    农业工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈权;曾江源;李震;周建民;田帮森;周霁进
  • 通讯作者:
    周霁进
基于寄生参数的功率MOSFET数学建模及损耗分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    华东理工大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    程龙;陈权;李国丽;胡存刚
  • 通讯作者:
    胡存刚
基于数值法的有源箝位三电平逆变器损耗分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    电力电子技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    秦昌伟;王群京;陈权;胡存刚
  • 通讯作者:
    胡存刚
三电平ANPC变换器SVPWM优化控制方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    电机与控制学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    胡军;张云雷;王群京;陈权
  • 通讯作者:
    陈权
基于 intDCT和扩展嵌入的可逆脆弱认证水印研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    山东大学学报(理学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈权;项世军
  • 通讯作者:
    项世军

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

陈权的其他基金

无线供能边缘网络中基于信息年龄的能量与数据协同调度算法研究
  • 批准号:
    62372118
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    50 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

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]
      
关闭
close
客服二维码