基于闭环反馈的软件定义移动全向ICN弹性管理技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61671029
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    58.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0104.通信网络
  • 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

As one of the key technologies in networking, Software-Defined Information-Centric Networks (SD-ICNs) have been proposed to upgrade the traditional host-to-host communications to the new network-to-user pattern, which enables high information obtaining efficiency and network scalability performance, by the concept of “information-centric”. Simultaneously, centralized controller has been introduced into SD-ICNs for decoupling the control and forward functions to improve the network quality-of-service (QoS) and flexibility. In this project, taking into account the omni-directional information flow brought by the future diverse services, and the low service reliability and high network fluctuations brought by the mobile accessing, network controllers in multiple tiers and bi-directional in-network cache are introduced to enhance the efficiency of omni-directional information dissemination and to enable close-loop feedback, and thus the SD-ICNs can be upgraded to the Software-Defined Mobile Omni-Directional Information-Centric Networks (SD-MOICN). The main topics in this project include, (1) the network architecture that supports feedback controlling, network function decoupling and bi-directional caching (introducing the network controllers and bi-directional cache in multiple tiers to support omni-directional information dissemination and close-loop architecture, and optimizing the deployment of the controllers and in-network cache), (2) the feedback control mechanism that facilitates SD-MOICN (proposing embedded feedback control strategies, and studying the network behavior sensitivity), and (3) the elastic joint resource management scheme that is based on feedback control (establishing the dynamic heterogeneous resource model, and proposing the elastic joint resource management algorithms for heterogeneous resources).
目前网络领域的研究热点软件定义信息中心网络(SD-ICN)以信息为中心,将传统主机间的通信演进为用户-网络的通信以提升用户获取信息的效率和网络的可扩展性,同时引入集中控制器并解耦控制与转发功能以提升网络服务质量和灵活性。本项目考虑未来多样化业务带来的用户与网络间的信息全向流动,及移动接入网络带来的高网络动态性和低服务可靠性,引入多层控制器和双向缓存以提升全向信息流动效率并形成闭环反馈,将SD-ICN扩展为软件定义移动全向信息中心网络(SD-MOICN)。主要研究该网络中(1)支持反馈控制、功能解耦及双向缓存的网络架构(引入多层控制器和双向缓存支持全向信息传输并形成闭环反馈架构,优化控制器和双向缓存的部署)(2)面向移动全向信息中心网络的反馈控制方法(提出嵌入式反馈控制策略,研究网络行为灵敏度)(3)基于反馈控制的弹性联合资源管理方法(建立动态异构资源模型,提出弹性联合资源管理算法)。

结项摘要

项目组顺利完成了本项目计划的研究工作,在基础架构、理论模型、核心方法方面取得了一系列创新性成果。提出了支持反馈控制、功能解耦及双向缓存的信息中心网络架构,形成闭环控制以反馈信息、优化网络性能,提升设备和资源利用率,提出了面向移动全向信息中心网络的反馈控制方法,建立网络的闭环调节机制,提出了基于反馈控制的弹性联合资源管理方法,构建了激励驱动的资源动态匹配与主动共享方法,大大提高了高动态异构网络资源利用率和网络对高动态异构业务的承载能力,显著提升了业务的服务质量。.项目组还拓展了信息中心网络的应用场景,针对M2M、VANET、UAV网络、区块链、工业互联网等场景进行了优化设计,与中国移动、中建集团、首都机场、四川自贡政府等单位合作构建了工业数据连接测试床、装配式建筑足尺实验床等,将研究成果成功应用于智能制造、新基建、环保等重点领域,在提升产业效率、降低成本方面发挥了重要作用,对传统产业的改造升级和垂直行业应用提供了重要的技术支撑。.本项目发表论文18篇,其中SCI检索11篇。相关论文发表在IEEE IoT J、IEEE ComMag、IEEE TMC、IEEE Network、IEEE TVT等顶级期刊和IEEE ICC、IEEE GLOBECOM等顶级会议上,其中1篇入选ESI高被引论文。申请国家发明专利6项,其中已授权3项。.项目组形成了学术研究梯队,项目期间,1人晋升教授、博士生导师,1人晋升副教授,2人晋升硕士生导师,培养了博士研究生3人(其中已获学位1人)、硕士研究生17人(其中已获学位11人)。

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(6)
专利数量(6)
Green Machine-to-Machine Communication with Mobile Edge Computing and Wireless Network Virtualization
通过移动边缘计算和无线网络虚拟化实现绿色机器对机器通信
  • DOI:
    10.1109/mcom.2018.1601005
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE Communications Magazine
  • 影响因子:
    11.2
  • 作者:
    Li Meng;Yu F Richard;Si Pengbo;Zhang Yanhua
  • 通讯作者:
    Zhang Yanhua
Non-Cooperative Game Design for Distributed Control System with Long Delays
长时滞分布式控制系统非合作博弈设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Ad Hoc & Sensor Wireless Networks
  • 影响因子:
    0.9
  • 作者:
    Liu Lihan;Wang Zhuwei;Yang Ruizhe;Wu Wenjun;Fang Chao;Wu Hong
  • 通讯作者:
    Wu Hong
Integrated Blockchain and Edge Computing Systems: A Survey, Some Research Issues and Challenges
集成区块链和边缘计算系统:调查、一些研究问题和挑战
  • DOI:
    10.1109/comst.2019.2894727
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE Communications Surveys and Tutorials
  • 影响因子:
    35.6
  • 作者:
    Yang Ruizhe;Yu F Richard;Si Pengbo;Yang Zhaoxin;Zhang Yanhua
  • 通讯作者:
    Zhang Yanhua
Delay-Tolerant Data Traffic to Software-Defined Vehicular Networks With Mobile Edge Computing in Smart City
智能城市中具有移动边缘计算的软件定义车辆网络的延迟容忍数据流量
  • DOI:
    10.1186/s40163-015-0028-3
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Vehicular Technology
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Meng Li;Pengbo Si;Yanhua Zhang
  • 通讯作者:
    Yanhua Zhang
Energy-Efficient Machine-to-Machine (M2M) Communications in Virtualized Cellular Networks with Mobile Edge Computing (MEC)
具有移动边缘计算 (MEC) 的虚拟化蜂窝网络中的节能机器对机器 (M2M) 通信
  • DOI:
    10.1109/tmc.2018.2865312
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Mobile Computing
  • 影响因子:
    7.9
  • 作者:
    Li Meng;Yu F Richard;Si Pengbo;Zhang Yanhua
  • 通讯作者:
    Zhang Yanhua

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其他文献

基于部分可观察马尔可夫决策过程的受控无线网络系统动态资源分配
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李萌;司鹏搏;孙恩昌;张延华
  • 通讯作者:
    张延华
主动优化认知无线电网络中次用户的最优传输策略(英文)
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    China Communications
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    司鹏搏;于非;王慧琪;张延华
  • 通讯作者:
    张延华
基于二维P2P的多环资源发现协议族
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    电子与信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    司鹏搏;纪红;乐光新
  • 通讯作者:
    乐光新
基于Kalman滤波误差修复的信道估计算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    电讯技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    宗亮;杨睿哲;司鹏搏;张延华
  • 通讯作者:
    张延华
基于部分可观察马尔可夫决策过程的受控无线网络系统动态资源分配
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    高技术通讯
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李萌;司鹏搏;孙恩昌;张延华
  • 通讯作者:
    张延华

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具有主动优化特性的新型认知无线电系统研究
  • 批准号:
    61101113
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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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

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          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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