路图无关的异构移动网络导航理论与关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61272466
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 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:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

With the rapid development of wireless communication technology and mobile computing technology, heterogeneous mobile networks, composed of cellular networks, wireless local-area networks, wireless metropolitan-area networks, wireless personal area networks, have drawn people's great attention in the past several years. Due to the close interaction between the physical world and the digital space, the network navigation technology has been widely used in a variety of crucial fields, covering military, transportation, logistic, health care, people's livelihood, etc. Existing navigation techniques, including satellite-based navigation, network-based navigation, and context-aware navigation, rely on a prerequisite that the road map information is always available to guarantee the success of the navigation. This proposed project, however, aims to reform the traditional work mode of extracting the navigation trajectory (routing path) necessarily from a series of points (localization) and surfaces (road map) and designs a set of new solutions. We first theoretically explore the necessary conditions and constraints for navigability and reachability without the road map information in the network. Based on our theoretical study, we will further design efficient navigation protocols. In particular, we will target at three challenging issues: 1) localization without the positions of access points, 2) matching of the logical space and physical space without the floor plane (indoor) / the traffic plane (outdoor), and 3) dynamic target discovery with the multi-user cooperation. This project will take full advantage of the mobility nature of off-the-shelf mobile terminals (e.g., mobile phones, PDAs, and laptops) and the low-power sensors associated with those mobile devices. In addition, this project will also completely utilize the correlation among the spatial, temporal, and social domains of mobile users to eventually provide a pervasive, low-power, reliable navigation service with the existing deployment of heterogeneous mobile networks.
随着无线通信技术和移动计算技术的快速发展,由蜂窝网络、无线局域网、无线城域网、无线个域网构成的异构移动网络被广泛关注。物理世界与信息世界的不断融合,使得网络导航技术在军事、交通、物流、医疗、救援、民生等方面具有广泛需求。现有导航技术(包括卫星导航、网络导航、感知导航)均将路图信息作为导航成功的前提条件,本项目拟突破传统导航系统设计中由点(定位)、面(路图)获取线(路径)的固有模式,在理论上探索路图无关的网络导航可导性与可达性判定及约束条件,在技术上从接入点位置未知定位、无需建筑物平面图(室内)/道路交通图(室外)的逻辑空间与物理空间匹配、多用户协同的动态目标发现与导引三方面入手,充分利用常规移动终端(移动电话、PDA、平板电脑)和其配备的低功耗传感器,充分挖掘多用户移动在空间、时间、社交等方面的相关性,在现有广泛部署的异构移动网络条件下,提供比现有导航技术更为普适、低耗、可靠的导航服务。

结项摘要

广泛部署的无线网络为室内定位和导航提供了基础设施。现有工作从测距和非测距两个方面研究室内定位和导航的基础理论和关键技术。围绕三个方面展开科学研究:弱约束的异构网络导航和定位方法、基于射频信号的室内平面图自动生成和导航和基于射频信号特征分析的移动个体及其行为识别。提出提出无勘测室内定位方法--WILL,该方法无需传统基于指纹室内定位方法的离线指纹数据库生成,通过在线的指纹数据库和室内平面图数据库的构造,形成虚拟房间定位和移动个体的位置估计。提出基于环境动态性感知的无线传感器网络导航原理和技术--OPEN,该方法通过传感器网络感知环境动态性定期更新导航路径队列,以期最小化用户在局部区域移动时的振荡行为。提出利用物理层信息的无设备人员监测的方法。无设备被动(DfP)的人体检测在基于位置服务像智能空间、人机交互以及财产安全中扮演着关键角色。在典型的室内场景中评估了提出方案,实验表明基于指纹的人体检测模型在4个方向的结果为平均8%的假阳率和平均7%的假阴率,基于阈值的人体检测模型平均假阳率和假阴率均在10%左右。

项目成果

期刊论文数量(15)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(9)
专利数量(0)
WILL: Wireless Indoor Localization without Site Survey
WILL:无需现场勘察的无线室内定位
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON PARALLEL AND DISTRIBUTED SYSTEMS
  • 影响因子:
    5.3
  • 作者:
    Chenshu Wu;Zheng Yang;Yunhao Liu;Wei Xi
  • 通讯作者:
    Wei Xi
基于信道状态信息子载波特征差分的人体移动检测方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    传感技术学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘文远;刘紫娟;王林;厉斌斌
  • 通讯作者:
    厉斌斌
基于局部扩张查询的重叠社区发现
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    小型微型计算机系统
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘文远;王佳楠;王林
  • 通讯作者:
    王林
Simultaneous Navigation and Pathway Mapping with Participating Sensing
具有参与传感的同步导航和路径映射
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Wireless Networks
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Wang L.;Liu W.;Jing N.;Mao X.
  • 通讯作者:
    Mao X.
Bfp: Behavior-Free Passive Motion Detection Using PHY Information
Bfp:使用 PHY 信息的无行为被动运动检测
  • DOI:
    10.1007/s11277-015-2438-7
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Wireless Personal Communications
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Liu W.;Gao X.;Wang L.;Wang D.
  • 通讯作者:
    Wang D.

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

CTF-ARA: An adaptive method for POI recommendation based on check-in and temporal features
CTF-ARA:一种基于签到和时间特征的 POI 推荐自适应方法
  • DOI:
    10.1016/j.knosys.2017.04.013
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Knowledge-Based Systems
  • 影响因子:
    8.8
  • 作者:
    司亚利;张付志;刘文远
  • 通讯作者:
    刘文远
大数据知识发现
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    燕山大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘文远;李少雄;王晓敏;洪文学
  • 通讯作者:
    洪文学
大数据偏序结构生成原理
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    燕山大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李少雄;张涛;栾景民;刘文远
  • 通讯作者:
    刘文远
基于动态地标的在线室内平面图生成方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    电子信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘文远;吕倩;王林;杨稠稠
  • 通讯作者:
    杨稠稠
在有洞的无线传感器网络中移动基站轨迹的研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    小型微型计算机系统
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈子军;陈彩霞;刘文远;唐闯
  • 通讯作者:
    唐闯

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

刘文远的其他基金

基于射频信号图像化特征变换的并发连续行为识别和轨迹追踪技术研究
  • 批准号:
    61672448
  • 批准年份:
    2016
  • 资助金额:
    63.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
非定位无线传感器网络导航的理论基础和关键技术研究
  • 批准号:
    60970123
  • 批准年份:
    2009
  • 资助金额:
    30.0 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