天空地一体化导航增强动态自组网模型及应用模式

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    91438207
  • 项目类别:
    重大研究计划
  • 资助金额:
    400.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0106.空天通信
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

The Self-organized Navigation Augmentation Network (SONANet), by combining the navigation and communication capabilities, is one of the key infrastructures for critical national applications like ocean navigation and Search and Rescue (SAR). The Self-organized Navigation Augmentation Network is characterized as heterogeneity and heteroideous, with complex application environment and various user requirements. Development of the Self-organized Navigation Augmentation Network faces great challenges including multi-dimensional cooperation of heterogeneity and heteroideous network, adaptive control of high dynamic network under various user requirements, and accurate monitoring of spatial-temporal-various random error. This project focuses on development and application of space-air-ground integrated dynamic Self-organized Navigation Augmentation Network, conduct researches on fundamental theories and key methods related to architecture of space-air-ground integrated dynamic Self-organized Navigation Augmentation Network, dynamic node sensing and self-recover scheme of Self-organized Navigation Augmentation Network, and multi-source multi-layer navigation augmentation based-on integration of navigation and communication. The implementation of this project is of great value for enhancing node cooperation and network self-organization capability of navigation augmentation network, and achieving on demand global navigation augmentation under all-weather condition.
导航增强自组网实现了导航和通信功能的融合,对远洋航行、应急救援等国家重大应用具有重要支撑作用。导航增强自组网具有异质异构、复杂动态的特征,应用环境复杂,用户需求多样,面临异质异构网络多维度协同、多样用户需求下高动态网络自适应调控和时空间变化随机误差准确监测等技术挑战。本项目研究天空地一体化导航增强动态自组网模型及应用模式,开展天空地一体化导航增强动态自组网架构、导航增强自组网节点动态感知和自愈机制、基于导航通信融合的多源多层导航增强等关键理论和方法研究,为提升导航增强网节点协作和网络自组能力,实现全球、全天候条件下的按需增强导航提供重要支撑。

结项摘要

面向卫星导航受限场景下区域应急导航定位需求和挑战,提出了一种基于临近空间浮空器的动态导航网络构型方法,采用多参数自适应优化算法实现动态导航网络在数量、精度和稳定性方面的多重优化。针对临近空间平台在导航信号受限场景下的导航定位问题,提出了一种对等网络协同定位方法,采用网络节点间的双向测距信息补充和融合卫星导航信号,并对空中低动态浮空器受随机气流影响的动态行为进行建模,实现网络协同定位。针对导航增强动态自组网节点状态感知的非线性特征精度损失难题,提出了基于自适应的粒子滤波的协同编队飞行器的状态准确估计方法,可准确获得节点状态在不同观测精度、时间和空间上变化的最优估计。针对业务多样化、用户需求随时空动态调整以及资源受限条件下的快速自愈难题,提出了多目标连续优化调整的网络服务恢复方法,有效降低了服务中断概率、缩短服务恢复时间。.针对基于临近空间平台的导航增强自组网完好性监测,提出了一种基于保护级和故障检测完好性监测方法,采用贝叶斯网络分析了导航增强自组网的节点故障传播特征,采用基于粒子滤波似然比检验的故障检测方法,并采用仿真评估验证了方法的有效性。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(2)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(23)
专利数量(18)
Complex-Valued adaptive networks based on entropy estimation
基于熵估计的复值自适应网络
  • DOI:
    10.1016/j.sigpro.2018.03.003
  • 发表时间:
    2018-08
  • 期刊:
    Signal Processing2018
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Gang Wang;Rui Xue;ZhouChao;Gong Junjie
  • 通讯作者:
    Gong Junjie
临近空间浮空器组网与导航定位方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    计算机应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    莫中秋;陈威屹;邓平科
  • 通讯作者:
    邓平科
Upper bound estimation of positioning error for ground-based augmentation system
地基增强系统定位误差上限估计
  • DOI:
    10.1007/s10291-017-0651-4
  • 发表时间:
    2017-07
  • 期刊:
    GPS Solutions2017
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Rui Xue;Zhipeng Wang;Yanbo Zhu
  • 通讯作者:
    Yanbo Zhu
空间信息网发展态势及关键技术
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    通讯世界
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王大鹏;赵培;刘立祥
  • 通讯作者:
    刘立祥
Joint College Admissions Game and Auction Theory for Data Offloading in Heterogeneous Networks
异构网络中数据卸载的联合大学招生博弈和拍卖理论
  • DOI:
    10.1049/cje.2017.09.001
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Chinese Journal of Electronics
  • 影响因子:
    1.2
  • 作者:
    WANG Gang;LIU Peizhen;YANG Zhao;XUE Rui
  • 通讯作者:
    XUE Rui

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其他文献

其他文献

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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

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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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