机会传感网络连通性监视方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61262020
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
  • 资助金额:
    45.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0204.计算机系统结构与硬件技术
  • 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

During the operation of opportunistic sensor netwok, the contacts between mobile nodes are opportunistic and intermittent. These features lead to connectivity uncertainty. For application, it is necessary to monitor its connectivity, so that some strategy can be adopted to improve its connectivity. Currently, the study in the field is at the beginning. The proposal will study on monitoring approache of opportunistic sensor network during its operation, and it will focus on,1) the degree of mobile node connectivity and factors impacting on parameter transmission,2) the processing and transmission of connectivity parameters, and 3)modeling and presentation of network connectivity. With the support of the funding, the proposal will provide a holistic view of opportunistic sensor network connectivity via network connectivity, connectivity failure predition, and connectivity equilibrium degree. A machanism of forwarding opportunistic sensor network connectivity parameters will be presented, which is based on network layer architecture and utility. Furthermore, a light monitoring connectivity approche will be achieved, which is based on percolation theory and complex network theory. These acheivements will sopport the operation and management of opportunistic sensor networks, and will leverage its application in Poyang lake for monitoring environment, migrant birds, channel and so on.
机会传感网络运行过程中,由于移动节点连接的机会性、间歇性,导致网络的连通具有不确定性,需要对其连通性进行监视,从而采取相应策略改善其连通性能,以满足实际应用的需要。目前,国内外在该方面的研究尚属起步阶段,本项目拟研究机会传感网络运行过程中连通性的监视方法,具体研究内容如下:1) 移动节点的连通度及影响连通性参数传输的因素;2) 网络连通性参数的处理与传输;3) 网络连通性监视模型的建立与表示。本项目从网络连通状态、网络连通失效预测、网络连通均衡度三方面刻画机会传感网络的连通性,提出基于网络层次模型和基于效用相结合的连通性参数转发机制,获得一种基于渗透理论与复杂网络理论的轻量级的网络连通性监视方法,为机会传感网络的正常运行和管理提供支持,为机会传感网络在鄱阳湖区域环境监测、湖区候鸟监测、航道监测等方面的应用奠定基础。

结项摘要

机会传感网络运行过程中,由于移动节点连接的机会性、间歇性,导致网络的连通具有不确定性,需要对其连通性进行监视,从而采取相应策略改善其连通性能,以满足实际应用的需要。目前,国内外在该方面的研究尚属起步阶段,本项目研究了机会传感网络运行过程中连通性的监视方法,具体开展了以下研究:1) 网络模型、连通性指标与连通性参数;2) 网络连通性参数的处理与传输;3)网络连通性监视模型的建立与表示。其工作表现在:定义了机会传感网络的3层网络模型,定义子网消息投递成功率和子网消息平均投递时延为连通性指标,提取了区域与移动节点信息交互度、区域节点活跃度、移动节点平均速度、移动节点平均缓存为连通性参数;设计了基于双正交小波的连通性参数融合机制,基于效用的连通性参数转发机制;构建了基于进化图的连通性监视模型,连通失效预测模型,网络连通均衡性模型。在此研究基础上,提出了:基于随机图、进化图和时间图的机会传感网络连通性监视模型;采用整网连通度表征机会传感网络连通性;基于消息重要度的多区域机会网络消息转发机制;基于时间进化图的机会传感网络连通均衡性模型;基于TOPSIS和改进TOPSIS的关键节点预测方法。本项目从网络连通状态、网络连通失效预测、网络连通均衡度三方面刻画了机会传感网络的连通性,为机会传感网络的网络演化研究提供了基础,为机会传感网络的正常运行和管理提供支持,为机会传感网络在鄱阳湖区域环境监测、湖区候鸟监测、航道监测等方面的应用奠定基础。

项目成果

期刊论文数量(17)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(6)
专利数量(0)
Prediction Approach of Critical Node Based on Multiple Attribute Decision Making for Opportunistic Sensor Networks
基于机会传感器网络多属性决策的关键节点预测方法
  • DOI:
    10.1155/2016/8246030
  • 发表时间:
    2016-04
  • 期刊:
    Journal of Sensors
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    Chen Qifan;Liu Linlan;Yang Zhiyong;Guo Kai
  • 通讯作者:
    Guo Kai
CCI-based link quality estimation mechanism for wireless sensor networks under non-perceived packet loss
基于CCI的无线传感器网络无感知丢包链路质量估计机制
  • DOI:
    10.1016/s1005-8885(13)60001-1
  • 发表时间:
    2013-02-01
  • 期刊:
    Journal of China Universities of Posts and Telecommunications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Shu Jian;Tao Juan;Zang Chao
  • 通讯作者:
    Zang Chao
基于深度学习的机会网络链路预测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    软件学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    舒坚;张学佩;罗序燕;孟令冲;刘琳岚
  • 通讯作者:
    刘琳岚
基于多属性决策的机会传感网络关键节点预测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机研究与发展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张江;舒坚;郭凯;孟令冲
  • 通讯作者:
    孟令冲
A connectivity monitoring model of opportunistic sensor network based on evolving graph
基于演化图的机会传感器网络连通性监测模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Computer Science and Information Systems
  • 影响因子:
    1.4
  • 作者:
    Sh;ong Jiang;Qun Liu;Linlan Liu;Xiaotian Geng
  • 通讯作者:
    Xiaotian Geng

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

一种基于节点行为模式的相似性指标
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    软件学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    舒坚;马玉良;林伟杰;刘琳岚
  • 通讯作者:
    刘琳岚
基于时间距离与拓扑距离的连通性模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    软件学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘琳岚;廖子粮;徐磊;舒坚
  • 通讯作者:
    舒坚
基于深度卷积神经网络的多节点间链路预测方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    电子学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    舒坚;张学佩;刘琳岚;杨志勇
  • 通讯作者:
    杨志勇
基于云模型的无线传感器网络链路质量的预测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    软件学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘琳岚;谷小乐;刘松;舒坚
  • 通讯作者:
    舒坚
一种信息-物理融合系统体系结构
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机研究与发展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    舒坚;吴振华;谭朋柳
  • 通讯作者:
    谭朋柳

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

舒坚的其他基金

基于多视角约束的异质网络关键节点评估方法研究
  • 批准号:
    62362052
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    32.00 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
基于图神经网络的机会网络节点重要度评估方法研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    34 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
基于深度信念网的便携设备交换网络链路预测方法研究
  • 批准号:
    61762065
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    39.0 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
应用于事件检测的无线传感器网络自身健康状态监视研究
  • 批准号:
    60773055
  • 批准年份:
    2007
  • 资助金额:
    26.0 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