基于计算机科学的网络编码基础理论与关键应用研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61571335
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0101.信息论
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

This project aims to study basic theory and algorithm design problems in network coding from a computer science perspective. It emphasizes that network coding is coding performed within a "network", and hence the underlying graph topology of the network should play a key role. The specific directions of study include: (1) Introduce methods from computer science, discrete mathematics and geometry, for studying basic questions in network coding that include why to code, when to code, and how to code. (2) Develop the new research direction of space information flow, study the problem of topology optimization of a computer network. (3) Based on the theoretical framework of space information flow, develop new methods that is to be combined with network information flow to advance the study of important open problems in network coding. (4) Apply the theory and algorithms from network coding and space information flow to the space network and space communication component of the Earth Space Information Science and Technology project (2011 Plan).
本项目拟从计算机科学理论的角度研究网络编码的基础理论和算法问题, 突出强调网络编码是 在“网络”中进行的编码以及底层网络拓扑结构的重要性。研究方向包括: (1) 引入计算机科学、离散数学、几何的方法研究网络编码中为何编码、何时编码、如何编码等基本的问题。(2) 发展新的研究方向, 空间信息流。研究通信网络拓扑优化问题。(3) 基于空间信息流的理论框架,用新的方法结合网络信息论和几何工具, 推进网络编码学科中重要开放问题的研究。(4) 把网络编码和网络信息流的基础理论和算法研究应用到空间网络和空间通信,为国家 2011 计划地球空间信息科技协同创新中心的重大需求直接服务。

结项摘要

本项目的四年周期内,主要开展了关于网络编码的理论、算法和应用方向的研究。具体研究课题包括:网络编码学科中的重要开放问题,多单播猜想的证明研究;一种基于按位异或和循环移位的高效率、低复杂度编解码方案;线性网络编码有限域的特性研究;基于云计算和网络功能虚拟化的广域网内网络编码应用方案;在无线网络中,在MAC层首创基于FEC前向纠删码和CRC循环校验的错误修复方案;在网络传输层中结合智能网络感知、精准流量控制和动态编码传输的新传输层协议设计。本项目的成果有多篇论文发表在计算机网络和信息论领域内的知名会议和期刊中(例如IEEE Trans. on Information Theory),直接推进了领域内对网络编码的理论、算法等方向的研究和认知。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(0)
Circular-Shift Linear Network Codes With Arbitrary Odd Block Lengths
具有任意奇数块长度的循环移位线性网络代码
  • DOI:
    10.1109/tcomm.2018.2890260
  • 发表时间:
    2018-06
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Communications
  • 影响因子:
    8.3
  • 作者:
    Sun Qifu;Tang Hanqi;Li Zongpeng;Yang Xiaolong;Long Keping
  • 通讯作者:
    Long Keping
Quantum network coding for multi-unicast problem based on 2D and 3D cluster states
基于2D和3D簇状态的多单播问题的量子网络编码
  • DOI:
    10.1007/s11432-016-5539-3
  • 发表时间:
    2016-04-01
  • 期刊:
    SCIENCE CHINA-INFORMATION SCIENCES
  • 影响因子:
    8.8
  • 作者:
    Li, Jing;Chen, Xiubo;Yang, Yixian
  • 通讯作者:
    Yang, Yixian
On Vector Linear Solvability of Multicast Networks
组播网络向量线性可解性
  • DOI:
    10.1109/tcomm.2016.2613085
  • 发表时间:
    2015-06
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Communications
  • 影响因子:
    8.3
  • 作者:
    Qifu Tyler Sun;Xiaolong Yang;Keping Long;Xunrui Yin;Zongpeng Li
  • 通讯作者:
    Zongpeng Li
Circular-Shift Linear Network Coding
循环移位线性网络编码
  • DOI:
    10.1109/tit.2018.2832624
  • 发表时间:
    2019-01-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    Tang, Hanqi;Sun, Qifu Tyler;Long, Keping
  • 通讯作者:
    Long, Keping

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其他文献

基于子空间法的主动脉压力脉搏波重建
  • DOI:
    10.12068/j.issn.1005-3026.2019.09.005
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    东北大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘文彦;徐礼胜;李宗鹏;姜志豪
  • 通讯作者:
    姜志豪

其他文献

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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

        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]
      
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