基于无线传感网的工业人机交互网络移动接入与动态路由机制研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61673116
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    16.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0303.系统建模理论与仿真技术
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2017-12-31

项目摘要

The development of wireless sensor network provides a solid foundation for the network and mobility support of industrial human-machine interaction. In the industrial human-machine interaction network, the co-existence of mobile human nodes and heterogeneous machine nodes has brought new challenges for the mobile access and dynamic routing mechanisms design in wireless sensor networks. This project aims at supporting the demands of industrial human-machine interaction. In order to solve the adaptability problems of mobile human nodes and heterogeneous machine nodes, we explore the characteristics of industrial human-machine interaction, and propose new mechanisms for mobile access and dynamic routing in the industrial human-computer interaction. The research details are given as follows: 1) According to the industrial field investigation, we will build the industrial human-machine interaction network model based on random geometric graphs, which can describe the heterogeneous and movement characteristics of the network. 2. To meet the demands of “face to face” connection from human node to machine nodes, we design an adaptive algorithm for mobile access based on the difference of the signal strength that nodes received. 3. To meet the transmission requirements that the machine nodes have to send alarm information to human nodes, we analyze the movement characteristics of human nodes, and design dynamic routing based on the footprints of human nodes. The project will provide theoretical and technical support to develop industrial internet from the perspective of industrial human-machine interaction.
无线传感网的发展为工业人机交互的移动化与网络化奠定了基础。工业人机交互网络中移动人员节点和异构机器节点共存的现象,为移动接入和动态路由机制的设计带来了全新的挑战。本项目以满足工业人机交互的需求为核心,围绕对移动人员节点和异构机器节点的适应性问题,探索描述工业人机交互网络特征的科学方法,设计面向工业人机交互的移动接入和动态路由机制,重点开展以下三个方面的研究:1) 根据工业现场调研,基于几何随机图构建工业人机交互网络模型,统一刻画网络的异构与移动特征;2) 针对人员节点“面对面”连接机器节点的需求,基于多节点接收信号强度的差异性,设计具有自适应性的移动接入算法;3) 针对机器节点将报警信息推送给人员节点的传输需求,通过分析人员节点的移动特征,设计基于足迹信息的动态路由机制。本项目的研究成果将从工业人机交互的角度,为工业物联网的发展提供理论和技术支撑。

结项摘要

工业人机交互网络中移动人员节点和异构机器节点共存的现象,为移动接入和动态路由机制的设计带来了全新的挑战。针对上述挑战,本项目面向工业人机交互网络的特征和需求,围绕移动接入和动态路由机制进行了探索性研究,获得了以下研究成果:1) 面向人员节点“面对机器”的人机交互需求,基于多节点接收信号强度的差异性设计了FaceME算法,降低了移动接入的时间复杂度;2) 面向机器节点推送报警信息的需求,基于移动人员节点的足迹信息设计了TS和TLS算法,降低了动态路由过程的时延和能耗;3)构建了工业人机交互网络实验平台,为网络建模和性能分析提供实验与数据支撑。本项目的研究成果证明了基于无线传感网构建工业人机交互网络的可行性和重要性,并为工业人机交互网络的发展提供了理论和技术支撑。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(1)
基于移动化网关的工业远程监控系统
  • DOI:
    10.19358/j.issn.1674-7720.2017.23.001
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    微型机与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    熊甜;郑松;徐哲壮;邵伟;卢发海
  • 通讯作者:
    卢发海
Trail-Based Search for Efficient Event Report to Mobile Actors in Wireless Sensor and Actor Networks.
基于轨迹的搜索,为无线传感器和参与者网络中的移动参与者提供高效的事件报告。
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Sensors
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Zhezhuang Xu;Guanglun Liu;Haotian Yan;Bin Cheng;Feilong Lin
  • 通讯作者:
    Feilong Lin
Learning Transportation Modes From Smartphone Sensors Based on Deep Neural Network
基于深度神经网络的智能手机传感器学习交通模式
  • DOI:
    10.1109/jsen.2017.2737825
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    IEEE SENSORS JOURNAL
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Fang Shih-Hau;Fei Yu-Xaing;Xu Zhezhuang;Tsao Yu
  • 通讯作者:
    Tsao Yu
基于Android的移动化工业人机交互系统设计
  • DOI:
    10.13873/j.1000-9787(2017)10-0111-04
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    传感器与微系统
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘挺;徐哲壮;何伟东;乐喜;熊甜
  • 通讯作者:
    熊甜

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其他文献

基于ZigBee的无线室内人数统计系统设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    物联网技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    祁国鹏;何伟东;徐哲壮
  • 通讯作者:
    徐哲壮
基于Android的移动化工业人机交互系统设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    传感器与微系统
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐哲壮;何伟东;乐喜;熊甜
  • 通讯作者:
    熊甜
A framework of priority-aware packet transmission scheduling in cluster-based industrial wireless sensor networks
基于集群的工业无线传感器网络中优先级感知的数据包传输调度框架
  • DOI:
    10.1109/tii.2019.2944980
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Industrial Informatics
  • 影响因子:
    12.3
  • 作者:
    林飞龙;戴文斌;李闻白;徐哲壮;袁利永
  • 通讯作者:
    袁利永

其他文献

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徐哲壮的其他基金

工业无线人机交互的异构性分析与邻近度估计研究
  • 批准号:
    61973085
  • 批准年份:
    2019
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    58 万元
  • 项目类别:
    面上项目
无线传感器/执行器网络移动性管理和休眠唤醒机制的联合调度与优化
  • 批准号:
    61304260
  • 批准年份:
    2013
  • 资助金额:
    26.0 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

        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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